Python中看起來高大上的技術(shù)
很多時候python都被人稱為玩具語言，很多人看不起python，覺得它們不如Java，golang，c這些語言的高效，也不如bash這些腳本語言正統(tǒng)，然而我想說的是，存在即合理，特別是python占有這么多的市場份額就足以說明它的使用價值，我們都知道python學(xué)起來很簡單，那么python是不是就沒有復(fù)雜的技術(shù)需要深入學(xué)習(xí)了呢?接下來我就談一談python中那些并不簡單的技術(shù)。
元編程
簡單來說，元編程就是可以操作目標語言的語言，比如說，我有一個類，我想要在生成類的時候，獲取到類的信息，那么這個過程就是元編程。
如果你有了解過反射的話，你會發(fā)現(xiàn)這和反射很像，沒錯，反射就是實現(xiàn)元編程的一種方法。
在python中，一般通過魔術(shù)方法，描述符，元類和eval來實現(xiàn)元編程。
GIL
GIL的全稱是global interpreter lock，叫做全局解釋器鎖。
我們都知道操作系統(tǒng)調(diào)度的最小單位是線程，而一個進程中可以存在多個線程，當多個線程并發(fā)一起運行的時候，它們可能會修改同一塊內(nèi)存，造成數(shù)據(jù)的不一致，為了解決這個問題，cpython解釋器會讓每個線程去獲取GIL，只有成功獲取到GIL的線程才能夠執(zhí)行，其它的線程需要等待，而這就是python的線程并發(fā)是偽并發(fā)的原因。
那么如何更好地利用多核cpu呢，最簡單的辦法就是使用多進程，因為GIL是在線程中獨有的，而進程中不需要獲取它，因此通過運行多個進程就可以實現(xiàn)程序的并發(fā)執(zhí)行。
協(xié)程
我們知道操作系統(tǒng)調(diào)度的最小單位是線程，那么協(xié)程是什么呢?通俗地講，協(xié)程就是用戶態(tài)線程，也就說，我們封裝了一個線程，在這個線程中，我們可以自己進行調(diào)度，當執(zhí)行耗時的操作時候，我們讓出執(zhí)行的任務(wù)，去執(zhí)行其它的任務(wù)，也就是讓cpu看到我們的線程一直在執(zhí)行任務(wù)而沒有等待。
python中通過yield關(guān)鍵字進行協(xié)程的調(diào)度，通過yield可以保存任務(wù)狀態(tài)，通過send關(guān)鍵字可以函數(shù)結(jié)果傳遞給另一個函數(shù)。
上下文管理器
我們平時在操作文件或者數(shù)據(jù)庫的時候，當我們使用之后，都需要手動關(guān)閉它們，那么我們有沒有辦法自動釋放資源呢?答案是肯定的，我們可以使用with關(guān)鍵字。
- with open('test.txt') as f:
- print f.readlines()
通過這樣的操作，我們在函數(shù)執(zhí)行之后，就會自動釋放文件資源。
上下文管理器是如何實現(xiàn)的呢，它的原理就是它的底層實現(xiàn)了__enter__和__exit__方法，這樣在執(zhí)行函數(shù)主體之前，我們可以先執(zhí)行enter方法，主體執(zhí)行之后，我們再執(zhí)行exit方法。
python中通過contextlib裝飾器，可以優(yōu)雅地實現(xiàn)上下文管理器。
裝飾器
顧名思義，裝飾器就是對函數(shù)的一個裝飾，它在不修改函數(shù)主體內(nèi)容的時候，對函數(shù)進行裝飾，讓它看起來變得不太一樣。
python中通過在函數(shù)前面加上@符號，可以輕松地對函數(shù)進行裝飾，很多日志功能還有授權(quán)功能，通過裝飾器的使用都會變得更加優(yōu)雅。
閉包
閉包是很多語言都會有的概念，在python中，閉包就是函數(shù)的嵌套，不過這不是簡單的函數(shù)嵌套，它需要滿足幾個條件。
- 外部函數(shù)返回值是內(nèi)部函數(shù)的引用
- nonlcoal 修改外部參數(shù)
python通過閉包的使用，可以更加方便地實現(xiàn)裝飾器。
