python的底层_python 底层_python底层 - 腾讯云开发者社区

参考链接： Python中的逻辑门 python底层的逻辑算法：回归：回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值。...逻辑回归是《机器学习》这门课的第三个算法，它是目前使用最为广泛的一种学习算法，用于解决分类问题。与线性回归算法一样，也是监督学习算法。...诸如：新闻分类、基因序列、市场划分等的一些根据特征划分的，用的都是逻辑回归。输出的最终预测结果为：正向类（1）、负向类（0）。 ...逻辑回归模型是一个“S”形的函数：代价函数：代价函数 — 误差的平方和 — 非凸函数—局部最小点。 ...train_X,theta,train_y,'训练集') showDivide(test_X,theta,test_y,'测试集集') train_y1=predict(train_h) print('预测的结果是

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【说站】python字典的底层原理

python字典的底层原理 1、版本3.6后，字典的底层数据结构发生了变化。 2、实际数据存储和索引分开存储。indices是将数据存储在二维数组中，其他内容保持不变。...实例 my_dict['address'] = 'xxx' my_dict['salary'] = 999999 ## 此时的内存示意图 indices = [1, 0, None, None,... None, None, 2, None] entries = [[-5954193068542476671, 指向name的指针, 执行kingname的指针], [9043074951938101872..., 指向address的指针，指向xxx的指针], [7324055671294268046, 指向salary的指针, 指向999999的指针] ] 以上就是python...字典的底层原理，希望对大家有所帮助。

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Python底层是怎么实现字典的？

前言上次我们分享了列表的底层原理，今天我们继续分享另外一个常用的Python数据结构，字典。...字典的键值对，可以让我们可以很轻松的完成数据查询、添加和删除，说到键值对，我又不经意想到了散列表（哈希表）。今天可以明确的告诉你，字典就是用到了哈希表的思想，全剧终。开玩笑哈，那废话不多说，开整。...确实，在python3.6之前，字典是无序的，但是在python3.7开始，字典就有序了，这有序无序，恰恰就说明字典的底层发生了变化，我们来一探究竟。...无序在python3.6之前，哈希表结构如下所示，每一行存储了哈希值（hash）、键（key）、值（value）3个元素。...总结当然，Python具体用的是什么hash函数，又是怎么解决哈希冲突和扩容的，这些就留给读者了，今天的分享就到这了，我们下期再见~

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【说站】python集合的底层实现

python集合的底层实现 1、集合类型的底层实现基于哈希表，键的输出顺序，取决于键在哈希表中的存储顺序。 2、集合中键的数据类型必须是静态数据类型，如简单数据类型、字符串和元组。...实例 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : 2021/8/15 19:20 @Author : LYP @FileName: set_python.py @SoftWare...",set4 & set5) print("set4和set5的并集",set4 | set5) print("set4和set5的差集",set4 - set5) print("set4和set5的对称差集...7 in set5) 以上就是python集合的底层实现，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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hashmap底层实现原理和源码分析(python底层源码)

说明：以下源码基于JDK1.7，32位 0.HashMap底层的数据结构是数组加链表的形式，存储结构如下图： 1.创建一个新的HashMap集合的构造函数： //初始默认数组的大小 static final...就是以链表的形式挂在table[i]上，新插入的不是挂在链表的尾部，而是头部，属于头插法。...，先通过hash方法找到数组上的位置，然后进行遍历，找到对应的key，把被删除的节点的上一个节点的指针指向被删除节点的下一个节点即可。...7.对于数据的remove，则就是链表的删除原理，使被删除数据的父节点指向被删除数据的子节点。...7.补充：hashmap的扩容问题：随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap

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了解 Python 底层的解释器 CPython 和 Python 的对象模型

