月度归档： 2025 年 8 月

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Python高级技术之：`Python`的`Clean Architecture`：如何设计分层架构以隔离业务逻辑和技术实现。

各位程序猿/媛们，晚上好！今天咱们聊点高级的，关于如何用Python搞出漂亮的、可维护性爆棚的Clean Architecture架构。别害怕，虽然名字听起来高大上，但其实理解了核心思想，你会发现这玩意儿能让你写代码的时候感觉像个艺术家，而不是个搬砖工。 开场白：为什么我们需要Clean Architecture？ 想象一下，你辛辛苦苦写了一个程序，功能强大，但过了一段时间，你想加个新功能，或者换个数据库，结果发现改动一个地方，整个系统都跟着崩盘了。这简直就是程序员的噩梦！Clean Architecture就是来拯救我们的。它的核心思想是：隔离。把业务逻辑和技术实现隔离开，让你的核心业务逻辑不受技术细节的影响，这样你才能轻松地更换技术栈，添加新功能，而不用担心整个系统崩溃。 第一部分：Clean Architecture的核心原则 Clean Architecture的核心思想可以概括为：依赖倒置。听起来有点抽象，没关系，咱们慢慢来。 首先，我们得明确几个概念： Entity (实体): 代表的是核心的业务逻辑。比如，如果你的系统是电商平台，那么Product、Order、Custo …

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Python高级技术之：`Python`的`DDD`（领域驱动设计）：如何用`Python`实现`Repository`和`Aggregate`。

各位靓仔靓女，大家好！今天给大家带来一场关于Python高级技术——领域驱动设计（DDD）的盛宴，重点讲解如何用Python实现Repository和Aggregate。准备好小板凳，咱们开讲啦！ 什么是领域驱动设计（DDD）？ 想象一下，你正在建造一座摩天大楼。如果没有蓝图，没有明确的结构和功能划分，那将会是一场灾难。DDD就相当于软件开发的蓝图，它强调将软件的重心放在业务领域上，通过理解业务规则和概念，来设计出更加灵活、可维护的系统。 简单来说，DDD是一种将复杂业务逻辑进行拆分和组织的方法，使得代码更加贴近业务需求，易于理解和修改。它不是一种具体的框架或库，而是一种设计思想和模式。 DDD的核心概念 在深入Repository和Aggregate之前，我们需要了解一些DDD的核心概念： 领域（Domain）： 你要解决的业务问题所在的范围。例如，电商平台的商品管理、订单处理等。 实体（Entity）： 具有唯一标识的对象，其生命周期贯穿整个应用。例如，一个User实体，即使它的属性发生变化，它仍然是同一个用户。 值对象（Value Object）： 没有唯一标识，通过属性值来判断 …

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Python高级技术之：`Python`的`ORM`框架：`SQLAlchemy`和`Django ORM`的内部实现与性能调优。

各位观众老爷们，晚上好！今天咱们来聊聊Python界的两大“网红”ORM框架：SQLAlchemy和Django ORM。 开场白：ORM是个啥玩意？ 话说程序员的世界里，最头疼的事儿之一就是跟数据库打交道。SQL语句写得脑壳疼，字段名一不小心就拼错了，简直是噩梦。这时候，ORM（Object-Relational Mapping，对象关系映射）就闪亮登场了。 简单来说，ORM就是个“翻译官”，它能把咱们面向对象写的代码（比如Python的类和对象）“翻译”成数据库能懂的SQL语句，反过来也能把数据库查询的结果“翻译”成咱们熟悉的Python对象。这样，咱们就可以直接操作对象，而不用操心那些复杂的SQL语句了，大大提高了开发效率。 第一部分：SQLAlchemy——“瑞士军刀”式的灵活大师 SQLAlchemy就像编程界的“瑞士军刀”，功能强大，灵活多变，几乎可以满足你对ORM的所有幻想。它不仅仅是个ORM，更像是一个SQL工具包，提供了各种级别的抽象，从原始的SQL表达式到完整的ORM映射。 1.1 SQLAlchemy的核心组件 SQLAlchemy主要由以下几个核心组件组成： E …

