好的，下面我们开始今天的讲座，主题是Python中列表、元组、字典、集合的底层实现与性能差异。 一、 列表 (List) 1.1 底层实现：动态数组 Python列表的底层实现是动态数组（Dynamic Array）。这意味着列表在内存中是一块连续的存储空间，可以容纳任意类型的元素。与静态数组不同，动态数组的大小可以在运行时动态调整。 当列表需要扩容时，Python会分配一块更大的内存空间，并将原有数据复制到新的空间中。这个扩容过程可能会导致性能损失，尤其是在列表较大时。 1.2 内存分配策略 Python列表的内存分配并不是每次添加一个元素就重新分配一次空间。而是采用一种预分配策略，即每次分配的空间比当前需要的空间略大。当列表的容量不足时，才会进行扩容。 这种策略可以减少扩容的次数，提高性能。具体的扩容大小取决于Python的版本和实现，通常会以一定的比例增加，例如1.125倍或1.5倍。 1.3 常用操作的复杂度 操作 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 索引 (indexing) O(1) O(1) 赋值 (assignment) O(1) O(1) 追加 (append) O(1) …
`Python`的`垃圾回收`机制：`引用计数`与`分代回收`的协同工作原理。
Python垃圾回收机制：引用计数与分代回收的协同工作原理 大家好，今天我们来深入探讨Python的垃圾回收机制，特别是引用计数和分代回收是如何协同工作的。Python作为一种高级动态编程语言，内存管理一直是一个重要的话题。了解Python的垃圾回收机制，可以帮助我们编写更高效、更稳定的代码，避免内存泄漏等问题。 一、引用计数：内存回收的基石 1.1 什么是引用计数？ 引用计数是一种简单而直接的垃圾回收方法。它的核心思想是：每个对象都维护一个引用计数器，用于记录当前有多少个变量引用了该对象。 当对象的引用计数变为0时，表示没有任何变量引用该对象，该对象就可以被认为是垃圾，可以被安全地回收，释放其占用的内存。 1.2 引用计数的工作原理 创建对象： 当创建一个新的对象时，Python会分配一块内存空间给该对象，并将该对象的引用计数初始化为1。 a = “Hello” # 创建字符串对象”Hello”，引用计数为1 增加引用： 当有新的变量引用该对象时，该对象的引用计数会增加。 b = a # b也引用了”Hello”对象，引用计数增加到2 减少引用： 当一个变量不再引用该对象时，该对象的 …
深入理解`Python`的`迭代器`协议：`__iter__`和`__next__`的实现细节。
Python 迭代器协议深度解析：__iter__ 和 __next__ 的奥秘 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 Python 中一个非常核心的概念：迭代器协议。理解迭代器协议是掌握 Python 编程的关键一步，它涉及到数据访问、循环机制以及生成器等高级特性。我们将聚焦于 __iter__ 和 __next__ 这两个魔法方法，揭示它们在迭代器工作机制中的作用和实现细节。 什么是迭代器？ 在 Python 中，迭代器是一种对象，它允许我们逐个访问容器中的元素，而无需暴露容器的内部结构。 想象一下，你有一箱书，你想一本一本拿出来阅读，而不是一次性把整箱书都搬到桌子上。迭代器就扮演了类似的角色，它提供了一种按需获取数据的方式。 更正式地说，一个对象如果满足以下两个条件，就可以被认为是一个迭代器： 实现了 __iter__ 方法： 这个方法返回迭代器对象自身。 实现了 __next__ 方法： 这个方法返回容器中的下一个元素。如果没有更多元素可供访问，则抛出 StopIteration 异常。 为什么要使用迭代器？ 使用迭代器有很多好处： 节省内存： 迭代器按需生成元素，而不是一次性 …
如何使用`Weak Reference`解决循环引用导致的内存泄漏问题。