作为 Python 生态系统的核心，了解 CPython 的工作原理、主要特性、优势以及对 Python 开发者是至关重要的。下面我将详细介绍这些方面。...字节码是一种低级别、平台无关的代码，可以被 Python 虚拟机执行。（Python 虚拟机是 CPython 的一部分）解释执行：最后，Python 虚拟机逐条解释并执行这些字节码指令。...对于 Python 开发者的重要性和必要性理解底层原理：对于想深入理解 Python 工作原理的开发者来说，学习 CPython 是一个极好的起点。...通过理解和应用 Python 的对象模型，可以有效地利用 Python 的面向对象特性来构建复杂的程序。 Python 作为一种面向对象的编程语言，其对象模型是理解和使用这门语言的核心。...一切皆对象 Python 的对象模型的一个基本原则是 “一切皆对象”。这意味着 Python 中的变量、数据结构等都是以对象的形式存在。

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python-变量&底层存储原理

目录 1、变量 1、变量如何使用 2、变量存储的原理 --[ 重点 ] 3、变量存储要遵循印射关系 4、变量三要素 2、常量 3、底层优化 4、垃圾回收机制 1、变量 1、变量如何使用 1.什么是变量...2、变量存储的原理 --[ 重点 ] 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？其实变量存储的过程中，底层的存储过程并不难理解。...#实例如下： 4、垃圾回收机制 Python的内存管理机制可以从以下三个方面来讲，Python垃圾回收主要以引用计数为主，分代回收为辅。引用计数标记清除分代回收 1....标记清除当内存即将沾满的时候 python会自动暂停程序的执行从头到尾将内存中数据进行扫描，并打上标记，之后一次性清除掉标记的数据 3.

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【说站】python GIL锁的底层原理探究

python GIL锁的底层原理探究释放GIL锁原理分析 1、在单核CPU下，这种情况并不特别糟糕。由于只有一个CPU，CPU的利用率非常高。...2、在多核CPU下，由于GIL锁的整体特性，无法发挥多核特性，GIL锁大大降低了多线程任务的效率。尽管全部释放GIL锁，但是这两种情况是不同的。...TimeTick规定了线程的最长执行时间，超过时间后自动释放GIL锁。Python3之后，间隔时间约为15毫秒。以上就是python GIL锁的底层原理探究，希望对大家有所帮助。

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软件测试 | Python 中 list 的底层实现方式

分配的槽位数量是指在内存中实际分配的数量。通常情况，内存中分配的数量要大于 list 的数量。这是为了当添加新元素时，避免内存再分配。...正方形虚线表示未使用过的槽位。追加操作的均摊复杂度为 O(1) 。均摊时间复杂度是平均时间复杂度的一种，是一种简化的计算方法。 [在这里插入图片描述] 继续追加元素：l.append(2)。...当再向列表追加两个数字时，l.append(3), l.append(4)，如下图如示： [在这里插入图片描述] Insert 在位置 1 插入整型 5 ，即调用 python 的 l.insert(...[在这里插入图片描述] remove Python 可以用 remove 删除指定元素：l.remove(5)。此时将调用 listremove() 。...[在这里插入图片描述] 文章参考：http://www.laurentluce.com/posts/python-list-implementation/

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【说站】python析构函数的底层机制

python析构函数的底层机制说明 1、Python为每个对象配置计时器。初始Python实例对象的计数器值为0。 2、变量a引用变更实例对象时，其计数器的值+1。...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。 3、多个变量引用实例对象时，计数器值以此类推进+1。...4、计数器值减少到0时，表示没有变量引用的例子。即证明程序不需要，Python自动调用__del_()方法回收。... #a=1 #while True: # a+=1 以上就是python析构函数的底层机制，希望对大家有所帮助。...更多Python高级指路：python高级本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。收藏 | 0点赞 | 0打赏

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threadlocal底层实现_ioc的底层实现原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ThreadLocal 作用：提供线程内的局部变量，不同的线程之间不会相互干扰，这种变量在线程的生命周期内起作用，减少同一个线程内多个函数或组件之间一些公共变量传递的复杂性。...---- 各种引用用途：强引用：最常用的一种引用软引用：适合做缓存，比如内存中一张图片，当内存不够用的时候先把图片移动出去，当内存充足的时候再把图片load进来弱引用：为了解决某些地方的内存泄露问题...，当DirectByteBuffer回收后，会通知队列，这时候JVM垃圾回收器就知道去系统内存请理相应的系统内存空间 ---- ThreadLocal底层：每个ThreadLocal对应一个ThreadLocalMap...，如果一个对象只有弱引用的时候，那当垃圾回收器遇见他的时候它就会被回收。

