#这篇文章主要介绍了Python引用模块和Python查找模块路径的相关资料,需要的朋友可以参考下 模块间相互独立相互引用是任何一种编程语言的基础能力。对于“模块”这个词在各种编程语言中或许是不同的,但我们可以简单认为一个程序文件是一个模块,文件里包含了类或者方法的定义。对于编译型的语言,比如C#中的一个.cs文件,Java中的一个.java或者编译后的.class文件可以认为是一个模块(但常常不表述为模块);对于解释型的语言会更加直观些,比如PHP的.php文件,在Python中就是.py文件可以认为是一
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言,它的强大不仅表现在其自身的功能上,而且还表现在其良好的可扩展性上,正因如此,Python已经开始受到越来越多人的青睐,并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同,Python程序员可以借助Python语言提供的API,使用C或者C++来对Python进行功能性扩展,从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能,又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性,也是倍受人们指责的一个
输出: l1: [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']] l2: [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
Python 是一门强大且易用的脚本语言,以其简洁的语法和全面的功能而闻名,能够有效地支持各种业务的快速实现。但 Python 的设计者有意地隐藏了背后的复杂细节。在解决项目问题时,虽然许多问题可能通过搜索引擎找到答案,但由于 Python 的迭代速度非常快,搜索引擎和专业书籍往往无法提供最新和准确的答案。因此,深入了解 Python 的底层架构和核心原理,可以帮助我们更好地理解 Python 的使用方式,从而提高编程技能和调试能力。
Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,与大多数编程语言不同,Python中的变量无需事先申明,变量无需指定类型,程序员无需关心内存管理,Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制,这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。
想要写出python风格的代码,就得理解python的特点,合理的应用python所带来的东西。 python是一门动态类型的语言,这是由python的设计思想所决定的。在python中,我们编写对象接口而不是类型。我们关心的是一个对象能做什么,而不是关心它是什么。它是什么并不重要,重要的是它能做什么?我们希望代码能自动的适应非常多的类型,任何具有兼容性的接口对象能够正常工作。实际上这就是多态(多态:指为不同数据类型的实体提供统一的接口),这也是使用python的核心思想之一。
对数据进行处理后,如果在后面的代码中,即需要使用修改之前的数据,也需要使用修改之后的数据,就要在修改前对数据进行拷贝。
看到这里还是很疑惑,特别是“del 也可以被用来删除整个变量”这句,不知道和C++的free有什么区别。下面看了这位的,才稍微懂了一点(网址:Python中的del用法)
python的数据类型分为mutable(可变) 和 immutable (不可变)
首先,Python中一切事物皆对象,变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。
Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用。
花下猫语:本文是学习群内樱雨楼小姐姐的投稿。之前已发布过她的一篇作品《当谈论迭代器时,我谈些什么?》,大受好评。本文依然是对比 C++ 与 Python,来探讨编程语言中极其重要的概念。祝大家读有所获,学有所成!
指针(Pointer)是 C、C++ 以及 Java、Go 等语言的一个非常核心且重要的概念,而引用(Reference)是在指针的基础上构建出的一个同样重要的概念。
①我们可以在命令提示符(cmd)中输入"Python"命令来启动Python解释器,通过以下命令执行该脚本:python3 文件名.py
说明,lst1和lst2指向同一个对象。而lst3则执行另一个对象。两个对象只是值相等。
图7-1-1所示的函数基本格式中,圆括号里面的参数是可选项。如果为空,即没有参数,如前面使用过的函数 laoqi() 那样。如果不为空,如7.1.2节中定义的 fibo_loop() 函数那样,在调用它的时候就要“向函数传对象”——注意带有引号的说法。在 Python 中,“向函数传对象”或者“向函数传值”、“向函数传参数”,这些说法的含义都是一样的,也都是简化了的俗语——不严格,但形象直接。
a=1,其中 a 就是变量名称,1 就是它的值。在程序运行过程中,变量的值一般都会发生改变,内存中会专门开辟一段空间,用来存放变量的值,而变量名将指向这个值所在的内存空间。与变量相对的就是常量,在程序运行过程中,常量的值不会发生改变。
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值,而不是复制对象。因此,python 变量更像是指针,而不是数据存储区域, 这点和大多数 OO 语言类似吧,比如 C++、java 等 ~ 1、先来看个
赋值操作,本来没有什么细节。但是python现在的赋值操作也是花里胡哨的,跟C++快一样烦人了,你不用这种方式,总有人用,因此还是有必要学一下。就像切片能够完成删除,增加一样,虽然很不好,但是python支持这种做法,就难免有人这么写。
由此可知python还将引入新的回收机制(标记-清除,分代回收),辅助引用计数机制完成内存的管理
