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。& h4 X5 Y. X6 D+ Y3 i
1、元编程
- h/ q% A, |: q! @" o# F 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。. I2 f& n* q6 x+ ^8 y2 y
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。, y( O, j: Y0 e7 q9 h6 R' G
在python中,一般通过魔术方法,描述符,元类和eval来实现元编程。
# d* z- P, {% b6 ]7 L4 K6 U* D2 M2、GIL
* Z+ u% @" {8 i' q% P" e! N GIL的全称是global interpreter lock,叫做全局解释器锁。
: M/ ~" c, i+ X0 C, e 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 s9 k' ^+ a5 _& ]5 I1 I 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。" p. s# S% S+ e4 |$ r6 O9 q
3、协程, H8 q Y4 k- |/ t# \% L3 n
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。0 z, q) {% ^" h3 }3 i% W& s( F4 D
- G# L9 {; z# h 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。9 \9 ?4 b* e+ a8 Z; k9 D1 ~
4、上下文管理器
% t. h, K, m D& @9 l 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。
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- 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。
+ ?) s3 z" ^2 e2 \ 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 _6 A# C! J) I% n python中通过contextlib装饰器,可以优雅地实现上下文管理器。1 @6 u% q3 F/ [1 i$ }
5、装饰器% }! H1 o5 C7 B- I3 o7 f# f
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。9 R) w$ N$ k) M9 S( J
& W3 V( L. A' }
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。! ~6 Y6 k: `; C. _" v9 A3 T
6、闭包
m- Z' ?8 z0 y. I. t 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。. Q# C1 M$ B* n l, z' [, v
) d/ @7 X7 ^ L+ x/ |3 l' F 外部函数返回值是内部函数的引用
5 E; S: r) v+ L! f9 E5 q _ nonlcoal 修改外部参数; b# T% [) }0 ?3 D& x+ M9 g+ o2 k
python通过闭包的使用,可以更加方便地实现装饰器。
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