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浅析 Python 的一些底层原理与 CPython

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。...尽管它们使用了不同的底层语言，但都保留了 Python 的语法和语义。 Python 解释器是 Python 底层实现的关键部分，通常由 C 语言编写。...由于 C 语言具有高效、可移植的特性以及强大的底层操作能力，因此它是 Python 解释器的理想选择。...此外，还有一些模块是用 Python 语言实现的，这些模块通常负责一些简单的功能，无需底层语言处理底层细节。...因此，Python 中的每个对象都具有这两个属性：引用计数器和对象类型。对于变长对象，Python 的底层设计提供了一个专门的结构体，这是因为在 Python 中，许多对象都是变长的。

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OC底层探索01-找到底层探索的钥匙OC底层探索01-找到底层探索的钥匙

作为一位iOS开发者，如何才能开启自己的底层探索之路呢？每当点击系统API无法跟进实现只能浅尝辄止的时候，有没有想过怎样才能看到底层源码的真容,而不是在还没开始就结束了呢？...本文中会提供三种方式来一探底层的魅力。 Apple的小心思这句代码应该非常熟悉了吧？可是想知道alloc具体是如何实现对象的创建呢？...没有注释，也再无法跟进，显然Apple不想让你看到底层是如何实现的?可是这样就放弃了吗？...三种源码探索的方式：使用Xcode提供的符号断点方式使用Xcode提供的分步调试方式通过汇编方式下面就这三种方式一一说明： 1. 符号断点第一步：添加符号断点 ?...分步调试如果在你增加了对应API的符号断点还是无法精确找到源码库名的时候，第一种方式就不够用了。第一步：为自己输入的代码增加断点，run后等待断点触发这一步与之前的操作相同。

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ArrayListVector 的底层分析

ArrayList/Vector 的底层分析 ArrayList ArrayList 实现于 List、RandomAccess 接口。可以插入空数据，也支持随机访问。...将插入的值放到尾部，并将 size + 1 。...接着对数据进行复制，目的是把 index 位置空出来放本次插入的数据，并将后面的数据向后移动一个位置。...由此可见 ArrayList 的主要消耗是数组扩容以及在指定位置添加数据，在日常使用时最好是指定大小，尽量减少扩容。更要减少在指定位置插入数据的操作。...从实现中可以看出 ArrayList 只序列化了被使用的数据。 Vector Vector 也是实现于 List 接口，底层数据结构和 ArrayList 类似,也是一个动态数组存放数据。

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weak的底层原理

我们经常会使用weak来解决OC中的循环引用问题，因为weak不会使引用计数加1；并且weak修饰的指针还会在对象被销毁后自动置空，这有效的解决了野指针调用的问题。...那么weak 的底层原理是怎样的呢？我们接下来就来分析一下。首先随便在一个工程中，写入下面类似的代码，然后在weak的那行打断点： ? 运行到断点处，转成汇编分析： ?...在最后，可以通过存储的这个弱指针的地址找到其指向的弱指针，然后将弱指针置空。...3.1 weak_table_t 先来看看weak_table_t的底层代码： /** * The global weak references table....到这里位置，我们实际上就已经介绍完了【对一个对象做weak操作的时候底层所做的事情】：首先，会有一张SideTable散列表，这个散列表包含了引用计数表、弱引用表等；然后，散列表里面会有一张全局的弱引用表

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TCPIP的底层队列

自从上次学习了TCP/IP的拥塞控制算法后，我越发想要更加深入的了解TCP/IP的一些底层原理，搜索了很多网络上的资料，看到了陶辉大神关于高性能网络编程的专栏，收益颇多。...今天就总结一下，并且加上自己的一些思考。我自己比较了解Java语言，对Java网络编程的理解就止于Netty框架的使用。...为什么不能阻塞读取网络信息的IO线程呢？这里就要从经典的网络C10K开始理解，服务器如何支持并发1万请求。C10K的根源在于网络的IO模型。...socket有一系列的具有默认值的配置属性，比如socket默认是阻塞式的，它的SO_RCVLOWAT属性值默认为1。...用户调用的recv接收阻塞socket上的报文，该socket的SO_RCVLOWAT值大于第一个报文的大小，并且用户分配了足够大的长度为len的内存。

