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。' Z0 c2 K& w8 w! R
1、元编程" h( L, A! k" ^1 K
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。 ]9 ~ U" s3 n+ ^8 m6 G
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。& X* f$ e/ y4 C- z5 K! P9 N5 U
在python中,一般通过魔术方法,描述符,元类和eval来实现元编程。
- `3 ?% L( ]/ F5 P7 B- J5 \2、GIL8 Y3 _6 Z9 M, i3 n& o
GIL的全称是global interpreter lock,叫做全局解释器锁。! ^: y. H3 v. G9 c9 b2 ~
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 q6 R+ l4 {( D, K; X' Q' W 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。
& \/ E! r4 R ]5 d3、协程
, y1 l u, a* p7 a4 g7 t4 u 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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3 A7 i& ^! [/ e0 ~8 m 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: D% I: O+ Z, p6 W
4、上下文管理器
# K5 t7 g5 t W4 y+ 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。3 q7 f9 s# j0 t
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。 f* x# i5 ]0 R: I# W) l
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。
) l" H- }; Z) p$ ] r* ~ python中通过contextlib装饰器,可以优雅地实现上下文管理器。
5 i- [$ k8 |; U! q: C( [: u2 k( ?5、装饰器3 a3 i7 \/ r% i. 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。1 h- G+ \( V- {2 N
- y: ^4 }1 T: y1 h3 k5 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。
- \: B8 f0 L* A2 U: _2 \ m+ N6、闭包* ~" `" ~' Y' C# ~. M" U$ ?5 y
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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6 F9 a/ j2 h X- e8 c9 j" T 外部函数返回值是内部函数的引用6 I2 _+ F+ E3 h
nonlcoal 修改外部参数
" |* W8 {5 E6 y5 t3 O) n, D python通过闭包的使用,可以更加方便地实现装饰器。
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