使用弱引用解决循环引用导致的内存泄漏 大家好！今天我们来探讨一个在软件开发中经常遇到的问题：循环引用导致的内存泄漏，以及如何利用弱引用（Weak Reference）来解决这个问题。 1. 什么是循环引用和内存泄漏？ 在任何具有自动内存管理的编程环境中（例如Java、Python、C#），对象之间的引用关系是内存管理的关键。当一个对象不再被任何活跃的引用所指向时，垃圾回收器（Garbage Collector, GC）可以回收该对象所占用的内存。 循环引用： 当两个或多个对象之间相互引用，形成一个闭环，并且没有任何外部引用指向这个闭环中的任何一个对象时，就发生了循环引用。 内存泄漏： 即使对象不再被程序逻辑使用，但由于仍然存在引用关系，导致垃圾回收器无法回收这些对象，从而导致内存占用不断增加，最终可能导致程序崩溃。 举个例子，考虑两个类 A 和 B，它们分别有一个指向对方的引用： class A: def __init__(self, b): self.b = b print(“A created”) def __del__(self): print(“A deleted”) clas …
`闭包`与`非局部变量`：`nonlocal`关键字的`作用域`解析与实际应用。
闭包与非局部变量：nonlocal关键字的作用域解析与实际应用 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨Python中一个比较高级但又非常重要的概念：闭包以及与之紧密相关的非局部变量。我们将重点关注nonlocal关键字的作用域，并通过大量的实例来理解它的实际应用。 什么是闭包？ 在开始讨论nonlocal之前，我们首先要理解什么是闭包。简单来说，闭包是指函数与其周围状态（词法环境）的捆绑。更具体地说，一个闭包是由一个函数和其所能访问的自由变量（在定义函数的词法作用域内未绑定到特定对象的变量）组成的。 让我们看一个简单的例子： def outer_function(x): def inner_function(y): return x + y return inner_function closure = outer_function(10) print(closure(5)) # 输出 15 在这个例子中，inner_function是定义在outer_function内部的函数。inner_function可以访问outer_function的变量x。当outer_function返回 …
`魔术方法`（`Magic Methods`）：深入解析`__call__`、`__getattr__`、`__getattribute__`和`__slots__`。
魔术方法：__call__、__getattr__、__getattribute__和__slots__ 深入解析 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中的几个重要的魔术方法：__call__、__getattr__、__getattribute__以及__slots__。这些方法赋予了 Python 对象强大的自定义能力，能够控制对象的行为，优化内存使用，甚至实现一些高级的设计模式。 1. __call__：让对象像函数一样可调用 __call__ 方法允许我们将一个对象当作函数来调用。换句话说，如果一个类实现了 __call__ 方法，那么它的实例就可以像函数一样被调用，接受参数并返回值。 基本原理： 当使用 object() 这样的语法调用一个对象时，Python 解释器会自动调用该对象的 __call__ 方法。 使用场景： 创建函数对象： 可以方便地创建具有特定状态或配置的函数。 实现装饰器： 可以将一个对象用作装饰器，修改其他函数的行为。 模拟函数行为： 在需要函数式编程风格时，可以使用对象来模拟函数的功能。 示例： class Adder: def __init__ …
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`类型提示`（`Type Hints`）：`mypy`、`pydantic`在静态类型检查和数据验证中的应用。
类型提示、mypy与pydantic：静态类型检查与数据验证的艺术 各位好，今天我们来深入探讨Python中的类型提示（Type Hints），以及如何利用 mypy 进行静态类型检查，并结合 pydantic 实现强大的数据验证。类型提示是Python 3.5引入的一项重要特性，它允许我们在代码中声明变量、函数参数和返回值的类型，从而提高代码的可读性、可维护性和可靠性。mypy 是一个静态类型检查器，它可以根据类型提示在编译时发现潜在的类型错误。pydantic 是一个数据验证和设置管理库，它使用类型提示来定义数据模型，并在运行时验证输入数据，确保数据的正确性和一致性。 1. 类型提示：为Python代码增加类型信息 在动态类型语言如Python中，变量的类型是在运行时确定的。这提供了很大的灵活性，但也可能导致一些隐藏的错误，直到运行时才被发现。类型提示允许我们显式地声明变量的类型，从而在开发阶段就能发现这些错误。 1.1 基本类型提示 Python支持多种基本类型提示，包括： int: 整数 float: 浮点数 str: 字符串 bool: 布尔值 bytes: 字节串 list …
