我们在前面应该写过类似的代码 for i in [1,2,3,4,5]: print(i) for in 语句看起来很直观,很便于理解,比起C++或Java早起的 ; i<n;i++) printf("d\n",a[i]) 是不是简洁清晰的多.但是我们有没有想过Python在处理for in语句的时候,具体发生了什么吗?什么样的对象可以被for in用来枚举呢? 所以,这一节我们就深入到Python的容器类型实现底层看一看,了解一下迭代器和生成器. 前面用过的容器.可迭代对象和迭…

我们在前面的几节课里讲了Python的并发编程的特性,也了解了多线程编程.事实上,Python的多线程有一个非常重要的话题——GIL(Global Interpreter Lock).我们今天就来讲一讲这个GIL. 一个不解之谜 我们先来看一看这个例子: def CountDown(n): while n>0: n -= 1 现在,我们假设有个很大的数字n=100000000,我们来试试单线程的情况下 执行这个函数,然后看看怎么执行的 import time def main(): start_…

我们在上一章将生成器的时候最后写了,在Python2中生成器还扮演了一个重要的角色——实现Python的协程.那什么是协程呢? 协程 协程是实现并发编程的一种方式.提到并发,肯很多人都会想到多线程/多进程模型,这就是解决并发问题的经典模型之一.在最初的互联网世界中,多线程/多进程就在服务器并发中起到举足轻重的作用. 但是随着互联网的发展,慢慢很多场合都会遇到C10K瓶颈,也就是同时连接到服务器的客户达到1W,于是,很多代码就跑崩溃,因为进程的上下文切换占用了大量的资源,线程也顶不住如此巨大的压力…

今天通过面向对象来对照一个案例分析一下,主要模拟敏捷开发过程中的迭代开发流程,巩固面向对象的程序设计思想. 我们从一个最简单的搜索做起,一步步的对其进行优化,首先我们要知道一个搜索引擎的构造:搜索器.索引器.检索器和用户接口四个部分.搜索器,就是俗话说的爬虫,它在互联网上大量爬去各类网站上的内容,送给索引器.索引器拿到网页和内容后会对内容进行处理,形成索引,存储于内部的数据库等待检索.用户接口就是网页和App前端界面.用户同通过接口想搜索引擎发出询问,询问解析后送达检索器:检索器搞笑检索后,再将…

我们在上一章学习了Python并发编程的一种实现方法——多线程.今天,我们趁热打铁,看看Python并发编程的另一种实现方式——Asyncio.和前面协程的那章不太一样,这节课我们更加注重原理的理解. 通过上节课的学习,我们知道在进行I/O操作的时候,使用多线程与普通的单线程比较,效率有了很大的提高,既然这样,为什么还要Asyncio呢? 虽然多线程有诸多优点并且应用广泛,但是也存在一定的局限性: ※多线程运行过程很容易被打断,因此有可能出现race condition的情况 ※线程的切换存在一…

我在以前的帖子里讲了装饰器的用法,这里我们来具体讲一讲Python中的装饰器,这里,我们从前面讲的函数,闭包为切入点,引出装饰器的概念.表达和基本使用方法.其次,我们结合一些实际工程中的例子,以便能再次理解. 一.函数与装饰器 函数的核心 第一点,在Python中,函数是“一等公民”(first-class citizen)(在有些资料例如流畅的Python中被叫做一等对象),函数也是对象,我们可以把函数赋予变量,比如下面的代码 def fun(message): print('Get a me…

我们在前面已经接触到了很多Python对象比较的例子,例如这样的 a = b = a == b 或者是将一个对象进行拷贝 l1 = [,,,,] l2 = l1 l3 = list(l1) 那么现在试一下下面的代码:先创建个列表l1,再把这个列表进行一份拷贝至l2,最后把l1添加一个元素,看l2会发生什么变化? >>> l1 = [,,,,] >>> l2 = l1 >>> l1.append() >>> l2 [, , , , ,…

Python自动化 [第十五篇]:CSS.JavaScript 和 Dom介绍 本节内容 CSS javascript dom CSS position标签 fixed: 固定在页面的某个位置 relative + absolute: 相对定位 opacity:0.5 设置透明度 z-index:数值大的在上边 overflow: hidden 超过div的宽度后隐藏 auto 出现滚动条 hover: 当鼠标移动到当前标签上时才生效 background-image:url(‘1.jpg’)…

可迭代的对象.迭代器和生成器 迭代是数据处理的基石.扫描内存中放不下的数据集时,我们要找到一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项.这就是迭代器模式(Iterator pattern). 迭代器用于从集合中取出元素:而生成器用于“凭空”生成元素.通过斐波纳契数列能很好地说明二者之间的区别:斐波纳契数列中的数有无穷个,在一个集合里放不下.不过要知道,在 Python社区中,大多数时候都把迭代器和生成器视作同一概念. Sentence类 单词序列 import re import repr…

和其他语言一样,Python中的异常处理是很重要的机制和代码规范. 一.错误与异常 通常来说程序中的错误分为两种,一种是语法错误,另一种是异常.首先要了解错误和异常的区别和联系. 语法错误比较容易理解,就是写的代码不符合变成规范,无法被识别或执行,就像这样 >>> print(name) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameErro…