Python装饰器：__get__方法与类实例的可调用性 大家好，今天我们来深入探讨Python装饰器的一个高级用法：如何利用__get__方法使类实例成为可调用的装饰器。装饰器是Python中一种强大的元编程工具，它允许我们在不修改原函数代码的情况下，增强或修改函数的功能。理解__get__方法如何与装饰器结合，能帮助我们编写更灵活、更可复用的代码。 装饰器的基本概念 首先，我们回顾一下装饰器的基本概念。装饰器本质上是一个接受函数作为参数，并返回一个新函数的函数。这个新函数通常会在调用原始函数之前或之后执行一些额外的操作。 一个简单的装饰器示例： def my_decorator(func): def wrapper(): print(“执行函数前…”) func() print(“执行函数后…”) return wrapper @my_decorator def say_hello(): print(“Hello!”) say_hello() 在这个例子中，my_decorator是一个装饰器，它接受say_hello函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。@my_ …
如何使用`ctypes`库调用`DLL`或`.so`动态链接库，并处理`C`语言`指针`。
好的，我们开始今天的讲座。主题是使用 Python 的 ctypes 库调用动态链接库（DLL 或 .so），并处理 C 语言指针。ctypes 是 Python 的一个外部函数库，它提供了与 C 兼容的数据类型，允许 Python 代码调用 DLL 或共享库中的函数。我们将深入探讨如何在 Python 中使用 ctypes 来实现这一目标，重点关注指针处理。 1. ctypes 基础 首先，我们需要了解 ctypes 的基本用法。ctypes 允许我们加载动态链接库，并定义 C 函数的参数类型和返回类型。 加载动态链接库: import ctypes # Windows # my_dll = ctypes.cdll.LoadLibrary(“my_library.dll”) # 或者 ctypes.WinDLL(“my_library.dll”) # Linux / macOS my_lib = ctypes.cdll.LoadLibrary(“./my_library.so”) # 或者 ctypes.CDLL(“./my_library.so”) # 如果动态链接库位于系统路径中 …
`Python`的`内存`管理：`小对象`内存池与`大对象`内存分配的`策略`。
Python 内存管理：小对象内存池与大对象内存分配策略 大家好，今天我们来深入探讨 Python 的内存管理机制，特别是小对象内存池和大对象内存分配策略。理解这些机制对于编写高效、稳定的 Python 代码至关重要。 1. Python 的内存管理架构概览 Python 的内存管理并非完全依赖操作系统的 malloc/free。为了优化性能，Python 引入了一套自定义的内存管理系统，它建立在操作系统提供的内存分配机制之上。这套系统主要包含以下几个层次： Level 0 (Raw Memory Allocator): 这是最底层，直接调用操作系统的 malloc/free 函数进行内存分配和释放。 Level 1 (Python Memory Allocator): 在 Level 0 的基础上，Python 实现了自己的内存管理机制，主要负责小块内存的分配和释放。这部分就是我们常说的小对象内存池，也称为 PyMem_RawMalloc 和 PyMem_RawFree 系列函数。 Level 2 (Object Allocators): 这一层面向 Python 对象（例如 int …
深入理解`Python`的`垃圾回收`机制：`分代回收`与`循环引用`检测算法。
好的，下面是关于Python垃圾回收机制的详细讲解，包括分代回收和循环引用检测算法： Python垃圾回收机制：分代回收与循环引用检测算法 大家好！今天我们来深入探讨Python的垃圾回收机制，这是Python内存管理中至关重要的一环。理解这一机制，可以帮助我们编写更高效、更稳定的Python代码，避免潜在的内存泄漏问题。 1. 内存管理概述 任何编程语言都需要管理内存。在C/C++等语言中，程序员需要手动分配和释放内存，这带来了很大的灵活性，但也容易出错，比如忘记释放内存导致内存泄漏，或者释放了已经被释放的内存导致程序崩溃。 Python采用自动内存管理机制，程序员无需手动分配和释放内存。Python解释器会自动追踪对象的生命周期，并在对象不再被使用时回收其占用的内存。这个过程主要由垃圾回收器（Garbage Collector, GC）来完成。 2. 引用计数 Python垃圾回收的核心是引用计数。每个对象都有一个引用计数器，记录着当前有多少个变量引用该对象。 增加引用计数: 对象被创建：x = SomeObject() 对象被赋值给新的变量：y = x 对象被添加到容器中：my_ …
`Python`的`字节码`执行：`dis`模块的`逆向工程`与`虚拟机`的`工作`流程。
好的，现在我们开始今天的讲座，主题是Python字节码执行：dis模块的逆向工程与虚拟机的工作流程。 Python字节码简介 在深入研究 dis 模块和 Python 虚拟机之前，我们需要了解什么是字节码。Python 是一种解释型语言，但它在执行源代码之前会先将源代码编译成一种中间表示形式，这就是字节码。字节码是一种更接近机器码的二进制指令集，但它仍然是平台无关的，由 Python 虚拟机（PVM）解释执行。 字节码的主要优点包括： 可移植性： 字节码可以在任何安装了 Python 解释器的平台上运行。 性能提升： 编译成字节码比直接解释源代码更快。 代码保护： 字节码比源代码更难阅读和修改。 Python 字节码文件通常以 .pyc 或 .pyo (optimized) 扩展名结尾。当 Python 导入一个模块时，如果发现对应的 .pyc 文件比源代码文件更新，就会直接加载 .pyc 文件，避免重新编译。 dis 模块：字节码反汇编 dis 模块是 Python 标准库中的一个模块，用于反汇编 Python 字节码。它可以将字节码指令转换成人类可读的形式，方便我们理解 Pytho …
如何使用`GIL`绕过`策略`：`多进程`、`C扩展`和`asyncio`在`并发`任务中的`选择`。
