Python

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Python专题之扩展与架构

一个应用程序的可扩展性、并发性和并行性在很大程度上取决于它的初始架构和设计的选择。如你所见,有一些范例(如多线程)在Python中被误用,而其他一些技术(如面向服务架构)可以产生更好的效果。

Python专题之性能与优化

Python慢是大家都知道的,他释放的人的生产力问题。 但是通过正确的使用Python,也是可以提高效率的。

Python抽象语法树

抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)是任何语言源代码的抽象结构的树状表示,包括Python语言。 作为Python自己的抽象语法树,它是基于对Python源文件的解析而构建的。

Python函数式编程

函数式编程具有以下实用的特点。 可形式化证明。 模块化。模块化编码能够在一定程度上强制对问题进行分治解决并简化在其他场景下的重用。 简洁。 函数式编程通常比其他范型更为简洁。 并发。 纯函数式函数是线程安全的并且可以并行运行。 可测性。测试一个函数式程序是非常简单的:所有需要做的仅仅是一组输入和一组期望的输出。而且是幂等的。

Python方法和装饰器

装饰器真的很重要,再怎么强调都不为过。

Python单元测试

因为Python是动态语言。非常动态,不写单元测试真心没法确认自己的代码是正确的。 即使有单元测试,也只证实测试过的代码是可靠的。本文就是来系统介绍下Python中的单元测试。

Python虚拟环境virtualenv

实际工作中会遇到这样的问题。 1是安装了多个python版本。因为在python2.x和python3.x同时存在的时代,有应用只支持到python2.x,有应用用的新的python3.x。这不可避免。针对这个已经有了pyenv做这个事,管理多个python版本。 但同时还有一种情况,同一服务器上多个应用用到了同一个包的多个版本。怎么办呢? 如果都装到系统目录,显然是不可行的。virtualenv就正是处理这个问题的。 他为python提供独立的虚拟环境。

Python标准库abc介绍

很多书都没有提到abc。python本身并没有抽象类,抽象函数。它是能过标准库abc提供的。 以前也热衷于造轮子,现在越来越趋向于去熟悉有哪些轮子,能不造则不造,这样开发起来效率快多了。 用于写代码的时候越少,用于思考的时间就越多。 之前看到的几本书,<python标准库>,<python绝技:运用python成为顶级黑客>,<Head+First+Python(中文版)>,,都没有看到abc库。 直到<python学习手册>里才看到。这本书我也是极力推荐阅读的。 最近看到的<Python高手之路>更是极力推荐abc库,说是大多数人居然不知道abc库的存在,还自己去造轮子。

Python3标准库urllib

做web开发的,和http请求打交道最多了,不得不熟悉的就是urllib。当然爬虫也经常用。并且有好的第三方库requests。 本文就介绍这些东东。

解决pip安装慢

在学习Python的过程中,发现pip安装慢,经常timeout,因为国外镜像太慢了。 网上找了下解决方案。有两个。都是使用国内镜像。