月度归档： 2025 年 8 月

发布于

Python高级技术之：`Python`的`profiling`工具：`cProfile`和`line_profiler`的深度实践。

各位靓仔靓女们，今天老衲要跟大家聊聊Python的性能优化秘籍——cProfile和line_profiler。别怕，性能优化听起来很高大上，其实就是给你的代码做个CT，看看哪里出了问题，然后对症下药，让它跑得飞起。 开场白：性能优化这档事儿 话说江湖上流传着这么一句话：“程序猿的一生，不是在写Bug，就是在Debug，或者是在解决性能问题。” 性能问题啊，就像你吃火锅，吃到最后发现锅底全是辣椒一样，不解决，难受！ 那为啥要关注性能呢？ 用户体验至上: 没人喜欢加载半天都出不来的网页或者App吧？ 省钱就是赚钱: 服务器资源也是要花钱的，代码跑得快，就能省下大笔银子。 代码逼格更高: 优化过的代码，就像精心打扮过的你，更吸引人。 所以，磨刀不误砍柴工，掌握性能优化的工具，绝对是程序猿的必备技能。 第一章：cProfile——全局扫描仪 cProfile是Python自带的一个模块，它能帮你从宏观上了解代码的性能瓶颈。它就像一个全局扫描仪，告诉你每个函数被调用了多少次，花费了多少时间。 1.1 cProfile的基本用法 cProfile的使用非常简单，只需几行代码就能搞定。 1.1.1 …

继续阅读“Python高级技术之：`Python`的`profiling`工具：`cProfile`和`line_profiler`的深度实践。”

发布于

Python高级技术之：`Cython`：如何将`Python`代码转换为`C`代码以提升性能。

嘿，大家好！今天咱们聊聊Python的“超级加速器”—— Cython！ 先别急着打瞌睡，我知道一听“性能优化”就容易犯困。但相信我，Cython绝对能让你眼前一亮，让你的Python代码跑得飞起！ 咱们先来热个身，简单了解下Cython是个什么玩意儿，然后再一步一步把它玩转起来。 Cython 是个啥？为啥要用它？ 简单来说，Cython 是一个编程语言，它基于 Python，但又带有一些 C 语言的特性。它允许你编写看起来像 Python 的代码，然后把它转换成 C 代码，最后编译成机器码。 这就好比：你写了一封信（Python 代码），找了个翻译（Cython）把它翻译成更简洁高效的语言（C 代码），最后交给一个快递员（编译器）嗖的一下送到了目的地（运行）。 那为啥要这么折腾呢？原因很简单：Python 慢啊！ Python 是一种解释型语言，执行代码的时候需要解释器一句一句地解释，这就像有个人在你耳边实时翻译，速度肯定不如直接阅读母语。而 C 语言是编译型语言，代码直接编译成机器码，计算机可以直接执行，速度自然快得多。 Cython 的目的就是取两者的优点：既能享受 Pytho …

继续阅读“Python高级技术之：`Cython`：如何将`Python`代码转换为`C`代码以提升性能。”

发布于

Python高级技术之：`Python`的`JIT`编译器：`PyPy`的实现原理和性能优化。

各位观众，大家好！今天咱们来聊聊Python世界里的一位“超级英雄”——PyPy，一个拥有JIT（Just-In-Time）编译器的Python实现。它就像给Python引擎加了个涡轮增压，让你的代码跑得更快、更溜！ 第一部分：Python的江湖地位与性能瓶颈 Python，这门优雅的语言，以其简洁的语法、丰富的库和强大的生态系统，赢得了无数程序员的喜爱。无论是数据科学、Web开发、机器学习，还是自动化运维，都能看到它的身影。但江湖上一直流传着关于Python性能的“传说”，尤其是与C、C++等编译型语言相比，Python的执行速度常常显得有些“慢吞吞”。 这是为什么呢？原因就在于Python是一种解释型语言。 解释型语言 vs. 编译型语言 简单来说，编译型语言（如C++）会将源代码一次性翻译成机器码，然后直接运行。而解释型语言（如Python）则是在运行时逐行解释执行。 特性 编译型语言 (C++) 解释型语言 (Python) 翻译方式 预先编译成机器码 运行时逐行解释 执行速度 快 相对较慢 跨平台性 依赖平台 跨平台性好 解释执行的优点是跨平台性好，代码修改方便。但缺点也很明 …

继续阅读“Python高级技术之：`Python`的`JIT`编译器：`PyPy`的实现原理和性能优化。”

