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Python高级技术之：`socket`模块的`recv()`和`sendall()`方法：流量控制与缓冲区管理。

各位观众老爷，晚上好！我是今晚的主讲人，咱们今儿个不整虚的，直奔主题：Python socket模块的recv()和sendall()方法，重点聊聊流量控制和缓冲区管理。这俩哥们儿看似简单，但用起来门道可不少，稍不留神，你的程序就可能掉坑里。 一、socket编程的那些事儿：打个招呼先 在深入recv()和sendall()之前，咱们先简单回顾一下socket编程的基础。简单来说，socket就是应用程序之间进行网络通信的接口。你可以把它想象成一个电话插孔，两边的程序通过这个插孔连接起来，然后就可以互相“打电话”聊天了。 Python的socket模块提供了创建和使用socket的工具。使用流程大致如下： 创建Socket： 选择使用TCP(SOCK_STREAM)还是UDP(SOCK_DGRAM)。TCP是可靠的、面向连接的，UDP是不可靠的、无连接的。 绑定地址： 将Socket绑定到一个IP地址和端口号上，这样其他程序才能找到你。 监听连接（TCP）： 如果是服务器，需要监听来自客户端的连接请求。 接受连接（TCP）： 接受客户端的连接请求，建立连接。 发送/接收数据： 使用se …

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Python高级技术之：`Python`的`sockets`编程：阻塞式和非阻塞式`socket`的内部实现。

各位观众老爷们，晚上好！我是今天的讲师，咱们今天的主题是Python的Sockets编程，重点是阻塞式和非阻塞式Socket的内部实现。别害怕，虽然标题听起来有点吓人，但咱们的目标是把它讲得像听相声一样轻松愉快。 一、Socket：网络世界的门面担当 首先，咱们得明白Socket是个啥玩意儿。简单来说，Socket就是应用程序访问网络世界的接口。你可以把它想象成你家门口的快递接收点。你想网购（发送数据），快递员（网络协议）就把东西送到你家门口（Socket），你再签收（接收数据）。或者你想寄快递（发送数据），你把东西放到你家门口（Socket），快递员（网络协议）再取走。 在Python里，socket 模块提供了访问底层操作系统Socket接口的能力。 用人话说，就是Python帮你把网络编程的复杂细节藏起来了，你只需要用简单的函数就能实现网络通信。 二、阻塞式Socket：老老实实等结果 阻塞式Socket，顾名思义，就是老老实实地等待结果。 当你调用 socket.recv() 接收数据时，如果数据还没来，你的程序就会卡在那里，啥也不干，直到收到数据为止。 这就像你打电话给朋友， …

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Python高级技术之：如何利用`aiohttp`构建高性能的异步`Web`服务。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊Python异步Web服务，主角是aiohttp，保证让你的Web服务跑得飞起。 开场白：告别"堵车"，拥抱"高速路" 想象一下，你开着一辆法拉利，结果堵在早高峰的北京二环，这感觉是不是特别憋屈？传统的同步Web框架就像这辆被堵住的法拉利，一个请求没处理完，后面的请求就得等着，效率那个低啊。 异步Web框架就像给你的法拉利开辟了一条高速通道，可以同时处理多个请求，无需等待，效率蹭蹭往上涨。 aiohttp就是Python异步Web框架中的佼佼者。 第一部分：aiohttp入门：Hello, Async World! 首先，咱们得认识一下aiohttp长啥样。 1. 安装aiohttp pip install aiohttp 这跟安装其他Python包一样简单，没啥可说的。 2. 编写一个简单的aiohttp应用 import asyncio from aiohttp import web async def handle(request): name = request.match_info.g …

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Python高级技术之：`asyncio`的网络编程：`asyncio.open_connection()`和`asyncio.start_server()`的用法。

