Python 在活跃开发人员方面将超过其他语言之后,Python 开发人员的需求只会增长。 Python 遵循面向对象的编程范式。它处理声明 python 类，从它们创建对象并与用户交互。在面向对象的语言中，程序被分成独立的对象，或者你可以说成几个小程序。每个对象代表应用程序的不同部分，它们可以相互通信。
class是面向对象编程的一个非常重要的概念，python中也有class，并且支持面向对象编程的所有标准特性：继承，多态等。
Python中的赋值语句没有创建副本对于对象来说，它们只是将名称绑定到对象。对于不可变的对象来说，通常是没有什么区别的。但是，为了处理可变对象或可变对象的集合，我们可能需要一种方法来创建这些对象的“真实副本“。
1.Python异常类 Python是面向对象语言，所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个，大家只要大致扫一眼，有个映像，等到编程的时候，相信大家肯定会不只一次跟他们照面（除非你不用Python了）。
在 Python 中，所有东西都是对象，因此对于对象的任何实例检查都将返回True。
vars()函数是一个内置函数，用于返回对象的__字典__，其中包含对象的__属性__。它适用于模块、类和实例对象，为你提供了访问对象属性的便捷方式。
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库，基于 Echarts.js 构建，支持多种数据可视化图表类型，如折线图、柱状图等，并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
Python 不包含像 int 这样的简单类型 —— 只有对象类型, 如果 Python 中需要整数值，将整数赋值给相应变量（如i = 100 ）即可。在后台，Python 将创建一个整数对象，并将对新对象的引用赋值给变量。
关于Python2.x中metaclass这一黑科技，我原以为我是懂的，只有当被打脸的时候，我才认识到自己too young too simple sometimes native。
Python 常见错误： 单元素的元组： (1)并不是元组，实际上是在多处重载了小括号，比如在表达式里，小括号的作用是分组，(1,)这个才是单元素的元组。 模块： import module 是将模块的名字设置为一个隐含的名字空间变量。 from module import method 导入到当前的全部命名空间里。 对于第二种方法并不是只有一个函数被导入，，其实整个模块也已经被导入。但只是那个函数的引用被保存了起来，所以 from...import 这种语法并不能带来性能上的差异，也没节省什么内存。 能不能重复导入一个模块， 有两个模块a,b 都导入了c模块，当a导入到b时，c是不是被导入了两次？ Python有导入模块和加载模块之分，一个模块可以被导入多次，但只会被加载一次，当python碰到一个已经被加载模块又被导入时，他会跳过加载过程，所以无需担心额外消耗内存的问题。 Package: Package是Python在文件系统上发布一组模块的一种方式，使用常见的点分方式来访问子模块，每个目录下都有一个__init__.py文件，这告诉python解释器这些目录下的文件应该被当作是一个子package而不是普通文件。一般情况下都是空文件，也可以做一些初始化的工作，对于点分访问的方式可以使用别名来少打几个字母啦。。 可改变性： “传引用”或“传值”通常不适用于Python，取而代之的是对象是可变的还是不可变的 。可改变性指的是一个对象的值是否改变。整数和字符串以及元组是不可变的，列表、字典、类、类实例等是可变的。 对方法调用的影响：如果调用的函数有任何可变对象，通常是直接修改的，直接修改其数据结构而不是返回一个修改后对象的拷贝， 复制对象和可变性： 不可变对象是被复制的，可变对象是复制了一个对他们的引用。 复制又分为浅拷贝和深拷贝，浅拷贝只复制了一个对可变对象的引用。 构造函数VS 初始化程序： python和传统OOP语言的一个区别是它没有显式的构造函数的概念，python里没有new关键字因为我们并没有真的实例化你的类。python会在创建实例并调用初始化程序。__init__方法。 实例的属性是可以动态分配的，即使是在类定义已经完成甚至创建实例以后，可以在运行时动态的创建属性。
试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作，但是如果你需要重复这些工作，那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下，你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程，然后你就可以摸鱼了。。。
单例模式是一种创建型设计模式，用于确保一个类只能有一个实例，并提供一种方式来访问该实例。意思是无论何时创建这个类的对象，都会返回相同的实例。
从字面上看，上述语句创建了变量 lst 和 new_list，并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是，Python 的赋值语句并不会复制对象，而是会重新创建一个对象的引用。
Django是一个高级的Python Web框架，它支持快速开发和简洁实用的设计。这篇文章是看了Django官方文档并进行练习之后总结的笔记，主要总结入门需要了解的几个知识点：
当你觉得python慢的时候，当你的c/c++代码难以用在python上的时候，你可能会注意这篇文章。swig是一个可以把c/c++代码封装为python库的工具。（本文封装为python3的库）
它们预先定义在内置命名空间中，开箱即用，所见即所得。Python 被公认是一种新手友好型的语言，这种说法能够成立，内置函数在其中起到了极关键的作用。
在[url]http://pythonce.sourceforge.net/Wikka/VensterCE[/url]看到Pythonce里的另一套界面库。安装比较简单，从[url]http://sourceforge.net/projects/vensterce[/url]上，下载VensterCE最新的压缩包，解压，将里面的venster目录复制到Python安装目录的Lib\里面就行。VensterCE需要ctypes包。
工厂模式是一种常见的设计模式，它可以帮助我们创建对象的过程更加灵活和可扩展。在Python中，我们可以使用函数和类来实现工厂模式。
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
你想复制一个对象.因为在Python中,无论你把对象做为参数传递,做为函数返回值,都是引用传递的.
