好的，下面是一篇关于Python函数式编程中currying和partial在函数组合中应用的技术文章，以讲座模式呈现。 Python函数式编程：Currying和Partial在函数组合中的应用 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊Python函数式编程中两个非常重要的概念：Currying（柯里化）和Partial Application（偏函数应用）。它们在函数组合中扮演着关键角色，能够帮助我们编写更简洁、可复用性更高的代码。 1. 函数式编程思想回顾 在深入Currying和Partial之前，我们先简单回顾一下函数式编程的一些核心思想： 纯函数 (Pure Functions)：给定相同的输入，总是产生相同的输出，并且没有副作用。 不可变性 (Immutability)：数据一旦创建，就不能被修改。 函数是一等公民 (First-Class Functions)：函数可以像任何其他数据类型一样被传递、赋值和返回。 高阶函数 (Higher-Order Functions)：接受函数作为参数或返回函数的函数。 无副作用 (Side-Effect Free)：函数不应该修改程序的状态 …
`Python`的`类型提示`：`Typing`模块的`Protocol`和`Generic`实现`协议`编程。
Python类型提示进阶：Protocol与Generic的协议编程 大家好，今天我们深入探讨Python类型提示中两个强大的工具：Protocol和Generic，以及它们如何共同实现更灵活、更健壮的协议编程。 1. 协议编程的概念与优势 协议编程，也称为隐式接口或鸭子类型（Duck Typing），是一种编程范式，它关注对象“做什么”，而不是对象“是什么”。 换句话说，我们关心一个对象是否拥有特定方法，并能按照预期的方式执行这些方法，而不必强制它继承自某个特定的基类或实现某个特定的接口。 传统面向对象编程中，我们经常使用继承或接口（在其他语言中）来定义对象之间的关系。 然而，这种方式可能会导致代码僵化，因为对象必须明确地声明它们与特定接口的兼容性。 协议编程则提供了一种更灵活的方式，允许对象通过简单地实现必要的方法来满足协议，而无需显式声明。 协议编程的优势包括： 灵活性： 对象可以更容易地适配不同的上下文，只要它们实现了所需的行为。 解耦： 代码之间的依赖性降低，因为我们不依赖于具体的类继承关系。 可扩展性： 可以更容易地添加新的对象类型，而无需修改现有的代码。 2. typin …
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`Python`的`异常`处理：`except*`语法在`异常`分组和`并行`处理中的`新`特性。
Python 异常处理的新纪元：except* 语法详解 各位同学，大家好。今天我们要深入探讨 Python 异常处理机制的一个重要新特性：except* 语法。这个语法在 Python 3.11 中引入，极大地扩展了我们处理异常组（Exception Groups）和并行处理异常的能力。在座的各位如果之前对异常处理仅仅停留在 try…except 的层面，那么今天的讲解将会为你打开一扇新的大门。 异常组（Exception Groups）的由来 在传统的 Python 异常处理中，我们通常一次处理一个异常。当遇到多个并发任务同时抛出异常时，例如在异步编程或多线程环境中，传统的 try…except 结构就显得捉襟见肘。我们需要一种能够将多个相关的异常组合在一起，并提供统一处理机制的方案。这就是异常组诞生的背景。 异常组，顾名思义，就是将多个异常实例组合成一个单一的对象。这个对象本身也是一个异常，类型为 ExceptionGroup 或其子类 BaseExceptionGroup。ExceptionGroup 继承自 Exception，而 BaseExceptionGroup …
`Python`的`元类`：`__prepare__`和`__new__`在`自定义`类创建中的`作用`。
Python 元类：__prepare__ 和 __new__ 在自定义类创建中的作用 大家好，今天我们来深入探讨 Python 元类中两个非常重要的方法：__prepare__ 和 __new__。理解这两个方法对于掌握元类，进而实现高级的类定制和元编程至关重要。我们将通过讲解、代码示例和对比分析，全面了解它们在类创建过程中的作用。 元类的基础概念回顾 在深入 __prepare__ 和 __new__ 之前，我们先简要回顾一下元类的基本概念。 在 Python 中，一切皆对象。类本身也是对象，而创建类的“类”就是元类。默认情况下，type 是 Python 中所有类的元类。我们可以通过继承 type 来自定义元类，从而控制类的创建过程。 简单来说，元类负责以下工作： 拦截类的创建。 修改类的定义。 返回修改后的类。 类创建的流程 要理解 __prepare__ 和 __new__ 的作用，需要了解类创建的完整流程。当解释器遇到 class 语句时，会执行以下步骤： 确定元类 (Metaclass Determination): 首先，确定用于创建该类的元类。这通常遵循以下规则： 如 …
`Python`的`上下文管理器`：`__aenter__`和`__aexit__`在`异步`资源管理中的应用。
Python 异步上下文管理器：__aenter__ 和 __aexit__ 的深度剖析 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中异步上下文管理器，特别是 __aenter__ 和 __aexit__ 方法在异步资源管理中的应用。相信大家对上下文管理器并不陌生，它提供了一种方便、可靠的方式来管理资源，确保资源在使用完毕后能够被正确地释放。而异步上下文管理器则是在异步编程环境中，实现类似的功能，处理异步资源的管理。 什么是上下文管理器？ 在介绍异步上下文管理器之前，我们先回顾一下标准的（同步）上下文管理器。上下文管理器是一个实现了 __enter__ 和 __exit__ 方法的对象。with 语句可以用来创建一个运行时上下文，并自动管理资源的分配和释放。 简单来说，with 语句的执行流程如下： 执行 with 表达式，获取上下文管理器对象。 调用上下文管理器的 __enter__ 方法。如果 with 语句包含 as 子句，__enter__ 方法的返回值会被赋值给 as 后面的变量。 执行 with 语句块中的代码。 无论 with 语句块中的代码是否抛出异常，都会调用上下文管 …
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`Python`的`装饰器`：`__get__`方法如何让类实例成为可调用的`装饰器`。
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 …