Python 是一门上层语言，创建者通过有意设计来隐藏背后复杂的细节 (builtins)。在解决项目问题时，很多问题也许能通过搜索引擎找到答案，但 Python 是一门迭代速度非常快的语言，搜索引擎与专业书难以获得实效性好且准确的答案，因此多了解其架构与核心原理，可以更好地理解Python语言的使用方式、提高编程技能和调试能力。
我们知道Spark平台是用Scala进行开发的，但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala，而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高，但是Scala是跑在JVM之上的，JVM和Python之间又是如何进行交互的呢？
在上一篇中我们了解到了 PyObject 这个结构只有两个内容:一个引用计数, 一个类型信息. 但是在现实的编程过程中缺失了一些去区别python每一个类型的信息，比如a=1、b=[1,2,3], 结构体的引用计数为1, 类型为整型和list型但是没有对1 和变量名 a 、[1,2,3]和变量b的表达
Github地址：https://github.com/HBNetwork/python-decouple
说对象是面向对象编程语言最重要的一部分一点也不为过，没有了“对象”，面向对象将无从谈起。Python也是如此，如果无法掌握对象，你很难有大的进步与提升。
模块在搜索时，根据 sys 模块中定义的 path 变量中保存的路径进行搜索
当今互联网时代，JSON（JavaScript Object Notation）已成为一种广泛使用的数据交换格式。在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。
Python 是一门强大且易用的脚本语言，以其简洁的语法和全面的功能而闻名，能够有效地支持各种业务的快速实现。但 Python 的设计者有意地隐藏了背后的复杂细节。在解决项目问题时，虽然许多问题可能通过搜索引擎找到答案，但由于 Python 的迭代速度非常快，搜索引擎和专业书籍往往无法提供最新和准确的答案。因此，深入了解 Python 的底层架构和核心原理，可以帮助我们更好地理解 Python 的使用方式，从而提高编程技能和调试能力。
Python中有一个功能强大，用于操作URL，并且在爬虫中经常使用的库、就是Urllib库。 （在python2的时候，有Urllib库，也有Urllib2库。Python3以后把Urllib2合并到了Urllib中） 合并后，模块中有很多的位置变动。我在这里先介绍一些常用的改动。 Python2: import urllib2 >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error Python2:import urllib >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error,urllib.parse Python2:import urlparse >>>>>Python3:import urllib.parse Python2:urllib2.urlopen >>>>>Python3:urllib.request.urlopen Python2:urllib.urlencode >>>>>Python3:urllib.request.urlencode Python2:urllib.quote >>>>>Python3:urllib.request.quote Python2:cookielib.CookieJar >>>>>Python3:http.CookieJar Python2:urllib.Request >>>>>Python3:urllib.request.Request 以上是Urllib中常用命令的一些变动。如果之前没有Urllib的基础也没关系，本文后面会详细介绍这些代码的具体应用，以及其实现的各种功能。
json：用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json提供四个功能：dumps,dump,loads,load pickle提供四个功能：dumps,dump,loads,load
我曾经收到一份20页的PDF银行对账单，需要将其中的3页转发给另一方，但我不想发送整个文件，因为有些页面包含我不愿意共享的个人信息。因此，我需要一种分割PDF文件的方法。虽然Adobe Acrobat Pro DC允许拆分和合并PDF文件，但需要付费。
python -m pydoc表示打开pydoc模块，这个模块就是用来查看python文档的工具
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。
本文主要介绍如何用python的鸭子类型的实现方式，用魔法函数来实现自定义类，想歪的同学快出去面壁思过，所需基础可参考本公众号之前的文章。
对于上面这个错误，很容易迷惑我们，因为这个错误信息没有很明确的指出，到底是哪段代码除了问题。那这个错误是怎么产生的了，请听我细细道来。
之前已经写过一篇关于Django外键的文章，但是当时并没有介绍如何根据外键对数据的操作，也就是如何通过主表查询子表或者通过子表查询主表的信息
Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。
大家好，本系列文章主要为大家提供的价值方向是网络信息获取，自动化的提取、收集、下载和记录互联网上的信息，加之自身分析，可以让价值最大化。整个内容中不会涉及到过为敏感的内容。
