202509-08 你的 Python 应用应该托管在哪里? Python 的生态系统广阔且在不断发展,为从简单的脚本到复杂的机器学习(Machine Learning)应用等各种项目提供了强大的支持。无论你是使用 Django、Flask、FastAPI 还是其他框架,当你的应用准备好上线时,你都会面临一个关键问题:我应该把这个应用托管在哪里? 继续阅读 >
202509-08 Python开发者福音!Flet:三行代码搞定多平台美观界面开发! Flet是一个基于Flutter的Python框架,允许开发者使用纯Python构建交互式多用户Web、桌面和移动应用程序,而无需前端开发经验。 继续阅读 >
202509-06 探索NiceGUI:让Python Web界面开发变得优雅简单 在Python图形用户界面(GUI)开发领域,虽然有许多优秀的库可供选择,但大多数都需要开发者深入理解复杂的布局管理和事件处理机制。现在,一个名为NiceGUI的库正在改变这一现状,让开发者能够以更直观、更高效的方式构建精美的Web界面。 继续阅读 >
202509-06 Python如何实现一个自定义的上下文管理器 (context manager)? 要在 Python 里实现一个自定义的上下文管理器,其实没想象的复杂。咱们平时用 with open("a.txt") as f: 这种写法,就是上下文管理器的典型应用。它的作用就是帮你在进入和退出某个代码块的时候,自动做一些事,比如资源申请和释放。如果你自己要写一个,可以通过定义一个类,然后实现 __enter__ 和 __exit__ 这两个方法。 继续阅读 >
202509-05 Python 队列别再自己写了!这才是官方推荐的高效方案 在写 Python 程序的时候,你是不是也干过这样的事:为了实现一个任务调度或者消息传递,顺手写了个“简易队列”,用列表加上 append 和 pop(0) 就搞定。表面上看似轻巧,实际上暗藏陷阱。pop(0) 的复杂度是 O(n),当任务量一大,性能会直线下降。其实,Python 早就为我们准备好了成熟的解决方案。 继续阅读 >
202509-05 Python 3.14原生支持WASM全面升级! Python 3.14 原生支持 WebAssembly(WASM)是一项重要的技术升级。WebAssembly 是一种低级的二进制指令格式,旨在为 Web 提供高性能的执行环境。它允许开发者使用多种编程语言编写代码,并在浏览器中运行,从而实现接近原生的性能。核心问题与价值Python 作为一种高级编程语言,虽然在数据科学、自动化脚本等领域表现出色,但在 Web 环境中运行时性能较低。通过原生支持 WASM,Python 代码可以直接编译为 WASM 格式,从而在浏览器中高效运行。这不仅扩展了 Python 的应用场景,还使得开发者能够在 Web 应用中直接使用 Python 的强大功能。 继续阅读 >
202509-04 Python中list、tuple、set、dict 的底层实现原理? 昨晚我下班在地铁上刷手机的时候,有人群里问我:Python 里 list、tuple、set、dict 这些常用的数据结构,它们底层到底是怎么实现的?我当时正好卡在地铁门口,被一堆人推着走,心想算了回头再仔细聊。现在有空,就用轻松点的口吻给你展开说说。 继续阅读 >
202509-04 Python collections.Counter 的典型应用场景? 说个日常小事儿开个头,昨天晚上点外卖的时候我在想菜单词频统计,突然想起 Python 里那个 collections.Counter,平时看着不起眼,其实用处特别多。很多时候你只要遇到“数一数、排个序、看看谁最多”这种场景,它基本都能顶上。下面我就用比较接地气的例子聊聊它常见的几个应用。 继续阅读 >
202509-03 靠这5个Python库,我把“一团糟”的代码库救回来了! 在Python开发中,不少开发者都遇过烦心事:脚本跑半天没反馈,分不清是正常耗时还是卡壳;想提速却只会复制循环,真正的并行计算因概念复杂不敢碰;跨系统时文件路径总出错,API反复请求耗光额度,配置参数散得找不着北。 继续阅读 >
202509-03 Python并发性能优化:常用并发技术介绍! Python作为一门易学易用的语言,却因全局解释器锁(GIL)的约束而面临并发性能瓶颈。GIL限制了同一进程中多线程的并行执行,导致CPU密集型任务效率低下。然而,Python社区已开发出多种创新方法来绕过这一障碍,显著提升并发能力。本文将从实战角度,深入剖析Python中常用的并发优化技术,包括多线程、多进程、异步编程等核心方案。 继续阅读 >
202509-02 Python图算法优化:defaultdict与dict高效实战指南 在Python中,defaultdict是collections模块提供的一个字典子类,它解决了在使用普通字典(dict)时可能遇到的键不存在的问题。普通字典在访问一个不存在的键时会抛出KeyError异常,而defaultdict则会在键不存在时自动创建一个默认值,从而避免了这个错误。defaultdict的核心原理是它在初始化时接受一个工厂函数(factory function),这个函数用于生成默认值。当访问一个不存在的键时,defaultdict会调用这个工厂函数来生成默认值,并将其插入到字典中。这使得defaultdict在处理图算法、计数器等需要频繁检查键是否存在的场景时,比普通字典更加高效和简洁。 继续阅读 >
