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python基礎(chǔ)知識點(diǎn)(四)

python爬蟲知識分享 ? 來源:python爬蟲知識分享 ? 作者:python爬蟲知識分享 ? 2022-04-02 15:51 ? 次閱讀
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神奇的 intern 機(jī)制

字符串類型作為Python中最常用的數(shù)據(jù)類型之一,Python解釋器為了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多優(yōu)化。

例如:Python解釋器中使用了 intern(字符串駐留)的技術(shù)來提高字符串效率,什么是intern機(jī)制?就是同樣的字符串對象僅僅會保存一份,放在一個字符串儲蓄池中,是共用的,當(dāng)然,肯定不能改變,這也決定了字符串必須是不可變對象。

>>> s1="hello"
>>> s2="hello"
>>> s1 is s2
True

# 如果有空格,默認(rèn)不啟用intern機(jī)制
>>> s1="hell o"
>>> s2="hell o"
>>> s1 is s2
False

# 如果一個字符串長度超過20個字符,不啟動intern機(jī)制
>>> s1 = "a" * 20
>>> s2 = "a" * 20
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "a" * 21
>>> s2 = "a" * 21
>>> s1 is s2
False

>>> s1 = "ab" * 10
>>> s2 = "ab" * 10
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "ab" * 11
>>> s2 = "ab" * 11
>>> s1 is s2
False

site-packages和 dist-packages

如果你足夠細(xì)心,你會在你的機(jī)器上,有些包是安裝在 site-packages 下,而有些包安裝在 dist-packages 下。

它們有什么區(qū)別呢?

一般情況下,你只見過 site-packages 這個目錄,而你所安裝的包也將安裝在這個目錄下。

而 dist-packages 其實(shí)是 debian 系的 Linux 系統(tǒng)(如 Ubuntu)才特有的目錄,當(dāng)你使用 apt 去安裝的 Python 包會使用 dist-packages,而你使用 pip 或者 easy_install 安裝的包還是照常安裝在 site-packages 下。

Debian 這么設(shè)計的原因,是為了減少不同來源的 Python 之間產(chǎn)生的沖突。

如何查找 Python 安裝目錄

>>> from distutils.sysconfig import get_python_lib
>>> print(get_python_lib())
/usr/lib/python2.7/site-packages

argument 和 parameter 的區(qū)別

arguments 和 parameter 的翻譯都是參數(shù),在中文場景下,二者混用基本沒有問題,畢竟都叫參數(shù)嘛。

但若要嚴(yán)格再進(jìn)行區(qū)分,它們實(shí)際上還有各自的叫法

parameter:形參(formal parameter),體現(xiàn)在函數(shù)內(nèi)部,作用域是這個函數(shù)體。

argument :實(shí)參(actual parameter),調(diào)用函數(shù)實(shí)際傳遞的參數(shù)。

舉個例子,如下這段代碼,"error" 為 argument,而 msg 為 parameter。

def output_msg(msg):
    print(msg)

output_msg("error")

dict() 與 {} 生成空字典有什么區(qū)別

在初始化一個空字典時,有的人會寫 dict(),而有的人會寫成 {}

很多人會想當(dāng)然的認(rèn)為二者是等同的,但實(shí)際情況卻不是這樣的。

在運(yùn)行效率上,{} 會比 dict() 快三倍左右。

使用 timeit 模塊,可以輕松測出這個結(jié)果

$ python -m timeit -n 1000000 -r 5 -v "dict()"
raw times: 0.0996 0.0975 0.0969 0.0969 0.0994
1000000 loops, best of 5: 0.0969 usec per loop
$
$ python -m timeit -n 1000000 -r 5 -v "{}"
raw times: 0.0305 0.0283 0.0272 0.03 0.0317
1000000 loops, best of 5: 0.0272 usec per loop

那為什么會這樣呢?

探究這個過程,可以使用 dis 模塊

當(dāng)使用 {} 時

$ cat demo.py
{}
$
$ python -m dis demo.py
  1           0 BUILD_MAP                0
              2 POP_TOP
              4 LOAD_CONST               0 (None)
              6 RETURN_VALUE

當(dāng)使用 dict() 時:

$ cat demo.py
dict()
$
$ python -m dis demo.py
  1           0 LOAD_NAME                0 (dict)
              2 CALL_FUNCTION            0
              4 POP_TOP
              6 LOAD_CONST               0 (None)
              8 RETURN_VALUE

可以發(fā)現(xiàn)使用 dict(),會多了個調(diào)用函數(shù)的過程,而這個過程會有進(jìn)出棧的操作,相對更加耗時。

審核編輯:湯梓紅
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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