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中的垃圾回收机制简称（GC），我们在程序的运行中会产生大量的变量用于保存数据，而有时候有些变量已经没有用了就需要被清理释放掉该变量所占据的内存空间。在一些较为低级的语言中（比如：C语言，汇编语言）对于内存空间的释放是需要编程人员来手动进行的，这种与底层硬件直接打交道的操作是十分的危险与繁琐的，而基于C语言开发而来的Python为了解决掉这种顾虑则自带了一种垃圾回收机制，从而让开发人员不必过分担心内存的使用情况而可以全身心的投入到开发中去。
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
变量b也引用实例对象时，计数器的值再次+1。变量a取消引用该例子对象时，计数器值为-1。多个变量引用该实例对象时，按顺序推进-1。
先来看看今天的主角是谁：《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，2008年出版，作者 @陈儒 ，评分8.7分。
Python的变量，粗放来说有数值型，布尔型，字符串类型，列表，元组，字典等6大类。那么不同变量类型在底层是如何存储的，关系到变量的引用，能否正确的掌握变量的相关操作？
Python是一种高级编程语言，因其简洁易读的语法和强大的生态系统而受到广泛的欢迎。在Python中，内存管理是一个关键的主题，它决定了程序的性能和可靠性。本文将介绍Python是如何进行内存管理的，并讨论一些常见的内存管理技术和最佳实践。
对象这个词想必大家都很熟悉，但是在实际的编程中，面向对象编程指的是一种编程思想，它更贴近实际生活的思想。总体来说面向对象的底层还是面向过程，面向过程抽象成类，然后封装，方便使用就是面向对象。那么问题来了，那么为什么大家都说python是更加彻底的面对对象呢，它到底彻底在哪里？
昨天晚上回家后突然在朋友圈发了个问卷，看下国内大学第一门语言到底有多少是用的 C 语言。
这节我就不进行过多介绍了，Python近几年的发展势头是有目共睹的，尤其是在科学计算，数据处理，AI方面，否则大家也不会来看这本书了。
随着Python技术的益发流行，在web开发领域也逐渐凸显出来python强大的开发优势和使用场景，各种基于python的web框架开始流行在各种类型的项目中。
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
專 欄 ❈ 松直，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.zhihu.com/people/songzhili?utm_source=qq&utm_medium=socia
今天要跟大家一起来学习一下Python的多线程机制。有两个原因，其一是自己在学习中经常会使用到多线程，其二当然是自己对Python中的多线程并不是很了解。那么，今天和大家一起了解下~
这篇文章非常生动的解释了一个原则：SRP单一自责原则。SRP是SOLID五大设计原则中最容易被误解的一个。也许是名字的原因，很多程序员根据SRP这个名字想当然地认为这个原则就是指：每个模块都应该只做一件事。我们在将大型函数重构成小函数时经常会用到这个原则，但这只是一个面向底层实现细节的设计原则，并不是SRP的全部。
今天是Python的第15篇文章，我们来聊聊Python中内存管理机制，以及循环引用的问题。
本篇是python必刷面试题系列的第4篇文章，集中讲解了面试时重点考察的python基础原理和语法特性，如python的垃圾回收机制、多态原理、MRO以及装饰器和静态方法等语法特性。相信认真读完本文，你不仅可以轻松化解类似上面场景中小尴尬，对今后写出更加高效、优雅的代码也有很大帮助。
最近发现现在好多做sass和pass的平台对于自动化运营需求十分的强烈，特别是自动回复消息和自动管理客户。其实这些功能我觉得对于python来讲，是十分容易实现的，这次就来做点好玩的，一个微信自动回复机器人。
Python 是一门上层语言，创建者通过有意设计来隐藏背后复杂的细节 (builtins)。在解决项目问题时，很多问题也许能通过搜索引擎找到答案，但 Python 是一门迭代速度非常快的语言，搜索引擎与专业书难以获得实效性好且准确的答案，因此多了解其架构与核心原理，可以更好地理解Python语言的使用方式、提高编程技能和调试能力。
对于Python这样的动态语言，如何高效的管理内存，是很重要的一部分，在很大程度上决定了Python的执行效率。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。我们知道在变量分配内存时，是借用系统资源，在使用完成后，应该归还所借用的系统资源，Python承担了这个复杂的内存管理工作，从而让程序员更加的关注程序的编写质量上。
本文主要介绍如何用python的鸭子类型的实现方式，用魔法函数来实现自定义类，想歪的同学快出去面壁思过，所需基础可参考本公众号之前的文章。