发布于

Python高级技术之：如何利用`asyncio`和`uvloop`，实现高吞吐量的网络服务。

各位朋友，晚上好！我是你们今晚的“网络加速器”向导，今天咱们聊聊怎么利用 Python 的 asyncio 和 uvloop 这两把利器，打造一个吞吐量蹭蹭往上涨的网络服务。 第一章：Asyncio 基础知识，磨刀不误砍柴工 在开始“火箭发射”之前，咱们得先了解一下 asyncio 这艘飞船的构造。asyncio 是 Python 内置的异步 I/O 框架，它允许我们编写并发代码，而无需使用线程或进程，从而显著提高性能。 事件循环 (Event Loop)： asyncio 的核心是事件循环，它就像一个总调度员，负责管理所有异步任务。想象一下，一个咖啡馆的服务员，他不是一直等着一个客人，而是轮流给每个客人服务，这就是事件循环的工作方式。 import asyncio async def main(): print(“开始事件循环…”) await asyncio.sleep(1) # 模拟一个耗时操作 print(“事件循环结束！”) asyncio.run(main()) 这段代码演示了如何启动一个事件循环，并且用 asyncio.sleep() 模拟了一个耗时操作。注意 asy …

继续阅读“Python高级技术之：如何利用`asyncio`和`uvloop`，实现高吞吐量的网络服务。”

发布于

Python高级技术之：`gevent`和`eventlet`：基于`Greenlet`的并发模型与`monkey patching`。

各位程序猿、攻城狮、代码艺术家们，晚上好！ 欢迎来到“Python并发奇妙夜”！ 今晚，咱们不聊那些高深莫测的理论，就来点接地气的，一起扒一扒gevent和eventlet这两位“绿色”并发界的扛把子，看看它们是怎么利用Greenlet和monkey patching，把咱们的Python代码变成并发利器的。 (一) 并发的那些事儿：为什么要“绿”？ 在开始之前，咱们先简单回顾一下并发的必要性。毕竟，谁也不想自己的程序跑得像蜗牛一样慢吞吞的。 提升性能： 充分利用CPU资源，让程序在同一时间内处理更多任务。 提高响应速度： 避免阻塞，让程序在等待IO操作时可以继续处理其他任务。 改善用户体验： 快速响应用户的操作，避免卡顿。 传统的并发方式，比如多线程和多进程，虽然能解决问题，但也有一些缺点： 并发方式 优点 缺点 多线程 共享内存，通信方便。 GIL（全局解释器锁）限制了真正的并行执行，线程切换开销大，容易出现死锁等问题。 多进程 避免GIL限制，可以实现真正的并行执行。 进程间通信复杂，需要额外的开销，内存占用高。 所以，我们需要一种更轻量级的并发方式，这就是gevent和even …

继续阅读“Python高级技术之：`gevent`和`eventlet`：基于`Greenlet`的并发模型与`monkey patching`。”

发布于

Python高级技术之：`multiprocessing`与`threading`：在`CPU`密集型和`I/O`密集型任务中的选型。

各位好，今天咱们来聊聊Python里的两个重量级选手：multiprocessing（多进程）和threading（多线程）。这俩哥们儿都能让你的程序“同时”干活，但擅长的领域却大不相同。选错了，轻则效率打折，重则适得其反。所以，咱们得摸清它们的脾气，才能让它们各司其职，把活儿干得漂漂亮亮的。 开场白：别被“并发”忽悠了 先来个小概念澄清一下。很多人把“并发”（concurrency）和“并行”（parallelism）混为一谈，以为都是“一起干活”。其实不然。 并发： 就像一个人同时处理多项任务。你一边回微信，一边听歌，一边还要想着晚上吃啥。表面上看起来你在同时干三件事，但实际上你的大脑是在快速切换，轮流处理。 并行： 就像几个人同时干活。你、你媳妇儿、你老妈，三个人同时包饺子，那就是并行。 threading 实现的是并发，而 multiprocessing 才能实现真正的并行（在多核 CPU 的情况下）。记住这一点，是咱们后续讨论的基础。 第一回合：threading，I/O 密集型任务的救星 threading 是Python自带的模块，用来创建线程。线程是轻量级的执行单元，多 …

继续阅读“Python高级技术之：`multiprocessing`与`threading`：在`CPU`密集型和`I/O`密集型任务中的选型。”

发布于

Python高级技术之：`Python`的类型提示：`mypy`和`typing`模块在大型项目中的应用。

各位观众，大家好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊Python类型提示这个话题。别担心，今天咱们不搞那种让人昏昏欲睡的学院派理论，就来点实在的，说说在大型项目中，mypy和typing模块到底能帮我们解决什么问题，以及怎么用它们让我们的代码更健壮、更易维护。 开场白：类型提示，你的代码“体检报告” 想象一下，你写了一个非常复杂的函数，经过几个月的迭代，你已经忘了当初设计它的初衷。现在，你要修改这个函数，但又害怕改坏了。这时候，如果你的代码有详细的“体检报告”——也就是类型提示，是不是就能心里更有底了？ 类型提示就像是给你的Python代码加上了静态类型检查的“超能力”。虽然Python本身是动态类型语言，但这并不意味着我们不能给它加上类型信息。typing模块提供了定义类型提示的标准方式，而mypy则是一个静态类型检查器，可以根据这些类型提示来检查你的代码是否存在类型错误。 第一部分：typing模块：类型提示的“百宝箱” typing模块是Python 3.5引入的标准库，它提供了各种类型构造器，让我们能更精确地描述变量、函数参数和返回值的类型。 1. 基本类型：int, s …

