Python源代码剖析笔记3-Python执行原理初探 本文简书地址:http://www.jianshu.com/p/03af86845c95 之前写了几篇源代码剖析笔记,然而慢慢觉得没有从一个宏观的角度理解python执行原理的话,从底向上分析未免太easy让人疑惑.不如先从宏观上对python执行原理有了一个基本了解,再慢慢探究细节.这样或许会好非常多. 这也是近期这么久没有更新了笔记了,一直在看源代码剖析书籍和源代码.希望能够从一个宏观层面理清python执行原理.人说读书从薄读厚,再从…

本文senlie原版的.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie 1.字节码指令 LOAD_CONST:从consts表中读取序号为i的元素并压入到执行时栈中 STORE_NAME:改变local名字空间.从符号表names取序号为i的元素作为变量名, 取执行时栈的栈顶元素作为变量值.完毕从变量名到变量值的映射关系的创建. BUILD_MAP:创建一个空的PyDictObject对象,并压入执行时栈 DUP_TOP:将栈顶元素的引用计数添加1.并将它再次…

首先在官方下载源代码,我下载的是最新版本3.4.3版本:https://www.python.org/ftp/python/3.4.3/Python-3.4.3.tgz 解压后的目录如下(借用网上的目录结构说明): 在windows下使用vs2013调试,找到“PCbuild/python.vcxproj”,双击就直接在vs2013中打开整个解决方案了,注意是整个“解决方案”,解决方案里面包含有很多小项目,包括"python.vcxproj"这个项目: 选择“解决方案pcbuild”,…

变量:Python的变量不需要单独定义,直接在赋值的过程中完成定义. 当直接运行一个没有赋值过的变量时,会报错. 当不需要某个变量时,可以用del来删除 每个变量都占据着一定的内存空间,当变量被删除了之后,这段内存空间就被释放了.Python有自动垃圾回收机制,会自动释放不再使用的内存. 转换变量类型 float():将其他类型数据转换为浮点数 float(25) 25.0 str():将其他类型数据转换为字符串 str(23) '23' int():将其他类型数据转换为整型 int(23.3)…

这里所说的错误有两种: 1.http协议规定的错误,如404错误. 2.server执行过程中的错误.如write错误. 对于http协议规定的错误,这里的"错误"是针对client的. lighttpd返回相应的错误提示文件之后,相当于顺利的完毕了一次请求,仅仅是结果和client想要的不一样而已. 对于server执行中的错误,状态机进入CON_STATE_ERROR状态.常见的错误原因:client提前断开连接. 比方你不停的刷新页面.在你刷新的时候,前一次的连接没有完毕,但被浏…

刚关注的朋友,可以回顾前两篇文章: 基础应用开发 分布式应用开发 上篇文章总结了<深入实践Spring Boot>的第二部分,本篇文章总结第三部分,也是最后一部分.这部分主要讲解核心技术的源代码分析,因为篇幅和能力原因,分析的不会太详细,后续深入研究后再专门写文章.希望大家能从「阅读笔记」3篇文章中,对Spring Boot提供的功能有所了解,在项目中进行实践,不断从繁琐重复的开发中解放出来. 我也是最近刚开始了解Spring Boot,计划今年在项目中实践,到时会总结实践过程中的一些问题和经…

(一)  分析网页 下载下面这个链接的销售数据 https://item.jd.com/6733026.html#comment 1.      翻页的时候,谷歌F12的Network页签可以看到下面的请求. 从Preview页签可以看出,这个请求是获取评论信息的 2.      对比第一页.第二页.第三页-请求URL的区别 可以发现 page=0.page=1,0和1指的应该是页数. 第一页的 request url:没有这个rid=0& . 第二.三页-的request url:多了这个ri…

网上介绍K-近邻算法的样例非常多.其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍<机器学习实战>,尽管K-近邻算法本身非常easy,但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够,所以本文将对其源码进行分析. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类.所以它是一个分类算法. 长处:无数据输入假定,对异常值不敏感 缺点:复杂度高 好了,直接先上代码,等会在分析:(这份代码来自<机器学习实战>) def classify0(…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie 1. Python虚拟机会从编译得到的PyCodeObject对象中依次读入每一条字节码指令. 并在当前的上下文环境中运行这条字节码指令. Python虚拟机实际上是在模拟操作中运行文件的过程 PyCodeObject对象中包括了字节码指令以及程序的全部静态信息,但没有包括 程序执行时的动态信息--执行环境(PyFrameObject) 2.Python源代码中的PyFrameObject…

本文是在学习Openstack过程中整理和总结.因为时间和个人能力有限.错误之处在所难免,欢迎指正! 在Neutron-server服务载入与启动源代码分析(二)中搞定模块功能的扩展和载入.我们就回到Neutron-server服务载入与启动源代码分析(一)中的_run_wsgi函数 <span style="font-size:14px;">def _run_wsgi(app_name): app = config.load_paste_app(app_name) ifn…

