2025
10-24
10-24
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。
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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。
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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。
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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?
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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。
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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。
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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”。
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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。
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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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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~
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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。
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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。
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你们在敲Python代码的时候,有没有那种瞬间懵逼的时刻?明明代码看着没毛病,运行起来却啪的一声报错,让你抓耳挠腮半天?尤其是涉及到函数嵌套的时候,变量的作用域问题,简直是新手杀手,老鸟也偶尔栽跟头。
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昨晚在咖啡馆待到快打烊的时候,隔壁桌两个小伙子在讨论 Python 变量命名的问题,一个人说他写了个超长的变量名,IDE 里看起来都要横着拉好久,另一个人就笑他,说 Python 应该有最大长度限制吧。听到这我差点没忍住插嘴,其实这个问题挺多人关心的,尤其是写项目的时候,变量名到底能长到什么程度,哪里是边界,心里没个数,总觉得会踩坑。今天就聊聊这个话题。
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在 Python 的发展历程中,每一个新的版本总会带来新的惊喜、新的可能。2025 年 10 月 7 日,Python 3.14 正式发布,作为 Python 3.x 系列的又一次重要演进,它在语法层、类型系统、运行时、性能、调试能力等多个维度,都做出了值得关注的改进。
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我跟你说啊,WinPython 这个东西我是真用过,特别是出差的时候。那会儿我人还在机场候机厅,客户突然甩了个 Excel 文件过来,说要看下数据清洗后的统计。我哪有 IDE 啊,就掏出随身的 U 盘,插到咖啡店的公用电脑上,开个 WinPython,自带 Jupyter,几行代码就跑出来了。
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很多人觉得 Python 是带垃圾回收机制的嘛,那应该不会内存泄漏吧?但其实情况没那么简单。Python 的垃圾回收确实能帮我们回收大部分不用的对象,可一旦遇到某些特殊场景,它也可能“收不回去”,久而久之就会表现成内存泄漏。
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前几天 Python 3.14 正式发布,我花了一点时间看了官方的 What's New 文档,顺手总结一下几个让我印象比较深的更新。这篇文章不追求全面,只挑一些对日常开发有实际影响或者挺有意思的点。
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在 Python 里搞并发编程,经常绕不开三个关键词:threading、multiprocessing、asyncio。很多人刚开始学会觉得傻傻分不清楚,写代码的时候到底该用哪个,踩坑也很常见。我就试着用大白话聊一下这仨东西到底差在哪,啥时候该用。
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