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_…

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…

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…

我们在上一章学习了Python并发编程的一种实现方法——多线程.今天,我们趁热打铁,看看Python并发编程的另一种实现方式——Asyncio.和前面协程的那章不太一样,这节课我们更加注重原理的理解. 通过上节课的学习,我们知道在进行I/O操作的时候,使用多线程与普通的单线程比较,效率有了很大的提高,既然这样,为什么还要Asyncio呢? 虽然多线程有诸多优点并且应用广泛,但是也存在一定的局限性: ※多线程运行过程很容易被打断,因此有可能出现race condition的情况 ※线程的切换存在一…

抽象的看,Python程序可以被看成一个黑箱:通过输入流将数据送达,经过处理后在输入,也就是说具备了一个图灵机运作的必要条件. 输入输出基础 最简单的输入是来自键盘的操作 name = input('please input your name:') print('welcome {}!'.format(name)) 程序运行到input处会暂停运行,同时等待键盘的输入直到回车被按下.函数的参数就是提示语,输入的数据类型永远都是字符串型.这里就要注意在使用时的容错处理 name = input(…

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…

不论是哪一种语言,并发编程都是一项非常重要的技巧.比如我们上一章用的爬虫,就被广泛用在工业的各个领域.我们每天在各个网站.App上获取的新闻信息,很大一部分都是通过并发编程版本的爬虫获得的. 正确并合理的使用并发编程,无疑会给我们的程序带来极大性能上的提升.今天我们就一起学习Python中的并发编程——Futures. 区分并发和并行 我们在学习并发编程时,常常会听到两个词:并发(Concurrency)和并行(Parallelism)这两个术语.这两者经常一起使用,导致很多人以为他们是一个意思…