能力说明:
了解Python语言的基本特性、编程环境的搭建、语法基础、算法基础等,了解Python的基本数据结构,对Python的网络编程与Web开发技术具备初步的知识,了解常用开发框架的基本特性,以及Python爬虫的基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
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大概两年半前,我萌生了要创作一个新的系列文章的想法,也就是“Python为什么”,试图对 Python 的语法及特性提出“为什么”式的问题,以此加深对它的理解,探寻使用技巧、发展演变、设计哲学等话题。
切片(slice)是 Python 中一种很有特色的特性,在正式开始之前,我们先来复习一下关于切片的知识吧。 切片主要用于序列对象中,按照索引区间截取出一段索引的内容。 切片的书写形式:[i : i+n : m] ;其中,i 是切片的起始索引值,为列表首位时可省略;i+n 是切片的结束位置,为列表末位时可省略;m 可以不提供,默认值是 1,不允许为 0,当 m 为负数时,列表翻转。 切片的基本含义是:从序列的第 i 位索引起,向右取到后 n 位元素为止,按 m 间隔过滤 。
毫无疑问,Python 是一门强类型语言。强类型语言。强类型语言! 这就意味着,不同类型的对象通常需要先做显式地类型转化, 然后才能进行某些操作。
Python 支持 lambda 匿名函数,其扩展的 BNF 表示法是lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression ,也就是 lambda 参数序列:表达式。
以 Python 的几种常见类型为例,我们可以从对比中看出规律:int 是一种表示整数的类型,它有无限个可能的整数值;bool 是一种布尔类型,它有两个可能的值(True 和 False);NoneType 是一种表示 None 的类型,它只有一个值(None)。 至于 void,它是一种更为抽象的特殊类型,但是不包含任何值。
这个问题的关键是要使用在 Python 3.3 中引入的__qualname__ 属性,通过它可以获取上层类的名称。 铺垫了这么多,开始进入本文的正题了:__qualname__ 属性是什么东西?为什么 Python 3 要特别引入它呢?
Python 在涉及真值判断(Truth Value Testing)时,语法很简便。 比如,在判断某个对象是否不为 None 时,或者判断容器对象是否不为空时,并不需要显示地写出判断条件,只需要在 if 或 while 关键字后面直接写上该对象即可。 如果需要作出相反的判断,即“如果为 None 或为空”,只需要写成if not my_list 即可。
... 是 Python 3 中的一个内置常量,它是一个单例对象,虽然是 Python 2 中就有的 Ellipsis 的别称,但它的性质已经跟旧对象分道扬镳 ... 可以替代 pass 语句作为占位符使用,但是它作为一个常量对象,在占位符语义上并不严谨。很多人已经在习惯上接受它了,不妨一用 ... 在 Python 中不少的使用场景,除了占位符用法,还可以支持扩展切片语法、丰富 Type Hint 类型检查,以及表示容器对象的无限循环 ... 对大多数人来说,可能并不多见(有人还可能因为它是一种符号特例而排斥它),但它的存在,有些时候能够带来便利。希望本文能让更多人认识它,那么文章的目的也就
简单而言,pass 是一种空操作(null operation),解释器执行到它的时候,除了检查语法是否合法,什么也不做就直接跳过。 它跟 return、break、continue 和 yield 之类的非空操作相比,最大的区别是它不会改变程序的执行顺序。它就像我们写的注释,除了占用一行代码行,不会对所处的作用域产生任何影响。
Python 能在一条语句中实现多重赋值,这是利用了序列解包的特性 Python 能在一条语句中实现变量交换,不需引入中间变量,在变量数少于 4 个时(3.8 版本起是少于 5 个),CPython 是利用了 ROT_* 指令来交换栈中的元素,当变量数超出时,则是利用了序列解包的特性。 序列解包是 Python 的一大特性,但是在本文的例子中,CPython 解释器在小小的操作中还提供了几个优化的指令,这绝对会超出大多数人的认知
zip() 是 Python 中最好用的内置类型之一,它可以接收多个可迭代对象参数,再返回一个迭代器,可以把不同可迭代对象的元素组合起来。 内容主要分三部分: • 用法部分:介绍它的基础用法、高级用法、骚操作用法 • 进阶部分:介绍它的实现原理,关注几个实现的细节 • 发散部分:聚焦它的不足,以及解决方法
在 C/C++/Java 等等语言中,整型变量的自增或自减操作是标配,它们又可分为前缀操作(++i 和 --i)与后缀操作(i++ 和 i--),彼此存在着一些细微差别,各有不同的用途。
一般而言,编程语言中使用分号“;”来实现两种目的: 1. 作为语句分隔符:使用分号来分隔语句(statement),这样就能在一行代码中书写多条语句(一行多句) 2. 作为语句终止符:使用分号来终止语句,这样就能把多行代码识别为一条语句(一句多行)
众所周知,升级某个库(假设为 xxx),可以用pip install --upgrade xxx 命令,或者简写成pip install -U xxx 。 如果有多个库,可以依次写在 xxx 后面,以空格间隔。那么,如何简单优雅地批量更新系统中全部已安装的库呢?
