Python3新特性 类型注解 以及 点点点 ... Python3 的新特性 Python 是一种动态语言，变量以及函数的参数是 不区分类型 的 在 函数中使用类型注解 相当于 给 形参的 类型 设置了一个备注 # 使用类型注解 a b 参数需要 int 类型的 变量 def func(a: int = ..., b: int = ...): return a + b 使用 PyCharm 编写python代码时 函数调用会有默认参数的 提示 如果传递的 参数不是 指定的类型 正
互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。
在python2中字节类型同字符类型区分不大，但是在python3中最重要的特性是对文本和二进制数据做了更加清晰的区分，文本总是Unicode，由字符类型表示，而二进制数据则由byte类型表示，python3不会以任意隐式方式混用字节型和字符型，也因此在python3中不能拼接字符串和字节包（python2中可以，会自动进行转换），也不能在字节包中搜索字符串，也不能将字符串传入参数为字节包的函数。
吉多·范罗苏姆（荷兰语：Guido van Rossum，1956年1月31日－），生于荷兰哈勒姆，计算机程序员，为Python程序设计语言的最初设计者及主要架构师。在Python社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者”（BDFL），意思是他仍然关注Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。
Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比 C语言、C++语言 或 Java 之类的系统编程语言要简单容易。 也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： 语法和结构通常比较简单 学习和使用通常比较简单 通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” 程序的开发产能优于运行
最近在通过shell脚本在Linux系统安装Java或Python的过程中，遇到了shell脚本中的“source /etc/profile”无法生效的问题，虽然也可以在执行完脚本后再次执行“source /etc/profile”来使配置文件生效，但未免有些繁琐，而我又比较懒，想彻底弄清其原因及解决办法，从而一劳永逸。以下为本次解决问题的实践记录：
2021 年 10 月 4 号，Python 官方正式发布了 Python3.10.0（https://www.python.org/downloads/release/python-3100/）。当时在忙着大数据相关的工作就没有写文章聊聊这个版本。就以这篇文章来简单聊聊。
来源：Python程序员 ID：pythonbuluo Python3的使用量在过去几年有了明显增加，但它仍有很长的路要走。使用Python的大公司倾向于在其基础架构上运行Python2.7代码，Facebook也不例外。在PyCon2018大会上，Facebook的工程师贾森‧弗里德讲述了该公司在过去四年左右的时间里，Python3从几乎无人问津到成为该公司主流Python版本的全过程。他在帮助公司实现这一目标中发挥了重要作用，他的演讲（视频地址：https://www.youtube.com/watch
编写高质量Python代码的59个有效方法--第三条：了解bytes、str与unicode的区别
Qu1cksc0pe是一款功能强大的多合一恶意软件分析工具，该工具可以帮助广大研究人员分析Windows、Linux和macOS平台下的可执行文件以及APK文件等。Qu1cksc0pe可以给分析人员提供下列信息：
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/centos7-python2-to-python3.html
Python 提供了很多让使用者觉得舒服至极的功能特性，但是随着不断的深入学习和使用 Python，我发现其中存在着许多玄学的输出与之前预想的结果大相径庭，这个对于初学者来说难以理解，但是在理解它们以后又会觉得是这么的有意思，所以我准备了这个「有趣的 Python 特性」系列，写一些我碰到或看到的一些你所不知道的「奇葩」，这里面会涉及到在 Python2 和 Python3 中的异同，希望大家能从学习的过程中体会到真正的乐趣。
我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景，有这样一个名为requirements.py的python3文件，其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串：
Klyda是一款功能强大的Web应用程序安全漏洞检测工具，该工具本质上是一个高度可配置的脚本，可以帮助广大研究人员快速检测目标Web应用程序中是否存在基于凭证的攻击漏洞。当前版本的Klyda不仅支持使用密码喷射技术，而且还支持大规模多线程的字典攻击。
距离官方放弃Python2的时间越来越近，很多项目也逐渐的开始放弃对Python2的支持，比如Django，IPython这些框架就走在了最前列，Python2完成了它的使命，在人工智能的新时代，Python2带来的问题不断地困扰开发者，比如字符编码问题、性能问题、代码维护问题等等。
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。
一直以来，Python 3都超级尴尬。Python3的设计原因导致某些语法不兼容Python2，用户在Python2里投入越多，迁移的成本就越大，就越难迁移到新的版本。 比如NumPy或Pandas，当其从Python2迁移到Python3时，需要修改大量代码，牵扯的行业极多，影响极大，原来服务很好的软件，可能引入新的风险或者bug，这些隐形成本和风险都对迁移带来了难度和阻力。 而今，Python核心团队计划在2020年停止支持Python 2，这也算是下了最后通牒。用户终于可以迁移到 Python3，
