1.深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的源码实现原理及源码剖析
2.Python入门书籍推荐
3.PyZelda 源码解析(全)
4.Python 结巴分词(jieba)源码分析
5.ubuntu18.04下源码编译安装最新版本Python3
6.Linux离线Python源码编译及python版本升级
深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
深入剖析 Python 虚拟机中列表(list)的内部机制和源码实现 Python 中列表作为常用的数据结构,支持多种操作。剖析本文将详细揭示 CPython 虚拟机中列表的新版构造原理,以及关键函数的源码源码解析。列表结构
在 CPython 中,剖析PyListObject 的新版有梦网源码结构如下,包含内存管理、源码长度以及实际存储数据的剖析数组等字段。列表操作函数源码分析
创建列表:通过预先分配内存空间,新版下次创建新列表时复用旧空间,源码提高效率。剖析
append 函数:涉及数组扩容,新版当列表满时,源码自动扩展容量。剖析
insert 函数:简单实现,新版通过移动元素实现插入。
remove 函数:删除元素时,调整后续元素位置。
统计与拷贝
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count 函数统计元素数量,浅拷贝函数 copy 只复制引用,深拷贝需借助 copy 模块的 deepcopy。
清空与反转
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clear 函数释放列表资源,reverse 函数通过交换数组元素指针实现列表反转。
总结
理解列表的实现细节有助于优化 Python 代码,提升程序效率。深入探索这些内部机制,直播拍卖系统源码可以更好地编写和维护 Python 代码。Python入门书籍推荐
来源:酷瓜书单
1. 《Python基础教程》 豆瓣评分:8
python最快的入门是直接看 docs.python.org/tutorial/, 系统学习的话,这本书不错。
2. 《Python学习手册》 豆瓣评分:8
非常全的一个工具书。建议先大致的看完,然后再根据实际使用去某个章节细读。
3. 《Python 3程序开发指南》 豆瓣评分:8
此书深入浅出,适合python初学者学习。书中的内容包含了进行python编程的所有知识,实例经典
4. 《Python源码剖析》 豆瓣评分:8
国内称得上“著”的书不多,这本书不但是著,而是著得不错。
5. 《Python编程(第三版·英文影印版)》 豆瓣评分:8
大而全的一本书,但是个人觉得它的选题很广,但是都不深入;虽然读起来很轻松,但是废话较多;还有就是GUI的篇幅太多,而我又基本不用GUI... 总体来说,和以前读Core Java的感觉比较接近,适合初学者循序渐进。
PyZelda 源码解析(全)
深入剖析PyZelda源代码 PyZelda是一个基于Python实现的Zelda游戏复制品,本篇文章将全面解析其源码,带你探索游戏背后的逻辑与实现细节。 项目目录结构清晰,源码主要分布在多个Python文件中: Debug.py:用于游戏调试与错误处理。图片预览网源码 Enemy.py:敌人系统定义,包括敌人的行为、攻击和移动逻辑。 Entity.py:实体基类,所有游戏对象如玩家、敌人、物品等的通用属性与方法。 Level.py:游戏关卡管理,控制地图的加载、渲染和交互。 Magic.py:魔法系统,实现魔法效果与使用逻辑。 Main.py:主程序入口,游戏循环、事件处理与逻辑控制。 Particles.py:粒子系统,用于实现视觉效果如火花、爆炸等。 Player.py:玩家角色定义,包括控制、生命值、能量等。 Settings.py:游戏设置与参数,如屏幕大小、音效、c 图片缩放源码音乐等。 Support.py:辅助功能模块,可能包括输入处理、资源加载等。 Tile.py:地砖系统,用于构建游戏地图。 UI.py:用户界面处理,包括菜单、提示、分数等。 Upgrade.py:升级系统,允许玩家提升角色属性。 Weapon.py:武器系统,管理玩家的攻击与装备。 通过这些文件,我们可以深入理解游戏设计与实现的各个方面,从基础的逻辑处理到复杂的交互与渲染,每一个环节都为构建完整的游戏体验做出了贡献。 解析PyZelda源码不仅有助于提高Python编程能力,还能深入了解游戏开发中的设计模式与最佳实践,为后续的游戏项目提供宝贵的经验。Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的直播界面图标源码细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
ubuntu.下源码编译安装最新版本Python3
