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。
" J' l5 v# {0 H. }2 q1、元编程% _( H( ]' R0 G5 @
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。6 V# B" N3 l' F h8 B
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。
. U4 A9 X. c8 x7 f# r8 Z4 m 在python中,一般通过魔术方法,描述符,元类和eval来实现元编程。
6 z7 k' W: q- b, X6 w. `! T2、GIL- Z" X1 O) k* |7 t2 V9 _
GIL的全称是global interpreter lock,叫做全局解释器锁。/ z0 t! e" D& { F2 K" d% p/ ]3 }
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。
5 A" G4 J; }# X" t 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。+ ?$ w9 f. w5 V
3、协程
8 q- D0 t* z% \# K 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。
: q. U. b6 J# m& j0 u$ K4、上下文管理器) L" J# _4 L: t u1 h7 h9 A0 n" H
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。
: a' j# M4 D( h( ?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。9 x: _/ c. G# a6 F' y5 v6 Q" V) @8 I3 }* j" v
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。1 [+ ?3 A$ E5 O* D) s& {" l+ B8 J& j
python中通过contextlib装饰器,可以优雅地实现上下文管理器。
7 { t) v1 K1 o9 P$ \) Y# d2 ~5、装饰器
6 D5 r+ ~3 x- ^; Y1 W, @ 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。
7 d, j6 ~* m& T, b8 F
2 c/ B) @6 r0 N1 E0 b: C
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。9 _, @- V% A& X4 }% \
6、闭包
4 g* K. B! k- p+ R" F 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。' u6 p7 D9 \: @# Z3 s5 ^# @9 j
4 [" F- s7 \5 W8 G
外部函数返回值是内部函数的引用( n9 ^" o4 R2 I; r
nonlcoal 修改外部参数: P9 X$ j2 y* i- I- W
python通过闭包的使用,可以更加方便地实现装饰器。
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