分类： Python

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Python高级技术之：`Python`的`Pythonic`代码：如何编写更符合`Python`哲学的高质量代码。

各位朋友，晚上好！我是你们今晚的Python编程向导。咱们今晚不讲那些高深莫测的算法，也不聊那些云里雾里的框架，咱们聊点接地气的——Pythonic代码，也就是怎么把Python写得更“Python”。 想象一下，你用英语写一篇文章，语法正确，意思也表达清楚了，但总觉得少了点味道，不够地道。Python代码也是一样，能跑只是基础，写的漂亮、优雅，才算登堂入室。 那么，什么才是Pythonic？简单来说，就是遵循Python的设计哲学，写出简洁、易读、可维护的代码。就像学一门外语，要学会用母语的思维方式去思考和表达。 咱们今天就来聊聊，如何把你的Python代码变得更“Pythonic”。 一、 拥抱Python之禅 (The Zen of Python) 在开始之前，咱们先来温习一下Python的灵魂——Python之禅。在Python解释器中输入import this，你就能看到它： >>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is …

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Python高级技术之：`Python`的`PEP 8`：从代码风格到可读性的深层理解。

各位代码界的弄潮儿，大家好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊 Python 这门语言中的“颜值担当”—— PEP 8。 今天，我们不光要聊聊 PEP 8 到底是个啥，更要深入剖析它背后的设计哲学，以及如何将它应用到我们的日常开发中，让我们的代码不仅能跑，还能“美”起来！ 开场白：你真的了解你的代码吗？ 想象一下，你辛辛苦苦写了一段代码，功能强大，性能卓越，但是…只有你自己能看懂！或者说，半年之后，你自己都看不懂了！这恐怕是程序员最悲伤的故事之一了。 代码不仅是给机器看的，更是给人看的，尤其是团队合作的时候。如果团队成员都写着风格迥异的代码，那简直就是一场灾难，调试和维护的成本会大大增加。 所以，代码的可读性至关重要。而 PEP 8，就是 Python 社区为了提高代码可读性而制定的官方风格指南。它可以看作是 Python 代码的“美容秘籍”，让你的代码更加优雅、易懂，更容易被维护。 第一部分：PEP 8 是什么？为什么我们需要它？ PEP 8，全称是 Python Enhancement Proposal 8，也就是 Python 增强提案第 8 号。它是由 Guido van …

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Python高级技术之：`Python`的`__setitem__`和`__getitem__`：如何实现类似`dict`的对象。

Python高级技术讲座：当__setitem__和__getitem__相遇，dict都要抖三抖！ 哈喽，大家好！我是今天的讲师，咱们今天不聊人生理想，就聊聊Python里面那些“扮猪吃老虎”的魔法方法。今天的主角是 __setitem__ 和 __getitem__，它们俩一出手，就能让你轻松打造一个和 dict 一样好用，甚至更好用的自定义对象。 1. dict 的魅力与局限 dict （字典）是Python中最常用的数据结构之一，它的键值对存储方式简直不要太方便。 你想存个学生的名字和年龄？ {‘name’: ‘张三’, ‘age’: 18}， 完事儿！ 想找张三的年龄？ my_dict[‘name’]， 一秒搞定！ 但是，dict 也有它的局限性。 比如： 行为固定: dict的行为基本是固定的，你想在访问或设置值的时候做点额外的事情，就比较麻烦。 不能自定义验证: 你不能直接在 dict 里面加一些约束，比如要求所有的key必须是字符串，value必须是正整数。 所以，如果我们需要更灵活、更定制化的键值对存储方式，就得自己动手丰衣足食了！而__setitem__ 和 __g …

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Python高级技术之：`Python`的`Web`框架`Starlette`：`ASGI`框架的极简主义设计。

