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<title>Python 基础学习 | feiyang's blog</title>

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Python 基础学习

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以此文来记录一下，我自己觉得鲜为人知的知识点。我个人比较喜欢的网站 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.programiz.com/python-programming">Learn Python Programming</a>

<h1 id="更新历史"><a href="#更新历史" class="headerlink" title="更新历史"></a>更新历史</h1>2021 年 06 月 17 日 - 更新数据结构与算法全景，全剧终 2020 年 10 月 09 日 - 更新单元测试，调试和性能分析 2020 年 09 月 29 日 - 规范代码风格 2020 年 09 月 26 日 - Asyncio 协程，垃圾回收， GIL, 多进程与多线程选择 2020 年 09 月 25 日 - 生成器的特性，next() 函数运行的时候，保存了当前的指针 2020 年 09 月 24 日 - 进阶篇 list 拼接返回的是一个新的对象 2020 年 09 月 23 日 - 增加基础篇 2020 年 09 月 22 日 - 初稿

<h1 id="基础篇"><a href="#基础篇" class="headerlink" title="基础篇"></a>基础篇</h1>不可变类型

<ul>

<li>float</li>

<li>decimal</li>

<li>complex</li>

<li>string</li>

<li>tuple</li>

<li>range</li>

<li>frozenset</li>

<li>bytes</li>

</ul>

可变类型

<ul>

<li>bytearray</li>

<li>user-defined classes (unless specifically made immutable)</li>

</ul>

<h2 id="列表和元组"><a href="#列表和元组" class="headerlink" title="列表和元组"></a>列表和元组</h2><ul>

<li>列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）。

</li>

<li>而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。

</li>

<li>列表和元组常用的内置函数：

</li>

<li>列表和元组存储方式的差异:

由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（上述例子中，对于 int 型，8 字节）。另外，由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8 字节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间。

</li>

<li>创建一个空的列表，我们可以用下面的 A、B 两种方式，请问它们在效率上有什么区别吗？我们应该优先考虑使用哪种呢？

用list()方法构造一个空列表使用的是class list([iterable])的类型构造器，参数可以是一个iterable，如果没有给出参数，构造器将创建一个空列表[ ]，相比较而言多了一步class调用和参数判断，所以用 [ ] 直接构造一个空列表的方法速度更快

</li>

</ul>

关于多变量赋值：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.csdn.net/qq_35398033/article/details/108449977">https://blog.csdn.net/qq_35398033/article/details/108449977</a>

三个变量同时赋值，先把右边的 3 个变量打包为元组，然后再拆包一一对应的赋值给左边。

<h2 id="字典、集合"><a href="#字典、集合" class="headerlink" title="字典、集合"></a>字典、集合</h2>那究竟什么是字典，什么是集合呢？字典是一系列由键（key）和值（value）配对组成的元素的集合，在 Python3.7+，字典被确定为有序（注意：在 3.6 中，字典有序是一个 implementation detail，在 3.7 才正式成为语言特性，因此 3.6 中无法 100% 确保其有序性），而 3.6 之前是无序的，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变。

<ul>

<li>字典访问可以直接索引键，如果不存在，就会抛出异常：KeyError 也可以使用 get(key, default) 函数来进行索引。如果键不存在，调用 get() 函数可以返回一个默认值。

</li>

<li>集合并不支持索引操作，因为集合本质上是一个哈希表，和列表不一样。

</li>

<li>想要判断一个元素在不在字典或集合内，我们可以用 value in dict/set 来判断。

<li>集合的 pop() 操作是删除集合中最后一个元素，可是集合本身是无序的，你无法知道会删除哪个元素，因此这个操作得谨慎使用。

</li>

<li>对于字典，我们通常会根据键或值，进行升序或降序排序：

<li>字典和集合的工作原理: 对于字典而言，这张表存储了哈希值（hash）、键和值这 3 个元素。而对集合来说，区别就是哈希表内没有键和值的配对，只有单一的元素了。

</li>

<li>老版本 Python 的哈希表结构如下所示：

不难想象，随着哈希表的扩张，它会变得越来越稀疏。举个例子，比如我有这样一个字典：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 </pre></td><td class="code"><pre>{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'} </pre></td></tr></table></figure>

那么它会存储为类似下面的形式：

这样的设计结构显然非常浪费存储空间。为了提高存储空间的利用率，现在的哈希表除了字典本身的结构，会把索引和哈希值、键、值单独分开，也就是下面这样新的结构：

<li>删除操作对于删除操作，Python 会暂时对这个位置的元素，赋于一个特殊的值，等到重新调整哈希表的大小时，再将其删除。不难理解，哈希冲突的发生，往往会降低字典和集合操作的速度。因此，为了保证其高效性，字典和集合内的哈希表，通常会保证其至少留有 1/3 的剩余空间。随着元素的不停插入，当剩余空间小于 1/3 时，Python 会重新获取更大的内存空间，扩充哈希表。不过，这种情况下，表内所有的元素位置都会被重新排放。虽然哈希冲突和哈希表大小的调整，都会导致速度减缓，但是这种情况发生的次数极少。所以，平均情况下，这仍能保证插入、查找和删除的时间复杂度为 O(1)。

</li>

<li>下面初始化字典的方式，哪一种更高效？

第一种方法更快，原因感觉上是和之前一样，就是不需要去调用相关的函数，而且像老师说的那样 {} 应该是关键字，内部会去直接调用底层C写好的代码

</li>

</ul>

<li>什么是字符串呢？字符串是由独立字符组成的一个序列，通常包含在单引号（’’）双引号（””）或者三引号之中（’’’ ‘’’或””” “””，两者一样

</li>

<li>Python 同时支持这三种表达方式，很重要的一个原因就是，这样方便你在字符串中，内嵌带引号的字符串。比如：

<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 </pre></td><td class="code"><pre>"I'm a student" </pre></td></tr></table></figure>

</li>

<li>特别要注意，Python 的字符串是不可变的（immutable）。因此，用下面的操作，来改变一个字符串内部的字符是错误的，不允许的。

Python 中字符串的改变，通常只能通过创建新的字符串来完成。比如上述例子中，想把’hello’的第一个字符’h’，改为大写的’H’，我们可以采用下面的做法：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>s = 'H' + s[1:] s = s.replace('h', 'H') </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>使用加法操作符’+=’的字符串拼接方法。因为它是一个例外，打破了字符串不可变的特性。从 Python2.5 开始，每次处理字符串的拼接操作时（str1 += str2），Python 首先会检测 str1 还有没有其他的引用。如果没有的话，就会尝试原地扩充字符串 buffer 的大小，而不是重新分配一块内存来创建新的字符串并拷贝。

</li>

<li>字符串的格式化

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 </pre></td><td class="code"><pre>print('no data available for person with id: {}, name: {}'.format(id, name)) </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<h2 id="输入与输出"><a href="#输入与输出" class="headerlink" title="输入与输出"></a>输入与输出</h2><ul>

<li>input() 函数暂停程序运行，同时等待键盘输入；直到回车被按下，函数的参数即为提示语，输入的类型永远是字符串型（str）。</li>

<li>json.dumps() 这个函数，接受 Python 的基本数据类型，然后将其序列化为 string；</li>

<li>json.loads() 这个函数，接受一个合法字符串，然后将其反序列化为 Python 的基本数据类型。</li>

</ul>

<h2 id="条件与循环"><a href="#条件与循环" class="headerlink" title="条件与循环"></a>条件与循环</h2><img src="https://raw.githubusercontent.com/fainyang/pictures/master/img/20200923062014.png">

<ul>

<li>在实际写代码时，我们鼓励，除了 boolean 类型的数据，条件判断最好是显性的。比如，在判断一个整型数是否为 0 时，我们最好写出判断的条件：

而不是只写出变量名：

刷题时，反转链表那一题：只写变量名字，判断链表时， call bool() 耗费的时间太多了 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://stackoverflow.com/questions/7816363/if-a-vs-if-a-is-not-none">https://stackoverflow.com/questions/7816363/if-a-vs-if-a-is-not-none</a>

</li>

<li>当我们同时需要索引和元素时，还有一种更简洁的方式，那就是通过 Python 内置的函数 enumerate()。用它来遍历集合，不仅返回每个元素，并且还返回其对应的索引

<li>在循环语句中，我们还常常搭配 continue 和 break 一起使用。所谓 continue，就是让程序跳过当前这层循环，继续执行下面的循环；而 break 则是指完全跳出所在的整个循环体。在循环中适当加入 continue 和 break，往往能使程序更加简洁、易读。

</li>

<li>for 循环和 while 循环可以互相转换。通常来说，如果你只是遍历一个已知的集合，找出满足条件的元素，并进行相应的操作，那么使用 for 循环更加简洁。但如果你需要在满足某个条件前，不停地重复某些操作，并且没有特定的集合需要去遍历，那么一般则会使用 while 循环。

</li>

<li>for 循环和 while 循环的效率问题。比如下面的 while 循环：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 </pre></td><td class="code"><pre>i = 0 while i < 1000000: i += 1 </pre></td></tr></table></figure>

和等价的 for 循环：

<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>for i in range(0, 1000000): pass </pre></td></tr></table></figure>

range() 函数是直接由 C 语言写的，调用它速度非常快。而 while 循环中的“i += 1”这个操作，得通过 Python 的解释器间接调用底层的 C 语言；并且这个简单的操作，又涉及到了对象的创建和删除（因为 i 是整型，是 immutable，i += 1 相当于 i = new int(i + 1)）。所以，显然，for 循环的效率更胜一筹。

</li>

<li>expression1 if condition else expression2 for item in iterable

而如果没有 else 语句，则需要写成：expression for item in iterable if condition

</li>

<li>[(xx, yy) for xx in x for yy in y if xx != yy]

</li>

<li>[dict(zip(attributes, value)) for value in values]

</ul>

<li>程序中的错误至少包括两种，一种是语法错误，另一种则是异常。</li>

<li>很多时候，我们很难保证程序覆盖所有的异常类型，所以，更通常的做法，是在最后一个 except block，声明其处理的异常类型是 Exception。Exception 是其他所有非系统异常的基类，能够匹配任意非系统异常。<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 </pre></td><td class="code"><pre>try: s = input('please enter two numbers separated by comma: ') num1 = int(s.split(',')[0].strip()) num2 = int(s.split(',')[1].strip()) ... except ValueError as err: print('Value Error: {}'.format(err)) except IndexError as err: print('Index Error: {}'.format(err)) except Exception as err: print('Other error: {}'.format(err)) print('continue') </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>当程序中存在多个 except block 时，最多只有一个 except block 会被执行。换句话说，如果多个 except 声明的异常类型都与实际相匹配，那么只有最前面的 except block 会被执行，其他则被忽略。</li>

<li>异常处理中，还有一个很常见的用法是 finally，经常和 try、except 放在一起来用。无论发生什么情况，finally block 中的语句都会被执行，哪怕前面的 try 和 excep block 中使用了 return 语句。</li>

<li>用户自定义异常</li>

<li>When an exception has been assigned using as target, it is cleared at the end of the except clause. 这句话意思是，如果你在异常处理的 except block 中，把异常赋予了一个变量，那么这个变量会在 except block 执行结束时被删除</li>

</ul>

<h2 id="自定义函数"><a href="#自定义函数" class="headerlink" title="自定义函数"></a>自定义函数</h2><ul>