不使用 if-elif 语句,如何优雅地判断某个数字所属的等级?
在标准库inspect 中,它提供了两个自省的函数,即 ismethod() 和 isfunction(),可以用来判断什么是方法,什么是函数。
Python 当前要求所有装饰器都由 dotted name 组成,可选地带一个调用。本 PEP 提议消除这些限制,并允许任何有效的表达式作为装饰器。 (译注:dotted name,指的是装饰器在“@”符号后是“xxx”或“xxx.yyy”这种格式。没有很好地译法,故未译。)
Numpy 这么做是因为它是做科学计算的,为了提升效率,它把编译好的 C 拓展文件打包,从而不需要依赖环境上的 libxxx-devel 之类的库。如果你编译安装过 Python,应该有印象需要安装 zlib-devel、openssl-devel 和 libffi-devel 之类的系统依赖。但我们前面的问题比较简单,并不是有不同的编译依赖(系统级),而只是三方库依赖不同(项目级)。 另一个主要的原因,Numpy 打包出的不同系统版本,并非简简单单地用 setuptools 之类的 Python 库就能打包,而是要借助标准的镜像进行构建。
简单来说,它是一个用 Python 开发的轻量级的远程系统管理工具,在远程登录服务器、执行 Shell 命令、批量管理服务器、远程部署等场景中,十分好用。 Fabric 2 是其最新的大版本,跟早前的 Fabric 1 有挺大的不同,更加好用了,但是没填上的坑也挺多的……
关于 Python 自动化的话题,在上一篇文章中,我介绍了 Invoke 库,它是 Fabric 的最重要组件之一。Fabric 也是一个被广泛应用的自动化工具库,是不得不提的自动化运维利器,所以,本文将来介绍一下它。 Fabric 主要用在应用部署与系统管理等任务的自动化,简单轻量级,提供有丰富的 SSH 扩展接口。在 Fabric 1.x 版本中,它混杂了本地及远程两类功能;但自 Fabric 2.x 版本起,它分离出了独立的 Invoke 库,来处理本地的自动化任务,而 Fabric 则聚焦于远程与网络层面的任务。
invoke 是从著名的远程部署工具 Fabric 中分离出来的,它与 paramiko 一起是 Fabric 的两大最核心的基础组件。
其核心作用是支持创建隔离的 Python 环境,在里面可以安装不同版本的 Python 解释器与各种依赖库,以此方便开发者做自动化测试、打包、持续集成等事情。 简单来说,tox 是一个管理测试虚拟环境的命令行工具。 它已存在多年且广被开发者们使用,例如,著名的云计算平台 OpenStack 也采用了它,作为最基础的测试工具之一
Python 中装饰器的本质就是移花接木,用一个新的方法来替代被装饰的方法。
参数化测试是一种“数据驱动测试”(Data-Driven Test),在同一个方法上测试不同的参数,以覆盖所有可能的预期分支的结果。它的测试数据可以与测试行为分离,被放入文件、数据库或者外部介质中,再由测试程序读取。
Python 中 -m 的典型用法、原理解析与发展演变
用于项目依赖管理的工具有很多,本文主要围绕与 requirements.txt 文件相关的、比较相似却又各具特色的 4 个三方库
在写 Python 项目的时候,我们可能经常会遇到导入模块失败的错误:ImportError: No module named 'xxx' 或者 ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' 。 导入失败问题,通常分为两种:一种是导入自己写的模块(即以 .py 为后缀的文件),另一种是导入三方库。
若两个元组相等,即 a==b 且 a is b,那么相同索引的元素(如 a[0] 、b[0])是否必然相等呢?
Python 的有趣之处还不止于此,本文要继续分享另一种内存管理机制,在某种程度上,它实现了共享经济与供需平衡的融合,我们从中可揭开 Python 的另一重身份…