各位观众老爷，大家好！ 今天咱来聊聊 Python Web 开发里的一匹黑马，一个轻量级、高性能的 ASGI 框架—— Starlette。 别看它名字像个小星星，实力可一点都不弱，绝对能让你的 Web 开发之旅闪闪发光。 开场白：为啥要学 Starlette？ 在 Web 开发的世界里，框架那是相当的重要。 它就像一个预制好的工具箱，里面装满了各种工具，能帮你快速搭建 Web 应用，省去很多重复造轮子的功夫。 Python 界有 Django 这样的大佬，但有时候我们不需要这么重的框架，只想轻装上阵，快速搞定一些简单的 API 或者服务，这时候 Starlette 就派上用场了。 Starlette 的设计理念是极简主义，它只专注于提供 Web 框架的核心功能，其他的都交给第三方库来完成。 这种设计思路让 Starlette 非常灵活，你可以根据自己的需求选择合适的组件，打造一个定制化的 Web 应用。 更重要的是，Starlette 是一个 ASGI 框架，这意味着它可以处理异步请求，从而提高应用的性能。 啥是 ASGI？跟 WSGI 有啥区别？ 要理解 Starlette 的优势 …

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Python高级技术之：`Python`的`asyncio`和`GIL`：`await`在`GIL`中的释放时机。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天咱们来聊聊Python异步编程里一个让人又爱又恨的话题：asyncio和GIL的爱恨纠葛，重点剖析await在GIL中的释放时机。 开场白：GIL这货，甩也甩不掉的影子 话说Python这门语言啊，简单易用，深受广大程序员的喜爱。但是！凡事都有个“但是”，Python有个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它就像一个看场子的保安，每次只允许一个线程执行Python字节码。这就意味着，即使你的机器有八核、十六核，Python的多线程也只能“伪并发”，并不能真正利用多核优势。 但是，咱们程序员也不是吃素的，GIL挡不住我们追求高性能的脚步。于是，asyncio横空出世，它是一种基于单线程的并发模型，通过事件循环来调度协程，从而实现高效的IO密集型任务处理。 正餐：asyncio的崛起和await的妙用 asyncio的核心思想是：当一个协程在等待IO操作（比如网络请求、文件读写）时，它可以主动让出控制权，让其他协程有机会执行，从而避免阻塞。这种让出控制权的操作，就是通过await关键字来实现的 …

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Python高级技术之：`Python`的`FastAPI`：`ASGI`框架的性能优势和异步编程模型。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊Python界一颗冉冉升起的新星——FastAPI。这玩意儿啊，号称性能怪兽，而且跟异步编程关系密切，所以咱们得好好扒一扒它的皮，看看它到底是怎么做到既快又灵活的。 第一部分：ASGI是个什么玩意儿？为啥它能让FastAPI更快？ 首先，咱们得先搞清楚ASGI是个什么东西。你可能听说过WSGI，它是Python Web开发的“老前辈”，但时代在进步，WSGI的缺点也逐渐暴露出来。 WSGI的限制: WSGI是同步的，也就是说，一个请求来了，必须处理完才能处理下一个。这对于需要长时间等待的操作（比如访问数据库、调用外部API）来说，效率太低了。想象一下，你排队买煎饼，前面的人要加十个鸡蛋，你只能干等着，多浪费时间啊！ ASGI的闪亮登场: ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）就是来解决这个问题的。它允许Web服务器处理异步请求，也就是说，服务器可以在等待I/O操作完成的时候，去处理其他请求。这就好比煎饼摊老板可以同时做几个人的煎饼，大大提高了效率。 咱们用一个简单的表格来对比一下WSGI和ASGI： 特性 …

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Python高级技术之：`Python`的`PyTorch`和`TensorFlow`：从底层看`Python`如何调用`CUDA`。

各位老铁，今天咱们来聊聊Python玩转深度学习的两大神器：PyTorch和TensorFlow。更刺激的是，我们要扒开它们的外衣，看看Python到底是怎么指挥GPU上的CUDA干活的！准备好了吗？坐稳扶好了，发车了！ 开场白：Python，深度学习的幕后大佬 Python这玩意儿，语法简单，库又多，简直是深度学习领域的“万金油”。但你有没有想过，Python本身并不擅长大规模的数值计算，更别提直接操作GPU了。那PyTorch和TensorFlow是怎么让Python“遥控”GPU的呢？答案就在于它们底层对CUDA的封装。 第一部分：CUDA：GPU的“母语” 首先，咱们得了解一下CUDA。简单来说，CUDA就是NVIDIA为自家GPU开发的一套并行计算平台和编程模型。你可以把CUDA想象成GPU的“母语”，只有用CUDA，你才能充分发挥GPU的并行计算能力。 CUDA包含以下几个关键概念： Kernel（内核函数）： 这是在GPU上执行的并行代码，通常是计算密集型的任务。 Device（设备）： 指的就是GPU。 Host（主机）： 指的是CPU。 Memory（内存）： CUD …