<li>和其他需要编译的语言（比如 C 语言）不一样的是，def 是可执行语句，这意味着函数直到被调用前，都是不存在的。当程序调用函数时，def 语句才会创建一个新的函数对象，并赋予其名字。

</li>

<li>主程序调用函数时，必须保证这个函数此前已经定义过，不然就会报错

</li>

<li>如果我们在函数内部调用其他函数，函数间哪个声明在前、哪个在后就无所谓，因为 def 是可执行语句，函数在调用之前都不存在，我们只需保证调用时，所需的函数都已经声明定义

</li>

<li>Python 不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数（比如这边的相加函数 my_sum()），可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中。在编程语言中，我们把这种行为称为多态。

</li>

<li>所谓的函数嵌套，就是指函数里面又有函数。第一，函数的嵌套能够保证内部函数的隐私。第二，合理的使用函数嵌套，能够提高程序的运行效率。

</li>

<li>如果变量是在函数内部定义的，就称为局部变量，只在函数内部有效。一旦函数执行完毕，局部变量就会被回收，无法访问

</li>

<li>不能在函数内部随意改变全局变量的值

如果我们一定要在函数内部改变全局变量的值，就必须加上 global 这个声明。这里的 global 关键字，并不表示重新创建了一个全局变量 MIN_VALUE，而是告诉 Python 解释器，函数内部的变量 MIN_VALUE，就是之前定义的全局变量，并不是新的全局变量，也不是局部变量。这样，程序就可以在函数内部访问全局变量，并修改它的值了。另外，如果遇到函数内部局部变量和全局变量同名的情况，那么在函数内部，局部变量会覆盖全局变量

</li>

<li>对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上 nonlocal 这个关键字：

如果不加上 nonlocal 这个关键字，而内部函数的变量又和外部函数变量同名，那么同样的，内部函数变量会覆盖外部函数的变量。

<li>闭包（closure)返回的是一个函数

</li>

</ul>

<li>lambda argument1, argument2,… argumentN : expression

</li>

<li>匿名函数 lambda 和常规函数一样，返回的都是一个函数对象（function object）

</li>

<li>lambda 是一个表达式（expression），并不是一个语句（statement）。

</li>

<li>所谓的表达式，就是用一系列“公式”去表达一个东西，比如x + 2、 x**2等等；

</li>

<li>所谓的语句，则一定是完成了某些功能，比如赋值语句x = 1完成了赋值，print 语句print(x)完成了打印，条件语句 if x < 0:完成了选择功能等等。

</li>

<li>所谓函数式编程，是指代码中每一块都是不可变的（immutable），都由纯函数（pure function）的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。

这段代码就不是一个纯函数的形式，因为列表中元素的值被改变了，如果我多次调用 multiply_2() 这个函数，那么每次得到的结果都不一样。要想让它成为一个纯函数的形式，就得写成下面这种形式，重新创建一个新的列表并返回。

<li>函数式编程的优点，主要在于其纯函数和不可变的特性使程序更加健壮，易于调试（debug）和测试；缺点主要在于限制多，难写。

</li>

<li>map(function, iterable)

map() 是最快的。因为 map() 函数直接由 C 语言写的，运行时不需要通过 Python 解释器间接调用，并且内部做了诸多优化，所以运行速度最快。

</li>

<li>对一个字典，根据值进行由高到底的排序

</ul>

<li>面向对象编程四要素是：类，属性，函数，对象，</li>

<li>OOP (object oriented programming) </li>

<li>如果一个属性以 __ （注意，此处有两个 _）开头，我们就默认这个属性是私有属性。私有属性，是指不希望在类的函数之外的地方被访问和修改的属性</li>

<li>类函数、成员函数和静态函数三个概念。它们其实很好理解，前两者产生的影响是动态的，能够访问或者修改对象的属性；而静态函数则与类没有什么关联，最明显的特征便是，静态函数的第一个参数没有任何特殊性。</li>

<li>首先需要注意的是构造函数。每个类都有构造函数，继承类在生成对象的时候，是不会自动调用父类的构造函数的，因此你必须在 init() 函数中显式调用父类的构造函数。它们的执行顺序是子类的构造函数 -> 父类的构造函数。</li>

<li>抽象类是一种特殊的类，它生下来就是作为父类存在的，一旦对象化就会报错。同样，抽象函数定义在抽象类之中，子类必须重写该函数才能使用。相应的抽象函数，则是使用装饰器 @abstractmethod 来表示。</li>

<li>super(Parents_Name, self).init()直接初始化该类的第一个父类，不过使用这种方法时，要求继承链的最顶层父类必须要继承 object；</li>

<li>对于多重继承，如果有多个构造函数需要调用，我们就必须用传统的方法 LRUCache.init(self) 。</li>

</ul>

<h2 id="Python-模块化"><a href="#Python-模块化" class="headerlink" title="Python 模块化"></a>Python 模块化</h2><ul>

<li>import 同一个模块只会被执行一次，这样就可以防止重复导入模块出现问题。当然，良好的编程习惯应该杜绝代码多次导入的情况。在 Facebook 的编程规范中，除了一些极其特殊的情况，import 必须位于程序的最前端。</li>

<li>你可能在许多教程中看到过这样的要求：我们还需要在模块所在的文件夹新建一个 init.py，内容可以为空，也可以用来表述包对外暴露的模块接口。不过，事实上，这是 Python 2 的规范。在 Python 3 规范中，init.py 并不是必须的，很多教程里没提过这一点，或者没讲明白，我希望你还是能注意到这个地方。</li>

<li>一个 Python 文件在运行的时候，都会有一个运行时位置，最开始时即为这个文件所在的文件夹。</li>

<li>以项目的根目录作为最基本的目录，所有的模块调用，都要通过根目录一层层向下索引的方式来 import。</li>

<li>Python 解释器在遇到 import 的时候，它会在一个特定的列表中寻找模块。这个特定的列表，可以用下面的方式拿到：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 </pre></td><td class="code"><pre>import sys print(sys.path) ########## 输出 ########## ['', '/usr/lib/python36.zip', '/usr/lib/python3.6', '/usr/lib/python3.6/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] </pre></td></tr></table></figure>

修改 PYTHONHOME。Python 的 Virtual Environment（虚拟运行环境）。Python 可以通过 Virtualenv 工具，非常方便地创建一个全新的 Python 运行环境。</li>

<li>神奇的 if name == ‘main‘ Python 是脚本语言，和 C++、Java 最大的不同在于，不需要显式提供 main() 函数入口。既然 Python 可以直接写代码，if name == ‘main‘ 这样的写法，除了能让 Python 代码更好看（更像 C++ ）外，还有什么好处吗？import 在导入文件的时候，会自动把所有暴露在外面的代码全都执行一遍。因此，如果你要把一个东西封装成模块，又想让它可以执行的话，你必须将要执行的代码放在 if name == ‘main‘下面。</li>

</ul>

<h2 id="列表和元组的内部实现"><a href="#列表和元组的内部实现" class="headerlink" title="列表和元组的内部实现"></a>列表和元组的内部实现</h2><ul>

<li>Python 3.7 的 list 源码。 listobject.h：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/python/cpython/blob/949fe976d5c62ae63ed505ecf729f815d0baccfc/Include/listobject.h#L23">https://github.com/python/cpython/blob/949fe976d5c62ae63ed505ecf729f815d0baccfc/Include/listobject.h#L23</a> listobject.c: <a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/listobject.c#L33">https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/listobject.c#L33</a> list 本质上是一个 over-allocate 的 array。allocated >= len(list) = ob_size。</li>

<li>我们再来分析元组。下面是 Python 3.7 的 tuple 源码 tupleobject.h： <a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Include/tupleobject.h#L25">https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Include/tupleobject.h#L25</a> tupleobject.c：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/tupleobject.c#L16">https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/tupleobject.c#L16</a> tuple本质也是一个 array，但是空间大小固定。不同于一般 array，Python 的 tuple 做了许多优化，来提升在程序中的效率。当 tuple 的大小不超过 20 时，Python 就会把它缓存在内部的一个 free list 中。这样，如果你以后需要再去创建同样的 tuple，Python 就可以直接从缓存中载入，提高了程序运行效率。</li>

</ul>

<h2 id="全局变量的修改"><a href="#全局变量的修改" class="headerlink" title="全局变量的修改"></a>全局变量的修改</h2><ul>

<li>当全局变量指向的对象不可变时，比如是整型、字符串等等，如果你尝试在函数内部改变它的值，却不加关键字 global，就会抛出异常：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 </pre></td><td class="code"><pre>x = 1 def func(): x += 1 func() x ## 输出 UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>如果全局变量指向的对象是可变的，比如是列表、字典等等，你就可以在函数内部修改它了：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 </pre></td><td class="code"><pre>x = [1] def func(): x.append(2) func() x ## 输出 [1, 2] </pre></td></tr></table></figure>

当然，需要注意的是，这里的x.append(2)，并没有改变变量 x，x 依然指向原来的列表。事实上，这句话的意思是，访问 x 指向的列表，并在这个列表的末尾增加 2。</li>

</ul>

<h1 id="进阶篇"><a href="#进阶篇" class="headerlink" title="进阶篇"></a>进阶篇</h1><h2 id="Python对象的比较、拷贝"><a href="#Python对象的比较、拷贝" class="headerlink" title="Python对象的比较、拷贝"></a>Python对象的比较、拷贝</h2><ul>

<li>‘==’ VS ‘is’ 等于（==）和 is 是 Python 中对象比较常用的两种方式。简单来说，’==’操作符比较对象之间的值是否相等；而’is’操作符比较的是对象的身份标识是否相等，即它们是否是同一个对象，是否指向同一个内存地址。

首先 Python 会为 10 这个值开辟一块内存，然后变量 a 和 b 同时指向这块内存区域，即 a 和 b 都是指向 10 这个变量，因此 a 和 b 的值相等，id 也相等，a == b和a is b都返回 True。不过，需要注意，对于整型数字来说，以上a is b为 True 的结论，只适用于 -5 到 256 范围内的数字 事实上，出于对性能优化的考虑，Python 内部会对 -5 到 256 的整型维持一个数组，起到一个缓存的作用。这样，每次你试图创建一个 -5 到 256 范围内的整型数字时，Python 都会从这个数组中返回相对应的引用，而不是重新开辟一块新的内存空间。

</li>

<li>比较操作符’is’的速度效率，通常要优于’==’ 因为’is’操作符不能被重载，这样，Python 就不需要去寻找，程序中是否有其他地方重载了比较操作符，并去调用。执行比较操作符’is’，就仅仅是比较两个变量的 ID 而已。但是’==’操作符却不同，执行a == b相当于是去执行a.eq(b)，而 Python 大部分的数据类型都会去重载__eq__这个函数，其内部的处理通常会复杂一些。比如，对于列表，__eq__函数会去遍历列表中的元素，比较它们的顺序和值是否相等。

</li>

<li>浅拷贝（shallow copy）常见的浅拷贝的方法，是使用数据类型本身的构造器

l2 就是 l1 的浅拷贝，s2 是 s1 的浅拷贝。当然，对于可变的序列，我们还可以通过切片操作符’:’完成浅拷贝

当然，Python 中也提供了相对应的函数 copy.copy()，适用于任何数据类型：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 </pre></td><td class="code"><pre>import copy l1 = [1, 2, 3] l2 = copy.copy(l1) </pre></td></tr></table></figure>

不过，需要注意的是，对于元组，使用 tuple() 或者切片操作符’:’不会创建一份浅拷贝，相反，它会返回一个指向相同元组的引用：

<li>浅拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，里面的元素是原对象中子对象的引用。因此，如果原对象中的元素不可变，那倒无所谓；但如果元素可变，浅拷贝通常会带来一些副作用，尤其需要注意

<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 </pre></td><td class="code"><pre>l1 = [[1, 2], (30, 40)] l2 = list(l1) l1.append(100) l1[0].append(3) l1 [[1, 2, 3], (30, 40), 100] l2 [[1, 2, 3], (30, 40)] l1[1] += (50, 60) l1 [[1, 2, 3], (30, 40, 50, 60), 100] l2 [[1, 2, 3], (30, 40)] </pre></td></tr></table></figure>

l1.append(100)，表示对 l1 的列表新增元素 100。这个操作不会对 l2 产生任何影响，因为 l2 和 l1 作为整体是两个不同的对象，并不共享内存地址。再来看，l1[0].append(3)，这里表示对 l1 中的第一个列表新增元素 3。因为 l2 是 l1 的浅拷贝，l2 中的第一个元素和 l1 中的第一个元素，共同指向同一个列表，因此 l2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3。操作后 l1 和 l2 都会改变。最后是l1[1] += (50, 60)，因为元组是不可变的，这里表示对 l1 中的第二个元组拼接，然后重新创建了一个新元组作为 l1 中的第二个元素，而 l2 中没有引用新元组，因此 l2 并不受影响。操作后 l2 不变，l1 发生改变

</li>

<li>深度拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没有任何关联。深度拷贝也不是完美的，往往也会带来一系列问题。如果被拷贝对象中存在指向自身的引用，那么程序很容易陷入无限循环

</li>

<li>RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

<li>列表 self append 无限嵌套的原理

</li>

</ul>

<ol>

<li>x 指向一个列表，列表的第一个元素为 1；执行了 append 操作后，第二个元素又反过来指向 x，即指向了 x 所指向的列表，因此形成了一个无限嵌套的循环：[1, [1, [1, [1, …]]]]。</li>

<li>虽然 x 是无限嵌套的列表，但 x.append(x) 的操作，并不会递归遍历其中的每一个元素。它只是扩充了原列表的第二个元素，并将其指向 x，因此不会出现 stack overflow 的问题，自然不会报错。</li>

<li>为什么 len(x) 返回的是 2？我们还是来看 x，虽然它是无限嵌套的列表，但 x 的 top level 只有 2 个元素组成，第一个元素为 1，第二个元素为指向自身的列表，因此 len(x) 返回 2。</li>

</ol>

<li>所谓值传递，通常就是拷贝参数的值，然后传递给函数里的新变量。

</li>

<li>所谓引用传递，通常是指把参数的引用传给新的变量，这样，原变量和新变量就会指向同一块内存地址。如果改变了其中任何一个变量的值，那么另外一个变量也会相应地随之改变。

</li>

<li>Python 的数据类型，例如整型（int）、字符串（string）等等，是不可变的。所以，a = a + 1，并不是让 a 的值增加 1，而是表示重新创建了一个新的值为 2 的对象，并让 a 指向它。但是 b 仍然不变，仍然指向 1 这个对象。

</li>

<li>由于列表是可变的，所以 l1.append(4) 不会创建新的列表，只是在原列表的末尾插入了元素 4，变成 [1, 2, 3, 4]。由于 l1 和 l2 同时指向这个列表，所以列表的变化会同时反映在 l1 和 l2 这两个变量上，那么，l1 和 l2 的值就同时变为了 [1, 2, 3, 4]。

</li>

<li>需要注意的是，Python 里的变量可以被删除，但是对象无法被删除。比如下面的代码：

del l 删除了 l 这个变量，从此以后你无法访问 l，但是对象 [1, 2, 3] 仍然存在。Python 程序运行时，其自带的垃圾回收系统会跟踪每个对象的引用。如果 [1, 2, 3] 除了 l 外，还在其他地方被引用，那就不会被回收，反之则会被回收。

</li>

<li>变量的赋值，只是表示让变量指向了某个对象，并不表示拷贝对象给变量；而一个对象，可以被多个变量所指向。

</li>

<li>可变对象（列表，字典，集合等等）的改变，会影响所有指向该对象的变量。

</li>

<li>对于不可变对象（字符串，整型，元祖等等），所有指向该对象的变量的值总是一样的，也不会改变。但是通过某些操作（+= 等等）更新不可变对象的值时，会返回一个新的对象。

</li>

<li>变量可以被删除，但是对象无法被删除。

</li>

<li>Python 的参数传递是赋值传递（pass by assignment），或者叫作对象的引用传递（pass by object reference）。Python 里所有的数据类型都是对象，所以参数传递时，只是让新变量与原变量指向相同的对象而已，并不存在值传递或是引用传递一说。

</li>

<li>当可变对象当作参数传入函数里的时候，改变可变对象的值，就会影响所有指向它的变量。比如下面的例子：

这里 l1 和 l2 先是同时指向值为 [1, 2, 3] 的列表。不过，由于列表可变，执行 append() 函数，对其末尾加入新元素 4 时，变量 l1 和 l2 的值也都随之改变了。

</li>

<li>但是，下面这个例子，看似都是给列表增加了一个新元素，却得到了明显不同的结果。

要注意，这里 l2 = l2 + [4]，表示拼接两个 List，返回一个新的 List。这个过程与 l1 无关，l1还是引用的原值。

</li>

<li>Python 中参数的传递既不是值传递，也不是引用传递，而是赋值传递，或者是叫对象的引用传递。需要注意的是，这里的赋值或对象的引用传递，不是指向一个具体的内存地址，而是指向一个具体的对象。

</li>

<li>如果对象是可变的，当其改变时，所有指向这个对象的变量都会改变。

</li>

<li>如果对象不可变，简单的赋值只能改变其中一个变量的值，其余变量则不受影响。

</li>

<li>如果你想通过一个函数来改变某个变量的值，通常有两种方法。一种是直接将可变数据类型（比如列表，字典，集合）当作参数传入，直接在其上修改；第二种则是创建一个新变量，来保存修改后的值，然后将其返回给原变量。在实际工作中，我们更倾向于使用后者，因为其表达清晰明了，不易出错。

</li>

</ul>

<h2 id="装饰器-decorator"><a href="#装饰器-decorator" class="headerlink" title="装饰器 decorator"></a>装饰器 decorator</h2>所谓的装饰器，其实就是通过装饰器函数，来修改原函数的一些功能，使得原函数不需要修改。 Decorators is to modify the behavior of the function through a wrapper so we don’t have to actually modify the function.

<ul>

<li>函数的返回值也可以是函数对象（闭包）<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 </pre></td><td class="code"><pre>def func_closure(): def get_message(message): print('Got a message: {}'.format(message)) return get_message send_message = func_closure() send_message('hello world') # 输出 Got a message: hello world </pre></td></tr></table></figure>

这里函数 func_closure() 的返回值是函数对象 get_message() 本身</li>

<li>我们通常使用内置的装饰器@functools.wrap，它会帮助保留原函数的元信息（也就是将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 </pre></td><td class="code"><pre>import functools def my_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator def greet(message): print(message) greet.__name__ # 输出 'greet' </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>类也可以作为装饰器。类装饰器主要依赖于函数__call_()，每当你调用一个类的示例时，函数__call__()就会被执行一次。</li>

<li>装饰器的嵌套<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 </pre></td><td class="code"><pre>@decorator1 @decorator2 @decorator3 def func(): ... # 它的执行顺序从里到外，所以上面的语句也等效于下面这行代码： decorator1(decorator2(decorator3(func))) # 'hello world'这个例子，就可以改写成下面这样： import functools def my_decorator1(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator1') func(*args, **kwargs) return wrapper def my_decorator2(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('execute decorator2') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator1 @my_decorator2 def greet(message): print(message) greet('hello world') # 输出 execute decorator1 execute decorator2 hello world </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>装饰器用法实例<ul>

<li>身份认证

<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 </pre></td><td class="code"><pre>import functools def authenticate(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): request = args[0] if check_user_logged_in(request): # 如果用户处于登录状态 return func(*args, **kwargs) # 执行函数 post_comment() else: raise Exception('Authentication failed') return wrapper @authenticate def post_comment(request, ...) ... </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>日志记录

<li>输入合理性检查

</li>

<li>缓存 LRU cache，在 Python 中的表示形式是@lru_cache。@lru_cache会缓存进程中的函数参数和结果，当缓存满了以后，会删除 least recenly used 的数据。

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 </pre></td><td class="code"><pre>@lru_cache def check(param1, param2, ...) # 检查用户设备类型，版本号等等 ... </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

</li>

</ul>

<h2 id="metaclass"><a href="#metaclass" class="headerlink" title="metaclass"></a>metaclass</h2>事实上，meta-class 的 meta 这个词根，起源于希腊语词汇 meta，包含下面两种意思：

<ul>

<li>“Beyond”，例如技术词汇 metadata，意思是描述数据的超越数据；

</li>

<li>“Change”，例如技术词汇 metamorphosis，意思是改变的形态。 metaclass，一如其名，实际上同时包含了“超越类”和“变形类”的含义，完全不是“基本类”的意思。所以，要深入理解 metaclass，我们就要围绕它的超越变形特性。

</li>

<li>所有的 Python 的用户定义类，都是 type 这个类的实例。

</li>

<li>用户自定义类，只不过是 type 类的__call__运算符重载。

</li>

<li>metaclass 是 type 的子类，通过替换 type 的__call__运算符重载机制，“超越变形”正常的类。

</li>

</ul>

<h2 id="迭代器和生成器"><a href="#迭代器和生成器" class="headerlink" title="迭代器和生成器"></a>迭代器和生成器</h2>在 Python 中一切皆对象，对象的抽象就是类，而对象的集合就是容器。列表（list: [0, 1, 2]），元组（tuple: (0, 1, 2)），字典（dict: {0:0, 1:1, 2:2}），集合（set: set([0, 1, 2])）都是容器。

<ul>

<li>严谨地说，迭代器（iterator）提供了一个 next 的方法。调用这个方法后，你要么得到这个容器的下一个对象，要么得到一个 StopIteration 的错误。你不需要像列表一样指定元素的索引，因为字典和集合这样的容器并没有索引一说。比如，字典采用哈希表实现，那么你就只需要知道，next 函数可以不重复不遗漏地一个一个拿到所有元素即可。

</li>

<li>生成器是懒人版本的迭代器。

在你调用 next() 函数的时候，才会生成下一个变量。生成器在 Python 的写法是用小括号括起来，(i for i in range(100000000))，即初始化了一个生成器。生成器并不会像迭代器一样占用大量内存，只有在被使用的时候才会调用。而且生成器在初始化的时候，并不需要运行一次生成操作，相比于 test_iterator() ，test_generator() 函数节省了一次生成一亿个元素的过程，因此耗时明显比迭代器短。

</li>

<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.programiz.com/python-programming/generator">yield</a> 是魔术的关键。可以理解为，函数运行到这一行的时候，程序会从这里暂停，然后跳出到 next() 函数。那么 yield i ** k 是干什么的呢？它其实成了 next() 函数的返回值。

