有时候我们会听到Python里所谓的鸭子类型和猴子补丁的说法,乍一听还以为是来到了动物园,Python这只大蟒蛇还可以和鸭子和猴子一起玩耍?
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
Python 开发者可能都听说过鸭子类型和猴子补丁这两个词,即使没听过,也大概率写过相关的代码,只不过并不了解其背后的技术要点是这两个词而已。
本次依然是选自python面试题系列,将一个比较偏的概念,可能很多人没怎么听说过——猴子补丁,其实所讲的内容很简单,它得益于python灵活的语法、一切皆对象的思想,一起来看看看看吧!
Python语言是没有interface关键字的,这也是动态类型语言的特点之一。Python的接口指的是类实现或继承的公开属性,包括数据或方法。比如Sequence的正式接口如下图所示:
前言 python里面什么是猴子补丁(Monkey Patch)?,使用场景有哪些? 猴子补丁主要有以下几个用处: 在运行时替换方法、属性等 在不修改第三方代码的情况下增加原来不支持的功能 在运行时为
gevent通过打补丁的方式,利用自己的socket替换了python的标准socket模块,利用gevent协程处理高并发的情况
因为 Python 线程的性能问题,在 Python 中使用多线程运行代码经常不能达到预期的效果。而实际开发中我们经常有高并发的需求,这就要求我们的代码在跑的更快的同时需要单位时间内执行更多的有效逻辑、减少无用的等待。
before_requrst 多个 从上往下 process_request
这个考点考了python的解压赋值的知识点,即 a,b,c,middle,d,e,f = list, middle = [1,2,3,4,5]。
*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。 你可以将不定数量的参数传递给一个函数。
原文链接:https://mmazzarolo.com/blog/2022-07-30-checking-if-a-javascript-native-function-was-monkey-patched/[1]
上下文管理器是为with 语句而生。只要实现了上下文管理器协议__enter__与__exit__,就可以使用with语句。
这个周末没有更新粉丝还有增长挺开心的,感谢大家的支持。在学习python的时候看了很多面试题,以巩固自己学过的知识,自己会整理一下分享给大家,今天的十个题算是以往面试中出现频率较高的,自己这个模块的初衷就是希望分享的东西能够在面试过程中给大家提供一点帮助。
众所周知,Java中强调“一切皆对象”,但是Python中的面向对象比Java更加彻底,因为Python中的类(class)也是对象,函数(function)也是对象,而且Python的代码和模块也都是对象。
自回归移动平均模型(ARIMA)是一种常用于时间序列分析和预测的线性模型。 statsmodels库提供了Python中使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到文件中,以便以后对新数据进行预测。
很多人认为猴子补丁(A monkey patch is a way for a program to extend or modify supporting system software locally (affecting only the running instance of the program). 指可以在运行时动态修改或扩展程序的一种方法)是那些东西语言,比如 Ruby 和 Python 才有的东西。这并不对,计算机知识愚蠢的机器而我们总能让他们按照我们的想法工作!让我们来看看 Go 的函数如何工作,再看看我们如何在运行时修改它们。这篇文章将会使用 Intel 的汇编语法,所以我假设你了解过它或者在阅读的过程中参考官方文档。
1.这个词原来为Guerrilla Patch,杂牌军、游击队,说明这部分不是原装的,在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似,再后来就写了monkey(猴子)。
Python 并发网络库 Tornado VS Gevent VS Asyncio Tornado:并发网络库,同时也是一个 web 微框架 Gevent:绿色线程(greenlet)实现并发,猴子补丁修改内置 socket Asyncio:Python3 内置的并发网络库,基于原生协程 Tornado 框架 Tornado 适用于微服务,实现 Restful 接口 底层基于 Linux 多路复用 可以通过协程或者回调实现异步编程 不过生态不完善,相应的异步框架比如 ORM 不完善 Gevnet 高性能的并
引言 想找一份Python开发工作吗?那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能,问题的关注点主要是语言本身,不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程,如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。 我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题,如果你能轻松地回答出来的话,赶紧去找份工作吧! 问题1 到底什么是Python?你可以在回答中与其他技术进行对比(也鼓励这样做)。 答案 下面是一些关键点: Python是一种解释型语言。这就是说,与C
今天从大哥手里接了一个需求: 验证一下新的 Docker 镜像仓库(Docker Registry)是否迁移成功了 简单粗暴的方法就是拿到老仓库中的镜像列表(Image List),在新仓库模拟用户重新拉取(pull)一遍来验证,我们开始 ---- subprocess 如果我们用 Shell 来写,执行 Docker 命令很容易,直接写就是了,但是对结果的判断就不那么友好了(Shell 大神忽略),那么 Python 呢,如何优雅的执行 Linux 命令呢?这里我们用到了一个 Python 标准库(sta
示例代码单独放在了samples文件夹下,可以放心将整个目录删除。其中的db演示了连接MySQL数据库,http演示了requests常见用法和tep request的猴子补丁,login_pay演示了从登陆到下单该如何编写脚本,包括httprunner、mvc(不推荐)、tep(强烈推荐)三种写法。
升级tep到0.9.5版本,使用tep startproject demo创建项目脚手架,开箱即用以上新功能。
teprunner测试平台已经有一个多月没有更新了,主要原因是定时任务不够稳定,经过反复试错,找到了解决办法,这次终于稳定了。
于易于学习以及快速开发更大更复杂的应用,Python渐渐在计算环境中无处不在。尽管明显的语言清晰度和友好会麻痹软件工程师和系统管理员的警觉性 —— 诱使他们编码可能会有严重安全隐患的错误。在这篇文章中,它主要针对Python新手,会看到少量安全相关的小技巧;有经验的开发者可能会注意到后面的特殊性。 输入函数 在Python 2 大量的内置功能集合中,input完全就是一个安全灾难。一旦调用它,从标准输入读入的任何东西都会被立即解析为Python代码: $ python2 >>> input(
鸭子类型是动态类型语言判断一个对象是不是某种类型时使用的方法,也叫做鸭子判定法。简单的说,鸭子类型是指判断一只鸟是不是鸭子,我们只关心它游泳像不像鸭子、叫起来像不像鸭子、走路像不像鸭子就足够了。换言之,如果对象的行为跟我们的预期是一致的(能够接受某些消息),我们就认定它是某种类型的对象。
协程,又称微线程,即为轻量级的线程。 python中实现协程是基于Gevent模块,Gevent模块内部封装了greenlet模块;greenlet模块实现了在单线程中切换状态,Gevent模块在此之上还实现了遇到I/O操作自动切换,使程序运行更快;但是Gevent只在遇到自己认识的I/O操作时切换,所以需要使用Gevent包的一个模块:猴子补丁,使用了这个补丁,Gevent会直接修改在它之后导入的模块中的I/O操作,使其可以让Gevent识别,从而开启协程。 Greenlet与Gevent模块都是python的第三方模块,需安装使用。
这个词原来为Guerrilla Patch,杂牌军、游击队,说明这部分不是原装的,在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似,再后来就写了monkey(猴子)。 还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it),在英文里叫monkeying about(顽皮的),所以叫做Monkey Patch。 使用协程时,通常在模块头部加入:gevent.monkey.patch_all(),用于将标准库中的thread/socket等给替换掉,这样我们在后面使用socket的时候可以跟平常一样使用,无需修改任何代码,但是它变成非阻塞的了。 总结:猴子补丁就是程序功能的追加或者变更。
在寻找一个能够提升PHP单元测试体验的工具吗?那么,Kahlan可能就是你要找的答案。Kahlan是一个功能完备的单元和行为驱动开发(BDD)测试框架,它借鉴了RSpec和JSpec的设计理念,引入了一种全新的describe-it语法,让PHP的测试更加直观和高效。
先看flask默认的部署方式: #!/usr/bin/python3 # -*- encoding: utf-8 -*- # app.py from flask import Flask from flask import jsonify from flask import make_response app = Flask(__name__) app.config['JSON_AS_ASCII'] = False @app.route('/', methods=['GET']) def index(
协议是接口,但不是正式的,因此协议不能像正式接口那样施加限制。一个类可能只实现部分接口。
协程,又称微线程、纤程,英文名Coroutine;用一句话说明什么是线程的话:协程是一种用户态的轻量级线程。
当谈到算法时,通常人们会追求最优解,而最优解的评判标准主要考虑时间复杂度和空间复杂度,因为较低的复杂度通常代表着更优秀的算法。然而,有一些有趣的例外,即那些非传统的算法,如猴子排序(Monkey Sort)和睡眠排序(Sleep Sort),都是一些令人忍俊不禁的例子,尽管它们并不实用,但它们都引发了人们的兴趣和好奇心。
结论:只有数值型和字符串型比较,a is X才为True,当是tuple,list,dict或set型时,a is X为False。
你好,我是刚哥。 针对“pytest搭建接口自动化框架”,谈谈对框架设计的当前认知。 简约至上。选择pytest就是选择Python,Python的设计理念是Simple is better than complex,不能让初学者直接上手的框架设计,都是在反其道而行之。所谓具备编程思想的自动化框架,并不值得追求。 原生用法。Beautiful is better than ugly,能不封装就不封装,不改变依赖库的函数声明,函数名、入参列表、返回类型。通过可省参数追加入参,通过装饰器添加代码,通过猴子补丁更改行为。 数据用例一体。Flat is better than nested,平铺比嵌套更容易编写,阅读,维护。将数据放在用例文件中,在单个文件中编写用例。数据驱动时,可从外部读取。变量管理亦是如此。 pytest提供了测试框架的基础骨架,Python库提供了各式各样的组装零件,我们要做的是拼凑,搭建适用于接口自动化测试的框架。 宜轻不宜重。挑选Python库,优先选择轻量级的,比如pytest-html既能满足使用需要,又能定制化样式,就不用安装依赖Java环境的Allure。比如Python内置logging就能打印日志,就没必要非得使用依赖visual c++的loguru。 用例独立。用例相互之间没有依赖,随便拉出一条用例就能执行。多接口场景用例,把每个接口视为一个测试步骤,排列在用例里面。无上游依赖、出参稳定的接口抽取为公共函数。简单来说,用例可以只包含一个接口,也可以包含多个接口。接口可以写在用例里面,也可以写在用例外面作为公共函数,再导入到用例里面。接口参数不同验证不同场景,复制用例文件,命名为新用例。 中文命名。用代码编写pytest,有个缺点是文件命名晦涩难懂。在“用例独立”这条设计原则之上,可以采用中文命名用例集(文件夹)和用例名称(文件名)。不存在用例相互依赖,就不需要import,代码中就不会出现中文,不影响代码执行和“专业性”。用中文写注释没问题,不要用中文作为对象名。 标记不如目录。pytest支持marker给测试用例打标,执行时按标记筛选用例执行。用例多了以后,维护标记变得麻烦。将用例集按照某种特性分组,比如基础自动化用例集、每日巡检用例集、联调用例集。按目录维护用例,按目录批量执行用例。
元编程这个概念本身不新,只是没有发现原来很早就在用这个东西,所以python等下再聊,先理一理怎么理解编程这个事情。 我仔细思考,其实是在做一件设计想法,纪录想法,实现想法的过程。 怎么样设计想法?应该需要一些图形,文字通过一定格式纪录下来,反复修改,最好是有一个规范或者工具让其他人也能明白和理解,方便交流。这个问题在编程这里也就是进入到编程语言的选择上面来,也可以自己制定一个规范,不管你用lex+yacc语法制导还是设计LLVM的AST,反正结果是要一种编程语言来设计你的想法。 选定了设计想法的规范也就是编程语言,现在就是怎么样来纪录想法,显而易见不可能是流水账式的纪录,你得把想法重点理清楚,想法的关键字是什么,有些什么用途,有没有关联的事务,这里就是纪录想法的格式,对应到编程就是你用什么设计模式,你是用传统的类继承,还是鸭子类型的接口或者猴子补丁的方式来纪录想法。 有了纪录的想法图纸,对应到编程就是静态的代码字面量,就能真正的实现想法,根据想法图纸生成真实的对象。 这个过程和元编程有什么关系?如果你明白上面的过程,我就可以这样描述:lex+yacc可以创建编程语言,编程语言可以创建元编程,元编程可以创建类,类可以创建对象实例。 那到底什么是元编程呢,C++里面他的实现叫做模板和宏,python里面他可以用装饰器实现,也可以用type元类型实现,他是在编程语言和类之间的一层设计技术,yacc生成的对象是编程语言,编程语言生成的对象是元编程对象,元编程对象生成的对象是类,类生成的对象是实例。 C的宏和模板出现得很早很早,本质也很简单,就像是一份留白的合同,你填上名字就能用。 python对象有2个重要的容器,一个是继承元组,一个是属性字典,所有的属性包括方法都是放在属性字典里面,这个2个容器在init之前就已经生成好,如果你要在init之前做一些处理,比如捕获子类的属性名把字符串类型的属性名前面都加上str,把方法名首字符都大写,强制子类使用一些编程规约,还或者加载一些缓存的数据,实现方法重载等等。当然子类可以在init做自己的处理,如果你是一个框架的设计者,自动化一些背后的处理确实看起来很高级。所以元编程的本质就是一种增加乐趣的玩具,应为编码很枯燥的。
