月度归档： 2025 年 8 月

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Python高级技术之：`Python`的`context manager`：`__enter__`和`__exit__`方法在资源管理中的作用。

各位观众老爷，大家好！今天给大家伙儿聊聊Python里一个非常有意思，但又经常被忽略的小秘密——Context Manager，也就是咱们常说的“上下文管理器”。这玩意儿，说白了，就是来帮你优雅地搞定资源管理的，让你的代码更干净、更安全，也更Pythonic。 啥是资源管理？ 为啥要优雅地搞？ 咱们先来说说资源管理。在编程的世界里，资源可不是指你在游戏里攒的金币。 这里的资源，指的是那些用了就得还回去的东西，比如： 文件: 打开了总得关掉吧？ 网络连接: 连接建立了，不用了总得断开吧？ 数据库连接: 连上了数据库，操作完了总得释放连接吧？ 锁: 拿到了锁，用完了总得释放吧？ 要是你打开了文件，用完了忘了关，或者拿到了锁，用完了忘了放，那可就惨了。轻则程序运行效率下降，重则系统崩溃、数据丢失，甚至被黑客攻击，后果不堪设想。 所以，资源管理非常重要。那为啥要优雅地搞呢？因为直接用try…finally虽然能保证资源被释放，但是代码看起来比较冗余，尤其是嵌套使用的时候，简直就是噩梦。 Context Manager闪亮登场！ Context Manager就是来拯救你的。它可以让你用一种 …

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Python高级技术之：`Python`的`generator`和`yield from`：如何实现复杂的协程通信。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊 Python 里的“发电机”和“传送门”—— generator 和 yield from，看看它们是如何在协程世界里搞事情的，实现那些让人头大的复杂通信。准备好了吗？系好安全带，咱们发车啦！ 第一站：什么是 Generator？它为啥这么酷？ 首先，我们得明白什么是 generator。 简单来说，generator 就像一个“迭代器工厂”，它不是一次性把所有结果都算出来丢给你，而是“按需生产”。 你要一个，它给你一个；你要两个，它给你两个。 这种“懒加载”的方式，在处理大数据或者无限序列时，简直不要太爽！ 1.1 Generator 的两种创建方式 Generator 函数： 这是最常见的方式，函数里只要出现 yield 关键字，它就自动升级为 generator 函数。 def my_generator(n): i = 0 while i < n: yield i i += 1 # 创建一个 generator 对象 gen = my_generator(5) # 迭代 generator for num in gen: print(nu …

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Python高级技术之：深入`asyncio`：`Future`、`Task`和`coroutine`的生命周期。

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Python asyncio 里的三位好兄弟：Future、Task 和 coroutine，以及它们那剪不断理还乱的生命周期。保证各位听完之后，对异步编程的理解能更上一层楼，以后写代码腰不酸了，腿不疼了，一口气能写十个异步函数！ 开胃小菜：asyncio 异步编程的核心概念 在深入这三位主角之前，咱们先简单回顾一下 asyncio 的核心概念，不然一会儿听得云里雾里的，我可不负责。 事件循环 (Event Loop): asyncio 的大脑，负责调度和执行所有的任务。可以把它想象成一个繁忙的交通指挥中心，控制着车辆（任务）的运行。 协程 (Coroutine): asyncio 的基本单元，一种特殊的函数，可以使用 async 和 await 关键字，可以暂停执行，等待其他任务完成，然后再恢复。 任务 (Task): 协程的包装器，用于管理协程的执行状态。可以将 Task 想象成一个任务管理器，负责启动、取消和获取协程的结果。 Future: 代表一个尚未完成的计算结果。它有点像一个“承诺”，承诺将来会有一个值，但现在还没有。 第一位主角：Fut …

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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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