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`鸭子类型`（`Duck Typing`）与`抽象基类`（`ABC`）：如何平衡灵活性与代码规范。
好的，下面是一篇关于鸭子类型与抽象基类的技术文章，以讲座模式呈现。 鸭子类型与抽象基类：灵活性与代码规范的平衡之道 大家好！今天我们来聊聊编程世界中两个重要的概念：鸭子类型和抽象基类。它们都与接口有关，但实现方式和适用场景却大相径庭。理解它们的区别和联系，能帮助我们写出更灵活、更健壮的代码。 1. 什么是鸭子类型？ 鸭子类型是一种动态类型语言中的概念。它的核心思想是：“如果它走起路来像鸭子，叫起来也像鸭子，那么它就是鸭子。” 也就是说，我们并不关心一个对象的具体类型是什么，而是关心它是否拥有我们所需要的方法和属性。 举个例子，假设我们有一个 fly(animal) 函数，它接受一个动物对象，并调用它的 fly() 方法。 def fly(animal): animal.fly() class Duck: def fly(self): print(“Duck is flying!”) class Bird: def fly(self): print(“Bird is flying!”) class Airplane: def fly(self): print(“Airplane is f …
`上下文管理器`（`Context Managers`）：深入理解`__enter__`和`__exit__`，并实现`异步`上下文管理器。
好的，下面我们开始今天的讲座：上下文管理器，__enter__和__exit__，以及异步上下文管理器。 引言：资源管理的重要性 在软件开发中，资源管理是一项至关重要的任务。资源包括但不限于：文件句柄、网络连接、数据库连接、锁等等。不正确的资源管理会导致各种问题，如资源泄漏、程序崩溃和数据损坏。Python 的上下文管理器提供了一种优雅的方式来管理这些资源，确保它们在使用后能够被正确地释放或清理，从而避免这些潜在的问题。 什么是上下文管理器？ 上下文管理器是一个 Python 对象，它定义了在进入和离开一个代码块时需要执行的操作。它使用 with 语句来定义这个代码块，并在代码块执行前后自动执行特定的操作。这使得资源管理的代码更加简洁、可读性更强，并且更不容易出错。 __enter__ 和 __exit__ 方法：上下文管理器的核心 任何定义了 __enter__ 和 __exit__ 方法的类都可以用作上下文管理器。 __enter__(self): 这个方法在 with 语句块开始执行 之前 调用。它可以执行一些初始化操作，例如打开文件、获取锁或建立数据库连接。它还可以返回一个值， …
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`生成器`与`协程`：`yield from`的内部机制与`async/await`的语法糖本质。
生成器与协程：yield from的内部机制与async/await的语法糖本质 大家好，今天我们来深入探讨Python中生成器、协程以及yield from和async/await之间的关系。我们将从生成器的基本概念入手，逐步揭示yield from的内部工作机制，并最终理解async/await是如何基于生成器和协程实现的。 1. 生成器：迭代器的简化实现 生成器是一种特殊的迭代器。与普通迭代器不同，生成器不需要显式定义__iter__和__next__方法，而是通过yield关键字来实现迭代过程。 基本概念: 迭代器 (Iterator): 实现了__iter__和__next__方法的对象，用于逐个访问集合中的元素。 可迭代对象 (Iterable): 实现了__iter__方法的对象，可以返回一个迭代器。 生成器函数 (Generator Function): 包含yield语句的函数，调用时返回一个生成器对象。 生成器表达式 (Generator Expression): 类似于列表推导式，但返回一个生成器对象。 代码示例: def simple_generator(n): …