随笔分类 - python
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摘要：Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间来进一步
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摘要：近期为了面试想要了解下python的运行原理方面的东西，奈何关于python没有找到一本类似于深入理解Java虚拟机方面的书籍，找到了一本《python源码剖析》电子书，但是觉得相对来说最近还是不打算用大布头时间研究这本书，只能先找来几篇相关的博客来阅读，记录如下： 一、过程概述 1、python先
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摘要：最近的物联网智能网关(树莓派)项目中遇到这样一个问题：要从多个底层串口读取发来的数据，并且做出相应的处理，对于每个串口的数据的读取我能想到的可以采用两种方式： 一种是采用轮询串口的方式，例如每3s向每个串口的buffer区去取一次数据，但是这样可能会有缓冲区溢出的可能，同时，数据的同步也可能会出现一
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摘要：在之前的树莓派网关项目中遇到了这样一个问题，由于要把网关写的Server持续运行，尤其是要加电自动开启。发现ssh登录开启服务程序之后，当把pty退出时Server端自动断开了，这里想到的APUE中第九章的内容，回顾了下关于会话首进程，进程组，控制终端的概念，所以我们需要把自己写的Server端变为
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摘要：multiprocessing并非是python的一个模块，而是python中多进程管理的一个包，在学习的时候可以与threading这个模块作类比，正如我们在上一篇转载的文章中所提，python的多线程并不能做到真正的并行处理，只能完成相对的并发处理，那么我们需要的就是python的多进程来完成并
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摘要：经常我们会听到老手说：“Python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？ 要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究： 首先强调背景： 1、GIL是什么？GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据
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摘要：模块解读： 浅复制： x = copy.copy(y)深复制： x = copy.deepcopy(y)(注：模块特有的异常，copy.Error) 深copy与浅copy的差别主要体现在当有混合对象时，即在一个对象中包含其他子对象，比如在一个字典中的一个value是一个列表，这时：浅copy，没有
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摘要：最近老板给提出一个需要，项目需求大致如下： 1、用树莓派作为网关，底层接多个ZigBee传感节点，网关把ZigBee传感节点采集到的信息通过串口接收汇总，并且发送给上层的HTTP Server； 2、要有数据的反向控制通道，即网关与Server间要保持长连接，采用websocket实现，以此实现给Z
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摘要：1 class Group(models.Model): 2 3 name = models.CharField(_('name'), max_length=80, unique=True) 4 permissions = models.ManyToManyField( 5 Permission,
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摘要：一、list的基本实现技术 在数据结构中，如果用python实现线性表，无疑要提到list，list是一种元素个数可变的线性表(而tuple是不变的表，不支持改变其内部状态的任何操作，其他与list性质类似)，采用分离式技术实现的动态顺序表，表中元素保存在一块连续存储区内。实现约束有如下两点： 1、
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摘要：Queue模块最常与threading模块一起构成生产-消费者模型，提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列。 该模块源码中包含5个类： 其中，Empty和Full是两个异常类，当队列的Queue.get(block=0)或者调用get_nowait()时，如果队列为空，则抛Empty
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摘要：现在把关于多线程的能想到的需要注意的点记录一下： 关于threading模块： 1、关于 传参问题 如果调用的子线程函数需要传参，要在参数后面加一个“，”否则会抛参数异常的错误。 如下： 2、关于join()阻塞 join()方法一旦被调用，这个线程就会被阻塞住，等其他线程执行完才执行自身。当我们在
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摘要：装饰器实际上就是函数，可以在装饰器中置入通用功能的代码来降低程序的复杂度。 功能： >引入日志 >增加计时逻辑来检测性能 >给函数加入事务的能力 例子1、简单装饰器 例子2、含返回值的装饰器 例子3、复杂装饰器 这里是含参数的装饰器，在装饰器中调用before方法和after方法，完成对List方法
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摘要：题外话 之前在看Unix环境高级编程的时候，看完高级IO那一章，感觉自己萌萌哒，0.0 ，有点囫囵吞枣的感觉，之后翻了几篇博客，从纯系统的角度理解，稍微有了点概念，以这两篇为例，可以以后参考： http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html https://s
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摘要：1、编辑（Editing ) Ctrl + Space 基本的代码完成（类、方法、属性）Ctrl + Alt + Space 快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息（在方法中调用参数）Ctrl + Q 快速查看文档Shift + F1 外部文档Ct
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摘要：五、Mix-In混合类 昨天介绍了BaseServer和BaseRequestHandler两个基类，它们只用与派生，所以贴了它们派生的子类代码。 今天介绍两个混合类，ForkingMix-In 和 ThreadingMix-In，两者分别实现了核心的进程化和线程化的功能，如前面简介中所提，作为混合
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摘要：一、简介（翻译） 通用socket server 类 该模块尽力从各种不同的方面定义server： 对于socket-based servers： -- address family： - AF_INET{,6}: IP socket (default) - AF_UNIX: Unix domain
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摘要：反射的简单含义： 通过方法名得到未知的方法（方法名不确定），实现调用。 即：当我们需要执行对象的某个方法，或是需要对对象的某个字段赋值时，而方法名或是字段名在编码代码时并不能确定，需要通过参数传递字符串的形式输入。下面是一个小例子： 输出结果如下： > test is not exist!!! pl
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摘要：以下是八大排序的python实现，供以后参考，日后扩展 一、插入排序 二、希尔排序 三、冒泡排序 四、直接选择排序 五、快速排序 六、堆排序 七、归并排序 八、基数排序 下面附一下各个排序算法的时间复杂度以及稳定性比较： 排序方法 平均情况 最好情况 最坏情况 辅助空间 稳定性 冒泡排序 O(n^2
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摘要：首先，说明一下多线程的应用场景：当python处理多个任务时，这些任务本质是异步的，需要有多个并发事务，各个事务的运行顺序可以是不确定的、随机的、不可预测的。计算密集型的任务可以顺序执行分隔成的多个子任务，也可以用多线程的方式处理。但I/O密集型的任务就不好以单线程方式处理了，如果不用多线程，只能用
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