</li>

<li>迭代器是一个有限集合，生成器则可以成为一个无限集。

</li>

<li>给定一个 list 和一个指定数字，求这个数字在 list 中的位置。

唯一需要强调的是， index_generator 会返回一个 Generator 对象，需要使用 list 转换为列表后，才能用 print 输出。

</li>

<li>给定两个序列，判定第一个是不是第二个的子序列。（LeetCode 链接如下：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://leetcode.com/problems/is-subsequence/">https://leetcode.com/problems/is-subsequence/</a> ）

这里的(i in b)，大致等价于下面这段代码：

这里非常巧妙地利用生成器的特性，next() 函数运行的时候，保存了当前的指针。

</li>

<li>容器是可迭代对象，可迭代对象调用 iter() 函数，可以得到一个迭代器。迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。

</li>

<li>生成器是一种特殊的迭代器（注意这个逻辑关系反之不成立）。使用生成器，你可以写出来更加清晰的代码；合理使用生成器，可以降低内存占用、优化程序结构、提高程序速度。

</li>

<li>生成器在 Python 2 的版本上，是协程的一种重要实现方式；而 Python 3.5 引入 async await 语法糖后，生成器实现协程的方式就已经落后了。我们会在下节课，继续深入讲解 Python 协程。

</li>

</ul>

<h2 id="协程-asyncio"><a href="#协程-asyncio" class="headerlink" title="协程 asyncio"></a>协程 asyncio</h2><ul>

<li>协程和多线程的区别，主要在于两点，一是协程为单线程；二是协程由用户决定，在哪些地方交出控制权，切换到下一个任务。</li>

<li>协程的写法更加简洁清晰，把 async / await 语法和 create_task 结合来用，对于中小级别的并发需求已经毫无压力。</li>

<li>写协程程序的时候，你的脑海中要有清晰的事件循环概念，知道程序在什么时候需要暂停、等待 I/O，什么时候需要一并执行到底。</li>

</ul>

async 修饰词声明异步函数，于是，这里的 crawl_page 和 main 都变成了异步函数。而调用异步函数，我们便可得到一个协程对象（coroutine object）。 await 是同步调用，因此， crawl_page(url) 在当前的调用结束之前，是不会触发下一次调用的。于是，这个代码效果就和上面完全一样了，相当于我们用异步接口写了个同步代码。

<ul>

<li>执行协程有三种方法：</li>

</ul>

<ol>

<li>首先，我们可以通过 await 来调用。await 执行的效果，和 Python 正常执行是一样的，也就是说程序会阻塞在这里，进入被调用的协程函数，执行完毕返回后再继续，而这也是 await 的字面意思</li>

<li>其次，我们可以通过 asyncio.create_task() 来创建任务</li>

<li>最后，我们需要 asyncio.run 来触发运行。asyncio.run 这个函数是 Python 3.7 之后才有的特性，可以让 Python 的协程接口变得非常简单，你不用去理会事件循环怎么定义和怎么使用的问题（我们会在下面讲）。一个非常好的编程规范是，asyncio.run(main()) 作为主程序的入口函数，在程序运行周期内，只调用一次 asyncio.run。</li>

</ol>

<ul>

<li>通过 asyncio.create_task 来创建任务。

<li>对于执行 tasks，还有另一种做法：

唯一要注意的是，*tasks 解包列表，将列表变成了函数的参数；与之对应的是， ** dict 将字典变成了函数的参数。 asyncio.create_task，asyncio.run 这些函数都是 Python 3.7 以上的版本才提供的，自然，相比于旧接口它们也更容易理解和阅读。

</li>

<li>解密协程运行时 顺序执行的时候

并发执行的时候

为了更详细了解到协程和线程的具体区别，这里详细地分析了整个过程。步骤有点多，别着急，慢慢来看。

</li>

</ul>

<ol>

<li>asyncio.run(main())，程序进入 main() 函数，事件循环开启；</li>

<li>task1 和 task2 任务被创建，并进入事件循环等待运行；运行到 print，输出 ‘before await’；</li>

<li>await task1 执行，用户选择从当前的主任务中切出，事件调度器开始调度 worker_1；</li>

<li>worker_1 开始运行，运行 print 输出’worker_1 start’，然后运行到 await asyncio.sleep(1)，从当前任务切出，事件调度器开始调度 worker_2；</li>

<li>worker_2 开始运行，运行 print 输出 ‘worker_2 start’，然后运行 await asyncio.sleep(2) 从当前任务切出；</li>

<li>以上所有事件的运行时间，都应该在 1ms 到 10ms 之间，甚至可能更短，事件调度器从这个时候开始暂停调度；</li>

<li>一秒钟后，worker_1 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_1，输出 ‘worker_1 done’，task_1 完成任务，从事件循环中退出；</li>

<li>await task1 完成，事件调度器将控制器传给主任务，输出 ‘awaited worker_1’，·然后在 await task2 处继续等待；</li>

<li>两秒钟后，worker_2 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_2，输出 ‘worker_2 done’，task_2 完成任务，从事件循环中退出；</li>

<li>主任务输出 ‘awaited worker_2’，协程全任务结束，事件循环结束。</li>

</ol>

<ul>

<li>如果我们想给某些协程任务限定运行时间，一旦超时就取消，又该怎么做呢？再进一步，如果某些协程运行时出现错误，又该怎么处理呢？<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 </pre></td><td class="code"><pre>import asyncio from datetime import datetime def print_time(s=""): now = datetime.now() current_time = now.strftime("%H:%M:%S") print("{} Current Time ={}".format(s, current_time)) async def worker_1(): print_time("start work1") await asyncio.sleep(1) print_time("end work1") return 1 async def worker_2(): print_time("start work2") await asyncio.sleep(2) print_time("end work2") return 2 / 0 async def worker_3(): print_time("start work3") await asyncio.sleep(3) print_time("end work3") return 3 async def main(): task_1 = asyncio.create_task(worker_1()) task_2 = asyncio.create_task(worker_2()) task_3 = asyncio.create_task(worker_3()) print_time("start work in main") await asyncio.sleep(2) print_time("end work in main") task_3.cancel() res = await asyncio.gather(task_1, task_2, task_3, return_exceptions=True) print(res) await asyncio.sleep(2) ########## 输出 ########## start work in main Current Time =14:41:05 start work1 Current Time =14:41:05 start work2 Current Time =14:41:05 start work3 Current Time =14:41:05 end work1 Current Time =14:41:06 end work in main Current Time =14:41:07 end work2 Current Time =14:41:07 [1, ZeroDivisionError('division by zero'), CancelledError()] </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<ol>

<li>从 main 函数程序入口开始，创建 3 个 task，进入事件循环等待运行。运行 await asyncio.sleep(2) 从当前主任务切出；</li>

<li>运行 task1, 又是await，切换到 task2，还是 await，切换到 task3，再次 await，切回主任务。</li>

<li>一秒钟后，worker_1 的 sleep 完成，事件调度器将控制权重新传给 task_1， task1 结束。</li>

<li>两秒钟后，主程序的 sleep 完成，取消 task_3.cancel()。</li>

<li>紧接着， task2 sleep 完成, 事件调度器将控制器 task2, task2 完成</li>

<li>task3 因为已经取消了，协程全任务结束，事件循环结束。</li>

<li>最后打印出结果，很稳</li>

</ol>

worker_1 正常运行，worker_2 运行中出现错误，worker_3 执行时间过长被我们 cancel 掉了，这些信息会全部体现在最终的返回结果 res 中。不过要注意return_exceptions=True这行代码。如果不设置这个参数，错误就会完整地 throw 到我们这个执行层，从而需要 try except 来捕捉，这也就意味着其他还没被执行的任务会被全部取消掉。为了避免这个局面，我们将 return_exceptions 设置为 True 即可。

<ul>

<li>用协程来实现一个经典的生产者消费者模型<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 </pre></td><td class="code"><pre>import asyncio async def worker_1(): await asyncio.sleep(1) return 1 async def worker_2(): await asyncio.sleep(2) return 2 / 0 async def worker_3(): await asyncio.sleep(3) return 3 async def main(): task_1 = asyncio.create_task(worker_1()) task_2 = asyncio.create_task(worker_2()) task_3 = asyncio.create_task(worker_3()) await asyncio.sleep(2) task_3.cancel() res = await asyncio.gather(task_1, task_2, task_3, return_exceptions=True) print(res) %time asyncio.run(main()) ########## 输出 ########## [1, ZeroDivisionError('division by zero'), CancelledError()] Wall time: 2 s 你可以看到，worker_1 正常运行，worker_2 运行中出现错误，worker_3 执行时间过长被我们 cancel 掉了，这些信息会全部体现在最终的返回结果 res 中。 不过要注意return_exceptions=True这行代码。如果不设置这个参数，错误就会完整地 throw 到我们这个执行层，从而需要 try except 来捕捉，这也就意味着其他还没被执行的任务会被全部取消掉。为了避免这个局面，我们将 return_exceptions 设置为 True 即可。 到这里，发现了没，线程能实现的，协程都能做到。那就让我们温习一下这些知识点，用协程来实现一个经典的生产者消费者模型吧。 import asyncio import random async def consumer(queue, id): while True: val = await queue.get() print('{} get a val: {}'.format(id, val)) await asyncio.sleep(1) async def producer(queue, id): for i in range(5): val = random.randint(1, 10) await queue.put(val) print('{} put a val: {}'.format(id, val)) await asyncio.sleep(1) async def main(): queue = asyncio.Queue() consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_1')) consumer_2 = asyncio.create_task(consumer(queue, 'consumer_2')) producer_1 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_1')) producer_2 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_2')) await asyncio.sleep(10) consumer_1.cancel() consumer_2.cancel() await asyncio.gather(consumer_1, consumer_2, producer_1, producer_2, return_exceptions=True) %time asyncio.run(main()) ########## 输出 ########## producer_1 put a val: 5 producer_2 put a val: 3 consumer_1 get a val: 5 consumer_2 get a val: 3 producer_1 put a val: 1 producer_2 put a val: 3 consumer_2 get a val: 1 consumer_1 get a val: 3 producer_1 put a val: 6 producer_2 put a val: 10 consumer_1 get a val: 6 consumer_2 get a val: 10 producer_1 put a val: 4 producer_2 put a val: 5 consumer_2 get a val: 4 consumer_1 get a val: 5 producer_1 put a val: 2 producer_2 put a val: 8 consumer_1 get a val: 2 consumer_2 get a val: 8 Wall time: 10 s </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<h2 id="并发编程之Futures"><a href="#并发编程之Futures" class="headerlink" title="并发编程之Futures"></a>并发编程之Futures</h2><ul>

<li>并发，通过线程和任务之间互相切换的方式实现，但同一时刻，只允许有一个线程或任务执行。并发通常应用于 I/O 操作频繁的场景，比如你要从网站上下载多个文件，I/O 操作的时间可能会比 CPU 运行处理的时间长得多。

</li>

<li>而并行，则是指多个进程完全同步同时的执行。并行则更多应用于 CPU heavy 的场景，比如 MapReduce 中的并行计算，为了加快运行速度，一般会用多台机器、多个处理器来完成。

</li>

<li>在 Python 中，并发并不是指同一时刻有多个操作（thread、task）同时进行。相反，某个特定的时刻，它只允许有一个操作发生，只不过线程 / 任务之间会互相切换，直到完成。

</li>

<li>对于 threading，操作系统知道每个线程的所有信息，因此它会做主在适当的时候做线程切换。很显然，这样的好处是代码容易书写，因为程序员不需要做任何切换操作的处理；但是切换线程的操作，也有可能出现在一个语句执行的过程中（比如 x += 1），这样就容易出现 race condition 的情况。

</li>

<li>对于 asyncio，主程序想要切换任务时，必须得到此任务可以被切换的通知，这样一来也就可以避免刚刚提到的 race condition 的情况。

</li>

<li>所谓的并行，指的才是同一时刻、同时发生。Python 中的 multi-processing 便是这个意思，对于 multi-processing，你可以简单地这么理解：比如你的电脑是 6 核处理器，那么在运行程序时，就可以强制 Python 开 6 个进程，同时执行，以加快运行速度

</li>

<li>我们具体来看这段代码，它是多线程版本和单线程版的主要区别所在：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: executor.map(download_one, sites) </pre></td></tr></table></figure>

我们创建了一个线程池，总共有 5 个线程可以分配使用。executer.map() 与前面所讲的 Python 内置的 map() 函数类似，表示对 sites 中的每一个元素，并发地调用函数 download_one()。顺便提一下，在 download_one() 函数中，我们使用的 requests.get() 方法是线程安全的（thread-safe），因此在多线程的环境下，它也可以安全使用，并不会出现 race condition 的情况。

</li>

<li>我们也可以用并行的方式去提高程序运行效率。你只需要在 download_all() 函数中，做出下面的变化即可：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 </pre></td><td class="code"><pre>with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor => with futures.ProcessPoolExecutor() as executor: </pre></td></tr></table></figure>

在需要修改的这部分代码中，函数 ProcessPoolExecutor() 表示创建进程池，使用多个进程并行的执行程序。不过，这里我们通常省略参数 workers，因为系统会自动返回 CPU 的数量作为可以调用的进程数。

</li>

<li>到底什么是 Futures Python 中的 Futures 模块，位于 concurrent.futures 和 asyncio 中，它们都表示带有延迟的操作。Futures 会将处于等待状态的操作包裹起来放到队列中，这些操作的状态随时可以查询，当然，它们的结果或是异常，也能够在操作完成后被获取。Futures 中的 Executor 类，当我们执行 executor.submit(func) 时，它便会安排里面的 func() 函数执行，并返回创建好的 future 实例，以便你之后查询调用。

</li>

<li>Futures 中的方法 done()，表示相对应的操作是否完成——True 表示完成，False 表示没有完成。不过，要注意，done() 是 non-blocking 的，会立即返回结果。相对应的 add_done_callback(fn)，则表示 Futures 完成后，相对应的参数函数 fn，会被通知并执行调用。

</li>

<li>Futures 中还有一个重要的函数 result()，它表示当 future 完成后，返回其对应的结果或异常。而 as_completed(fs)，则是针对给定的 future 迭代器 fs，在其完成后，返回完成后的迭代器。

</li>

</ul>

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 </pre></td><td class="code"><pre>import concurrent.futures import requests import time def download_one(url): resp = requests.get(url) print('Read {} from {}'.format(len(resp.content), url)) def download_all(sites): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: to_do = [] for site in sites: future = executor.submit(download_one, site) to_do.append(future) for future in concurrent.futures.as_completed(to_do): future.result() def main(): sites = [ 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)', 'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js', 'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language', 'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)' ] start_time = time.perf_counter() download_all(sites) end_time = time.perf_counter() print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time)) if __name__ == '__main__': main() # 输出 Read 129886 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts Read 107634 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography Read 224118 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society Read 158984 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics Read 184343 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History Read 157949 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology Read 167923 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography Read 94228 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science Read 391905 from https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language) Read 321352 from https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science Read 180298 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js Read 321417 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language) Read 468421 from https://en.wikipedia.org/wiki/PHP Read 56765 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language Read 324039 from https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language) Download 15 sites in 0.21698231499976828 seconds </pre></td></tr></table></figure>

这里，我们首先调用 executor.submit()，将下载每一个网站的内容都放进 future 队列 to_do，等待执行。然后是 as_completed() 函数，在 future 完成后，便输出结果。

不过，这里要注意，future 列表中每个 future 完成的顺序，和它在列表中的顺序并不一定完全一致。到底哪个先完成、哪个后完成，取决于系统的调度和每个 future 的执行时间。

<ul>

<li>为什么多线程每次只能有一个线程执行？ 同一时刻，Python 主程序只允许有一个线程执行，所以 Python 的并发，是通过多线程的切换完成的。Python 的解释器并不是线程安全的，为了解决由此带来的 race condition 等问题，Python 便引入了全局解释器锁，也就是同一时刻，只允许一个线程执行。当然，在执行 I/O 操作时，如果一个线程被 block 了，全局解释器锁便会被释放，从而让另一个线程能够继续执行。</li>

</ul>

<h2 id="并发编程之Asyncio"><a href="#并发编程之Asyncio" class="headerlink" title="并发编程之Asyncio"></a>并发编程之Asyncio</h2>在处理 I/O 操作时，使用多线程与普通的单线程相比，效率得到了极大的提高。你可能会想，既然这样，为什么还需要 Asyncio？

<ol>

<li>比如，多线程运行过程容易被打断，因此有可能出现 race condition 的情况；</li>

<li>再如，线程切换本身存在一定的损耗，线程数不能无限增加，因此，如果你的 I/O 操作非常 heavy，多线程很有可能满足不了高效率、高质量的需求。</li>

</ol>

Sync VS Async

<ul>

<li>所谓 Sync，是指操作一个接一个地执行，下一个操作必须等上一个操作完成后才能执行。

</li>

<li>而 Async 是指不同操作间可以相互交替执行，如果其中的某个操作被 block 了，程序并不会等待，而是会找出可执行的操作继续执行。

</li>

<li>事实上，Asyncio 和其他 Python 程序一样，是单线程的，它只有一个主线程，但是可以进行多个不同的任务（task），这里的任务，就是特殊的 future 对象。这些不同的任务，被一个叫做 event loop 的对象所控制。你可以把这里的任务，类比成多线程版本里的多个线程。 为了简化讲解这个问题，我们可以假设任务只有两个状态：一是预备状态；二是等待状态。所谓的预备状态，是指任务目前空闲，但随时待命准备运行。而等待状态，是指任务已经运行，但正在等待外部的操作完成，比如 I/O 操作。 在这种情况下，event loop 会维护两个任务列表，分别对应这两种状态；并且选取预备状态的一个任务（具体选取哪个任务，和其等待的时间长短、占用的资源等等相关），使其运行，一直到这个任务把控制权交还给 event loop 为止。 当任务把控制权交还给 event loop 时，event loop 会根据其是否完成，把任务放到预备或等待状态的列表，然后遍历等待状态列表的任务，查看他们是否完成。 如果完成，则将其放到预备状态的列表；如果未完成，则继续放在等待状态的列表。这样，当所有任务被重新放置在合适的列表后，新一轮的循环又开始了：event loop 继续从预备状态的列表中选取一个任务使其执行…如此周而复始，直到所有任务完成。

</li>

<li>值得一提的是，对于 Asyncio 来说，它的任务在运行时不会被外部的一些因素打断，因此 Asyncio 内的操作不会出现 race condition 的情况，这样你就不需要担心线程安全的问题了。

这里的 Async 和 await 关键字是 Asyncio 的最新写法，表示这个语句 / 函数是 non-block 的，正好对应前面所讲的 event loop 的概念。如果任务执行的过程需要等待，则将其放入等待状态的列表中，然后继续执行预备状态列表里的任务。

</li>

<li>主函数里的 asyncio.run(coro) 是 Asyncio 的 root call，表示拿到 event loop，运行输入的 coro，直到它结束，最后关闭这个 event loop。事实上，asyncio.run() 是 Python3.7+ 才引入的

</li>

<li>这里的asyncio.create_task(coro)，表示对输入的协程 coro 创建一个任务，安排它的执行，并返回此任务对象。这个函数也是 Python 3.7+ 新增的，如果是之前的版本，你可以用asyncio.ensure_future(coro)等效替代。可以看到，这里我们对每一个网站的下载，都创建了一个对应的任务。

</li>

<li>asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exception=False)，则表示在 event loop 中运行aws序列的所有任务。当然，除了例子中用到的这几个函数，Asyncio 还提供了很多其他的用法，你可以查看 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.python.org/3/library/asyncio-eventloop.html">相应文档</a> 进行了解。

</li>

<li>Asyncio 有缺陷吗？想用好 Asyncio，特别是发挥其强大的功能，很多情况下必须得有相应的 Python 库支持。

</li>

<li>多线程还是 Asyncio, 总的来说，你可以遵循以下伪代码的规范：

<li>如果是 I/O bound，并且 I/O 操作很慢，需要很多任务 / 线程协同实现，那么使用 Asyncio 更合适。

</li>

<li>如果是 I/O bound，但是 I/O 操作很快，只需要有限数量的任务 / 线程，那么使用多线程就可以了。

</li>

<li>如果是 CPU bound，则需要使用多进程来提高程序运行效率。

</li>

</ul>

<h2 id="Python-GIL（全局解释器锁）"><a href="#Python-GIL（全局解释器锁）" class="headerlink" title="Python GIL（全局解释器锁）"></a>Python GIL（全局解释器锁）</h2><ul>

<li>Python 的线程，的的确确封装了底层的操作系统线程，在 Linux 系统里是 Pthread（全称为 POSIX Thread），而在 Windows 系统里是 Windows Thread。另外，Python 的线程，也完全受操作系统管理，比如协调何时执行、管理内存资源、管理中断等等。所以，虽然 Python 的线程和 C++ 的线程本质上是不同的抽象，但它们的底层并没有什么不同。</li>

<li>GIL，是最流行的 Python 解释器 CPython 中的一个技术术语。它的意思是全局解释器锁，本质上是类似操作系统的 Mutex。每一个 Python 线程，在 CPython 解释器中执行时，都会先锁住自己的线程，阻止别的线程执行。当然，CPython 会做一些小把戏，轮流执行 Python 线程。这样一来，用户看到的就是“伪并行”——Python 线程在交错执行，来模拟真正并行的线程。</li>

<li>CPython 使用引用计数来管理内存，所有 Python 脚本中创建的实例，都会有一个引用计数，来记录有多少个指针指向它。当引用计数只有 0 时，则会自动释放内存。<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 </pre></td><td class="code"><pre>>>> import sys >>> a = [] >>> b = a >>> sys.getrefcount(a) 3 </pre></td></tr></table></figure>

这个例子中，a 的引用计数是 3，因为有 a、b 和作为参数传递的 getrefcount 这三个地方，都引用了一个空列表。</li>

<li>CPython 引进 GIL 其实主要就是这么两个原因：一是设计者为了规避类似于内存管理这样的复杂的竞争风险问题（race condition）；二是因为 CPython 大量使用 C 语言库，但大部分 C 语言库都不是原生线程安全的（线程安全会降低性能和增加复杂度）。</li>

<li>GIL 是如何工作的: 一个 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中，Thread 1、2、3 轮流执行，每一个线程在开始执行时，都会锁住 GIL，以阻止别的线程执行；同样的，每一个线程执行完一段后，会释放 GIL，以允许别的线程开始利用资源。</li>