python采用的是引用变量的结构，也就说如果你对一个变量赋值，并不是给这个变量开辟了一块内存空间而是将一个对象的内存空间地址告诉了这个变量，这样做的好处是便于管理，节省内存空间，便于内存释放等等。但是在一些特殊情况下还是需要一个有自己内存空间的变量，这样操作起来和原变量互不干扰。那就要用到对象的复制了。
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分，分别是对键的引用和对值的引用。
特别好奇，普通的 Python module中的代码，又不是 Python Class，_ 究竟是啥意思？
1989 由荷兰人 Guido van Rossum 发明 1991 第一个公开发行版问世 1994 Python 1.0 发布 2000 Python 2.0 发布 2008 Python 3.0 发布 现行版本
简单来说就是把一些具有相同方法的类再进行封装,抽象共同的方法以供调用.是工厂方法的进阶版本.
在编写程序的时候，如果想要**改变(重新赋值)**函数外部的变量，并且这个变量会作用于许多函数中，就需要告诉 Python 程序这个变量的作用域是全局变量，global 语句可以实现定义全局变量的作用。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的类的封装。
在Python中，多线程是一种使程序能够同时执行多个任务的技术。🚀尽管Python的全局解释器锁（GIL）限制了线程的并行执行，但多线程仍然是IO密集型任务和提升用户界面响应性的有效手段。本文将深入探讨Python中多线程的高级用法，从基本知识点到高级技巧，助力开发者充分利用多线程的强大功能。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
对象的浅复制，深复制问题，在面试中经常被问到，不管是 C++, Java, 还是 Python，一般都会问这个问题。今天以Python为例来说明浅复制问题。
本文将带你走进python3.7的新特性dataclass，通过本文你将学会dataclass的使用并避免踏入某些陷阱。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
又到了金三银四跳槽季，很多小伙伴出去面试时，会问到 Python 相关知识，接口自动化，Web 自动化相关知识，有些小伙伴心里是知道答案的，但是回答得却不是很完美，归根结底，就是对知识点理解得不够透彻。今天整理了下常问问题，请耐心看完！注：求人不如求已，切记学会靠自己！！！
Python 提供了几种构建简单类的方法，这些类只是一组字段，几乎没有额外功能。这种模式被称为“数据类”，而dataclasses是支持这种模式的包之一。本章涵盖了三种不同的类构建器，您可以将它们用做编写数据类的快捷方式：
传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
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测试框架-unittest,相当于是一个 python 版的 junit。python 里面的单元测试框架除了 unittest,还有一个 pytest 框架，这个实际上用的比较少，后面有空再继续介绍和分享。unittest单元测试框架不仅可以适用于单元测试，还可以适用WEB自动化测
在使用selenium定位的过程中，我们可以选择使用selenium的Select类，有了playwright，我们的操作会变得更简单一些。
通常的模板方法模式中会设计一个abstract的抽象方法，交给它的子类实现，这个方法称为模板方法。而钩子方法，是对于抽象方法或者接口中定义的方法的一个空实现，也是模板方法模式的一种实现方式。
Python 的内存管理机制，包括引用计数、垃圾回收和内存池机制，是以对象引用为基础的。通过妥善管理对象引用，Python 能够高效地管理内存使用并回收不再使用的对象。
QClipboard类提供了对系统剪切板的访问，可以在应用程序之间复制和粘贴数据，它的操作类似于QDrag类，，并使用类似的数据结构
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
Zato是一个高性能的Python企业服务总线(ESB)和应用集成框架，专为简化复杂系统间的通信和数据交换而设计。它提供了一个灵活、可扩展的平台，以支持各种集成需求，从简单的数据传输到复杂的业务流程管理。
回答：解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此，Python是一种解释型语言。
学习 Python 这么久了，说起 Python 的优雅之处，能让我脱口而出的， Descriptor（描述符）特性可以排得上号。
📷 Pytest和Unittest测试框架的区别？ 如何区分这两者，很简单unittest作为官方的测试框架，在测试方面更加基础，并且可以再次基础上进行二次开发，同时在用法上格式会更加复杂；而pytest框架作为第三方框架，方便的地方就在于使用更加灵活，并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性，同时在扩展上更加丰富，可通过扩展的插件增加使用的场景，比如一些并发测试等； Pytest 安装 pip安装： pip install pytest 复制代码 测试安装成功： pytest --hel
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