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Python | 详解Python中的协程，为什么说它的底层是生成器？

今天是Python专题的第26篇文章，我们来聊聊Python当中的协程。我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。...对于Python来说，本身就有着一个GIL这个巨大的先天问题。GIL是Python的全局锁，在它的限制下一个Python进程同一时间只能同时执行一个线程，即使是在多核心的机器当中。...这就大大影响了Python的性能，尤其是在CPU密集型的工作上。所以为了提升Python的性能，很多开发者想出了使用多进程+协程的方式。...生成器（generator) 生成器我们也在之前的文章当中介绍过，为什么我们介绍协程需要用到生成器呢，是因为Python的协程底层就是通过生成器来实现的。...所以当初那些自己在Python当中开发协程功能的程序员都是通过生成器来实现的，我们想要理解Python当中协程的运用，就必须从最原始的生成器开始。

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threadlocal底层实现_什么是底层

ThreadLocal 作用：提供线程内的局部变量，不同的线程之间不会相互干扰，这种变量在线程的生命周期内起作用，减少同一个线程内多个函数或组件之间一些公共变量传递的复杂性。...，用来指向对外内存(操作系统管理的内存)，操作系统管理的内存JVM垃圾处理器不能回收，所以当DirectByteBuffer回收后，会在队列中有相应的记录，之后JVM会去处理对外内存。...---- 各种引用用途：强引用：最常用的一种引用软引用：适合做缓存，比如内存中一张图片，当内存不够用的时候先把图片移动出去，当内存充足的时候再把图片load进来弱引用：为了解决某些地方的内存泄露问题...，当DirectByteBuffer回收后，会通知队列，这时候JVM垃圾回收器就知道去系统内存请理相应的系统内存空间 ---- ThreadLocal底层：每个ThreadLocal对应一个ThreadLocalMap...，如果一个对象只有弱引用的时候，那当垃圾回收器遇见他的时候它就会被回收。

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hashmap的底层实现原理_hashtable底层数据结构

一：HashMap底层实现原理解析我们常见的有数据结构有三种结构：1、数组结构 2、链表结构 3、哈希表结构下面我们来看看各自的数据结构的特点： 1、数组结构：存储区间连续、内存占用严重、空间复杂度大...，从而实现了查询和修改效率高，插入和删除效率也高的一种数据结构常见的HashMap就是这样的一种数据结构 HashMap中的put()和get()的实现原理： 1、map.put(k,v)实现原理...（2）然后它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。（3）通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。...如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。为何随机增删、查询效率都很高的原因是？...因为equals方法默认比较的是两个对象的内存地址二：HashMap红黑树原理分析相比 jdk1.7 的 HashMap 而言，jdk1.8最重要的就是引入了红黑树的设计，当hash表的单一链表长度超过

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iOS底层-对象的本质

(你的代码保存在磁盘上没装入内存之前是个死家伙.只有跑到内存中才变成活的).而运行时类型检查就与前面讲的编译时类型检查(或者静态类型检查)不一样.不是简单的扫描代码.而是在内存中做些操作,做些判断....对象的本质我现在就来测试 : 下面是一个LGPerson对象因为我们都知道OC底层是C,我们进一步可以编译C++代码(重写) C++编译通过C++编译我的天啊. 9851行代码吓我一哆嗦,不过没关系....作为一名优秀iOS底层开发人员,谁没见过一万行代码似的!...类型的结构体~~~那么我们所说的对象预计都是objc_object类型的结构体!...NSObject的时候只是对isa的重写~~~isa也是我们后面后面学习非常重要的路线.比如我们编译block也能看到isa,代表这个匿名函数也是对象,也重复符合万物皆对象的说法!!!

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python底层的逻辑回归

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