<li>为什么 Python 线程会去主动释放 GIL 呢？CPython 中还有另一个机制，叫做 check_interval，意思是 CPython 解释器会去轮询检查线程 GIL 的锁住情况。每隔一段时间，Python 解释器就会强制当前线程去释放 GIL，这样别的线程才能有执行的机会。不同版本的 Python 中，check interval 的实现方式并不一样。早期的 Python 是 100 个 ticks，大致对应了 1000 个 bytecodes；而 Python 3 以后，interval 是 15 毫秒。当然，我们不必细究具体多久会强制释放 GIL，这不应该成为我们程序设计的依赖条件，我们只需明白，CPython 解释器会在一个“合理”的时间范围内释放 GIL 就可以了。</li>

<li>GIL 的设计，主要是为了方便 CPython 解释器层面的编写者，而不是 Python 应用层面的程序员。作为 Python 的使用者，我们还是需要 lock 等工具，来确保线程安全。</li>

<li>如何绕过 GIL: 1. 绕过 CPython，使用 JPython（Java 实现的 Python 解释器）等别的实现； 2. 把关键性能代码，放到别的语言（一般是 C++）中实现。</li>

<li>GIL 与多线程的关系: GIL 只支持单线程，而 Python 支持多线程，这两者之间究竟是什么关系呢？</li>

</ul>

<ol>

<li>其实，GIL 的存在与 Python 支持多线程并不矛盾。前面我们讲过，GIL 是指同一时刻，程序只能有一个线程运行；而 Python 中的多线程，是指多个线程交替执行，造成一个“伪并行”的结果，但是具体到某一时刻，仍然只有 1 个线程在运行，并不是真正的多线程并行</li>

<li>举个例子来理解。比如，我用 10 个线程来爬取 50 个网站的内容。线程 1 在爬取第 1 个网站时，被 I/O block 住了，处于等待状态；这时，GIL 就会释放，而线程 2 就会开始执行，去爬取第 2 个网站，依次类推。等到线程 1 的 I/O 操作完成时，主程序便又会切回线程 1，让其完成剩下的操作。这样一来，从用户角度看到的，便是我们所说的多线程。</li>

</ol>

<h2 id="Python-垃圾回收机制"><a href="#Python-垃圾回收机制" class="headerlink" title="Python 垃圾回收机制"></a>Python 垃圾回收机制</h2><ul>

<li>什么是内存泄漏呢？这里的泄漏，并不是说你的内存出现了信息安全问题，被恶意程序利用了，而是指程序本身没有设计好，导致程序未能释放已不再使用的内存。内存泄漏也不是指你的内存在物理上消失了，而是意味着代码在分配了某段内存后，因为设计错误，失去了对这段内存的控制，从而造成了内存的浪费。

</li>

<li>计数引用, Python 中一切皆对象。因此，你所看到的一切变量，本质上都是对象的一个指针。当这个对象的引用计数（指针数）为 0 的时候，说明这个对象永不可达，自然它也就成为了垃圾，需要被回收。

调用函数 func()，在列表 a 被创建之后，内存占用迅速增加到了 433 MB：而在函数调用结束后，内存则返回正常。函数内部声明的列表 a 是局部变量，在函数返回后，局部变量的引用会注销掉；此时，列表 a 所指代对象的引用数为 0，Python 便会执行垃圾回收，因此之前占用的大量内存就又回来了。

</li>

<li>深入看一下 Python 内部的引用计数机制

sys.getrefcount() 这个函数，可以查看一个变量的引用次数。这段代码本身应该很好理解，不过别忘了，getrefcount 本身也会引入一次计数。另一个要注意的是，在函数调用发生的时候，会产生额外的两次引用，一次来自函数栈，另一个是函数参数。函数栈引用这里有点不解？

</li>

<li>另外一个示例

需要你稍微注意一下，a、b、c、d、e、f、g 这些变量全部指代的是同一个对象，而 sys.getrefcount() 函数并不是统计一个指针，而是要统计一个对象被引用的次数，所以最后一共会有八次引用。

</li>

<li>手动释放内存，应该怎么做呢？方法同样很简单。你只需要先调用 del a 来删除一个对象；然后强制调用 gc.collect()，即可手动启动垃圾回收。

</li>

<li>面试官问：引用次数为 0 是垃圾回收启动的充要条件吗？还有没有其他可能性呢？

这里，a 和 b 互相引用，并且，作为局部变量，在函数 func 调用结束后，a 和 b 这两个指针从程序意义上已经不存在了。但是，很明显，依然有内存占用！为什么呢？因为互相引用，导致它们的引用数都不为 0。更隐蔽的情况是出现一个引用环，在工程代码比较复杂的情况下，引用环还真不一定能被轻易发现。

</li>

<li>Python 本身能够处理这种情况，我们刚刚讲过的，可以显式调用 gc.collect() ，来启动垃圾回收。

<li>Python 使用标记清除（mark-sweep）算法和分代收集（generational），来启用针对循环引用的自动垃圾回收。

</li>

<li>先来看标记清除算法。我们先用图论来理解不可达的概念。对于一个有向图，如果从一个节点出发进行遍历，并标记其经过的所有节点；那么，在遍历结束后，所有没有被标记的节点，我们就称之为不可达节点。显而易见，这些节点的存在是没有任何意义的，自然的，我们就需要对它们进行垃圾回收。当然，每次都遍历全图，对于 Python 而言是一种巨大的性能浪费。所以，在 Python 的垃圾回收实现中，mark-sweep 使用双向链表维护了一个数据结构，并且只考虑容器类的对象（只有容器类对象才有可能产生循环引用）。

</li>

<li>分代收集算法，则是另一个优化手段。Python 将所有对象分为三代。刚刚创立的对象是第 0 代；经过一次垃圾回收后，依然存在的对象，便会依次从上一代挪到下一代。而每一代启动自动垃圾回收的阈值，则是可以单独指定的。当垃圾回收器中新增对象减去删除对象达到相应的阈值时，就会对这一代对象启动垃圾回收。分代收集基于的思想是，新生的对象更有可能被垃圾回收，而存活更久的对象也有更高的概率继续存活。因此，通过这种做法，可以节约不少计算量，从而提高 Python 的性能。

</li>

<li>调试内存泄漏: objgraph，一个非常好用的可视化引用关系的包。在这个包中，我主要推荐两个函数，第一个是 show_refs()，它可以生成清晰的引用关系图。另一个非常有用的函数，是 show_backrefs()。

</li>

</ul>

<h2 id="多进程与多线程的应用场景"><a href="#多进程与多线程的应用场景" class="headerlink" title="多进程与多线程的应用场景"></a>多进程与多线程的应用场景</h2><ul>

<li>如果你想对 CPU 密集型任务加速，使用多线程是无效的，请使用多进程。这里所谓的 CPU 密集型任务，是指会消耗大量 CPU 资源的任务，比如求 1 到 100000000 的乘积，或者是把一段很长的文字编码后又解码等等。使用多线程之所以无效，原因正是我们前面刚讲过的，Python 多线程的本质是多个线程互相切换，但同一时刻仍然只允许一个线程运行。因此，你使用多线程，和使用一个主线程，本质上来说并没有什么差别；反而在很多情况下，因为线程切换带来额外损耗，还会降低程序的效率。如果使用多进程，就可以允许多个进程之间 in parallel 地执行任务，所以能够有效提高程序的运行效率。

</li>

<li>至于 I/O 密集型任务，如果想要加速，请优先使用多线程或 Asyncio。当然，使用多进程也可以达到目的，但是完全没有这个必要。因为对 I/O 密集型任务来说，大多数时间都浪费在了 I/O 等待上。因此，在一个线程 / 任务等待 I/O 时，我们只需要切换线程 / 任务去执行其他 I/O 操作就可以了。不过，如果 I/O 操作非常多、非常 heavy，需要建立的连接也比较多时，我们一般会选择 Asyncio。因为 Asyncio 的任务切换更加轻量化，并且它能启动的任务数也远比多线程启动的线程数要多。当然，如果 I/O 的操作不是那么的 heavy，那么使用多线程也就足够了。

</li>

</ul>

<li>《8 号 Python 增强规范》（Python Enhacement Proposal #8），以下简称 PEP8；</li>

<li>《Google Python 风格规范》（Google Python Style Guide），以下简称 Google Style，这是源自 Google 内部的风格规范。公开发布的社区版本，是为了让 Google 旗下所有 Python 开源项目的编程风格统一。（<a target="_blank" rel="noopener" href="http://google.github.io/styleguide/pyguide.html%EF%BC%89">http://google.github.io/styleguide/pyguide.html）</a></li>

<li>统一的编程规范能提高开发效率。而开发效率，关乎三类对象，也就是阅读者、编程者和机器。他们的优先级是阅读者的体验 >> 编程者的体验 >> 机器的体验。</li>

<li>对于命名原则，我想很多人应该都有所理解，PEP8 第 38 条规定命名必须有意义，不能是无意义的单字母。</li>

<li>Google Style 2.2 条规定，Python 代码中的 import 对象，只能是 package 或者 module。</li>

<li>正确的是在代码风格中，当你和 None 比较时候永远使用 is, 不要忘记，Python 中还有隐式布尔转换, 当你明确想要比较对象是否是 None 时，一定要显式地用 is None。</li>

</ul>

<li>PEP 是 Python Enhancement Proposal 的缩写，翻译过来叫“Python 增强规范”。正如我们写文章，会有句式、标点、段落格式、开头缩进等标准的规范一样，Python 书写自然也有一套较为官方的规范。PEP 8 就是这样一种规范，它存在的意义，就是让 Python 更易阅读，换句话，增强代码可读性。</li>

<li>Pycharm 已经内置了 PEP 8 规范检测器，它会自动对编码不规范的地方进行检查，然后指出错误，并推荐修改方式</li>

<li>Python 的缩进其实可以写成很多种，Tab、双空格、四空格、空格和 Tab 混合等。而 PEP 8 规范告诉我们，请选择四个空格的缩进，不要使用 Tab，更不要 Tab 和空格混着用。</li>

<li>每行最大长度请限制在 79 个字符。</li>

<li>空行规范: 全局的类和函数的上方需要空两个空行，而类的函数之间需要空一个空行。函数内部也可以使用空行，和英语的段落一样，用来区分不同意群之间的代码块。但是记住最多空一行，千万不要滥用。</li>

<li>Python 本身允许把多行合并为一行，使用分号隔开，但这是 PEP 8 不推荐的做法。所以，即使是使用控制语句 if / while / for，你的执行语句哪怕只有一行命令，也请另起一行，这样可以更大程度提升阅读效率。</li>

<li>至于代码的尾部，每个代码文件的最后一行为空行，并且只有这一个空行。</li>

<li>空格规范: 函数的参数列表中，调用函数的参数列表中会出现逗号，请注意逗号后要跟一个空格，这是英语的使用习惯，也能让每个参数独立阅读，更清晰。冒号经常被用来初始化字典，冒号后面也要跟一个空格。Python 中我们可以使用#进行单独注释，请记得要在#后、注释前加一个空格。对于操作符，例如+，-，*，/，&，|，=，==，!=，请在两边都保留空格。不过与此对应，括号内的两端并不需要空格。</li>

