Python

函数是 Python 的基础模块，本篇会介绍 function application 函数定义、function application 函数应用、scoping rules 作用域规则、closures 闭包、decorators 装饰器和其他函数式编程特性。 特别关注不同的编程习惯 idioms、求值模型以及与函数相关的模式。 Default Arguments 你可以通过在函数定义处赋值的方式，给函数的参数添加默认值，例如： def split(line, delimiter=","): statements 当一个函数定义了默认参数的时候，其右侧都必须是含有默认值的可选参数。 默认函数参数会在函数首次定义的时候调用一次，这有时会导致出乎意料的行为： def func(x, items=[]): items.append(x) return items func(1) # returns [1] func(2) # returns [1, 2] func(3) # returns [1, 2, 3] 注意到每次掉都将函数默认值给修改了，要避免这种行为，使用 None 并进行检查： def func(x, items=None): if not items: items = [] items.append(x) return items 通常来说，建议只使用不可变对象作为默认参数值。 Variadic Arguments 可变参数 如果在最后一个参数前使用 asterisk 星号作为前缀，函数就可以接受可变数量的参数。 def product(first, *args): result = first for x in args: result = result *x return result product(10, 20) # 200 product(2, 3, 4, 5) # 120 在这个例子中，所有的额外参数都作为一个元组放在 args 变量中。 对于元组，你可以使用序列的标准操作处理，如迭代、切片，解包等。 Keyword Arguments 函数参考可以通过显示命名每个参数并指定值来提供函数参数。 这被称为 keyword arguments 关键字参数，例如： ...

Essential Concepts 每个存储在程序中的数据都是一个对象，每个对象都有一个 identity, type and value （身份、类型和值）。 例如 a = 42 会创建一个整数为 42 的类型，该对象的 identity 是内存中的一个数字，代表其在内存中的位置，a 是这个类的标签，指向这个特定的内存位置，标签本身并非对象的一部分。 object 对象的类型，也被称为 class 类，该类定义了对象的内部数据表示，和支持的方法。 当特定类型的对象创建后，该对象被称为该类的 instance “实例”。 当实例创建后，其 identity 就不会改变。 如果一个对象的值可以被修改，则该对象是可变的 mutable。 如果一个对象的值不可以被修改，则该对象是不可变的 unmutable。 一个持有对其他对象引用的对象，被称为容器。 对象通过其属性来表征，属性是于对象关联的值，通过点 . 运算符来访问。 属性可以是一个简单的值，例如一个数字，也可以是一个被调用以执行某些操作的函数。 这类函数被称为方法，例如下面这个例子 a = 34 # Create an integer n = a.number # Get the numberator (an attribute) b = [1, 2, 3] # Create a list b.append(4) # Add a new element using the append method Object Identity and Type 内置函数 id() 返回对象的 identity，该 identity 是一个整数，通常对应 object 的内存地址。 is 操作符会对比两个对象的 identity，type() 返回对象的类型。 ...

Exceptions 异常 exceptions 具有一些标准属性，这些属性在需要针对错误执行进一步操作的代码中可能非常有用。 e.args 这是引发异常时提供的元组，在大多数情况下，这是一个包含描述错误字符串的单元元素元组。 对于 OSError 异常，其值是一个包含整数错误码、字符串错误消息，以及可选文件名的 2 元组或 3 元组。 e.__cause__ 如果该异常是在处理另一个异常时有意引起的 raise ... from ...，Python 会将这两个异常链接起来，形成异常链。 e.__context__ 如果异常是处理异常时无意间导致的，则会产生 e.__context__。 e.__traceback__ 与异常相关联的堆栈回溯对象。 用于存储异常值的变量仅在相关的 except 块内部可以访问，一但控制论离开该块，该变量将变为未定义。 try: int('N/A') except ValueError as e: print('Failed:', e) print(e) # Fails -> NameError. 'e' not defined 多异常处理块通过多个异常子句指定： try: # do something except TypeError as e: # Handle Type error except ValueError as e: # Handle Value error 当然也可以在单个子句中处理多个异常类型 try: # do something except (TypeError, ValueError) as e: # Handle Type or Value error 可以使用 pass 忽略报错 ...