概述 hi,朋友们大家好,今天将英文原著作者 @yasoob《Intermediate Python》进行翻译和在工作中使用的Python技巧进行了总结。Gitbook里面有翻译的版本,大家可以下载下来看看。我今天主要是将该英文原著翻译成适合自己的理解的语言,并附加一些自己在工作中使用Python的技巧。废话少说,下面我们依次来学习一下@yasoob的原著。 Intermediate Python 中译 如果在翻译过程中有问题或者code无法运行,还请各位大侠指正。 *args和**kwargs 我们在函数
How to write test with golang 代码示例 TDD(Test-Driven development) 测试驱动开发 内置的 testing 库 、 表格驱动、样本测试、TestMain 第三方:goconvey Monkey 猴子补丁 数据库 mock travisCI 代码覆盖率 TDD 快速实现功能 再设计和重构 软件测试 在指定的条件下,操作程序,发现程序错误 单元测试 对软件的组成单元进行测试,最小单位:函数 包含三个步骤: 指定输入 指定预期 函数结果和指定的预期
为什么是HttpRunner3?其实pytest是一个更强大的测试框架,无奈它的源码实在是太复杂了,连学习pytest的使用都要花上很多时间,哪还有那么多精力去看它的源码。而其他很多所谓的测试框架实在是太粗糙了,学不到东西不说,还可能学错。HttpRunner正好介于两者之间,既不复杂,也不简单,刚刚好。
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为了保证的可读性,本文采用意译而非直译。 下列工具中的重要性与排序无关。 1.Webpack Bundle Analyzer 有没有想过你的应用程序的哪些包或哪部分代码所占总大小的多少? Webpac
定义了一个装饰器 async 和 A 、B 两个function 函数,A 里面sleep 10s , 然后打印 a function 字符串 ,B 里面直接打印 b function 字符串 ,我们顺序调用两个功能: A() ,B( )
在Python开发中,我们经常需要使用第三方模块。为了自定义一些行为,我们可能需要对第三方模块进行扩展。本文将介绍两种常见的扩展方式:Composition(组合)和Monkey Patch(猴子补丁),并比较两者的优缺点。
为了保证的可读性,本文采用意译而非直译。 想阅读更多优质文章请猛戳GitHub博客,一年百来篇优质文章等着你! 下列工具中的重要性与排序无关。 1.Webpack Bundle Analyzer 有没
猴子修补是一种用于在运行时修改或扩展库或对象的行为而不改变原始源代码的技术。这种做法通常用于动态编程语言,例如 Python,该语言的灵活性允许对系统的几乎任何方面进行更改。尽管它在某些情况下很有用,例如向封闭系统添加功能或在不等待官方补丁的情况下修复第三方库中的错误,但通常不鼓励猴子修补。这是因为它可能会导致代码难以理解和维护,如果不小心可能会引入微妙的错误,并且可能会使第三方库的升级变得困难。
使用 httprunner 2.x版本,validate校验的时候引用变量,在测试报告会显示LazyString($msg)。
进程之间通信 进程之间通信:使用队列 queue模块中的队列,只能用于一个进程中,各个线程之间进行通信 进程模块中的Queue:可以用于多个进程之间进行通信 ⚠️注意点:使用的时候要使用参数传递到各个进程任务中 from multiprocessing import Queue from multiprocessing import Process, Queue q = Queue() for i in range(5): q.put(i) def work1(q): while
实验1:猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2:编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3:搜索算法求解8数码问题 实验4:字句集消解实验 实验5:简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6:蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7:粒子群优化算法实验 实验8:遗传算法在TSP问题中的实现 实验9:BP神经网络实验
使用 django 的 orm 建模型的时候,添加 DateTimeField 字段,发现存到数据库的日期时间格式是’2020-06-28 21:30:48.481516’ 我们一般习惯的格式是’2020-06-28 21:30:48’不带后面的6位数毫秒 参考stackoverflow链接:https://stackoverflow.com/questions/46539755/how-to-add-datetimefield-in-django-without-microsecond 环境:
最近,我突然想到一个问题:相比其它语言,有哪些概念或习惯叫法是 Python 特有的?
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