<li>换行规范: 第一种，通过括号来将过长的运算进行封装，此时虽然跨行，但是仍处于一个逻辑引用之下。第二种，则是通过换行符来实现。</li>

<li>文档规范: 首先，所有 import 尽量放在开头。其次，不要使用 import 一次导入多个模块。虽然我们可以在一行中 import 多个模块，并用逗号分隔，但请不要这么做。import time, os 是 PEP 8 不推荐的做法。如果你采用 from module import func 这样的语句，请确保 func 在本文件中不会出现命名冲突。不过，你其实可以通过 from module import func as new_func 来进行重命名，从而避免冲突。</li>

<li>注释规范: 对于大的逻辑块，我们可以在最开始相同的缩进处以 # 开始写注释。至于行注释，如空格规范中所讲，我们可以在一行后面跟两个空格，然后以 # 开头加入注释。不过，请注意，行注释并不是很推荐的方式。</li>

<li>文档描述: ，类和函数的注释，为的是让读者快速理解这个函数做了什么，它输入的参数和格式，输出的返回值和格式，以及其他需要注意的地方。至于 docstring 的写法，它是用三个双引号开始、三个双引号结尾。我们首先用一句话简单说明这个函数做什么，然后跟一段话来详细解释；再往后是参数列表、参数格式、返回值格式。</li>

<li>命名规范: 变量名请拒绝使用 a b c d 这样毫无意义的单字符，我们应该使用能够代表其意思的变量名,一般来说，变量使用小写，通过下划线串联起来，</li>

</ul>

<ol>

<li>例如：data_format、input_spec、image_data_set。唯一可以使用单字符的地方是迭代，比如 for i in range(n) 这种，为了精简可以使用。如果是类的私有变量，请记得前面增加两个下划线。</li>

<li>对于常量，最好的做法是全部大写，并通过下划线连接，例如：WAIT_TIME、SERVER_ADDRESS、PORT_NUMBER。</li>

<li>对于函数名，同样也请使用小写的方式，通过下划线连接起来，例如：launch_nuclear_missile()、check_input_validation()。</li>

<li>对于类名，则应该首字母大写，然后合并起来，例如：class SpatialDropout2D()、class FeatureSet()。</li>

</ol>

<ul>

<li>代码分解技巧: 编程中一个核心思想是，不写重复代码。重复代码大概率可以通过使用条件、循环、构造函数和类来解决。而另一个核心思想则是，减少迭代层数，尽可能让 Python 代码扁平化，毕竟，人的大脑无法处理过多的栈操作。</li>

<li>一个函数的粒度应该尽可能细，不要让一个函数做太多的事情。所以，对待一个复杂的函数，我们需要尽可能地把它拆分成几个功能简单的函数，然后合并起来。那么，应该如何拆分函数呢？</li>

<li>以一个简单的二分搜索来举例说明。我给定一个非递减整数数组，和一个 target，要求你找到数组中最小的一个数 x，可以满足 x*x > target。一旦不存在，则返回 -1。</li>

</ul>

给出的第一段代码这样的写法，在算法比赛和面试中已经 OK 了。不过，从工程角度来说，我们还能继续优化一下：

第二段代码中，我把不同功能的代码拿了出来。其中，comp() 函数作为核心判断，拿出来后可以让整个程序更清晰；同时，我也把二分搜索的主程序拿了出来，只负责二分搜索；最后的 solve() 函数拿到结果，决定返回不存在，还是返回值。这样一来，每个函数各司其职，阅读性也能得到一定提高。

<ul>

<li>最后，我们再来看一下如何拆分类。老规矩，先看代码：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 </pre></td><td class="code"><pre>class Person: def __init__(self, name, sex, age, job_title, job_description, company_name): self.name = name self.sex = sex self.age = age self.job_title = job_title self.job_description = description self.company_name = company_name </pre></td></tr></table></figure>

job 在其中出现了很多次，而且它们表达的是一个意义实体，这种情况下，我们可以考虑将这部分分解出来，作为单独的类。<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 </pre></td><td class="code"><pre>class Person: def __init__(self, name, sex, age, job_title, job_description, company_name): self.name = name self.sex = sex self.age = age self.job = Job(job_title, job_description, company_name) class Job: def __init__(self, job_title, job_description, company_name): self.job_title = job_title self.job_description = description self.company_name = company_name </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<h2 id="合理利用assert"><a href="#合理利用assert" class="headerlink" title="合理利用assert"></a>合理利用assert</h2><ul>

<li>Python 的 assert 语句，可以说是一个 debug 的好工具，主要用于测试一个条件是否满足。如果测试的条件满足，则什么也不做，相当于执行了 pass 语句；如果测试条件不满足，便会抛出异常 AssertionError，并返回具体的错误信息（optional）。它的具体语法是下面这样的：

</li>

<li>一定记住，不要在使用 assert 时加入括号，比如下面这个例子：

</li>

<li>在实际工作中，assert 还有一些很常见的用法，比如这里函数 func() 里的所有操作，都是基于输入必须是 list 这个前提。

</li>

<li>assert 错误示例

assert 的检查是可以被关闭的，比如在运行 Python 程序时，加入-O这个选项就会让 assert 失效。一旦 assert 的检查被关闭，user_is_admin() 和 course_exist() 这两个函数便不会被执行。任何用户都有权限删除专栏课程；并且，不管这个课程是否存在，他们都可以强行执行删除操作。

</li>

</ul>

正确的做法，是使用条件语句进行相应的检查，并合理抛出异常：

再来看一个例子，如果你想打开一个文件，进行数据读取、处理等一系列操作，那么下面这样的写法，显然也是不正确的：

因为 assert 的使用，表明你强行指定了文件必须存在，但事实上在很多情况下，这个假设并不成立。另外，打开文件操作，也有可能触发其他的异常。所以，正确的做法是进行异常处理，用 try 和 except 来解决：

<ul>

<li>总的来说，assert 并不适用 run-time error 的检查。assert 通常用来对代码进行必要的 self check，表明你很确定这种情况一定发生，或者一定不会发生。需要注意的是，使用 assert 时，一定不要加上括号，否则无论表达式对与错，assert 检查永远不会 fail。另外，程序中的 assert 语句，可以通过-O等选项被全局 disable。</li>

</ul>

<h2 id="上下文管理器"><a href="#上下文管理器" class="headerlink" title="上下文管理器"></a>上下文管理器</h2>在任何一门编程语言中，文件的输入输出、数据库的连接断开等，都是很常见的资源管理操作。但资源都是有限的，在写程序时，我们必须保证这些资源在使用过后得到释放，不然就容易造成资源泄露，轻者使得系统处理缓慢，重则会使系统崩溃。

<ul>

<li>错误示例

这就是一个典型的资源泄露的例子。因为程序中同时打开了太多的文件，占据了太多的资源，造成系统崩溃。 为了解决这个问题，不同的编程语言都引入了不同的机制。而在 Python 中，对应的解决方式便是上下文管理器（context manager）。上下文管理器，能够帮助你自动分配并且释放资源，其中最典型的应用便是 with 语句。所以，上面代码的正确写法应该如下所示：

</li>

<li>另外一个典型的例子，是 Python 中的 threading.lock 类。举个例子，比如我想要获取一个锁，执行相应的操作，完成后再释放，那么代码就可以写成下面这样：

</li>

<li>上下文管理器的实现: 自定义了一个上下文管理类 FileManager，模拟 Python 的打开、关闭文件操作：

<li>当我们用类来创建上下文管理器时，必须保证这个类包括方法”enter()”和方法“exit()”。其中，方法“enter()”返回需要被管理的资源，方法“exit()”里通常会存在一些释放、清理资源的操作，比如这个例子中的关闭文件等等。

</li>

<li>当我们用 with 语句，执行这个上下文管理器时：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>with FileManager('test.txt', 'w') as f: f.write('hello world') </pre></td></tr></table></figure>

下面这四步操作会依次发生：

</li>

</ul>

<ol>

<li>方法“init()”被调用，程序初始化对象 FileManager，使得文件名（name）是”test.txt”，文件模式 (mode) 是’w’；</li>

<li>方法“enter()”被调用，文件“test.txt”以写入的模式被打开，并且返回 FileManager 对象赋予变量 f；</li>

<li>字符串“hello world”被写入文件“test.txt”；</li>

<li>方法“exit()”被调用，负责关闭之前打开的文件流。</li>

</ol>

值得一提的是，方法“exit()”中的参数“exc_type, exc_val, exc_tb”，分别表示 exception_type、exception_value 和 traceback。当我们执行含有上下文管理器的 with 语句时，如果有异常抛出，异常的信息就会包含在这三个变量中，传入方法“exit()”。

<ul>

<li>数据库的连接操作，也常常用上下文管理器来表示<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 </pre></td><td class="code"><pre>class DBConnectionManager: def __init__(self, hostname, port): self.hostname = hostname self.port = port self.connection = None def __enter__(self): self.connection = DBClient(self.hostname, self.port) return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.connection.close() with DBConnectionManager('localhost', '8080') as db_client: </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<ol>

<li>方法“init()”负责对数据库进行初始化，也就是将主机名、接口（这里是 localhost 和 8080）分别赋予变量 hostname 和 port；</li>

<li>方法“enter()”连接数据库，并且返回对象 DBConnectionManager；</li>

<li>方法“exit()”则负责关闭数据库的连接。</li>

</ol>

<ul>

<li>基于生成器的上下文管理器 你可以使用装饰器 contextlib.contextmanager，来定义自己所需的基于生成器的上下文管理器，用以支持 with 语句。还是拿前面的类上下文管理器 FileManager 来说，我们也可以用下面形式来表示：

这段代码中，函数 file_manager() 是一个生成器，当我们执行 with 语句时，便会打开文件，并返回文件对象 f；当 with 语句执行完后，finally block 中的关闭文件操作便会执行。使用基于生成器的上下文管理器时，我们不再用定义“enter()”和“exit()”方法，但请务必加上装饰器 @contextmanager，这一点新手很容易疏忽。

</li>

<li>讲完这两种不同原理的上下文管理器后，还需要强调的是，基于类的上下文管理器和基于生成器的上下文管理器，这两者在功能上是一致的。只不过:

</li>

</ul>

<ol>

<li>于类的上下文管理器更加 flexible，适用于大型的系统开发；</li>

<li>而基于生成器的上下文管理器更加方便、简洁，适用于中小型程序。</li>

<li>无论你使用哪一种，请不用忘记在方法“exit()”或者是 finally block 中释放资源，这一点尤其重要。</li>

</ol>

<h2 id="单元测试"><a href="#单元测试" class="headerlink" title="单元测试"></a>单元测试</h2>说起单元测试，就不得不提 Python <a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.python.org/3/library/unittest.html">unittest</a> 库，它提供了我们需要的大多数工具。我们来看下面这个简单的测试，从代码中了解其使用方法：

首先，我们需要创建一个类TestSort，继承类‘unittest.TestCase’；然后，在这个类中定义相应的测试函数 test_sort()，进行测试。注意，测试函数要以‘test’开头，而测试函数的内部，通常使用 assertEqual()、assertTrue()、assertFalse() 和 assertRaise() 等 assert 语句对结果进行验证。

介绍 Python 单元测试的几个技巧，分别是 mock、side_effect 和 patch。这三者用法不一样，但都是一个核心思想，即用虚假的实现，来替换掉被测试函数的一些依赖项，让我们能把更多的精力放在需要被测试的功能上。

