CPython 是 Python 社区的标准，其他版本的 Python，比如 pypy，都会遵行 CPython 的标准 API 实现。...想要更深入的认识 Python，就需要了解 CPython 的源码实现。本文将从 CPython 的对象构造器开始入手，带大家揭开 CPython 源码的面纱，带你进入 C + Python 的世界。...但对于内置类型而言，我们推荐使用 Python/C API 创建，会直接解析为对应的 C 一级数据结构，因为这些结构在底层都是已经实现好了的，是可以直接用的，无需通过诸如 list() 这种调用类型对象的方式来创建...本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。...通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
当使用 pyperformance 基准套件测量在 Ubuntu Linux 上使用 GCC 编译时， CPython 3.11 平均比 CPython 3.10 快 25% 。...此外还需关注 C 扩展的问题：CPython 与 C 的简单接口是主要优势，而与 C 扩展的不兼容性则是一大槽点。...而 Faster CPython 团队在 CPython 3.11 中所做的优化工作在很大程度上忽略了扩展模块的问题，对此，团队领导者 Shannon 表示，团队正在开辟将低级函数 API 暴露给虚拟机的可能性...(顺便说一下，Shannon 一直对 CPython 是否真的需要引入 JIT 持怀疑态度。)...这个提案和 Faster CPython 团队的工作将以截然不同的方式加速多线程 Python 代码，但两者又可能产生一些冲突，毕竟 Faster CPython 已实施的优化，很大一部分都基于 GIL
准备调试环境 目前 CPython 的开发已经迁移到了 Github 上，可以直接去 Github clone 对应的分支。...Exploring CPython’s Internals 一节列出了 CPython 的目录结构， 以及推荐了几篇很有参考价值的文章。...Internals of CPython (这篇比较长，写的比较仔细) Yet another guided tour of CPython (这篇的作者是 Guido) 可以参考 devguide 的...stack, dynamically sized */ } PyFrameObject; 可以看到 FrameObject 中存储了对应的字节码，local、global、builtin 三种变量，以及数据栈等运行时必须的信息...可以看出， CPython 虚拟机是基于栈、支持多线程和协程(yield)，并且支持异常处理，和许多语言特性。
PyObject CPython 中基本的数据结构是 Object，所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问，CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。...通过类型可以确定对应的对象中包含的数据。...CPython 中的对象都需要通过特定的函数来创建，所有对象都需要申请内存来创建在堆中，不允许创建在栈上或者创建为全局变量(例如直接声明 PyIntObject i)，因为需要统一使用引用计数来管理内存...Added in version 2.6 */ unsigned int tp_version_tag; } PyTypeObject; PyIntObject PyIntObject 为 CPython...超过上限的数据将存储到 PyLongObject 中。 PyIntObject 定义在 include/intobject.h 中。
就在刚刚（2020年2月10日），Python之父Guido van Rossum在其个人Blog中发布了他对CPython学习的帮助教程。下面让我们一睹为快吧！ ? 1 你需要了解的！...2 入门文档 ▌核心教程，先从这里开始： ▌https://cpython-core-tutorial.readthedocs.io/en/latest/ ?...4 Workflow ▌Git设置 1、如果你还没有GitHub账号，请登录GitHub.com 2、在GitHub上调用Python/CPython repo，点击Fork按钮（右上角）： ?...3、在本地克隆你的fork： `git clone git@github.com:YOURUSERNAME/cpython.git` `cd cpython` 4、配置upstream remote，现在你可以用...“git push”和“git pull”来push/pull你的fork： git remote add upstream https://github.com/python/cpython/ 5、创建一个分支工作
前言 本次分析基于 CPython 解释器，python3.x版本 在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。...这也是吸引科研人员的一部分了，适合大数据运算，不会溢出，也不会有其他语言那样还分短整型，整型，长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。 那么，不溢出的整型实现上是否可行呢？...不溢出的整型的可行性 尽管在 C 语言中，整型所表示的大小是有范围的，但是 python 代码是保存到文本文件中的，也就是说，python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的，我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的...找到合适的数据结构后，要重新定义整型的所有运算操作，本篇虽然只介绍了加法和乘法的处理过程，但其实还需要做很多的工作诸如减法，除法，位运算，取模，取余等。...参考 https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/longobject.c 附录 ?
