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2025
09-06

Python如何实现一个自定义的上下文管理器 (context manager)？

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 >
2025
09-05

Python 队列别再自己写了！这才是官方推荐的高效方案

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 >
2025
09-05

Python 3.14原生支持WASM全面升级！

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 >
2025
09-03

Python并发性能优化：常用并发技术介绍！

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 >
2025
09-02

Python图算法优化：defaultdict与dict高效实战指南

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 >
2025
09-01

解释Python的内存管理，内存池（如PyMalloc）的作用是什么？

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 >
2025
09-01

如何在Python中处理百万级数据？（IO优化、并发、分布式）

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 >