标签目录：Python

2025
11-01

一文掌握Python AOT编译那些事儿，让你的Python代码高速起飞！

一文掌握Python AOT编译那些事儿，让你的Python代码高速起飞！ 听到 AOT（Ahead-of-Time）编译，第一反应可能是“编译就是把代码变成机器码吗？那不都是 JIT（Just-in-Time）在运行时做的吗？”其实，AOT 就是在程序运行之前，把你的源码或中间码直接编译成可执行文件或者本地库。优点显而易见：启动更快、依赖更少、代码更安全一点；缺点是灵活性、兼容性、调试体验可能没那么友好。 继续阅读 >
2025
10-31

简述 Python 垃圾回收机制。

简述 Python 垃圾回收机制。 Python 的垃圾回收机制（Garbage Collection, 简称 GC）是一个很容易在面试中被问到的问题。很多人平时写代码时几乎不需要关心内存释放，但当面试官问起“Python 是怎么自动管理内存的”时，往往就说不太清楚。其实 Python 的 GC 并不神秘，它的核心逻辑很朴素，只要理解“引用计数”加“循环引用检测”这两个机制，就能把问题讲明白。 继续阅读 >
2025
10-29

用 Python 实现一个二分查找的函数。

用 Python 实现一个二分查找的函数。 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。 继续阅读 >
2025
10-29

Python 3.14 无GIL解释器性能测试：释放多核CPU的并行潜力！

Python 3.14 无GIL解释器性能测试：释放多核CPU的并行潜力！ 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 继续阅读 >
2025
10-28

Python 2025-2026年开发趋势预测：Web复兴、AI主导、性能至上！

Python 2025-2026年开发趋势预测：Web复兴、AI主导、性能至上！ 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。 继续阅读 >
2025
10-24

Python字典操作中 del 和 pop 有什么区别？

Python字典操作中 del 和 pop 有什么区别？ 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。 继续阅读 >
2025
10-24

什么是 Python 中的生成器（generator）？你为什么会使用它？

什么是 Python 中的生成器（generator）？你为什么会使用它？ 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。 继续阅读 >