加速CPython！ 在今年2021 Python语言峰会上，Guido Van Rossum在表示：他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。...在接下来的四年里，他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新！...同时，还包括使用Python进行数据分析的金融公司。 Van Rossum没有评论这些变化对Python金融用户可能产生的影响。...在此期间，他帮助团队构建了围绕“数据处理、Alpha验证、风险管理和高性能计算”等工具。...所以他做这个信手拈来啊~ 量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。
CPython CPython是用C语言实现Pyhon，是目前应用最广泛的解释器。...CPython是官方版本加上对于C/Python API的全面支持，基本包含了所有第三方库支持，例如Numpy，Scipy等。...但是CPython有几个缺陷，一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，二是CPython无法支持JIT（即时编译），导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。...针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。...以上只是简单介绍了Python，CPython，Pypy，Jython的关系，算是抛砖引玉了。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
set集合本身是无序的，但是无意间发现set集合中都是数字时set貌似有序了。
探索一下Cython 本篇文章将会围绕最近给Apache提的一个feature为背景，展开讲讲CPython遇到的问题，以及尝试自己从0写一个库出来，代码也已经放星球了，感兴趣的同学可以去下载学习。...nums) print("Sorted nums:", nums) print("Sum of nums:", f.sum(nums)) Cython在一些项目中使用挺多的，学习起来吧~ 运行： ➜ cpython_examples
Python 解释器有多个主要实现版本，其中，CPython 的使用最为广泛。CPython，作为 Python 的官方解释器，是用 C 语言编写的，并在 Python 社区得到了广泛支持和贡献。...这种技术允许 PyPy 在执行程序前先将部分代码编译成机器码，而不是像 CPython 那样逐行解释执行。...但对于内置类型，我们推荐使用 Python {/} C API 进行创建，它会直接解析为对应的 C 一级数据结构。...通过 PyObject 的循环双向链表，CPython 可以很方便地管理底层真正分配内存的变量。...参考链接： Python 源码剖析：深度探索 Cpython 对象 - 达观数据 Python 底层是用什么语言实现的 Python 进阶笔记（二）Python 内存管理（CPython
一、CPython CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。...ctypes 是 Python 的外部函数库，提供与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。...性能优化：理解 CPython 的工作机制有助于诊断和优化性能问题。例如，知道对象模型、垃圾回收机制以及如何正确利用内置数据结构等知识可以显著提升程序运行效率。...这意味着 Python 中的变量、数据结构等都是以对象的形式存在。例如，整数、浮点数、字符串等基本类型的数据在 Python 中都是对象。每个对象都有一个唯一的身份标识（ID），类型以及值。...对象可以包含数据（属性）和相关的操作（方法）。 对象的类型和值 Python 中的对象具有类型和值。对象的类型决定了对象可以保存什么样的值，以及可以对这个对象执行哪些操作。
讲师视图， 讲师可管理自己的班级， 上课时选择班级， 查看班级学员列表 ， 修改所管理的学员的成绩 6.3管理视图，创建讲师， 创建班级，创建课程 - [ ] 7.上面的操作产生的数据都通过...6.2讲师视图，讲师可管理自己的班级，上课时选择班级，查看班级学员列表，修改所管理的学员的成绩 6.3管理视图，创建讲师，创建班级，创建课程 - [x] 7.上面的操作产生的数据都通过....cpython-36.pyc │ │ │ ├── logger.cpython-35.pyc │ │ │ ├── logger.cpython-36.pyc │ │ │...│ │ └── operate.py # 系统操作功能模块 │ ├── db # 数据库目录 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── accounts...# 数据基础类 │ │ ├── course.py # 课程类 │ │ ├── db.py # 数据库连接类 │ │ ├── people.py # 人、学员、讲师类
抓取思路 结果: 最终实现通过经纬度、商家、关键字等抓取数据 1. 使用charles进行抓包 2. Chrom调试 3. 找出商品请求api 4. 破解sign 和 其它请求参数 5....数据清理, 存储到mongo 项目目录 . ├── conf │ ├── AuthConfig.py │ ├── __pycache__ │ │ └── AuthConfig.cpython...-36.pyc │ │ ├── logger.cpython-36.pyc │ │ ├── proxy_manager.cpython-36.pyc │ │ ├── tools.cpython...-36.pyc │ ├── download.cpython-36.pyc │ ├── mongo.cpython-36.pyc │ ├── redis_sql.cpython...-36.pyc │ └── tools.cpython-36.pyc ├── download.py ├── foods.json ├── mongo.py
