分类： Python

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Python高级技术之：`async/await`的协程模型：它如何与`event loop`协同工作，实现高效并发。

各位观众老爷，晚上好！我是今晚的主讲人，今天咱们来聊聊Python里让人又爱又恨的async/await协程模型，以及它背后的好基友——event loop（事件循环）。这俩哥们儿凑一块儿，能让你的Python程序在并发上起飞，效率噌噌往上涨。准备好了吗？系好安全带，咱们开始吧！ 一、啥是协程？为啥要用它？ 首先，咱们得搞明白啥是协程。简单来说，协程是一种用户态的轻量级线程。啥意思呢？就是说，它不是操作系统内核管理的，而是由程序员自己控制的。这就带来了极大的灵活性。 线程 vs 协程: 线程的切换由操作系统内核负责，开销比较大。协程的切换由程序员自己控制，开销非常小。可以把协程想象成一个函数，它可以暂停执行，然后恢复执行。 为啥要用协程？ 主要解决I/O密集型任务的并发问题。 比如，你的程序需要频繁地等待网络请求或者文件读取，用多线程或者多进程虽然也能并发，但会带来额外的资源消耗和上下文切换开销。协程就可以在等待I/O的时候让出CPU，去执行其他的任务，从而提高效率。 你可以想象一下，你是一个餐厅的服务员。 多线程: 你同时服务多桌客人，每桌客人都需要你全程盯着，这很累，而且效率不高。 …

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Python高级技术之：理解`Python`的动态特性：`monkey patching`的优缺点与最佳实践。

各位观众老爷们，大家好！ 今天咱们来聊聊Python里一个挺有意思，但也容易让人抓狂的特性——猴子补丁（Monkey Patching）。 别害怕，这玩意儿听起来像黑魔法，实际上就是一种动态修改代码的方式。 咱们今天就来扒一扒它的皮，看看它到底是个什么玩意儿，好在哪里，又坏在哪里，以及怎么用才能不把自己坑死。 1. 猴子补丁：你是谁？从哪儿来？要到哪儿去？ 要理解猴子补丁，首先得明白Python的动态特性。 Python这门语言，它非常灵活，你可以在程序运行的时候，修改类、模块甚至函数。 这就像给汽车换零件，不用停下来回厂大修，直接在路上就能搞定。 猴子补丁，本质上就是利用Python的这种动态性，在程序运行过程中，动态地替换原有的代码。 简单来说，就是“偷偷摸摸”地给代码打个补丁，改变它的行为。 举个例子，假设我们有个模块 my_module.py： # my_module.py def original_function(): print(“这是原始函数”) 现在，我们要用猴子补丁来修改这个函数： # main.py import my_module def new_functio …

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Python高级技术之：`Python`字节码的解析与生成：`dis`模块和`compiler`模块的实践。

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的字节码，这玩意儿听起来玄乎，但其实挺有意思的，就像是Python的“灵魂”，咱们把它扒出来，看看里面到底藏了些啥。 开场白：字节码是什么？为什么要关心它？ Python是一种解释型语言，但它并不是直接把你的代码扔给CPU去执行，而是先编译成一种中间形式，叫做字节码 (Bytecode)。 想象一下，你写的是英文，但有人把它翻译成了“Python文”，CPU看不懂英文，但“Python文”至少能让它理解个大概。 为什么要关心字节码呢？ 性能优化： 了解字节码，可以帮助你找出代码中的瓶颈，优化性能。比如，有些操作在字节码层面效率更高，有些则不然。 理解Python内部机制： 字节码是Python虚拟机执行的指令，理解它，你就能更深入地了解Python的运行原理。 调试： 在某些情况下，直接查看字节码可以帮助你发现一些隐藏的bug。 安全： 分析字节码可以帮助你识别恶意代码。 第一部分：dis模块：字节码的“透视镜” dis模块是Python自带的一个模块，专门用来分析字节码的。它就像一个“透视镜”，可以让你看到Python …

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Python高级技术之：`C`和`Python`的内存交互：`ctypes`和`cffi`的原理与性能对比。