Literals 整数 04 0b101010 # Binary 二进制 0o52 # Octal 八进制 0x2a # Hexadecimal 十六进制 浮点数，内部使用 IEEE 754 双精度存储 4.2 42. 4.2e+2 # 科学记数法 4.2E2 -4.2e-2 数字类型字面量还可以使用 _ 来方便阅读 123_456_789 Truth Values true: 非0数字、任何非空的字符串，列表，元组或字典 false: 0、None、空列表，元组或字典 Operations Involving Iterables 任何可迭代对象都可以展开，如 list, tuple and set，都通过星号(*)。 items = [1, 2, 3] a = [10, *items, 1] # [10, 1, 2, 3, 1] b = (*items, 10, *items) # [1, 2, 3, 10, 1, 2, 3] c = {10, 11, *items} # {10, 11, 1, 2, 3} 在上面例子中，item 简单的被粘贴到 list, tuple, set 中，就和手动输入进去一样。 有时候这种展开 expansion 被称为“展开操作符” splatting。 ...

这篇文章总结一些平时容易被忽略的 Python 知识 Primitives, Variables and Expressions print(f"{year:>3d} {principal:0.2f}") >3d 指至少 3 位十进制数，右对齐 0.2f 指精度为 2 位的浮点数 Arithmetic Operators round(x, [n]): 该函数采用 Banker’s Rounding 银行家舍入法，也叫 四舍六入五成双，当要舍弃的数字正好是 5 时 前一位是偶数 → 向下舍去（向偶数靠拢） 如果前一位是奇数 → 向上进位（向偶数靠拢） 这样做的目的是减少舍入误差的累积，在统计学和金融计算中更为公平。 # 常规四舍五入（Python实际行为是银行家舍入） print(round(1.5)) # 2 （1是奇数，5进位） print(round(2.5)) # 2 （2是偶数，5舍去） print(round(3.5)) # 4 （3是奇数，5进位） print(round(4.5)) # 4 （4是偶数，5舍去） # 更复杂的例子 print(round(1.25, 1)) # 1.2 （2是偶数，5舍去） print(round(1.35, 1)) # 1.4 （3是奇数，5进位） print(round(1.251, 1)) # 1.3 （因为后面还有1，不是正好5，正常进位） 银行家舍入法是 IEEE 754 标准推荐的方式，Python、R、NumPy 等都采用这种舍入方式，能有效减少大量数据计算时的统计偏差。 Python 二进制运算符会将整数视为 2’s complement binary representation 二进制补码，并且符号位会在左侧无限扩展。 此外，Python 不会截断二进制，也不会溢出。 ...

Working with blocking sockets socket 是在网络中读取和写入数据的一种方式。 可以将 socket 看成一个邮件，将信封放到里面后运送到接收者的地址。 下面使用 Python 的内置 socket 模块来创建一个简单的 server import socket server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) 这里，给 socket 函数指定了两个参数，第一个是 socket.AF_INET，这个告诉我们要与什么类型的地址进行交互，在这个例子中是 hostname 和 phonenumber。 第二个是 socket.SO_REUSEADDR，这个参数是说我们使用 TCP 协议进行交互。 然后使用 socket.setsockopt 方法将 socket.SOL_SOCKET 标志设置为 1。这将允许在关闭和快速重启应用，避免 address already in use 这类错误，如果不这样做将会消耗操作系统一段时间来解除与 port 的绑定。 使用 socket.socket 创建 socket 后，并不能开始沟通，因为还没有将其绑定到任何地址上面。 在本例中，将使用电脑本地地址 127.0.0.1 和任意 port 8000 server_address = ('127.0.0.1', 8000) server_socket.bind(server_address) 这里将地址设置为 127.0.0.1:8000，这意味着 client 将能够使用该地址向服务器发送数据，如果要向 client 发送数据，也会看到该地址为来源地址。 接下来，在套接字上调用 listen 方法，主动监听来自客户端的连接请求。 随后，通过调用 accept 方法等待连接建立。 该方法会保持阻塞状态直至接收到连接请求，当连接成功时，将返回一个连接对象及客户端地址。 这个连接对象本质上是一个新的套接字，可以用于与客户端进行双向数据通信 server_socket.listen() connection, client_address = server_socket.accept() 有了这些组件，我们便掌握了创建基于套接字的服务器应用所需的所有基础模块。 该应用将等待连接，并在建立连接后打印提示信息。 ...

Tasks, coroutines, furtures, and awaitables Coroutines 和 tasks 都是 await 表达式，那他们的相同线程是哪个？ 下面介绍 future 也被称作 awaitable，理解 futures 是理解 asyncio 内部工作的重点。 Introducing futures Future 代表一个尚未完成的异步操作的最终结果。 from asyncio import Future my_future = Future() print(f"Is my_future done? {my_future.done()}") my_future.set_result(42) print(f"Is my_future done? {my_future.done()}") print(f"What is the result of my_future? {my_future.result()}") 输出为 Is my_future done? False Is my_future done? True What is the result of my_future? 42 使用构造器 Future 来创建 future，这时 future 没有值，因此调用 done 结果是 False。 然后使用 set_result 设置值，这将 future 标记为 done。 相似的，如果想要在 future 中设置异常，使用 set_exception 方法。 ...

