Python中看起来高大上的技术

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       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。
1、元编程
       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。
       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。
7 n' r6 T! d/ W* Z2 t( Z6 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。
2、GIL
; [& K0 f6 D9 O. N% E: [0 B  V+ r       GIL的全称是global interpreter lock，叫做全局解释器锁。
9 r/ x- X1 e4 Q; _/ y2 }0 r       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。
       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。
6 l) i8 Z9 X2 R/ Y; r3、协程
% r! L# r. }7 `1 m" Y5 H       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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8 |, A- s$ P) m* C' Q9 f       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 x! N: M9 b9 q! ]4、上下文管理器
$ n3 b4 V: i- }( r- D       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 L/ Z4 w! G9 ?4 M: z5 o( y; M

复制代码
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。
       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。
' n2 g3 B: D+ `3 P8 I       python中通过contextlib装饰器，可以优雅地实现上下文管理器。
! N: t# [: ~$ Q5、装饰器
       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。
6、闭包
6 M1 e+ j2 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。

5 O& _+ I  ~# y: y5 N/ L" q' {  l       外部函数返回值是内部函数的引用
       nonlcoal 修改外部参数
+ ~* F8 h5 p, z- c6 _# F3 G       python通过闭包的使用，可以更加方便地实现装饰器。
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