各位朋友，大家好！我是老张，今天咱们来聊聊Python高级技术，一个稍微有点硬核，但又非常实用的话题：C和Python的内存交互，也就是ctypes和cffi的原理和性能对比。 这年头，谁还没个需要跟C打交道的需求呢？也许你要调用个底层库，也许你要优化Python的性能瓶颈，或者只是单纯想秀一把骚操作，总之，掌握ctypes和cffi，能让你在Python的世界里更加游刃有余。 开场白：Python和C，跨越鸿沟的爱情故事 Python以其简洁易懂的语法和丰富的库深受大家喜爱，但它毕竟是解释型语言，性能上总有些力不从心的地方。C语言呢，作为编译型语言，效率高得飞起，但写起来嘛…emmm…有点痛苦。 所以，我们经常需要让Python和C“联姻”，让它们取长补短。而ctypes和cffi，就是它们之间的媒婆。 第一章：ctypes：Python自带的“老媒婆” ctypes是Python自带的库，不需要额外安装，可以直接使用。它允许你从Python直接调用动态链接库（DLL或SO）中的函数。 1.1 ctypes的基本原理 ctypes的工作方式有点像“翻译”。你告诉它C函数的签名（参数类 …

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Python高级技术之：`Python`函数调用的底层机制：`frame`对象、`bytecode`和`call stack`。

各位观众老爷，晚上好！ 今天咱不聊风花雪月，就来点硬核的——扒一扒Python函数调用的老底儿，看看frame对象、bytecode和call stack这些家伙是怎么在幕后搞事情的。保证让你看完之后，感觉自己对Python的理解又深了一层，以后写代码的时候也能更有底气。 一、函数调用：表面风光，暗流涌动 咱们平时写Python代码，调用函数那是家常便饭，像这样： def add(a, b): “””一个简单的加法函数””” result = a + b return result x = 5 y = 3 sum_result = add(x, y) print(f”The sum of {x} and {y} is: {sum_result}”) 看起来是不是很简单？但你有没有想过，Python解释器在背后都做了些什么？它可不像咱们人类这么简单，看到add(x, y)就知道是把x和y加起来。它需要把这段代码翻译成机器能理解的指令，然后一步一步地执行。 二、bytecode：代码的“机器码” Python解释器首先会把我们的Python代码编译成bytecode（字节码）。byteco …

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Python高级技术之：`Python`的哈希算法：`dict`和`set`的内部实现与哈希冲突的解决策略。

各位观众，晚上好！很高兴今晚能跟大家一起聊聊Python里一个既重要又有点神秘的话题：哈希算法，特别是它在dict（字典）和set（集合）中的应用，以及我们如何应对哈希冲突这个小麻烦。 咱们都知道，dict和set是Python里非常常用的数据结构，它们查找元素的速度非常快，基本上可以认为是O(1)的时间复杂度。但你知道这背后是什么在默默支撑吗？没错，就是哈希算法。 一、什么是哈希？Hash是个啥？ 首先，咱得明白啥叫哈希。简单来说，哈希就像一个“指纹提取器”，它可以把任何大小的数据（比如字符串、数字、甚至一个复杂的对象）转换成一个固定大小的整数，这个整数就是哈希值。这个过程就叫做哈希。 想象一下，你去图书馆借书，图书馆的书都是按照编号排列的，这个编号就相当于哈希值。图书管理员（也就是哈希函数）拿到书名（也就是你的数据），经过一番计算（也就是哈希算法），得到一个编号，然后就可以快速找到这本书的位置。 二、哈希函数：算法界的月老 哈希函数是哈希算法的核心。一个好的哈希函数应该具备以下特点： 一致性：对于相同的输入，每次都应该产生相同的哈希值。这就像月老给一对男女牵线，不能今天说他们合适， …

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Python高级技术之：深入`__slots__`：它如何节省内存，以及它的局限性。