各位观众老爷，晚上好！我是今晚的讲师，咱们今天聊聊Python asyncio 里的网络编程，特别是asyncio.open_connection() 和 asyncio.start_server() 这两位重量级选手。 话说 asyncio 可是 Python 处理并发的利器，有了它，你就能写出高性能的网络应用，让你的程序像开了挂一样。 我们今天就来扒一扒这两个函数的用法，保证你听完之后，也能用 asyncio 写出漂亮的服务器和客户端。 第一幕：asyncio 的世界观 在深入到具体的函数之前，咱们先来简单回顾一下 asyncio 的核心概念。asyncio 基于事件循环 (event loop)，它允许你并发地执行多个任务，而无需使用多线程或多进程。 这种并发是通过协程 (coroutines) 实现的。 事件循环 (Event Loop): 整个 asyncio 程序的心脏，负责调度和执行协程。你可以把它想象成一个任务管理器，不断地轮询等待执行的任务，并按照一定的顺序执行。 协程 (Coroutine): 一种特殊的函数，可以在执行过程中暂停，稍后恢复执行。你可以用 async …

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Python高级技术之：`Dask`的`DataFrame`：如何处理超出内存的大型数据集。

各位观众老爷，早上好/下午好/晚上好！今天咱们来聊聊Python世界里处理超大型数据集的秘密武器——Dask DataFrame。 啥？你的数据动不动就GB甚至TB级别，Pandas直接给你跪了？别慌，Dask DataFrame就是来拯救你的！ 第一部分：Dask DataFrame是个啥？ 简单来说，Dask DataFrame就像一个“升级版”的Pandas DataFrame。 Pandas把数据都放在内存里，内存不够就歇菜；而Dask DataFrame聪明多了，它把数据分成很多小块（partitions），可以放在硬盘上，需要的时候再读到内存里计算。这样，即使你的数据比内存大得多，也能轻松处理。 你可以把Dask DataFrame想象成一个施工队，Pandas DataFrame是单打独斗的包工头，啥都自己干；Dask DataFrame是总指挥，把任务分解成小块，分配给不同的工人（partitions）并行处理，最后再把结果汇总起来。人多力量大嘛！ 第二部分：为啥要用Dask DataFrame？ 用Dask DataFrame的好处简直不要太多： 处理超大型数据集： …

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Python高级技术之：如何利用`Ray`的`Actors`模型，构建分布式的`Python`应用。

嘿，各位朋友，欢迎来到今天的 Ray Actors 分布式 Python 应用构建讲座！我是你们今天的导游，准备好一起探索 Ray 的 Actors 宇宙了吗？ 咱们今天不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，手把手教你用 Ray Actors 构建分布式的 Python 应用。 第一站：什么是 Ray Actors？ 为什么我们需要它？ 想象一下，你有一群辛勤的小蜜蜂，每个小蜜蜂都擅长不同的任务：有的负责采蜜，有的负责酿蜜，有的负责守卫蜂巢。 Ray Actors 就像这些小蜜蜂，它们是分布式的、有状态的计算单元，可以独立运行，并且可以互相通信。 那么，为什么我们需要它呢？ 答案很简单： 并发和并行： 当你的程序需要同时处理大量任务时，传统的线程或进程可能不够给力。 Ray Actors 可以让你轻松地将任务分配给多个节点上的多个 Actors 并行执行，大幅提升性能。 状态管理： 有些任务需要维护状态，比如一个在线游戏服务器需要记录每个玩家的状态。 Ray Actors 可以让你将状态封装在 Actors 内部，方便管理和维护。 容错性： 如果一个 Actor 挂掉了，Ray 可以自动 …

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Python高级技术之：`Python`的`joblib`：如何进行高效的函数结果缓存和并行计算。

嘿，各位编程界的探险家们，欢迎来到今天的“Python 高级玩家修炼手册”讲座！今天，我们要聊聊一个能让你的代码跑得更快、更优雅的秘密武器：joblib。 joblib，这家伙就像一位贴心的管家，不仅能帮你缓存函数的计算结果，避免重复劳动，还能摇身一变，变成你的私人“超算中心”，让你的代码并行跑起来。是不是听起来就很激动人心？ 接下来，让我们一步步揭开 joblib 的神秘面纱。 一、初识 joblib：告别重复计算的苦恼 想象一下，你写了一个函数，用来计算一些非常耗时的东西，比如复杂的数学公式，或者处理巨大的数据集。每次调用这个函数，都要等很久，真是让人抓狂。更悲剧的是，有时候你用相同的参数再次调用这个函数，它竟然又重新计算了一遍！这简直是时间和生命的双重浪费。 这时候，joblib 的缓存功能就派上用场了。它能像一个记忆力超群的管家，记住你函数的计算结果，下次用同样的参数调用时，直接把结果拿出来，省时省力。 1. Memory 对象：你的专属缓存管家 joblib 提供的 Memory 对象，就是我们用来实现缓存功能的利器。先让我们看看如何使用它： from joblib impo …