好的，我们开始吧。 Python 并发编程：GIL 的绕行策略 各位同学，今天我们来深入探讨 Python 并发编程中一个绕不开的话题：全局解释器锁 (GIL)。GIL 的存在极大地限制了 Python 在多线程环境下的 CPU 密集型任务的并行能力。然而，我们仍然有多种策略可以有效地绕过 GIL 的限制，实现真正的并发。今天，我们将详细讨论三种主要策略：多进程、C 扩展和 asyncio。 GIL 的限制 首先，我们需要明确 GIL 到底做了什么。GIL 确保在任何时刻，只有一个线程可以执行 Python 字节码。这意味着即使在多核 CPU 上，Python 的多线程也无法充分利用所有核心进行并行计算。对于 I/O 密集型任务，多线程通常仍然有效，因为线程在等待 I/O 操作时会释放 GIL，允许其他线程运行。但是，对于 CPU 密集型任务，GIL 会成为性能瓶颈。 策略一：多进程 (Multiprocessing) 绕过 GIL 最直接的方法是使用多进程。每个进程都有自己独立的 Python 解释器和内存空间，因此 GIL 不会影响进程间的并行性。multiprocessing 模 …
`Python`的`导入`机制：`__import__`、`importlib`和`__path__`的`底层`工作原理。
Python 导入机制：__import__、importlib和__path__的底层工作原理 大家好，今天我们来深入探讨 Python 的导入机制，这是 Python 强大而灵活的核心之一。我们将重点关注 __import__、importlib 和 __path__ 这三个关键概念，理解它们是如何协同工作，使得 Python 能够动态地加载和使用模块。 1. __import__：导入的基石 __import__ 是 Python 的内置函数，它是所有 import 语句的底层实现。虽然我们通常不直接调用它，但理解它的工作原理对于理解整个导入机制至关重要。 基本用法： __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0) name: 要导入的模块的名称（字符串）。 globals: 全局命名空间，通常是当前模块的 globals()。 locals: 局部命名空间，通常是当前模块的 locals()。 fromlist: 一个包含要从模块中导入的名称的列表。用于支持 from module import …
继续阅读“`Python`的`导入`机制：`__import__`、`importlib`和`__path__`的`底层`工作原理。”
理解`Python`的`异步`I/O：`asyncio`在`epoll`、`kqueue`等`系统调用`上的`封装`。
Python 异步 I/O：asyncio 与系统调用封装 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 Python 异步 I/O 的核心机制，特别是 asyncio 库如何利用 epoll、kqueue 等系统调用实现高效的并发。理解这些底层原理，能够帮助我们更好地利用 asyncio 构建高性能的异步应用。 1. 阻塞 I/O 的困境 在传统的同步（阻塞） I/O 模型中，当一个程序发起 I/O 操作（例如读取文件、发送网络请求）时，它会一直等待操作完成，直到数据准备好或发生错误。这段等待时间，CPU 就被白白浪费掉了，无法执行其他任务。想象一下，你去餐厅点餐，必须站在点餐台前等待食物做好才能去做其他事情，这显然效率很低。 import socket def blocking_io(): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.bind((‘localhost’, 8080)) sock.listen(1) conn, addr = sock.accept() # 阻塞，等待客户端连接 print(‘Co …
继续阅读“理解`Python`的`异步`I/O：`asyncio`在`epoll`、`kqueue`等`系统调用`上的`封装`。”
`Python`的`迭代器`协议与`生成器`的`状态机`实现。
Python 迭代器协议与生成器的状态机实现 大家好，今天我们来深入探讨Python中两个非常重要的概念：迭代器协议和生成器的状态机实现。理解这两个概念对于编写高效、可读性强的Python代码至关重要，尤其是在处理大量数据或者复杂逻辑时。 1. 迭代器协议：统一访问集合元素的接口 迭代器协议是Python中访问集合元素的一种标准化方式。它定义了两个核心方法：__iter__() 和 __next__()。任何实现了这两个方法的对象都可以被称为迭代器。 __iter__(): 返回迭代器对象本身。当使用iter()函数创建一个迭代器时，实际上就是调用了这个方法。这个方法的主要作用是让对象自身成为一个迭代器，以便在for循环等场景中使用。 __next__(): 返回序列中的下一个元素。如果没有更多元素，则引发 StopIteration 异常，表明迭代结束。for循环等结构会捕获这个异常并停止迭代。 让我们通过一个简单的例子来理解： class MyIterator: def __init__(self, data): self.data = data self.index = 0 de …
探索`PyPy`的`JIT`（即时编译）如何`优化`Python代码，并分析其`栈帧`管理。
PyPy 的 JIT 优化与栈帧管理：深度剖析 各位听众，大家好！今天我们来深入探讨 PyPy 的核心优势：即时编译（JIT）优化以及它如何管理栈帧。PyPy 作为 Python 的另一种实现，以其卓越的性能著称，而这很大程度上归功于其 JIT 编译器。理解 PyPy 的 JIT 机制以及它对栈帧的处理方式，对于深入理解 Python 性能优化具有重要意义。 1. Python 解释器的运行模式与 JIT 的必要性 传统的 CPython 解释器采用的是解释执行的方式。这意味着 Python 代码逐行被解释器读取、分析并执行。这种方式的优点是简单直接，易于调试，但缺点也很明显：执行效率较低。每次循环、每次函数调用，都要经过解释器的重复解析，造成了大量的性能损耗。 def add_numbers(n): “”” 一个简单的循环加法函数，用于演示解释执行的低效。 “”” result = 0 for i in range(n): result += i return result # 调用函数 add_numbers(10000) 上述 add_numbers 函数，尽管逻辑简单，但在 C …