本文为senlie原创.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie 1.python的运行过程 1)对python源码进行编译.产生字节码 2)将编译结果交给python虚拟机.由虚拟机依照顺序一条一条地运行字节码,产生运行结果 2.Python编译器的编译结果--PyCodeObject对象 Python编译器的编译结果中包括了字符串.常量值.字节码等在源码中出现的一切实用的静态信息. 在Python执行期间,这些静态信息被PyCodeObject对象中…

python核心编程--笔记 的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后…

的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 prin…

解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 print…

读<简明Python教程>笔记: 本书的官方网站是www.byteofpython.info  安装就不说了,网上很多,这里就记录下我在安装时的问题,首先到python官网下载,选好安装路径安装好后,一定要配置环境变量,详细呢可以看武老师的博客(我的python编程入门老师虽然他不认识我,我也不认识他). 重要   在你的程序中合理地使用注释以解释一些重要的细节--这将有助于你的程序的读者轻松地理解程序在干什么.记住,这个读者可能就是6个月以后的你! 可执行的python程序(linux下):…

前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作…

第五次作业--效能分析与几个问题(个人作业) 前言 阅读了大家对于本课程的目标和规划之后,想必很多同学都跃跃欲试,迫不及待想要提高自身实践能力,那么就从第一个个人项目开始吧,题目要求见下. 阅读 阅读<构建之法>第一章至第三章的内容,并在下方作业里体现出阅读后的成果.特别是第2章中的效能分析及个人软件开发流程(PSP). 参考文章: <构建之法>教学笔记--Python中的效能分析与几个问题 四则运算器效能分析 软工第2次作业-四则运算器 题目描述 可以选择以下题目(或者自主选择题…

F-strings 在python3.6.2版本中,PEP 498 提出一种新型字符串格式化机制,被称为“字符串插值”或者更常见的一种称呼是F-strings(主要因为这种字符串的第一个字母是f) 简单了解: ①.F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化: import math radius = 10 pi = math.pi print(f'Circumference of a circle with radius {radius}:{2*p…

c#实例化继承类,必须对被继承类的程序集做引用   0x00 问题 类型“Model.NewModel”在未被引用的程序集中定义.必须添加对程序集“Model, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null”的引用. C:\LF\UsingInherit\UsingInherit\Program.cs 13 13 UsingInherit\ 0x01 由来 程序的大致结构如下: <p "> BLL下的NewBll类 继承 …

一.在centos虚拟机中安装pyhton3环境: 安装pip3:yum install python36-pip 将pip升级到最新版本:pip3 install --upgrade pip 运行pip:pip 安装requests模块:pip install requests 列出系统中已经安装的所有的python模块:pip list 二.IDLE与python脚本 1. 使用Python,既可以编辑成脚本文件,也可以直接在Python自带的开发环境IDLE里交互式的执行各种命令. 通常情…

上一篇文章我们了解了View的onLayout,那么今天我们来学习Android View绘制三部曲的最后一步,onDraw,绘制. ViewRootImpl#performDraw private void performDraw() { ··· final boolean fullRedrawNeeded = mFullRedrawNeeded; mFullRedrawNeeded = false; mIsDrawing = true; Trace.traceBegin(Trace.TRAC…

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[转]hostapd源代码分析(一):网络接口和BSS的初始化 原文链接:http://blog.csdn.net/qq_21949217/article/details/46004349 最近在做一个基于OpenFlow 协议的无线AP 的项目,于是就分析了hostapd 的源代码,并在原有的基础上添加上我们的代码.经过近半个月的调试和分析,算是基本上搞清楚了hostapd 的运作机制.鉴于网上对于hostapd 的具体资料甚是稀少,所以笔者在此整理学习笔记并在网上与各位读者分享,希望能对读者…

服务器程序源代码分析之三:gunicorn 时间:2014-05-09 11:33:54 类别:网站架构 访问: 641 次 gunicorn是一个python web 服务部署工具,类似flup,完全用python开发,参考了ruby的部署工具: Unicorn project 官网:http://docs.gunicorn.org/en/18.0/ gunicorn主要功能: wsgi-http 协议的转换 python有一个官方的module叫做WSGI(The Web Server Ga…

上一篇博客(CI框架源代码阅读笔记4 引导文件CodeIgniter.php)中.我们已经看到:CI中核心流程的核心功能都是由不同的组件来完毕的.这些组件类似于一个一个单独的模块,不同的模块完毕不同的功能,各模块之间能够相互调用,共同构成了CI的核心骨架. 从本篇開始,将进一步去分析各组件的实现细节.深入CI核心的黑盒内部(研究之后.事实上就应该是白盒了,只对于应用来说,它应该算是黑盒),从而更好的去认识.把握这个框架. 依照惯例.在開始之前.我们贴上CI中不全然的核心组件图: 因为BenchM…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是怎样查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,能够通过analyzed运行计划来观察内部调…

/** Spark SQL源代码分析系列*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程.SqlParser,和Analyzer 以及核心类库TreeNode,本文将具体解说Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式,并加上自己的实践.对Optimizer有一个直观的认识. Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan依据不同的优化策略Batch.来对语法树进行优化.…

0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本 1-shopping """ v = [ {"name": "电脑","price":"1999"}, {"name": "鼠标", "price": "10"}, {"name": "游艇", &q…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第5部分.在本教程和接下来的几节中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及如何一次处理所有这些数据. 首先,我们需要一份公司名单.我可以给你一个清单,但实际上获得股票清单可能只是你可能遇到的众多挑战之一.在我们的案例中,我们需要一个标准普尔500公司的Python列表. 无论您是在寻找道琼斯公司,标准普尔500指数还是罗素3000指数,都有可能在某个地方发布了这些公司的帖子.你会…

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju…