在Python中，可以通过__getattr__和__getattribute__方法实现动态属性访问。两者的核心区别在于触发条件和控制范围： 1. 使用 __getattr__ 实现动态属性 适用场景：处理不存在的属性访问，按需动态生成属性值。 实现步骤： 定义 __getattr__ 方法。 在
以下是一个能够记录同步和异步函数执行时间的装饰器实现： import time import functools from inspect import iscoroutinefunction def record_time(func): """记录函数执行时间的装饰器，支持同步和异步函数
Python 的 @contextmanager 装饰器（来自 contextlib 模块）通过生成器简化了上下文管理器的创建。它的核心原理是将生成器的 yield 语句拆分为 __enter__ 和 __exit__ 两个阶段，最终生成一个符合上下文协议的对象。 核心步骤 生成器分段： yield
在 Python 中，contextlib 模块提供了一种更简洁的方式来创建自定义上下文管理器，通过 @contextmanager 装饰器可以将一个生成器函数快速转换为上下文管理器，避免手动编写 __enter__ 和 __exit__ 方法的样板代码。 核心方法：使用 @contextmanag
Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）是 CPython 解释器的设计特性，它要求同一时间只能有一个线程执行 Python 字节码。虽然 GIL 简化了内存管理和 C 扩展的线程安全，但它对 CPU 密集型任务（如计算、数据处理）的性能有明显限制。以
在Python中，multiprocessing.Pool和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor都用于进程池管理，但它们在设计理念、功能特性和适用场景上存在差异。以下是它们的对比分析： 1. API 设计 multiprocessing.Pool 提供传统且更
以下是使用 asyncio 和 aiohttp 实现并发爬虫并控制最大并发数的示例代码： import asyncio import aiohttp from typing import List async def fetch_url(url:
async/await 与生成器协程（如 yield）的本质区别主要体现在以下几个方面： 1. 设计目标与语义 async/await 是专为异步编程设计的语法糖，明确标识协程的异步行为。async def 定义的函数是原生协程（Native Coroutine），其类型为 coroutine，与生
Python中的__slots__通过固定实例属性来优化内存和访问速度，但在某些场景下可能不适用。以下是详细分析： 1. __slots__如何优化内存？ 默认行为：Python类的实例通过__dict__动态存储属性，每个实例的字典占用额外内存。 __slots__的作用： 定义__slots__
Python的内存管理主要依赖引用计数，并辅以垃圾回收（GC）机制处理循环引用。以下分三部分详细解释： 一、引用计数机制 基本原理 每个Python对象内部维护一个计数器，记录指向该对象的引用数量。当引用被创建、复制或删除时，计数器相应增减。 示例： a = [1,2,3] # 对象[1,2,3]
Python的int对象在内存中存储为固定大小的结构体，包含引用计数、类型指针和整数值等信息。为了优化性能，Python对小整数（通常范围是**-5到256**）进行了缓存处理，预先创建这些对象并重复使用，从而避免频繁的内存分配。 为什么256 is 256为True，而257 is 257可能为F
Python的模块缓存机制通过sys.modules字典实现，确保每个模块在首次导入后被缓存，后续导入直接复用，避免重复加载。以下是关键点： sys.modules的作用： 全局缓存：sys.modules是一个字典，以模块名（字符串）为键，对应模块对象为值。所有导入的模块均存储于此。 缓存检查：执
