递归栈溢出 Python的递归调用栈的深度有限制,默认深度为998,可以通过sys.getrecursionlimit()查看. 针对递归栈溢出,我们可以将默认深度设置为大一些,这样不会报错,但是再大的深度总归是有限的,而且深度越大对内存的占用也就越大,这对我们的程序是不利的.所以一般情况下我们不要将栈的深度设定太大. 但有时候我们又需要无限但递归,这里我们就可以用到尾递归. 尾递归 尾递归在很多语言中都可以被编译器优化, 基本都是直接复用旧的执行栈, 不用再创建新的栈帧, 原理上其实也很简单,…

几天前自己写了个将阿拉伯数字转为中文财务数字的程序.用的递归,不幸的是它是树形递归. 虽然实际过程中不太可能出现金额数字大到让Python递归栈溢出,但是始终是一块心病,这玩意终究在理论上是受限制的. 我持续地零散地思考过这个问题,今天终于将其一举拿下,并且还是两个版本,一个是函数式(尾递归),一个是命令式.总算是解决一个心病了. 关键在于哪?原来的思路是从左到右转换数字,这种思路用树形递归表示并不难,但是你尝试转化为尾递归时会让你欲仙欲死..反正我是没有弄出来,还浪费了很多时间. 不知怎么的,…

1. 简介 本指南归纳于我的几个月的博客,主题是 魔法方法 . 什么是魔法方法呢?它们在面向对象的Python的处处皆是.它们是一些可以让你对类添加"魔法"的特殊方法. 它们经常是两个下划线包围来命名的(比如 __init__ , __lt__ ).但是现在没有很好的文档来解释它们. 所有的魔法方法都会在Python的官方文档中找到,但是它们组织松散.而且很少会有示例(有的是无聊的语法描述, 语言参考). 所以,为了修复我感知的Python文档的缺陷,我开始提供更为通俗的,有示例支持的…

1.1. 简介 什么是魔法方法呢?它们在面向对象的Python的处处皆是.它们是一些可以让你对类添加“魔法”的特殊方法. 它们经常是两个下划线包围来命名的(比如 __init__ , __lt__ ).但是现在没有很好的文档来解释它们. 所有的魔法方法都会在Python的官方文档中找到,但是它们组织松散.而且很少会有示例(有的是无聊的语法描述, 语言参考). 所以,为了修复我感知的Python文档的缺陷,我开始提供更为通俗的,有示例支持的Python魔法方法指南.我一开始 写了一些博文,现在我把…

本文已做成视频教程投稿b站(视频版相对文本版有一些改进),点击观看视频教程 本文主要通过三个实例来帮助大家理解递归(其展示动画已上传B站): 谢尔宾斯基三角形(Sierpinski Triangle),点击观看动画 汉诺塔(Tower of Hanoi),点击观看动画 迷宫探索(Maze Exploring),点击观看动画 本文代码已上传到github:https://github.com/BigShuang/recursion-with-turtle 本文参考文献:Problem Solvin…

  注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython. python为什么性能差: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we …

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…

[转]Python的神奇方法指南 有关Python内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling).你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对Python方法的用户友好指南. 内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在自定义类内工作 描述你的类 属性访问控制 制作自定义序列 反射 可调用对象 上下文管理 构建描述符对象 Pickling你的对象 总结 附录:如何调用神…

iredmine的linux服务器mysql性能优化方法与问题排查方案     问题定位:   客户端工具: 1. 浏览器inspect-tool的network timing工具分析   2. 浏览器查看 response header, 分析http server 与 web server.       服务器工具:   0. nmon 查看各类系统负载, rrdtool 查看网络状况.   1. uptime看cpu负载;    free看内存;  mem ; cat /proc/memi…

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…