Introducing coroutines 创建一个协程 coroutine 而不是创建一个函数类型，使用 async def 关键字，而不是 def: async def coroutine_add_one(number: int) -> int: return number + 1 def add_one(number: int) -> int: return number + 1 function_result = add_one(1) coroutine_result = coroutine_add_one(1) print(f"Function result is {function_result} and the type is {type(function_result)}") print(f"Coroutine result is {coroutine_result} and the type is {type(coroutine_result)}") 输出如下 Function result is 2 and the type is <class 'int'> Coroutine result is <coroutine object coroutine_add_one at 0x103000a00> and the type is <class 'coroutine'> 可以看到，协程返回的不是值，而是一个协程对象。 这里协程并没有执行，而是创建了一个协程对象可在之后运行，要运行一个协程则必须显式地在一个事件循环中运行它。 在 Python 3.7 之后的版本，必须创建事件循环来运行它。 asyncio 库添加了多个函数，抽象了事件循环的管理，例如 asyncio.run()，可以使用它来运行协程： ...

Python asyncio 基础篇 本篇包含 asyncio 是什么以及如何使用它 concurrency 并发、parallelism 并行、threads 线程和 processes 进程 GIL (global interpreter lock) 全局解释器锁和其带来的并发跳转 非阻塞 sockets 如何只通过一个线程实现并发 基于事件循环 (event-loop-based) 并发的基本原理 异步编程 (asynchronous programming) 意思是可以在主程序之外，额外运行一个特定的长时运行的任务。 一个 coroutine 协程是一种方法，协程是一种方法，当遇到可能长时间运行的任务时，它可以暂停执行，并在任务完成后恢复执行。 asyncio 这个库的名称可能让人人为其只适合编写 I/O 操作，但实际上该库可以和 threading 和 multiprocessing 库结合使用。 基于这种 interoperability 互操作性，可以使用 async/await 关键字让工作流更加容易理解。 这意味着，asyncio 不仅适合 I/O 的并发，也可以在 CPU 密集操作中使用。 所谓的 I/O-bound 和 CPU-bound 是指限制程序运行更快的主要因素，这意味着如果增加该方面的性能，程序就能够在更短的时间内完成。 下面是一些例子 I/O 密集操作：网络请求、文件读取 CPU 密集操作：循环遍历文件夹、计算 pi import requests response = requests.get('https://www.example.com') # 1 items = response.headers.items() headers = [f'{key}: {headers}' for key, header in items] # 2 formatted_headers = '\n'.join(headers) # 3 with open('headers.txt', 'w') as file: # 4 file.write(formatted_headers) I/O-bound 网络请求 CPU-bound 响应处理 CPU-bound 字符串拼接 I/O-bound 写入磁盘 Concurrency 并发 和 Parallelism 并行的区别这里就不多说了。 ...

Python logging 基础指南 实际项目中，print() 只能满足基本的输出要求，而 logging 模块提供了更灵活、分级别、可配置的日志系统。 核心概念 Logger 记录器 记录器是拿来写日志的东西 logger = logging.getLogger(__name__) logger.info("开始执行任务") 接收日志消息，按级别判断是否要输出，并交给 Handler Handler 处理器 决定日志“去哪里”，有下面常见 Handler StreamHandler: 输出到控制台 FileHandler: 写入文件 RotatingFileHandler: 自动滚动文件 SMTHandler: 发邮件 SocketHandler: 发送到日志服务器 一个 Logger 可以挂多个 Handler Formatter 格式器 负责日志的格式 '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s' 所有 Handler 都可以设置自己的 Formatter，不同输出渠道可以呈现不同格式 LogRecord 日志记录对象 每次调用 logging.info("hello") 内部都会生成一个 LogRecord 对象 LogRecord 是日志系统的“消息载体”，包括全部的元数据，例如： 时间戳 模块名 文件名、行号 日志级别 写入消息 message 线程 ID、进程 ID Filter 过滤器 Filter 是更细粒度的筛选工具，可以控制某个模块的日志，阻止某些关键字，基于上下文附加标签等。 简单使用 import logging logging.basicConfig( # 输出 INFO 及以上几倍日志 level=logging.INFO, # 时间 - 模块名 - 级别 - 消息内容 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) logging.info("程序已启动") logging.warning("磁盘空间将不足") logging.error("读取文件失败") 使用 Logger 对象：在较大的项目中，不会使用基础配置，而是为每个模块创建自己的 logger ...