很多时候python都被人称为玩具语言,很多人看不起python,觉得它们不如Java,golang,c这些语言的高效,也不如bash这些脚本语言正统,然而我想说的是,存在即合理,特别是python占有这么多的市场份额就足以说明它的使用价值,我们都知道python学起来很简单,那么python是不是就没有复杂的技术需要深入学习了呢?接下来我就谈一谈python中那些并不简单的技术。0 y2 s! K5 X: t, r+ ]3 h' A& u
1、元编程
9 @2 C; f# ~" P* w9 A% j 简单来说,元编程就是可以操作目标语言的语言,比如说,我有一个类,我想要在生成类的时候,获取到类的信息,那么这个过程就是元编程。5 c* @# q) A6 e, P; R
如果你有了解过反射的话,你会发现这和反射很像,没错,反射就是实现元编程的一种方法。
# O" K0 l7 G5 p8 Z7 g; f2 L 在python中,一般通过魔术方法,描述符,元类和eval来实现元编程。8 t. f7 U X. z2 |. F# J
2、GIL4 U4 Z: V5 L _8 i# R$ J' e
GIL的全称是global interpreter lock,叫做全局解释器锁。
6 ^+ X6 J# M: b3 e' i) W3 X" u$ c) Q" o 我们都知道操作系统调度的最小单位是线程,而一个进程中可以存在多个线程,当多个线程并发一起运行的时候,它们可能会修改同一块内存,造成数据的不一致,为了解决这个问题,cpython解释器会让每个线程去获取GIL,只有成功获取到GIL的线程才能够执行,其它的线程需要等待,而这就是python的线程并发是伪并发的原因。
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那么如何更好地利用多核cpu呢,最简单的办法就是使用多进程,因为GIL是在线程中独有的,而进程中不需要获取它,因此通过运行多个进程就可以实现程序的并发执行。
% K E. I! }- T% l3、协程, M% A7 D; j6 e5 N1 S4 E
我们知道操作系统调度的最小单位是线程,那么协程是什么呢?通俗地讲,协程就是用户态线程,也就说,我们封装了一个线程,在这个线程中,我们可以自己进行调度,当执行耗时的操作时候,我们让出执行的任务,去执行其它的任务,也就是让cpu看到我们的线程一直在执行任务而没有等待。
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python中通过yield关键字进行协程的调度,通过yield可以保存任务状态,通过send关键字可以函数结果传递给另一个函数。0 k- O E: T( ?
4、上下文管理器9 l3 D& b. x, _: {% v% w
我们平时在操作文件或者数据库的时候,当我们使用之后,都需要手动关闭它们,那么我们有没有办法自动释放资源呢?答案是肯定的,我们可以使用with关键字。
6 {# {4 u8 B7 e$ \, d1 f, [with open('test.txt') as f:
print f.readlines() 通过这样的操作,我们在函数执行之后,就会自动释放文件资源。
0 v' V2 ]% m3 n @ 上下文管理器是如何实现的呢,它的原理就是它的底层实现了__enter__和__exit__方法,这样在执行函数主体之前,我们可以先执行enter方法,主体执行之后,我们再执行exit方法。
' n# n. d$ @" X0 T- O python中通过contextlib装饰器,可以优雅地实现上下文管理器。
. `2 V6 l2 E/ B6 T) w0 x: i' m5、装饰器# G: L. K0 L4 c0 X4 P
顾名思义,装饰器就是对函数的一个装饰,它在不修改函数主体内容的时候,对函数进行装饰,让它看起来变得不太一样。
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python中通过在函数前面加上@符号,可以轻松地对函数进行装饰,很多日志功能还有授权功能,通过装饰器的使用都会变得更加优雅。! ?7 Y: W1 ^ F+ `5 n2 k
6、闭包
( c. X! c1 [) D( k6 y+ c5 a* R+ j 闭包是很多语言都会有的概念,在python中,闭包就是函数的嵌套,不过这不是简单的函数嵌套,它需要满足几个条件。2 b- @. e J) G
7 {, P0 j; n! @
外部函数返回值是内部函数的引用
4 p0 f* n7 ]6 ~1 B6 B4 X nonlcoal 修改外部参数: K7 T7 i( x( N' b6 Z
python通过闭包的使用,可以更加方便地实现装饰器。
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