标签目录：Python

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 >
2025
10-23

解释Python中的Help()函数和Dir()函数！

解释Python中的Help()函数和Dir()函数！ 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。 继续阅读 >
2025
10-22

如何在Python中管理内存？

如何在Python中管理内存？ 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。 继续阅读 >
2025
10-21

监控 Python 内存使用情况和代码执行时间！

监控 Python 内存使用情况和代码执行时间！ 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”。 继续阅读 >