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Python高级技术之：`Python`中的微服务架构设计：从单体到分布式服务的演进。

各位好，今天咱们来聊聊Python中的微服务架构，从单体应用一路走到分布式服务，这中间的故事可不少，就好比从自行车换成了航母，虽然都是交通工具，但开起来的感觉那可是天壤之别。 一、单体应用的那些年，那些事 先说说咱们的"老朋友"——单体应用。想象一下，你正在做一个电商网站，所有的代码：用户管理、商品展示、订单处理、支付接口，全都在一个项目里。这就是典型的单体应用，也叫“All-in-One”或者“巨石应用”。 # 这是一个简化版的单体应用示例（仅供说明概念） from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) # 用户管理模块（数据库操作省略） @app.route(‘/users’, methods=[‘GET’, ‘POST’]) def users(): if request.method == ‘GET’: return jsonify({‘message’: ‘获取所有用户’}) elif request.method == ‘POST’: return jsonify({‘mes …

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Python高级技术之：探讨`Python`的`MVC`、`MVP`和`MVVM`架构模式在`Web`框架中的应用。

嘿，各位朋友，晚上好！欢迎来到今晚的“架构那些事儿”小讲堂。今天咱们不聊别的，就扒一扒 Python Web 框架里那些个“M”打头的家伙：MVC、MVP 和 MVVM。保证让你听完之后，感觉自己瞬间升了一个段位！ 开场白：架构，不止是盖房子 咱们写代码，就像盖房子。一开始搭个小棚子，随便怎么来都行。但房子大了，就得好好设计，不然住着不舒服，还容易塌。架构模式就是盖房子的设计图，它能让你的代码更清晰、更容易维护、扩展也更方便。 第一部分：MVC (Model-View-Controller) MVC，全称 Model-View-Controller，翻译过来就是“模型-视图-控制器”。这三位是铁三角，关系很密切。 Model（模型）： 负责处理数据。你可以把它看作是数据库的代理，或者直接就是你的数据对象。它负责数据的获取、存储、更新等操作。 View（视图）： 负责展示数据。它就是用户看到的界面，比如 HTML 页面。 Controller（控制器）： 负责接收用户的请求，调用 Model 处理数据，然后选择合适的 View 展示给用户。它就像一个交通警察，指挥着 Model 和 Vi …

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Python高级技术之：`Python`中的`Dependency Injection`：如何设计可测试、可维护的架构。

嘿，各位程序猿、媛们，晚上好！今天咱们聊点儿硬核的，关于Python里如何玩转依赖注入(Dependency Injection，简称DI)，让咱们的代码像乐高积木一样灵活，可测试性嗖嗖往上涨，维护起来也轻松愉快。 开场白：告别意大利面条式代码 大家有没有见过那种代码，一个函数几百行，里面揉搓着各种逻辑，改一行代码感觉要拆整个房子？这种代码就像一团意大利面条，缠绕在一起，剪不断理还乱。DI就是来拯救我们的！ 什么是依赖？ 在开始深入研究依赖注入之前，让我们先明确“依赖”到底是什么。简单来说，如果一个类 (A) 需要使用另一个类 (B) 的功能，那么我们就说 A 依赖于 B。 举个例子： class EmailService: def send_email(self, recipient, message): print(f”Sending email to {recipient} with message: {message}”) class UserService: def __init__(self): self.email_service = EmailService() # U …

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Python高级技术之：`Python`的`mmap`模块：内存映射文件在处理大文件时的应用。

