我们现在已经总结了Python的基本招式和套路,现在可以写一些不那么简单的系统性工程或代码量较大的应用程序.这时候,一个简单的.py文件就会显得过于臃肿,无法承担一个重量级软件开发的重任.这就需要这一章的内容——化繁为简,将功能模块化.文件化,从而可以像搭积木一样,将不同的功能,组建在大型工程中搭建起来. 简单模块化 最简单的模块化方式,就是把函数.类.常量拆分到不同的文件,把他们放在同一个文件夹,然后使用下面的语句导入 from filename import function_name fr…

我们在前面的几节课里讲了Python的并发编程的特性,也了解了多线程编程.事实上,Python的多线程有一个非常重要的话题——GIL(Global Interpreter Lock).我们今天就来讲一讲这个GIL. 一个不解之谜 我们先来看一看这个例子: def CountDown(n): while n>0: n -= 1 现在,我们假设有个很大的数字n=100000000,我们来试试单线程的情况下 执行这个函数,然后看看怎么执行的 import time def main(): start_…

和其他语言一样,Python中的异常处理是很重要的机制和代码规范. 一.错误与异常 通常来说程序中的错误分为两种,一种是语法错误,另一种是异常.首先要了解错误和异常的区别和联系. 语法错误比较容易理解,就是写的代码不符合变成规范,无法被识别或执行,就像这样 >>> print(name) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameErro…

我们在前面已经接触到了很多Python对象比较的例子,例如这样的 a = b = a == b 或者是将一个对象进行拷贝 l1 = [,,,,] l2 = l1 l3 = list(l1) 那么现在试一下下面的代码:先创建个列表l1,再把这个列表进行一份拷贝至l2,最后把l1添加一个元素,看l2会发生什么变化? >>> l1 = [,,,,] >>> l2 = l1 >>> l1.append() >>> l2 [, , , , ,…

基础篇 Jupyter Notebook 优点 整合所有的资源 交互性编程体验 零成本重现结果 实践站点 Jupyter 官方 Google Research 提供的 Colab 环境 安装 运行 列表与元组 列表和元组,都是 一个可以放置任意数据类型的有序集合. l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int 和 string 类型的元素 l [1, 2, 'hello', 'world'] tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 in…

我们在上一章将生成器的时候最后写了,在Python2中生成器还扮演了一个重要的角色——实现Python的协程.那什么是协程呢? 协程 协程是实现并发编程的一种方式.提到并发,肯很多人都会想到多线程/多进程模型,这就是解决并发问题的经典模型之一.在最初的互联网世界中,多线程/多进程就在服务器并发中起到举足轻重的作用. 但是随着互联网的发展,慢慢很多场合都会遇到C10K瓶颈,也就是同时连接到服务器的客户达到1W,于是,很多代码就跑崩溃,因为进程的上下文切换占用了大量的资源,线程也顶不住如此巨大的压力…

我们前面用的代码都是比较简单的脚本,而实际工作中是没有人把整个一个功能从头写到尾按顺序堆到一块的.一个规范的值得借鉴的Python程序,除非代码量很少(10行20行左右)应该由多个函数组成,这样的代码才更加的模块化.规范化. 函数的基础知识这里就不详细说明了,这里讲一些其他的内容! 一.多态 我们先看一个这样的函数 def fun(a,b): return a+b print(fun(1,2)) ')) 运行后会发现效果是不一样的.Python不用考虑输入数据的类型,而是将其交给具体的代码去判断…

我们在Python中对于with的语句应该是不陌生的,特别是在文件的输入输出操作中,那在具体的使用过程中,是有什么引伸的含义呢?与之密切相关的上下文管理器(context manager)又是什么呢? 什么是上下文管理器 在任何一种编程语言里,文件的输入输出.数据库的建立连接和断开等操作,都是很常见的资源管理操作.但是资源是有限的,在写程序的时候,我们必须保证这些资源在使用后得到释放,不然就容易造成资源泄漏,轻者系统处理缓慢,重则系统崩溃. 我们看一个例子: for i in range(100…

我们平时在看代码的时候,或多或少会看到过assert的存在,并且在有些code review也可以通过增加assert来使代码更加健壮.但是即便如此,assert还是很容易被人忽略,可是这个很不起眼的用法,如果用的得当的话,会对我们的代码大有裨益.所以,我们今天就来看一看assert的用法. 什么是assert? Python的assert可以被看做是一个debug的工具,主要测试一个条件是否满足,如果测试的条件满足,则什么也不执行,相当执行了pass语句:而如果条件不符合,则会抛出Assert…

今天要讲的是Python的垃圾回收机制 众所周知,我们现在的计算机都是图灵架构.图灵架构的本质,就是一条无限长的纸带,对应着我们的存储器.随着寄存器.异失性存储器(内存)和永久性存储器(硬盘)的出现,也出现了一个矛盾——存储器越来越快,价格也越来越贵.因此,如何利用好每一份告诉存储器的控件,永远是系统设计的一个核心. 回到Python的应用:Python程序在运行的时候,需要在内存中开辟一块空间,用于存放运行时产生的临时变量:计算完成后,再将结果输出到永久性存储器中.如果数据量过大,内存空间管理…