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Python高级技术之：`PyTorch`的`DataParallel`：如何实现多`GPU`训练。

各位老铁，大家好！ 欢迎来到今天的PyTorch高级技术讲座，今天咱们要聊的是如何用PyTorch的DataParallel实现多GPU训练，让你的模型跑得飞起。 开场白：单枪匹马 VS 兵团作战 想象一下，你是一个将军，手底下就一个士兵（单GPU），让他搬一座山。这哥们儿得搬到猴年马月？ 但如果你有一百个士兵（多GPU），一声令下，那效率简直是杠杠的！ 深度学习训练也是一样。当你的模型越来越大，数据越来越多，单GPU训练速度慢得让你怀疑人生。这时候，多GPU训练就是救星，它可以让你在有限的时间内训练出更好的模型。 DataParallel：PyTorch多GPU训练的入门神器 PyTorch提供了几种多GPU训练的方法，其中DataParallel是最简单易用的。它就像一个指挥官，自动把你的数据分发到多个GPU上，然后把每个GPU的计算结果汇总起来。 1. DataParallel的基本原理 DataParallel的工作流程大致如下： 数据分割 (Scatter): 将输入的数据按照GPU的数量进行分割，每个GPU分配一部分数据。 模型复制 (Replicate): 将模型复制到每 …

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Python高级技术之：`Pandas`的`query()`方法：如何用类`SQL`语法进行数据筛选。

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Pandas里的一个“伪SQL”神器——query()方法。 啥？伪SQL？别怕，不是让你去考数据库证书，而是用一种类似SQL的语法，在Pandas DataFrame里愉快地筛选数据，让你的代码更简洁、更易读，也更装X！ 开场白：为啥要用query()？ 想象一下，你有一张巨大的Excel表格，里面堆满了各种数据。你想找出所有年龄大于30岁，且工资高于5000的员工。如果是用传统的Pandas方式，你可能要这样写： import pandas as pd # 假设我们有一个DataFrame data = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’, ‘Eve’], ‘age’: [25, 32, 28, 40, 35], ‘salary’: [4000, 6000, 4500, 7000, 5500], ‘city’: [‘Beijing’, ‘Shanghai’, ‘Beijing’, ‘Shanghai’, ‘Guangzhou’]} df = pd.DataFrame(data) # 传统的筛选 …

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Python高级技术之：如何利用`Numba`库，加速`Python`函数的执行。

观众朋友们，大家好！今天咱们来聊聊Python提速的秘密武器之一：Numba。别害怕，虽然听起来像什么魔法咒语，但其实它很简单，就像给你的Python代码喝了红牛，瞬间充满能量！ 一、Numba：你的Python代码加速器 Python很棒，但速度嘛…有时候像蜗牛散步。特别是当你的代码涉及到大量的循环和数学运算时，它可能会让你等到天荒地老。这时候，Numba就派上用场了。 Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，它可以将你的Python函数“编译”成机器码，从而大大提高运行速度。注意，这里说的是“编译”，但不是像C++那样提前编译好，而是在运行时，根据你的代码和数据类型，动态地生成机器码。 二、Numba的原理：JIT编译 JIT编译就像一个翻译官，它不是提前把所有东西都翻译好，而是当你需要的时候，才把相关的部分翻译成机器能听懂的“语言”。这样既灵活，又高效。 具体来说，Numba会分析你的Python函数，找出可以加速的部分，然后将这些部分编译成机器码。这个过程是在运行时发生的，所以它能够根据实际的数据类型进行优化。 三、安装Numba：很简单，一键搞定 想要 …

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