1.使用Python3 Mac上的shell上自带的Python版本是2.7，当需要使用Python3时，下载安装好Python时，在shell上敲入Python发现却还是显示Pyth
在Centos7系统中,默认带的Python版本是Python2.7的,想用到Python3的新特性就需要升级. 安装依赖包 关于Python3.7以上的版本，需要多安装一个依赖包: > yum install -y libffi-devel 否则会出现ModuleNotFoundError: No module named _ctypes的报错。 安装python 3.7.3 # 下载 > wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 Python的简单性使您能够快速地提高工作效率，但这通常意味着您不能使用它所提供的所有功能。在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 发现并应用超出您过去经验的惯用Python 3特性。作者Luciano Ramalho将指导您了解Python的核心语言特性和库，并教你如何使您的代码更短、更快、更易读。 本书的主要更新包括:F
Python是一种计算机程序设计语言，第一个公开版本发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件。语言免费使用，甚至全部源代码也免费开放。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。 常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面）。然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
众所周知，node.js 在异步 IO 有着天然优势， 而 python 则在数据科学处理方面有着更广泛的应用。本文将会对比 node.js 有一定开发经验的读者，简单介绍几个入门 python 开发推荐使用的相关工具。
到python官网下载windows环境下的安装包，下载完成后安装即可。python目前有两个版本，python2和python3。python3针对python2进行了大量的改进，导致python2和python3并不兼容，所以现在很多软件还是使用python2写的。但是python3是趋势。因此推荐下载python3的安装包。
通过该模块，python2可以调用python3的某些功能。 python的future模块： 首先是可以做个性化的用法，比如你喜欢用print（）而不是print 更重要的是基本用以下几句就可以让python2和python3有良好的兼容性了 from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals from __future__ import division from __future__ i
最近在系统学习Python，以MOOC上面的一套Python3的课程为基础。本文主要总结一下基础部分的关键点。
运行telnetlib的时候报错：TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’，原因是因为python2和python3的版本的差异。 在python2中可正常运行，而python3最重要的新特性也是对文本和二进制数据做了更清晰的区分。文本用unicode编码，为str类型，二进制数据则为bytes类型。
--with-python3-config-dir=/usr/lib64/python3.6/config
在Insert模式下，直接输入文字就会弹出自动补全。然后用Ctrl+n和Ctrl+p上下选择。
Python 社区，有这么个怪问题：“学 Python 到底是学2还是学3？”这个问题就像月经一样每隔断时间就出现在你面前，也成了很多初学者的选择困惑，这个问题的“始作俑者”当然是 Python 它爹，大家众说纷纭，有说 Python2 是主流，大公司都在用，你应该学 2 。也有说 Python3 才是未来主流，大多数第三方框架已基本支持 Python3。
# 下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
最近升级OSX到El Capitan。发现mvn、Python的配置几乎全部失效了。
1、python基础部分 Python基础语法入门： Python语言介绍、发展史、与其它语言的对比 编程语言分类，解释性PK编译性的优缺点 Python环境的安装、和Pycharm的使用 基本语法：变量、常量命名规范、程序执行、编码区别 二进制的演化与运算 基本数据类型：int、str、bool、list、dict、set 流程控制：if 、elif、else、for、while语句
Python90 系列文章内容主要参考《Effective Python 90 Specific Ways to Write Better》（高效Python，编写更好的Python代码的90条具体建议），适合已经熟悉基本语法的同学阅读。写书时，作者使用的是Python3.8，本系列文章也会使用该版本。全书共10章，90小节，对应90条编写高质量Python代码的具体建议。10章的内容如下：
在 2022 年的今天，配置一台 Ubuntu 16.04 的 pwn 环境还是有一些必要的，我知道 Ubuntu 18.04或者更高版本可以修改 glibc 版本，以适应题目要求，但作为初学者来说，与教学环境保持一致是非常重要的，避免由于环境带来额外的影响
一. Python 主要版本的背景 Python 2 发布于 2000 年年底，意味着较之先前版本，这是一种更加清晰和更具包容性的语言开发过程。而先前版本的 Python 应用的是 PEP (Python 增强协议)，这种技术规范能向 Python 社区成员提供信息或描述这种语言的新特性。 Python 3 被视为 Python 的未来，是目前正在开发中的语言版本。为了不带入过多的累赘，Python3在设计的时候没有考虑向下兼容。作为一项重大改革，Python 3 于 2008 年年末发布，以解决
