2025
10-30
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Python面试题:为什么不建议以下划线作为标识符的开头??
有一次我在咖啡馆碰到一个刚入行的小伙子,他正准备面试 Python 后端开发。他跟我说,简历上写了“熟悉 Python 命名规范”,结果面试官直接抛了个问题:为什么 Python 里不建议用下划线开头作为标识符?他当场就愣住了。其实这个问题看似细节,但背后涉及 Python 的语法规则、社区约定,还有一些隐藏的坑。
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对公司来说,一个深度学习工程师,只会用Python调模型,而不会部署模型,使之成为真正能为客户创造价值的产品,是不合格的。
二分查找几乎是算法面试里的常客。它的本质是“在有序空间里对半缩小不确定区间”,时间复杂度 O(log n)、空间 O(1),实现却常被边界细节绊倒。下面用通俗的方式把二分查找讲清楚:先给出最常用的迭代版本,再补充递归写法与“查左边界/右边界”的实战模板,最后用若干例子收尾。
Python 3.14 自2025年10月7日发布以来,已在技术社区中积累了丰富的实践与评测资料。目前国内的相关文章大多译自国外大神的博客文章,内容都很“高大上”,但在普遍适用性方面尚缺乏贴近实际的基础案例。为此,本文旨在提供一个通用的实践示例,作为后续深入研究和学习的baseline
根据2024年度Python开发者调查数据,Web开发重新兴起,46%的开发者使用Python进行Web开发,这与前三年的下降趋势形成了转折。同时,AI和数据科学领域的快速发展使得Python在这些领域的应用越来越广泛。本文将基于最新的行业数据和技术动态,分析Python在2024-2025年及其后的发展趋势。
在学习 Python 的过程中,「面向对象」绝对是绕不过去的一关。很多人听说它很重要,但一上手就懵圈: 到底什么是封装?继承是干嘛的?多态又是什么意思? 别急~这篇文章带你一次性彻底搞懂!
2025 年 10 月 7 日 ,Python 3.14 正式发布。Python 3.14 更新了自由线程、延迟注解、模板字符串等功能,最大的亮点是支持了去GIL(全局解释器锁 )的多线程模式,这让 Python 能更好地构建CPU多核多线程并行计算任务。
想象一下,你的Python代码能够真正地“一心多用”,同时处理多项任务,而无需忍受繁琐的多进程编程。这一刻,即将随着Python 3.14的“自由线程”特性而到来。
你可能听说了,Python 3.14 发布了。但你可能还没搞清楚:这次更新到底有啥用?是不是值得升级?别急,我用最简单的方式,带你快速了解这次版本的亮点,并配上实战示例,读完你就懂!
我是一个被 Python 折磨多年、又被它治愈无数次的程序员。 这两天翻了翻 Python 3.14 的更新日志,说实话,有点震惊—— 这次是真的狠活满满,底层、语法、性能全线升级。 不是那种“修修补补又一年”,而是能让整个生态“重构未来”的大版本。
这个问题在面试里出现的频率比你想象的要高。很多人平时用字典操作很随意,想删就删,用啥都行,但一到面试官让你解释 del 和 pop 的区别,就开始含糊。其实这俩看起来相似,干的事确实都是“删除”,但语义、行为、返回值、异常处理都不一样。下面我们一步步聊清楚。
那天吃完午饭,我正靠在工位上打着瞌睡,突然我们组的实习生跑过来问我一句:“哥,Python 的 generator 到底是干嘛的?我看文档上写能节省内存,但我一点没体会到啊。”我一听这个问题,瞬间清醒了。因为这事儿我当年也懵过,直到有一次线上日志炸了,才算真理解了生成器的妙处。
有时候下班晚了,我在公司电脑上跑个脚本,跑完就直接关机走人,第二天再打开,发现昨天开的那些 Python 进程已经没了。那问题就来了——Python 程序退出以后,它申请过的内存到底会不会全部释放?要不要担心“内存泄漏”这种事?
前两天晚上我在咖啡店里加班写 Python 脚本,脑袋昏昏沉沉的时候,突然遇到一个很蠢的问题:我忘了某个对象能不能直接调用一个属性,结果写完一跑就报错。那一刻我才想起来——哎呀,其实 Python 里不是有现成的工具帮我查的嘛,就是 help() 和 dir() 这俩函数。很多人可能平时写代码时没太注意用,但说实话,这两个小东西就是你的随身“说明书”和“目录表”,尤其是当你临时抱佛脚、记不清 API 的时候,简直救命。
前几天啊,我在公司写个小脚本,明明逻辑跑得挺快的,结果机器风扇狂转,内存飙到八九个G,我人都傻了…同事走过来一看,笑我说:“你这就是典型的 Python 内存没管好,数据全堆内存里了”。那天我回家路上想了半天,才意识到,很多人写 Python,尤其是数据处理、爬虫、甚至是服务端代码,都容易掉进这个坑。今天我就用聊天的方式,跟你们聊聊 Python 里的内存管理,怎么回事,能怎么优化,避免被系统反杀进程。
在 Python 类里面,有的方法前面加了 @staticmethod,有的加了 @classmethod,这俩装饰器啥意思?区别在哪?到底啥时候用哪个?
在写 Python 项目时,有时候你会发现,程序跑着跑着就开始“吃”内存,或者某个接口响应突然变慢。其实,很多性能问题不是算法复杂,而是你没搞清楚代码到底耗在哪儿。今天这篇文章,我们就聊聊怎么用几行 Python 代码监控内存和执行时间,让你写代码更有“底气”。
你是否有过这样的经历:用列表存储用户信息,想根据用户名查找对应的手机号时,只能逐个遍历,100 条数据就要循环 100 次;整理表格数据时,面对 “姓名 - 成绩 - 排名” 的关联信息,不知道怎么高效存储和提取 —— 其实,Python 字典早就为这些 “键值关联” 场景提供了最优解。
有一次我在咖啡馆碰到一个刚入行的小伙子,他正准备面试 Python 后端开发。他跟我说,简历上写了“熟悉 Python 命名规范”,结果面试官直接抛了个问题:为什么 Python 里不建议用下划线开头作为标识符?他当场就愣住了。其实这个问题看似细节,但背后涉及 Python 的语法规则、社区约定,还有一些隐藏的坑。
前几天晚上加班,楼下便利店买了瓶冰美式,回来路上还在刷手机,一个群友在问:用 Python 匹配 HTML 标签
别慌!Python3.14这次更新特别照顾新手,不仅解决了老版本的“老大难”问题,还加了不少“偷懒神器”。今天用大白话拆解最实用的4个新特性,再告诉你到底要不要升级,新手看完直接能上手~
在 Python 中,序列(Sequence)是一类核心的数据结构,其本质是 “有序、可通过索引访问、可迭代的元素容器”。序列为数据提供了统一的访问和处理方式,是处理批量数据的基础。本文将从序列的核心特性出发,详细讲解 Python 中主要的序列类型、通用操作及应用场景,帮助你全面掌握序列的用法。
Python已成为全球开发者最喜爱的编程语言,其丰富的生态系统使其成为跨领域复杂项目开发语言的理想选择。无论是构建互联网应用程序、处理大数据,还是创建机器学习模型,Python丰富多样的代码库都能简化开发过程、加快项目开发速度。
刚摸鱼看了眼 Python 3.14 的更新日志,看完感觉手里的项目瞬间不香了。