在工作中，有一天django服务开始报错MemoryError的错误，没有遇到过这样的错误，上来之后还是很蒙蔽的，问了几个业内的人，他们 都给我说让我改服务器里面配置的东西， 因为是要给大家用的，服务器要保证长久运行，不能临时去修改这个，导致在大家无法使用平台呢，我想着是一个服务启动的时候 引发的，短暂的停服后，并没有解决掉这个问题。还是依旧存在，如果用命令去释放，只会短暂的解决。自己刚开始 也没有想到gc模块，在百度搜索， 找半天 终于找到了，知乎的链接，大概的方式就是用gc 直接去处理。
参考：https://blog.csdn.net/sun___M/article/details/83142126
在构建一个C++大型流媒体项目，特别是针对千万级直播系统，我们需要考虑从底层到应用层的多个方面。首先，基于应用层组播的技术是一个关键因素，因为它不需要网络层设备的支持，适合用于流媒体服务。这种方法可以显著提高系统的用户数量并保持较好的服务质量。此外，采用双层架构和整体分层、局部集中的思想来构造转发树，可以保证系统在大规模用户环境下的良好可扩展性。
程序员是一项技术工种，个人的技术水平决定薪资。 程序员需要在面试的过程中展示自己的技术水平，通过有说服力的表现拿到自己理想的薪资。 面试中，面试题是招聘方对应聘方技术水平考核的重要方式。 为了帮助
在调度算法中详细的介绍了不同调度方式在程序中的调度策略，下面继续沿着调度的思路来说在性能测试中的等待队列。调度的核心是为了让底层的服务始终保持在一个可持续运行的一个状态中，再说的具体点就是保持服务的高可用，这样的方式对服务层而言是非常有利的。但是如果客户端发送请求的任务太多，那么就涉及到排队等待，核心是等待时长到底来如何设计了？
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
作为初学者,比起其他编程语言,Python是最容易上手的.Python追求的是找到最好的解决方案,而其他语言追求的是多种解决方案. Python在语言上非常解决自然语言,所以在阅读性是极佳的.不需要了解太多语法,你也看明白代码意思.
gevent是一个基于协程的Python网络库，可以用于实现高效的协程并发操作。在使用gevent方式实现多任务协程时，我们可以使用gevent.spawn函数来创建协程对象，使用gevent.joinall函数来实现多个协程的并发执行。
之所以要谈它，一方面是之前的我也有些概念混乱，想梳理下，另一方面是因为很多人对引用都有疑问。我经常会看到与引用有关的问题。
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。
深度学习的很多研究结果都模糊了模型和计算之间的界限，有的甚至表明是一种「可微分编程」的新范式，它们的目标不仅仅是训练模型，同时还希望实现一般的程序综合体。在这一观点下，注意力机制和门控机制可以描述布尔逻辑运算符，残差连接和条件计算可以描述控制流，外部记忆可以访问函数内部作用范围外的元素。此外，学习算法也将变得越来越动态，例如学习如何学习、神经架构搜索和层级内的最优化等。
再来看Goroutine执行的那个结果，如果要想达到Python的那样的效果怎么做，只能是通过加锁来实现。写到这你肯定会情不自禁的像我一样：噫，这不就是多线程吗。确实类似只不过不是直接运行在cpu上的，而是运行在Go的运行时上，至于再底层使用Thread还是什么其他的实现就不需要考虑了。
就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的， 而应用程序开发者则不需要它，因为这种写法很容易出错，而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
在实际应用中，我们经常需要根据对象的布尔值来执行不同的逻辑。例如，检查用户输入是否为空：
基于SAAS化的架构下，特别是面对to B类型的产品，那么测试经常面对的就是如何来测试每个上层应用。其实在底层微服务共享的模式下，更多的关注底层的微服务的测试，而对于上层应用来说，只需要随机的选择一个使用产品活跃度高的用户来进行测试就可以了，从这个架构的模式下这样的测试思路是没有问题的，而且也是成立的。但是随着业务的扩张，就会有很多的集群，每个集群都是需要被测试和验证(后续在文章中详细的介绍SAAS化集群的容量规划，调度，计算和存储的验证思路)，考虑到每个集群都是需要被验证，那么测试代码只有一套，不可能说面对多个集群而有多套代码，这样从成本来说它是非常不合理的。
如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、 ValueError、 TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。
由于Python是一门强类型的动态解释型语言，故我们在某些时候并不会知道（特别是与别人对接开发工作的时候）对象中具有的属性与方法。
上篇文章《Python是否支持复制字符串呢？》刚发出一会，@发条橙 同学就在后台留言，指出了一处错误。我一惊，马上去验证，竟然真的错了，而且在完全没意料到的地方！我开始以为只是疏漏，一细想，发现不简单，遇到了百思不得其解的问题了。所以，这篇文章还得再聊聊字符串。