嘿，各位代码爱好者们，准备好迎接一场关于Python mmap模块的硬核讲座了吗？今天咱们要聊聊它在处理“巨无霸”级别文件时的独门绝技。相信我，学完之后，你会发现处理大文件再也不是一件头疼的事儿了！ 开场白：大文件时代的尴尬 想象一下，你正在处理一个几GB甚至几十GB的日志文件，想要从中找到特定的信息。如果你还傻乎乎地用open()函数一次性把整个文件读到内存里，那你的电脑估计会直接崩溃给你看。就算没崩溃，那运行速度也慢得像蜗牛爬。 为啥？因为内存是稀缺资源啊！一次性加载整个文件，不仅占用大量内存，而且读写效率也极低。传统的read()/write()操作需要进行多次系统调用，这会大大降低程序的性能。 主角登场：mmap模块闪亮登场！ 别慌，Python早就为我们准备好了应对大文件的秘密武器——mmap模块。这玩意儿就像一个魔法师，可以把文件的一部分或者全部“映射”到内存中，让你可以像操作内存一样操作文件，而不需要一次性加载整个文件。 简单来说，mmap 允许我们将文件的一部分或者全部映射到进程的地址空间，这样我们就可以像访问内存一样访问文件。它利用了操作系统提供的虚拟内存机制，使得对 …

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Python高级技术之：`Python`的`pickle`模块：序列化与反序列化的性能和安全性考量。

各位亲爱的程序员朋友们，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python里一个既方便又有点“危险”的模块：pickle。 别紧张，我说的“危险”可不是说它会炸，而是指它在安全性方面有一些需要注意的地方。 咱们今天就来扒一扒pickle的皮，看看它到底是个什么玩意儿，以及怎么安全又高效地使用它。 一、pickle：让你的Python对象“永生” 首先，我们得搞清楚pickle是干嘛的。 简单来说，pickle模块实现了对Python对象结构的序列化和反序列化。 啥意思呢？ 想象一下，你辛辛苦苦创建了一个Python对象，里面存了很多重要的数据。 你想把这个对象保存下来，下次再用，怎么办？ 如果你用传统的方法，比如写到文本文件里，那你就得自己定义一套格式，把对象里的数据一个个提取出来，按照格式写入文件，下次再从文件里读出来，再按照格式解析成对象。 听起来就麻烦，对吧？ pickle就厉害了，它能直接把你的Python对象“冻结”起来，变成一串字节流，保存到文件里或者通过网络传输。 等你想用的时候，再把这串字节流“解冻”成原来的Python对象。 就像给你的对象施了个魔法，让它“永生”了 …

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Python高级技术之：`Python`的`functools.lru_cache`：如何实现高效的函数结果缓存。

晚上好，各位编程界的靓仔靓女们！今晚咱们来聊聊Python里一个神奇的小工具，它能让你的代码跑得飞快，而且用法简单到不行，这就是functools.lru_cache。 什么是functools.lru_cache？ 想象一下，你有一个非常耗时的函数，比如计算斐波那契数列的第N项。如果你多次调用这个函数，每次都重新计算一遍，那简直就是浪费生命啊！lru_cache就像一个聪明的管家，它会记住你函数的结果，下次你再问同样的问题，它直接从记忆里掏出答案，根本不用重新计算。 lru_cache是"Least Recently Used Cache"的缩写，意思是“最近最少使用缓存”。 简单来说，它会缓存函数最近使用的结果，当缓存满了之后，它会丢弃最近最少使用的结果，保证缓存的效率。 lru_cache的简单用法： 直接上代码，感受一下它的魔力： from functools import lru_cache import time @lru_cache(maxsize=None) #maxsize=None，缓存大小无限制 def fibonacci(n): “””计算斐 …

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Python高级技术之：`Python`的`generator`表达式与列表推导式：内存与性能的权衡。

咳咳，各位观众老爷们，晚上好！ 今天咱们聊点硬核的，关于Python的generator表达式和列表推导式，这俩兄弟长得像，功能也像，但内里乾坤却大不相同。 搞清楚它们，能让你在内存和性能之间玩转自如，写出更优雅高效的Python代码。 开场白：列表推导式，你的老朋友！ 说到Python，列表推导式绝对是让人眼前一亮的存在。 想象一下，你想要创建一个包含1到10平方的列表，传统做法是这样： squares = [] for i in range(1, 11): squares.append(i * i) print(squares) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 吭哧吭哧写了这么多行，有没有觉得有点笨重？ 列表推导式闪亮登场： squares = [i * i for i in range(1, 11)] print(squares) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 一行代码搞定！简洁明了，逼格瞬间提升。 这就是列表推导式的魅力，它用一种优雅的方式创建列表。 列表推导式 …

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