执行python3命令会进入到官方交互解释器，官方解释器无法直接看到变量对应的数据类型也不能使用tab建关联
_new_的作用 在python中_new_方法与_init_方法类似，但是如果两都存在那么_new_闲执行。 在基础类object中，_new_被定义成了一个静态方法，并且需要传递一个参数cls。Cls表示需实例化的类，此参数在实例化时由Python解析器自动提供。 new()是在新式类中新出现的方法，它作用在构造方法init()建造实例之前，可以这么理解，在Python 中存在于类里面的构造方法init()负责将类的实例化，而在init()调用之前，new()决定是否要使用该init()方法，因为new()可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的对象来作为本类 的实例。 New（方法的特性） new()方法是在类准备将自身实例化时调用。 new()方法始终都是类的静态方法，即使没有被加上静态方法装饰器。 实例 class Person(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __new__(cls, name, age): if 0 < age < 150: return object.__new__(cls) # return super(Person, cls).__new__(cls) else: return None def __str__(self): return '{0}({1})'.format(self.__class__.__name__, self.__dict__) print(Person('Tom', 10)) print(Person('Mike', 200)) 结果： Person({'age': 10, 'name': 'Tom'}) None Python3和python2中_new_使用不同 Python2的写法 注意python版本大于等于2.7才支持 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls,args,*kwargs) return cls._inst Python3的写法 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._inst 如果Python3的写法跟Python2写法一样,那么倒数第二行会报错"TypeError: object() takes no parameters"
第一章：引论 建议1、理解Pythonic概念----详见Python中的《Python之禅》 建议2、编写Pythonic代码 （1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。 （2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库，比如Flask等。 建议3：理解Python与C的不同之处，比如缩进与{}，单引号双引号，三元操作符？，Switch
最近在把编程教室的网站和小程序从python2升级到python3，踩了不少坑。正好看到一篇关于迁移python3的文章，里面总结了一些可能遇到的问题，对比了版本差异，列举新版本的一些优势，并附带代码示例。原文在Github上被Star已达3500多次。今天这篇是由陈祥安翻译的中文版。文中信息量很大，各位可以趁五一小长假的时候读一读，想必会对python有更深入的理解。
目前linux终端回放回话的工具常见的就是asciinema和script了, 这两种工具都有那种类似于视频回放的效果。虽然这样做的代价是录制过程中需要占用一定的cpu资源以及录制后可能会因为视频文件太大而不太好在网络之间传送与分享从而交换信息，(或许这类工具的创造初衷并不一定就是要将所有的东西都录进去),将终端操作录制下来,并具有回话功能, 有助于系统操作的审计, 利于系统安全保护 。
从今天开始打算做 100 种编程语言的速通。频率大概一周两篇，我会发布有关不同编程语言的信息，尝试每种语言的有趣之处。
昨天，Python 官方网站的一纸声明《Python 2 的落幕》引发了人们的广泛讨论：该开发社区表示，官方对于 Python 2 的支持将会在 2020 年 1 月 1 日结束，在这之后即使是出现安全问题，旧版本的语言也不会得到任何改进。人们现在必须立即转移到 3.0 以上版本了。
ExtAnalysis是一个浏览器扩展分析框架，用于分析和扫描Chrome和firefox扩展以查找其可能存在的漏洞。
新式类就是 class person(object): 这种形式的, 从py2.2 开始出现的
在1989年12月，我在寻找一门课余编程项目来打发圣诞节假期。办公室会关门，但我有一台家用电脑，而且没有太多其它东西。我决定为当时我正构思的一个新的脚本语言写一个解释器，它是ABC语言的后代，对UNIX / C程序员会有吸引力。作为一个《蒙提·派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）的狂热爱好者，于是我选择了 "Python"这个名字作为项目的标题。 Python 创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）因为圣诞节假期太无聊，为了打发这几天的时间，不经意
原文链接:https://github.com/arogozhnikov/python3_with_pleasure
由于Python2的官方维护期即将结束，越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。可是，在实际的工作中，我发现好多人都是在用Python2的思维去写Python3的代码，Python3给我们提供了很多新的、很方便的特性，可以帮助我们快速的编写代码。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
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