Python 知识点总结
什么是 Python 生成器?
generator,有两种产生生成器对象的方式:一种是列表生成式加括号:
g1 = (x for x in range(10))
一种是在函数定义中包含yield
关键字:
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
g2 = fib(8)
对于generator对象g1和g2,可以通过next(g1)
不断获得下一个元素的值,如果没有更多的元素,就会报错StopIteration
也可以通过for循环获得元素的值。
生成器的好处是不用占用很多内存,只需要在用的时候计算元素的值就行了。
什么是 Python 迭代器?
Python中可以用于for循环的,叫做可迭代Iterable
,包括list/set/tuple/str/dict等数据结构以及生成器;可以用以下语句判断一个对象是否是可迭代的:
from collections import Iterable
isinstance(x, Iterable)
迭代器Iterator
,是指可以被next()
函数调用并不断返回下一个值,直到StopIteration
;生成器都是Iterator,而列表等数据结构不是;可以通过以下语句将list变为Iterator:
iter([1,2,3,4,5])
生成器都是Iterator,但迭代器不一定是生成器。
list 和 tuple 有什么区别?
- list 长度可变,tuple不可变;
- list 中元素的值可以改变,tuple 不能改变;
- list 支持
append
;insert
;remove
;pop
等方法,tuple 都不支持
Python 中的 list 和 dict 是怎么实现的?
Python 中使用多线程可以达到多核CPU一起使用吗?
Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行。线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销。
可以通过多进程实现多核任务。
GIL(Global Interpreter Lock)
全局解释器锁
全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制,它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核处理器上,使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程,常见的使用 GIL 的解释器有CPython与Ruby MRI。可以看到GIL并不是Python独有的特性,是解释型语言处理多线程问题的一种机制而非语言特性。
GIL的设计初衷?
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为什么要加在解释器,而不是在其他层?
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GIL的实现是线程不安全?为什么?
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什么是装饰器?
Python 中的垃圾回收机制?
什么是 lambda 表达式?
简单来说,lambda表达式通常是当你需要使用一个函数,但是又不想费脑袋去命名一个函数的时候使用,也就是通常所说的匿名函数。
lambda表达式一般的形式是:关键词lambda后面紧接一个或多个参数,紧接一个冒号“:”,紧接一个表达式
什么是深拷贝和浅拷贝?
赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝 copy.copy:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变)
深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}
双等于和 is 有什么区别?
==
比较的是两个变量的 value,只要值相等就会返回True
is
比较的是两个变量的 id,即id(a) == id(b)
,只有两个变量指向同一个对象的时候,才会返回True
但是需要注意的是,比如以下代码:
a = 2
b = 2
print(a is b)
按照上面的解释,应该会输出False,但是事实上会输出True,这是因为Python中对小数据有缓存机制,-5~256之间的数据都会被缓存。
其它 Python 知识点
类型转换
- list(x)
- str(x)
- set(x)
- int(x)
- tuple(x)
try...except
list
lst[a:b]
:左闭右开lst.append(value)
:在末尾添加元素,复杂度O(1)lst.pop()
:弹出列表末尾元素,复杂度O(1)lst.pop(index)
:弹出任意位置元素,将后面的元素前移,复杂度O(n)lst.insert(index, value)
:插入元素,后面的元素后移,复杂度O(n)lst.remove(value)
:移除等于value的第一个元素,后面的元素前移,复杂度O(n)lst.count(value)
:计数值为value的元素个数lst.sort(reverse = False)
:排序,默认升序
参考
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