202509-02 Python生成器与堆算法实战:海量数据排序与Top K高效处理! 生成器(Generator)是Python中的一种特殊函数,它使用yield关键字来逐个生成值,而不是一次性返回所有结果。这种方式在处理海量数据时非常有用,因为它可以节省内存,避免一次性加载所有数据。 继续阅读 >
202509-01 解释Python的内存管理,内存池(如PyMalloc)的作用是什么? Python 的内存管理这个话题,说实话,很多人平时写代码的时候根本不关心。毕竟写个小脚本,print 打印一堆东西,程序跑完内存自动就释放了,看起来好像一切都挺顺溜。但要是真去面试,面试官要是追问一句“Python 的内存管理机制你了解吗?”你要是只会说“Python 有垃圾回收”,那基本凉凉。今天我就用通俗点的方式,把这个事儿捋一捋,顺带聊聊内存池和 PyMalloc 这玩意儿是干啥的。 继续阅读 >
202509-01 如何在Python中处理百万级数据?(IO优化、并发、分布式) 在面试里要是被问到“Python怎么处理百万级数据?”,我第一反应就是:兄弟,这问题没标准答案,全看你处理的是什么数据、什么场景。但既然是面试题,就得把思路捋清楚,至少让面试官感觉你脑子里有个体系,不是乱蒙的。下面我就按照我平时的实战经验,从IO优化、并发、再到分布式聊聊。 继续阅读 >
202508-30 Python垃圾回收机制(GC)如何工作?引用计数+循环引用问题如何解决? Python的垃圾回收机制这个话题,说白了就是“你写代码造对象,Python替你管内存”。这事儿对大多数人来说挺透明的,不太会刻意去想,但一旦遇到性能瓶颈或者内存泄漏,才会猛然意识到:“哎哟,原来垃圾回收还有这么多门道!”今天我就从一个老程序员的角度,聊聊Python的GC到底是怎么工作的,以及它是怎么解决循环引用这种棘手问题的。 继续阅读 >
202508-30 Python3.10.18:源码拆多态 刚啃完 Python 基础的小白,是不是对 “多态” 既好奇又懵?别慌!今天咱们扒开 Python3.10.18 的源码,用大白话拆解多态机制,看完你准懂! 继续阅读 >
202508-29 Python高效获取数据:五大HTTP库实战指南 在Python中,HTTP库是用于发送HTTP请求和处理HTTP响应的工具。它们帮助我们与Web服务器进行通信,获取或发送数据。随着Web应用的普及,高效地获取和处理数据变得尤为重要。Python提供了多种HTTP库,每种库都有其独特的优势和适用场景。 继续阅读 >
202508-29 探索Hypothesis:让Python测试智能化的革命性库 Hypothesis作为一款基于属性测试的Python库,应运而生。它通过自动生成多种输入数据,全面覆盖潜在的边界和异常情况,帮助开发者更好地发现代码中的潜在问题。 继续阅读 >
202508-28 Python脚本双击闪退?三步解决+原理详解! 在Windows系统中,双击运行Python脚本时,可能会出现闪退的情况。这种现象通常是由于脚本执行完毕后,命令行窗口立即关闭,导致用户无法看到程序的输出或错误信息。这个问题尤其常见于初学者或那些希望通过双击来快速运行脚本的用户。 继续阅读 >
202508-28 为什么 Java、Python 跑不过 C/C++? 在编程领域,“语言速度” 的讨论从未停止。很多开发者疑惑:Java 的跨平台、Python 的便捷性都很亮眼,为何运行速度始终不及 C/C++?我们从代码执行流程和实际代码案例入手,彻底说清这背后的差异。 继续阅读 >
202508-27 Python中的设计模式-让你的代码更优雅! 在软件开发中,设计模式(Design Patterns)是一些被反复使用的、被验证的解决方案,用于解决在软件开发过程中经常遇到的某些问题。它们是前人经验的总结,可以帮助我们写出更高效、可维护、易扩展的代码。 继续阅读 >
202508-27 为什么我不再盲目使用Python类了? 这些年,我一直用基于类的风格写 Python,后来才发现:其实很多时候,用更简单的工具反而更合适。下面我来分享我的转变过程,说不定你也会有同感。曾经有段时间,我几乎把所有代码都用类来写。总觉得这样才显得“专业”。毕竟,面向对象编程(OOP)一直被奉为金标准,对吧?但在实际开发过 API、自动化脚本和数据流水线之后,我逐渐意识到:大多数情况下,我其实并不那么需要类。甚至在很多项目中,类反而让我的开发效率变低了。 继续阅读 >
202508-26 为什么list在末尾append比在头部insert快? 很多同学在面试时都会遇到一个经典问题:为什么 Python 的 list 在末尾 append 要比在头部 insert 快?乍一听好像挺直观的,末尾加个东西不就完了嘛,头部插个东西是不是麻烦点?但要真说清楚这个问题,就得从 list 的底层实现聊起。 继续阅读 >
202508-26 9 个 Python 巧妙设计,只有深入了解才能理解! Python 是一种设计良好且易于使用的编程语言,只要你不问以下问题:为什么必须缩进?为什么末尾不需要分号?为什么是elif而不是else if?奇怪的for-else语法是什么意思?臭名昭著的 GIL 为何存在这么久?为什么所有索引都从 0 开始而不是从 1 开始? 继续阅读 >