各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，今晚咱们聊点硬核的 – Python的__slots__。这玩意儿就像个藏宝图，知道的人能挖到内存优化的金矿，不知道的人…那就继续在内存的汪洋大海里漂泊吧。 开场白：内存，万恶之源？ 在开始之前，咱们先来聊聊为啥要关心内存。很简单，程序跑得慢，有时候不是CPU不行，不是算法太蠢，而是内存不够用，频繁地进行垃圾回收（GC）。而GC，大家都懂的，世界难题，性能杀手。所以，优化内存使用，某种程度上就是优化程序的性能。 正文开始：__slots__是个啥？ __slots__，顾名思义，就是“槽位”。它是一个类变量，允许你显式地声明一个类实例可以拥有的属性。 听起来有点抽象？没关系，咱们先看个反例，然后再来解释。 class NormalClass: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age instance = NormalClass(“Alice”, 30) instance.city = “New York” # 动态添加属性，没问题！ print(instanc …

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Python高级技术之：`Python`内存管理机制：`arena`、`pool`和`block`的层级结构与对象分配。

各位观众老爷，晚上好！我是今晚的讲师，咱们聊聊Python内存管理那些事儿。今天的主题是Python内存管理的底层机制，也就是arena、pool和block的层级结构，以及对象分配的逻辑。说白了，就是Python怎么找地儿给你的变量盖房子的。 一、开场白：别把Python当成甩手掌柜 很多人觉得Python是解释型语言，内存管理都是虚拟机的事儿，跟我们程序员没关系。这话对，也不对。的确，Python有自动垃圾回收机制，帮你处理了大部分内存问题。但如果你想写出高性能的Python代码，或者想理解Python的一些底层行为，了解它的内存管理机制就很有必要了。 想象一下，你开了一家公司，需要给员工分配办公桌。如果你每次来一个员工都临时去找一张桌子，那效率肯定不高。Python的内存管理也是一样，它会预先分配一些“办公楼”（arenas），然后在“办公楼”里划分出一些“办公室”（pools），最后再把“办公室”里的“座位”（blocks）分配给你的对象。 二、内存管理金字塔：Arena、Pool、Block Python的内存管理机制可以用一个金字塔来表示： Arena（竞技场）： 这是最顶 …

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Python高级技术之：深入理解`descriptor`协议：如何实现`__get__`、`__set__`和`__delete__`方法来创建可重用属性。

各位观众老爷们，大家好！ 今天咱们来聊点高级的，但保证不枯燥，那就是Python里的descriptor协议。 别一听“协议”俩字儿就觉得头大，其实它就是一套规则，一套让你的类属性变得更灵活、更强大的规则。 简单来说，descriptor允许你控制一个属性的访问、设置和删除行为。 想象一下，你有一个房子（类），descriptor就像是房屋管理员，他决定谁能进（访问）、谁能装修（设置）、谁能拆房子（删除）。 那么，这个房屋管理员是怎么工作的呢？ 这就要靠三个特殊的方法：__get__、__set__和__delete__。 一、descriptor是个啥？ 首先，我们要明确descriptor是什么。 一个类如果定义了__get__、__set__或__delete__中的任何一个方法，那么它的实例就可以被用作另一个类的属性，我们就称这个实例为descriptor。 换句话说，它就是一个特殊的属性，可以控制其他类中属性的行为。 二、__get__：读取属性的秘诀 __get__方法负责处理属性的读取操作。 它的签名是这样的： descriptor.__get__(self, insta …

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Python高级技术之：探讨`metaclass`的本质与应用场景：从`type`函数到自定义元类的实践。

咳咳，各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今儿咱们聊点儿刺激的——Python 元类(metaclass)。 这玩意儿啊，很多人觉得玄乎，觉得只有魔法师才能玩转。其实没那么可怕，掌握了它的本质，你会发现它就像一把瑞士军刀，关键时刻能帮你解决很多棘手的问题。 一、 type 函数：一切的起源 要理解元类，首先要理解 type 函数。很多人把它当成一个普通的类型查询函数，比如： a = 1 print(type(a)) # 输出：<class ‘int’> 但 type 还有更强大的功能：它可以用来动态创建类！ 它的语法是这样的： type(类名, 父类元组, 属性字典) 举个例子，我们用 type 创建一个简单的类： MyClass = type(‘MyClass’, (), {‘x’: 10, ‘print_x’: lambda self: print(self.x)}) obj = MyClass() print(obj.x) # 输出：10 obj.print_x() # 输出：10 看到了没？我们没有用 class 关键字，照样创建了一个类 MyClass，它有一 …

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