继续阅读“Python高级技术之：`Python`的类型提示：`mypy`和`typing`模块在大型项目中的应用。”

发布于

Python高级技术之：`Python`的对象缓存机制：`int`和`str`的内部实现。

各位观众老爷们，晚上好！我是你们今晚的Python老司机，今天咱们聊点硬核的——Python对象缓存机制，重点是int和str这两个常用的家伙。保证让你们听完之后，感觉自己对Python的了解又深入了一层，以后面试的时候也能多吹两句牛皮。 开场白：一切皆对象，缓存是王道 在Python的世界里，一切皆对象。数字是对象，字符串是对象，列表是对象，函数也是对象。既然是对象，那就要占用内存。如果每次都创建新的对象，那内存消耗可就大了去了。所以，Python为了提高效率，搞了一个对象缓存机制，简单来说就是把一些常用的对象缓存起来，下次要用的时候直接拿来用，不用重新创建。 第一幕：小整数池（Integer Cache） 咱们先从int开始。Python对小整数（通常是-5到256）做了特殊的处理，放到了一个叫做“小整数池”的地方。这个池子里的整数对象是预先创建好的，程序运行期间永远存在，不会被垃圾回收。 为什么要有这个小整数池呢？因为在实际编程中，这些小整数经常被用到，比如循环计数、数组索引等等。如果每次都创建新的对象，效率就太低了。 a = 1 b = 1 print(a is b) # 输出 …

继续阅读“Python高级技术之：`Python`的对象缓存机制：`int`和`str`的内部实现。”

发布于

Python高级技术之：探讨`Python`的`f-string`：它如何比传统格式化方法更高效。

大家好！今天咱们来聊聊Python里一个超级好用的家伙——f-string！ 你是不是还在用%或者.format()? 别挣扎了，跟我一起拥抱f-string的怀抱吧！ 保证让你从此告别那些“格式化字符串写到怀疑人生”的痛苦时刻。 开场白：为啥我们需要更好的字符串格式化？ 先问大家一个问题：你有没有过这种经历？ 写了一长串字符串格式化代码，结果运行的时候发现，TypeError: not enough arguments for format string，然后开始疯狂数%s，%d，.format()里的{}，生无可恋。 在.format()里为了避免重复使用变量，硬生生把变量塞进一个字典里，然后用**kwargs展开，代码丑陋到自己都不想看第二眼。 想在字符串里嵌入一些复杂的表达式，比如计算结果，结果发现%和.format()根本搞不定，还得先算好结果再塞进去。 如果有，恭喜你，你不是一个人！ 这些都是传统字符串格式化方法的痛点。 所以，我们需要更高效、更简洁、更可读的字符串格式化方法，而f-string就是那个救星！ f-string：闪亮登场！ f-string，全称Format …

继续阅读“Python高级技术之：探讨`Python`的`f-string`：它如何比传统格式化方法更高效。”

发布于

Python高级技术之：`Python`的`decorator`：从简单装饰器到带参数、带状态装饰器的设计模式。

嘿，各位编程界的弄潮儿，今天咱们聊点有意思的——Python 装饰器！别听到“装饰器”三个字就觉得高深莫测，它其实就像给你的函数穿件“定制款外套”，让它在不改变自身结构的情况下，拥有更多技能。 开场白：函数，你的衣服呢？ 想象一下，你是一个函数，每天兢兢业业地完成任务。突然有一天，老板跟你说：“小伙子，你很棒，但是现在我们需要你每次工作前先打个卡，工作后写个报告。” 你的第一反应肯定是：“啥？还要改我的代码？这么麻烦！” 这时候，装饰器就闪亮登场了。它就像一个裁缝，不用动你的“函数本体”，就能给你缝制一件“外套”，让你自动完成打卡和写报告的任务。 第一部分：最简单的装饰器：给函数加个“小尾巴” 咱们先从最简单的装饰器开始，看看它是怎么工作的。 def say_hello(): print(“Hello!”) say_hello() # 输出: Hello! # 定义一个简单的装饰器 def my_decorator(func): def wrapper(): print(“Before calling the function.”) func() print(“After callin …

继续阅读“Python高级技术之：`Python`的`decorator`：从简单装饰器到带参数、带状态装饰器的设计模式。”