<ol>

<li>mock 是单元测试中最核心重要的一环。mock 的意思，便是通过一个虚假对象，来代替被测试函数或模块需要的对象。举个例子，比如你要测一个后端 API 逻辑的功能性，但一般后端 API 都依赖于数据库、文件系统、网络等。这样，你就需要通过 mock，来创建一些虚假的数据库层、文件系统层、网络层对象，以便可以简单地对核心后端逻辑单元进行测试。Python mock 则主要使用 mock 或者 MagicMock 对象，这里我也举了一个代码示例。这个例子看上去比较简单，但是里面的思想很重要。下面我们一起来看下：

这段代码中，我们定义了一个类的三个方法 m1()、m2()、m3()。我们需要对 m1() 进行单元测试，但是 m1() 取决于 m2() 和 m3()。如果 m2() 和 m3() 的内部比较复杂, 你就不能只是简单地调用 m1() 函数来进行测试，可能需要解决很多依赖项的问题。

</li>

<li>Mock Side Effect: 就是 mock 的函数，属性是可以根据不同的输入，返回不同的数值，而不只是一个 return_value。 比如下面这个示例，例子很简单，测试的是输入参数是否为负数，输入小于 0 则输出为 1 ，否则输出为 2。代码很简短，你一定可以看懂，这便是 Mock Side Effect 的用法。

</li>

<li>至于 patch，给开发者提供了非常便利的函数 mock 方法。它可以应用 Python 的 decoration 模式或是 context manager 概念，快速自然地 mock 所需的函数。它的用法也不难，我们来看代码：

在这个 test 里面，mock_sort 替代 sort 函数本身的存在，所以，我们可以像开始提到的 mock object 一样，设置 return_value 和 side_effect。 另一种 patch 的常见用法，是 mock 类的成员函数，这个技巧我们在工作中也经常会用到，比如说一个类的构造函数非常复杂，而测试其中一个成员函数并不依赖所有初始化的 object。它的用法如下

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>with patch.object(A, '__init__', lambda x: None): … </pre></td></tr></table></figure>

代码应该也比较好懂。在 with 语句里面，我们通过 patch，将 A 类的构造函数 mock 为一个 do nothing 的函数，这样就可以很方便地避免一些复杂的初始化（initialization）。

</li>

</ol>

<ul>

<li>Test Coverage: 衡量代码中语句被 cover 的百分比。 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://coverage.readthedocs.io/en/v4.5.x/">https://coverage.readthedocs.io/en/v4.5.x/</a> 。</li>

<li>模块化: 正确的测试方法，应该是先模块化代码<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 </pre></td><td class="code"><pre>def work(arr): # pre process ... ... # sort l = len(arr) for i in range(0, l): for j in range(i + 1, j): if arr[i] >= arr[j]: tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tmp # post process ... ... Return arr </pre></td></tr></table></figure>

这段代码的大概意思是，先有个预处理，再排序，最后再处理一下然后返回。如果现在要求你，给这个函数写个单元测试，你是不是会一筹莫展呢？这个函数确实有点儿复杂，以至于你都不知道应该是怎样的输入，并要期望怎样的输出。这种代码写单元测试是非常痛苦的，更别谈 cover 每条语句的要求了。所以，正确的测试方法，应该是先模块化代码，写成下面的形式：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 </pre></td><td class="code"><pre>def preprocess(arr): ... ... return arr def sort(arr): ... ... return arr def postprocess(arr): ... return arr def work(self): arr = preprocess(arr) arr = sort(arr) arr = postprocess(arr) return arr </pre></td></tr></table></figure>

接着再进行相应的测试，测试三个子函数的功能正确性；然后通过 mock 子函数，调用 work() 函数，来验证三个子函数被 call 过。<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 </pre></td><td class="code"><pre>from unittest.mock import patch def test_preprocess(self): ... def test_sort(self): ... def test_postprocess(self): ... @patch('%s.preprocess') @patch('%s.sort') @patch('%s.postprocess') def test_work(self,mock_post_process, mock_sort, mock_preprocess): work() self.assertTrue(mock_post_process.called) self.assertTrue(mock_sort.called) self.assertTrue(mock_preprocess.called) </pre></td></tr></table></figure></li>

</ul>

<h2 id="pdb-amp-cProfile"><a href="#pdb-amp-cProfile" class="headerlink" title="pdb & cProfile"></a>pdb & cProfile</h2>在实际生产环境中，对代码进行调试和性能分析，是一个永远都逃不开的话题。调试和性能分析的主要场景，通常有这么三个：

<ol>

<li>一是代码本身有问题，需要我们找到 root cause 并修复；</li>

<li>二是代码效率有问题，比如过度浪费资源，增加 latency，因此需要我们 debug；</li>

<li>三是在开发新的 feature 时，一般都需要测试。</li>

</ol>

<ul>

<li>pdb 的必要性: 在程序中相应的地方打印，的确是调试程序的一个常用手段，但这只适用于小型程序。因为你每次都得重新运行整个程序，或是一个完整的功能模块，才能看到打印出来的变量值。如果程序不大，每次运行都非常快，那么使用 print()，的确是很方便的。

</li>

<li>如何使用 pdb: 要启动 pdb 调试，我们只需要在程序中，加入“import pdb”和“pdb.set_trace()”这两行代码就行了，比如下面这个简单的例子：

当我们运行这个程序时时，它的输出界面是下面这样的，表示程序已经运行到了“pdb.set_trace()”这行，并且暂停了下来，等待用户输入。

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>> /Users/feiyang/test.py(5)<module>() -> c = 3 </pre></td></tr></table></figure>

这时，我们就可以执行，在 IDE 断点调试器中可以执行的一切操作，比如打印，语法是”p <expression>“：

你可以看到，我打印的是 a 和 b 的值，分别为 1 和 2，与预期相符。为什么不打印 c 呢？显然，打印 c 会抛出异常，因为程序目前只运行了前面几行，此时的变量 c 还没有被定义：

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>(pdb) p c *** NameError: name 'c' is not defined </pre></td></tr></table></figure>

除了打印，常见的操作还有“n”，表示继续执行代码到下一行，用法如下

<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 </pre></td><td class="code"><pre>(pdb) n -> print(a + b + c) </pre></td></tr></table></figure>

而命令”l“，则表示列举出当前代码行上下的 11 行源代码，方便开发者熟悉当前断点周围的代码状态：

命令“s“，就是 step into 的意思，即进入相对应的代码内部。这时，命令行中会显示”–Call–“的字样，当你执行完内部的代码块后，命令行中则会出现”–Return–“的字样。我们来看下面这个例子：

这里，我们使用命令”s“进入了函数 func() 的内部，显示”–Call–“；而当我们执行完函数 func() 内部语句并跳出后，显示”–Return–“。

</li>

</ul>

<ol>

<li>与之相对应的命令”r“，表示 step out，即继续执行，直到当前的函数完成返回。</li>

<li>命令”b [ ([filename:]lineno | function) [, condition] ]“可以用来设置断点。比方说，我想要在代码中的第 10 行，再加一个断点，那么在 pdb 模式下输入”b 11“即可。</li>

<li>而”c“则表示一直执行程序，直到遇到下一个断点。</li>

</ol>

<ul>

<li>可以参考对应的官方文档（<a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.python.org/3/library/pdb.html#module-pdb%EF%BC%89%EF%BC%8C%E6%9D%A5%E7%86%9F%E6%82%89%E8%BF%99%E4%BA%9B%E7%94%A8%E6%B3%95%E3%80%82">https://docs.python.org/3/library/pdb.html#module-pdb），来熟悉这些用法。</a>

</li>

<li>用 cProfile 进行性能分析: 这里所谓的 profile，是指对代码的每个部分进行动态的分析，比如准确计算出每个模块消耗的时间等。这样你就可以知道程序的瓶颈所在，从而对其进行修正或优化。 比如我想计算斐波拉契数列，运用递归思想，我们很容易就能写出下面这样的代码：

接下来，我想要测试一下这段代码总的效率以及各个部分的效率。那么，我就只需在开头导入 cProfile 这个模块，并且在最后运行 cProfile.run() 就可以了：

结果如下

</li>

</ul>

<figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 </pre></td><td class="code"><pre>/Users/yang.fei/python/my_test/venv/bin/python /Users/yang.fei/python/my_test/test.py 7049218 function calls (96 primitive calls) in 1.777 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 1.777 1.777 <string>:1(<module>) 31/1 0.000 0.000 1.777 1.777 test.py:12(fib_seq) 7049123/31 1.777 0.000 1.777 0.057 test.py:3(fib) 1 0.000 0.000 1.777 1.777 {built-in method builtins.exec} 31 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'append' of 'list' objects} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 30 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'extend' of 'list' objects} </pre></td></tr></table></figure>

或者更简单一些，直接在运行脚本的命令中，加入选项“-m cProfile”也很方便： python3 -m cProfile xxx.py

<ul>

</ul>

<ol>

<li>ncalls，是指相应代码 / 函数被调用的次数；</li>

<li>tottime，是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间（注意，并不包括它调用的其他代码 / 函数的执行时间）；</li>

<li>tottime percall，就是上述两者相除的结果，也就是tottime / ncalls；</li>

<li>cumtime，则是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间，这里包括了它调用的其他代码 / 函数的执行时间；</li>

<li>cumtime percall，则是 cumtime 和 ncalls 相除的平均结果。</li>

</ol>

了解这些参数后，再来看结果。我们可以清晰地看到，这段程序执行效率的瓶颈，在于第三行的函数 fib()，它被调用了 700 多万次。

<ul>

<li>有没有什么办法可以提高改进呢？答案是肯定的。通过观察，我们发现，程序中有很多对 fib() 的调用，其实是重复的，那我们就可以用字典来保存计算过的结果，防止重复。改进后的代码如下所示：<figure class="highlight python"><table><tr><td class="gutter"><pre>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 </pre></td><td class="code"><pre>def memoize(f): memo = {} def helper(x): if x not in memo: memo[x] = f(x) return memo[x] return helper @memoize def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2) def fib_seq(n): res = [] if n > 0: res.extend(fib_seq(n-1)) res.append(fib(n)) return res fib_seq(30) ########### 这次快多了 ############ /Users/yang.fei/python/my_test/venv/bin/python /Users/yang.fei/python/my_test/test.py 215 function calls (127 primitive calls) in 0.000 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>) 31 0.000 0.000 0.000 0.000 test.py:15(fib) 31/1 0.000 0.000 0.000 0.000 test.py:25(fib_seq) 89/31 0.000 0.000 0.000 0.000 test.py:7(helper) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method builtins.exec} 31 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'append' of 'list' objects} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 30 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'extend' of 'list' objects} </pre></td></tr></table></figure></li>

<li>当然，cProfile 还有很多其他功能，还可以结合 stats 类来使用，你可以阅读相应的 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.python.org/3.7/library/profile.html">官方文档</a> 来了解</li>

</ul>

<h2 id="选择异常处理方式"><a href="#选择异常处理方式" class="headerlink" title="选择异常处理方式"></a>选择异常处理方式</h2><ul>

<li>问题一：应该使用哪种异常处理方式？</li>

</ul>

<ol>

<li>第一种，在代码中对数据进行检测，并直接处理与抛出异常。方法一旦抛出异常，那么程序就会终止；

</li>

<li>第二种，在异常处理代码中进行处理。如果抛出异常，会被程序捕获（catch），程序还会继续运行。

</ol>

<ul>

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