在ubuntu.操作系统中,如果你希望安装最新版本的Python3,如3.7.3,且已有的Python3版本为3.6.7,可以通过源码编译的方式来完成。以下是详细的步骤:
首先,更新系统包并安装必要的构建工具,可以使用以下命令:
如果你担心记忆过多依赖包,Ubuntu会自动识别并安装相关包,简化了过程。
然后,从Python官方网站下载最新版本的源代码,这里以3.7.3为例,你可以选择wget命令手动下载,或者使用图形界面的浏览器下载。
下载后,解压源代码包,图形界面用户可以通过拖放操作来完成。
接下来,进入Python源代码目录,运行configure脚本进行系统检查,确保所有依赖已准备就绪。不过,--enable-optimizations选项可能导致构建过程变慢,但可以优化Python二进制文件。
启动构建过程,通过调整make命令中的-j标志来利用多核处理器,一般建议使用CPU核心数*2,这有助于提高效率,尽管这会增加构建时间。
构建过程可能耗时,保持耐心等待其完成。完成后,安装Python二进制文件时,应避免使用默认的make install,以防止覆盖系统默认的python3。
最后,你可以通过输入特定命令来验证Python 3.7.3的安装情况,确认一切安装成功。
通过以上步骤,你将在ubuntu.上成功编译并安装最新Python3版本。记得每次有新版本发布,只要按照类似流程进行操作即可。
Linux离线Python源码编译及python版本升级
配置环境
初始化干净的centos7.8镜像,并搭建本地镜像源,详情可参考Linux 镜像源临时挂载+永久挂载+yum本地源制作 - 蜡笔小新的文章 - 知乎。
下载Python源码,版本选用Python-3.9..tar.xz。
编译Python
因高版本Python编译需高版本GCC,系统默认GCC版本为4.8.5,需先升级GCC。
执行Centos离线源码编译高版本GCC并升级教程:Linux Centos7.8.系统离线GCC源码编译升级 - 蜡笔小新的文章 - 知乎。
由于未安装make编译工具和依赖,需先执行yum -y install automake autoconf libtool make以完成安装。
编译Python源码至/opt/python3.9.,过程未出现错误。
升级Python版本
编译安装后,已将新版本安装至指定目录,但未升级原有Python版本。
通过ll /usr/bin/python查看,当前Python版本软链接指向/usr/bin/python2.7。
删除或备份当前Python软链接,避免影响yum工具。
修改yum工具文件路径,将“#!/usr/bin/python”更改为“#!/usr/bin/python2.7”。
最后,创建新编译Python3.9.的软链接及pip3软链接。
成功在Centos7.8上升级Python3.9.版本,同时确保原有yum工具可使用Python2.7版本。
Gevent源码剖析(二):Gevent 运行原理
Gevent的运行原理在python2.7.5版本下,涉及多个关键概念。简单来说,它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。以下是核心步骤:
首先,通过导入gevent模块,引入其初始化设置,greenlet的运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub,这个过程包括获取Hub实例、初始化greenlet并保存函数和参数。get_hub()利用线程局部存储保证Hub的多线程一致性。
接着,greenlet通过g.start()注册到事件循环,回调事件由switch()控制,而不是直接运行函数,实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口,其中joinall()控制了整个流程。
在详细流程中,iwait()函数扮演重要角色,通过创建Waiter对象,将协程的switch()链接到目标,通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作,实现了并发执行。
目标协程的执行涉及事件循环的启动,通过Cython调用libev库执行。目标函数在run()中执行,并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是实现并发的关键,它们允许在等待I/O操作时释放控制权,从而实现多任务并发。
总的来说,Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动,虽然本文仅触及表面,但其背后的并发机制和技术细节更为丰富,包括异常处理和大量"绿化"函数的使用,这将在后续深入探讨。
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