” 作为一门异常受欢迎的编程语言，Python 的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python 一直被诟病的就是它运行速度太慢。...在去年的 PyCon US 2021 会议上，他称自己 "选择回到我的根源"，并将致力于解决 Python 著名的性能不足问题 性能也许并不是 Python 的首要任务，因为机器学习和数据科学的采用得益于...Faster CPython项目（GitHub地址：https://github.com/faster-cpython/ideas/blob/main/main-vs-310.rst）提供了一些关于 CPython...此外，用于数据科学的 Anaconda Python 发行版的制造商 Anaconda，正在支持 Pyston 项目，该项目是 Python 的一个实现，承诺比 Python 有速度上的提高。...根据Faster CPython项目的实施计划（GitHub地址：https://github.com/markshannon/faster-cpython/blob/master/plan.md），CPython
最后，其实在看新代码的时候先看下这些数据，也有助于对代码的理解（说不定最长的文件就是核心逻辑的所在处呢？）。所以，大家以后没事多tokei一下呀。...好了不废话，首先安装的话直接用cargo就好了： $ cargo install tokei 我们下面以cpython的源码为例，看下tokei具体如何使用 直接使用tokei+目录名就可以得到关于目录下按语言分类的文件数...$ tokei cpython/ ------------------------------------------------------------------------------- Language...------------------------------------------------------------ 使用-s可以针对某个列排序，比如如果我们要针对代码行数排序 $ tokei cpython...因为cpython的文件太多，我们选取一个子目录看看： $ tokei cpython/Parser/ --files -----------------------------------------
作为一门异常受欢迎的编程语言，Python的优点有很多，比如：易于学习、用途广泛、有成千上万个用于数据科学的有用的库。但同时，Python一直被诟病的就是它运行速度太慢。...在去年的PyCon US 2021会议上，他称自己 "选择回到我的根源"，并将致力于解决Python著名的性能不足问题 性能也许并不是Python的首要任务，因为机器学习和数据科学的采用得益于TensorFlow...Faster CPython项目（GitHub地址：https://github.com/faster-cpython/ideas/blob/main/main-vs-310.rst）提供了一些关于CPython...此外，用于数据科学的Anaconda Python发行版的制造商Anaconda，正在支持Pyston项目，该项目是Python的一个实现，承诺比Python有速度上的提高。...根据Faster CPython项目的实施计划（GitHub地址：https://github.com/markshannon/faster-cpython/blob/master/plan.md），CPython
CPython的源代码可以从官网pyhton.org或者 github.com/python/cpython 获取，目前最新的稳定版本为3.8.0，于2019.10.14发布。...# Things that do not belong elsewhere. ├── Modules # C实现的标准库，内含.c .asm .macros .h ├── Objects # 内置数据类型实现...源码文件分门别类存放，而且，无论是py实现的标准库、c实现的标准库、内置数据类型还是内置函数，在Lib/test/和Doc/library/目录下都有与之对应的test_x.py测试文件和rst文档文件...（对于内置数据类型和函数，其文档集中保存在stdtypes.rst和functions.rst）。...下面正式开始编译CPython。
大数据文摘出品 编译：jojo、Hope、张秋玥、CoolBoy Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营，数据科学，网络开发，以及网络安全问题中。...JIT，又称即时编译，需要一种中间语言来把代码进行分块（或者叫数据帧）。预编译（AOT, Ahead of Time）器的设计保证了CPU能够在交互之前理解代码中的每一行。...如果最终需要将所有内容都转化为简单的二进制操作，那就必须将对象和类型转换为低级数据结构。 Python自动完成了这个过程，我们看不见，也没必要看见。 不必声明类型不是使Python变慢的原因。...CPython发行版没有内置DTrace，因此你必须重新编译CPython。以下演示中使用3.6.6版本。...相关报道： https://hackernoon.com/why-is-python-so-slow-e5074b6fe55b 大数据文摘编辑部招人啦！
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