Python的赋值操作一般都是存储对象的引用,而不是对象的拷贝。因为如果直接对对象进行拷贝,那么运行将会比较缓慢,而且我们实际开发大部分场景都是希望引用对象而不是拷贝对象。当然了,如果你明确要求拷贝,那么需要明确调用拷贝相关的函数。
我们写过C语言、C++的朋友们都知道,C语言是没有垃圾回收这种说法的。手动分配以及释放内存都是需要我们的程序员自己动手完成。不管是“内存泄漏” 还是野指针都是让开发者非常头疼的问题。所以C语言开发提及讨论最多的话题就是内存管理了。but对于其他高级语言来说,例如Java、C#、Python等高级语言,已经具备了垃圾回收机制。这样可以屏蔽内存管理的复杂性,使开发者可以更好的关注核心的业务逻辑。
多态性允许将父对象设置成为和一个或多个它的子对象相等的技术,比如Parent~Child,多态性使得能够利用同一类(基类)类型的指针来引用不同类(子类)的对象,以及根据所引用对象的不同,以不同的方式执行相同的操作
在诸如C/C++、java等编程语言中,默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的,可是这一点在python中就会有问题。以下是一个样例。
Python官方文档说法是“Python数据模型”,大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”,它们是一个意思,表示“计算机编程语言中对象的属性”。这句话有点抽象,只要知道对象是Python对数据的抽象,在Python中万物皆对象就可以了。
转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 Python GC 与 Objective-C ARC 提起GC(Garbage Collector)我们首先想到的应该是JVM的GC,但是作者水平有限,Java使用的不多,了解的也不够深入,所以本文的重点将放在对python gc的讲解,以及对比OC使用的ARC(Automatic Reference Counting)。 本文需要读者有Python或OC的基础,如果遇到没有讲解清楚的地方,烦
从本书一开始,就在使用“对象”这个术语,并且前面几章一直在学习 Python 内置对象。本章学习的函数,在 Python 中也是对象。也正是由于这个特点,使得 Python 中的函数有很多更优异的表现,减少了编程的苦恼——保持秀发。
#python垃圾回收机制详解 一、概述: python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker,而是数组,字典,元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中,大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的, 广义上讲,它也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理:当一个对象被创建引用或者被复制的时候,对象的引用计数会加一,当一个对象的引用被销毁时,对象的引用计数会减一,当对象的引用计数减为0的时候,就意味着对象已经没有被任何人使用了,可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作,然而与其他主流垃圾收集机制相比, 最大的一个优点是实时性, 及任何内存,一旦没有指向他的引用,就会立即被回收,其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题: 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放,引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制,比如“标记-清除”,“停止-复制”,是一个弱点,因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用,这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了, 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的,循环引用只会在容器对象中才会产生,比如数组、字典、元组等,首先是为了追踪对象,需要每个容器对象维护两个额外的指针,用来将容器对象组成一个链表,指针分别指向前后两个容器对象,这样就可以将对象的循环引用环摘除,就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明: 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0, 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用,这就意味着不会再有人使用这组对象, 应该回收这组对象所占用的内存空间,然而由于相互引用的存在,每一个对象的引用计数不为0,因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码:
win7:D:\python27;C:\a\b;D:\c\a;E:\c\a mac/linux: terminal vim /etc/profile 输入a/i/o进入编辑模式 移动光标到文件末尾,增加一行内容: PATH=/usr/local/python27:$PATH export PATH 按ESC,输入:wq 重启终端
首先提一点:大家遇到python模块的使用问题,尽可能去 python document去找答案。
你可以在几天内了解它的基本语法,但是要能够用 Python 开发出足够好的商业软件,多年的实践是必须的。
在上一篇文章中,我们介绍了 Python 的类和继承,现在我们介绍 Python 的内部方法、操作符重载和对象生命周期。