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Python高级技术之：`Python`的`multiprocessing`与`asyncio`的协同：混合使用以处理复杂任务。

各位观众老爷，晚上好！今天咱们来聊聊Python世界里两个重量级选手：multiprocessing和asyncio。这俩家伙单拎出来都能独当一面，但如果能巧妙地把它们捏合在一起，嘿嘿，那威力可就不是1+1=2那么简单了，而是原子弹级别的。 咱们今天要讲的就是：Python的multiprocessing与asyncio的协同：混合使用以处理复杂任务。我会用通俗易懂的语言，加上一些实战代码，让大家明白这俩货是怎么配合搞事情的。 第一部分：multiprocessing – 人多力量大，分工干活效率高 首先，咱们来回顾一下multiprocessing是个什么东西。简单来说，它就是Python里实现并行计算的模块。你电脑不是有多核CPU吗？multiprocessing可以让你的程序充分利用这些CPU核心，让多个任务同时执行，从而提高程序的运行速度。 想象一下，你要搬100块砖头。如果你一个人搬，可能要累个半死，搬个一天。但如果你找10个兄弟一起搬，每个人搬10块，那效率是不是蹭蹭往上涨？multiprocessing就相当于你找了多个兄弟，每个兄弟负责一部分任务。 import mul …

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Python高级技术之：`Python`的`C`扩展模块：从`C`代码到`Python`模块的编译和链接。

咳咳，各位观众老爷们，晚上好！今天咱们来聊点硬核的，关于Python的C扩展。别害怕，不是让你们重学C语言，只是教你们怎么把C语言写好的“零件”塞到Python这个“玩具箱”里。 开场白：Python与C的那些事儿 Python这玩意儿，上手快，用着爽，但有时候吧，速度有点捉急。尤其是在处理计算密集型的任务时，比如图像处理、科学计算，那速度简直让人想砸电脑。这时候，我们就需要C语言老大哥来救场了。C语言效率高啊，直接操作硬件，速度嗖嗖的。 所以，Python的C扩展就应运而生了。它允许我们用C语言编写一些高性能的模块，然后在Python代码里调用，这样既能享受Python的便利，又能拥有C语言的速度。是不是想想就激动？ 第一幕：C代码的编写——零件的设计图纸 首先，我们要用C语言编写我们的“零件”。这个零件要符合Python的C扩展规范，简单来说，就是要提供一些特定的函数和结构体，让Python知道怎么调用它。 一个最简单的例子：计算两个数的和。 #include <Python.h> // 我们的函数：计算两个数的和 static PyObject* add_number …

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Python高级技术之：`Python`的`__new__`和`__init__`：对象创建与初始化的生命周期。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python里一对儿形影不离的好兄弟，__new__ 和 __init__。这对兄弟负责对象的创建和初始化，掌握了它们，你就能更深入地理解Python的面向对象编程，写出更灵活、更强大的代码。准备好了吗？咱们这就开始！ 第一幕：对象诞生的秘密——__new__的舞台 要理解__new__，首先要明白，在Python中，一切皆对象。类本身也是对象，称为类对象。当你用ClassName()来创建一个类的实例时，幕后发生的事情远比你看到的要复杂。__new__就是第一个出场的角色。 __new__是一个静态方法（注意，是静态方法，不是实例方法，也不是类方法！），它的作用是创建并返回一个类的实例。 它接受类本身作为第一个参数（通常命名为cls），以及创建对象所需的其他参数。如果__new__没有正确地返回一个实例，那么后续的__init__方法就不会被调用。 你可以把__new__想象成是盖房子的地基，它负责打好基础，准备好建造房屋的“原材料”（也就是未初始化的对象）。 举个栗子： class MyClass: def __new__(cl …

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