在求职过程中，熟练掌握并灵活运用Python高级特性不仅能够提升代码质量与开发效率，更是在技术面试中展现专业实力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python高级特性的核心概念，揭示面试中常见的问题与易错点，并提供针对性的应对策略及代码示例，助力您在面试中游刃有余。
HTTP3是HTTP协议的最新版本。从诞生之初，HTTP就是交换超文本文档的首选应用层协议。多年来，为了跟上互联网的发展，以及WWW上交换的内容种类增加，HTTP进行了几次重大升级，而HTTP/3就是目前的最新版本。
栈是最简单的数据结构，也是最重要的数据结构。它的原则就是后进先出（LIFO），栈被使用于非常多的地方，例如浏览器中的后退按钮，文本编辑器中的撤销机制，接下来我们用Python来具体实现这个数据结构。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Python 已经而立之年了。上世纪九十年代 Guido 大叔发布 Python 的时候，他应该没有想到 Python 能有今天如日中天的地位吧？ 是什么原因使得 Python 一路走到今天？ 30年前的动态语言中，Perl 跟 Python 的功能重叠程度是最大的，而 Perl 是当时动态编程语言的霸主。 Perl 追求的是多，是灵活，提供各种“偷懒”的办法，它的一句名言是 TMTOWTDI——There's more than one way t
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。
在 Python 中，gc.collect() 命令是用于手动触发垃圾回收机制，以回收无法访问的对象所占用的内存。Python 的垃圾回收机制主要基于引用计数，辅以 “标记-清除” 和 “分代回收” 算法来处理循环引用和长期存活的对象的内存管理。
步入3.0时代的区块链技术开发体系逐渐完善，它在商业应用上已经能解决实际问题。而在所有的区块链技术里，“主链”是商业应用价值最大的，它能被应用在人们衣食住行的各个领域！市场价值之大毋庸置疑。
Minigo —— 用纯 Python 实现的神经网络围棋 AI Github：https://github.com/tensorflow/minigo 这是一个基于 TensorFlow 用纯 Py
想看登录知乎的到这里就ok了，可以撤退了，如果对selenium不太熟悉的可以直接拉到最后，参考资料里，给各位指好路了，没办法，来者是客，为了满足各位，真是老费心了！
如果将应用程序比作人的身体：所有你所写的那些优雅的代码，业务逻辑，算法，应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子，过滤血液中的杂质垃圾，没有腰子，人就会得尿毒症，垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降，直至最终崩溃坏死。
python源码阅读： 参考书籍：《python源码剖析》 摘要：写这个系列的目的呢，是想为python的学习画上一个暂时的句号，接下来的重点应该是scala这门语言和其身后的函数式编程思想了。整个文章大概会分为python的对象体系（主要是container对象的字典以及字符串），函数和类的运行机制，模块的动态加载，线程机制，垃圾回收机制。不会做到面面俱到，但是会尽量把底层的代码展现给大家，这次的python的源码使用的是python 2.7.2版本。 一、源码的目录体系和整体架构 File Groups Python Core Runtime Environment Core Modules SCanner Object/Type Structures Library Parser Memory Allocator User-defined Compiler Current State Of Python Modules Code Evauator 简单来说，你可以把python的解释器视为一个优秀的编译原理实践，ANSI C实现的。遵循了最流行的词法分析，解析成token，再语法分析，建立抽象语法树AST，最后compiler根据AST，生成字节码，执行。 目录 概要 Demo python的演示程序，里面包括了CGI，class演示等 Doc python的文档 Grammar python的语法文件 Include python编译时引用的头文件 Lib 标准附加库 Mac Mac用的工具 Misc 各种文件的集合（例如vim） Modules python的C语言扩展 Objects python的对象使用的C语言代码 PC 依存于操作环境 PCbuild 构造win32和x64用的 Parser python用的解析器 Python python的核心
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