对于编译型的语言,比如C#中的一个.cs文件,Java中的一个.java或者编译后的.class文件可以认为是一个模块(但常常不表述为模块);对于解释型的语言会更加直观些,比如PHP的.php文件,在Python中就是.py文件可以认为是一个模块。在“模块”之上有“包”,主要是为了方便组织和管理模块。比如C#中编译后的.dll文件(但常常不表述为包Package,而是库Library),Java将.class打包后的.jar文件,PHP的.phar文件(模仿Java包),在Python中一个特殊定义的文件夹是一个包,可以打包为egg文件。但对于解释型语言“包”并没有编译成低级语言而后打包的意思,只是更加方便模块化和管理模块间的依赖。每种编程语言对于模块和包管理都有一定的约定,不了解这些约定,那会给学习这种语言的带来障碍。下面我想来梳理一下Python的这些约定。
熟悉.NET的人都应该知道C#中的字符串驻留机制,.NET维护了一个驻留池,它会把在编译期间就相同的字符串只保留一份拷贝。如果仅在运行期间值才相同的字符串变量,.NET不会为这个2个相同的字符串变量指向同一份引用的。不过.NET提供了一个方法,让开发人员可以强制将两个相同的字符串指向同一个引用,使用String类中的Intern方法。
Introduction 此篇文章总结python一些常见的技术问题,每一个都是简短的解释,篇幅不大,不断更新中…
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一直听说python语音的简单易用而又强大,今天终于忍不住借本书,开始接触接触一下它,下面结合书本和自己的一些体会,写一下刚刚接触python的东西,重点写一些和C++有区别的地方。 (1)输入input()、输出print() 注意输入input()括号中是提示符,返回值才是输入的数 如a=input("请输入一个数") (2)数据类型 1)python中使用变量不需要提前对变量进行声明,可以直接使用,这点倒有点想MATLAB,而不是C。 2)python中所表示的整数大小只受限制于内存的大小,并不是固定
作者 今日头条技术团队 概述 今日头条目前大部分 Python 的 HTTP 服务都是用 uWSGI 托管 Python 多进程的 Django 或者 Flask 框架的 App。而多进程模型就会有进程间通信的问题,对此 uWSGI 提供了 spooler 功能用于让不同 worker 进程把数据通过共享内存传给单独进程以集中进行处理的功能。但是 uWSGI 的 Python C 扩展实现有 bug,对 Python tuple 对象的引用计数处理是错误的,会在多线程环境下有小概率导致进程崩溃,从而造
我们都知道Python一种面向对象的脚本语言,对象是Python中非常重要的一个概念。在Python中数字是对象,字符串是对象,任何事物都是对象,而它们的核心就是一个结构体--PyObject。
基于C++的调试对于已经到Python虚拟机中存储起来的字节码命令是无法被观察到的,我们只能把它们解析成AST才能看懂字节码在解释器内存中的状态,所以这里我们借用Python解释器里的C_API来输出我们的对象:
在昨天的文章里 (零基础学习 Python 之字典),写字典的方法的时候留了一个小尾巴,那就是 copy() 方法还没讲。一是因为 copy 这个方法比较特殊,不单单是它表面的意思;二是以为昨天的文章写得比较长,可能你看到那的时候就没啥耐心去仔细思考了,但是这个知识点又比较重要,也是面试过程中会被长问起的题,我之前在面试的时候(干货满满--亲身经历的 Python 面试题)就被问起过。所以我把 copy 单独摘出来今天单讲。
__init__.py 文件的作用是将文件夹变为一个Python模块,Python 中的每个模块的包中,都有__init__.py 文件。
作者 | 今日头条技术团队 概述 今日头条目前大部分 Python 的 HTTP 服务都是用 uWSGI 托管 Python 多进程的 Django 或者 Flask 框架的 App。而多进程模型就会有进程间通信的问题,对此 uWSGI 提供了 spooler 功能用于让不同 worker 进程把数据通过共享内存传给单独进程以集中进行处理的功能。但是 uWSGI 的 Python C 扩展实现有 bug,对 Python tuple 对象的引用计数处理是错误的,会在多线程环境下有小概率导致进程崩溃,从而
Python 中的变量都是引用式的,这个概念很容易在写代码的时候引入 bug,还不易察觉。这篇文章就是讲述 Python 中对象的引用和可变性,然而首先要抛弃变量是存储数据的盒子的传统观念。
我们可使用copy模块中的函数来复制一个复杂对象,主要分为shallow copy和deep copy两类
平时在写代码的时候,关注的是写出能实现业务逻辑的代码,因为现在计算机的内存也比较宽裕,所以写程序的时候也就没怎么考虑垃圾回收这一方面的知识。俗话说,出来混总是要还的,所以既然每次都伸手向内存索取它的资源,那么还是需要知道什么时候以及如何把它还回去比较好。嘻嘻。
项目中可能会经常用到第三方库,主要是出于程序效率考虑和节约开发时间避免重复造轮子。无论第三方库开源与否,编程语言是否与当前项目一致,我们最终的目的是在当前编程环境中调用库中的方法并得到结果或者借助库中的模块实现某种功能。这个过程会牵涉到很多东西,本篇文章将简要的介绍一下该过程的一些问题。
垃圾回收(Garbage Collection)大家应该多多少少都听过,但是什么是垃圾回收呢?我们这里说的垃圾回收肯定不是把垃圾丢进垃圾桶。现在的高级语言Java,C#等,都采用了垃圾回收机制,而不再是C,C++里用户自己管理维护内存的方式,自己管理内存是很自由,但是可能出现内存泄漏,悬空指针等问题。而垃圾回收机制作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。
任何编程语言都会有一个内存模型,以便管理为变量分配的内存空间。不同的编程语言,如C、C++、Java、C#,Python,它们的内存模型都是不相同的,本文将以现在最流行的Python语言为例,来说明动态类型语言的内存管理方式。
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