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分，分别是对键的引用和对值的引用。
将一些操作隶属于一个函数，以后你想实现相同的操作的时候，只用调用函数名就可以，而不需要重复敲所有的语句。
从前面的对Python基础知识方法介绍中，我们几乎是围绕Python内置方法进行探索实践，比如字符串、列表、字典等数据结构的内置方法，和大量内置的标准库，诸如functools、time、threading等等，而我们怎么快速学习掌握并学会使用这个Python的工具集呢？ 我们可以利用Python的内置文档大量资源既可以掌握许多关于Python工具集的基本使用。
本文实例讲述了Python中sys模块功能与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
最近使用 Python 一个项目，发现 Python 的深拷贝 copy.deepcopy 实在是太慢了。 相关背景 在 Python 中, 我们有两种拷贝对象的方式：浅拷贝和深拷贝。浅拷
我们在之前说过，「封装」「继承」 和「多态」是 OOP 的重要特征，前面我们已经讲过了继承，今天我们来学习的是 “多态”。这里更多的是针对初学 Python 的读者谈谈如何去理解 “多态”，因为「多态」就如同它的名字一样，在理解上也是「多态」的，算是各有千秋。建议各位在看完本篇文章以后，也要多 Google 一下相关的内容再加深理解。
大家好，今天开始正式学习Python语法。最基础的东西无外乎：常量和变量、数据类型和数据结构、流程控制语句等。了解它们并不难，它们就像构成一座大厦的砖瓦沙石，看起来没有任何深奥的东西，但是，我们必需了解它们，因为，未来在我们搭建一个项目的时候，至少你得知道当我们需要用到砖瓦的时候，你不会错拿了砂石填进去。所以，即便是一些简单到无趣的东西，我们也需要大致的去了解它们分别是什么？有什么特点？如何使用？
ps:上面SHA系列算法是根据生成的密文的长度而命名的各种算法名称，如SHA1（160bits）、SHA224、SHA256、SHA384等。我们常听说的MD5算法生成的密文长度为128bits
关于 Python，你肯定听过这么一句话："Python中一切皆对象"。没错，在 Python 的世界里，一切都是对象。
本周的内容主要是写了一点点GC，同时做了一些对接GC的改动，之后接入了gtest开始测试。
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
PDF是Portable Document Format的缩写，这类文件通常使用.pdf作为其扩展名。在日常开发工作中，最容易遇到的就是从PDF中读取文本内容以及用已有的内容生成PDF文档这两个任务。
2、如果想获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数返回包含字符串的list。
数据驱动的科学和有效计算需要了解数据的存储和操作方式。本节概述了如何在 Python 语言本身中处理数据数组，以及对比 NumPy 如何改进它。对于理解本书其余部分的大部分内容，理解这种差异至关重要。
花下猫语：近半个月里，我连续写了两篇关于 Python 中内存的话题，所关注的点都比较微小，猎奇性质比实用性质大。作为对照，今天要分享一篇长文，是跟内存相关的垃圾回收话题，一起学习进步吧！ 作者：二两
众所周知，正则表达式是字符串处理的强大的工具。Python中则提供了强大的正则表达式处理模块，即 re 模块， 为Python的内置模块。本文介绍一下该模块常用的函数及其具体应用。
关于 Python 中的类与对象相关知识，网络上已经有非常多的教程。但对于初学者来说，仍然是一个非常难以理解的事情。今天我尝试从一个奇怪的角度讲解使用类、对象相关知识。
sys.argv 是一个包含命令行参数的列表，其中第一个元素是脚本的名称。这在需要在命令行中接受用户输入时非常有用。
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介 | 菜鸟教程
本文总结Ipython使用的知识。 1 IPython 是什么？ IPython (short for Interactive Python) was started in 2001 by Ferna
该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问，以及与解释器强烈交互的函数。它始终可用。
Happiness is a way of travel. Not a destination.
近年来，随着大数据、人工智能、机器学习等技术的兴起，Python 语言也越来越为人们所喜爱。但早在这些技术普及之前，Python 就一直担负着一个重要的工作：自动化抓取网页内容。
你也许知道如何进行列表解析，但是可能不知道字典/集合解析。它们简单易用且高效。就像下面这个例子：
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
每当需要分析或修改存储在文件中的信息时，读取文件都很有用，对数据分析应用程序来说也非常重要。
本文实例讲述了Python2 与Python3的版本区别。分享给大家供大家参考，具体如下：
專 欄 ❈ 松直，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.zhihu.com/people/songzhili?utm_source=qq&utm_medium=socia
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