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。
8 h0 A8 R8 P7 E: C# W' M# w1、元编程
- r9 e5 q) |1 Z5 O 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。
7 ~. C6 i' Z# `4 t) ~! Q; B8 {; z. ` 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。; Y7 `. t8 U" L% |3 N; n+ ]
在python中,一般通过魔术方法,描述符,元类和eval来实现元编程。# N0 k" e9 o* v3 ~! _3 Z' r
2、GIL
7 J. T! `& Z6 B5 { GIL的全称是global interpreter lock,叫做全局解释器锁。
9 B A4 {8 x/ k1 U 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$ T- ` ~- H1 F4 Y2 w0 r
3、协程# D. {$ x" h2 u; G! O
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。, c% Y7 B) P2 ?! ~5 X
% G( S# H7 R- d) B 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。
, L& F& F2 t/ w2 X9 u5 p, a$ r4、上下文管理器1 M9 }1 V5 G5 v6 C( R! X) A
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。
, _7 ?; c D2 ywith 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。
; z$ g3 F! X5 |* V+ c 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。0 g5 u, I9 Y( m' V
python中通过contextlib装饰器,可以优雅地实现上下文管理器。
1 l9 G1 i' ]( ?+ @5、装饰器
6 S' J- D# x! S9 |3 C2 G9 U 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。* d' k! f7 c1 G: X, \# Y
, N" a1 w5 ^: Q& g5 q 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。
% s+ d/ w# L* L& L- I6、闭包
7 |" R( u, }* z5 I4 ~* Q 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。
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外部函数返回值是内部函数的引用
. D& R3 d% ^3 M; Q nonlcoal 修改外部参数5 v& r2 e; r; w. s6 q
python通过闭包的使用,可以更加方便地实现装饰器。
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