今天是Python的第15篇文章，我们来聊聊Python中内存管理机制，以及循环引用的问题。
Utf-8: 可变长度编码，英文字符用一个字节存储，中文用三个字节存储，硬盘中存储。
Python的变量，粗放来说有数值型，布尔型，字符串类型，列表，元组，字典等6大类。那么不同变量类型在底层是如何存储的，关系到变量的引用，能否正确的掌握变量的相关操作？
通过上面的例子可以总结出：字符串和数字在之前有定义过的话，后续再用到这个变量时，不会再分配内存，而是直接把新的变量直接指向之前定义过的值，因此使用is判断时结果都为True，这种机制被称作为缓存机制。但是这里也有比较坑的一点，我们再来看下面的例子：
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
2、在后续创建相同的字符串时，不会开辟新的空间，而是将字符串的地址赋予新创建的变量。
目录 1、python2与python3的区别 2、装饰器 3、多线程、多进程 4、GIL 5、OSI七层协议 6、HTTP协议 7、垃圾回收机制 8、进制转换 9、eval与exec的区别 1、python2与python3的区别 1、默认字符编码 python2：ascii python3: utf-8 2、print python2: 1、打印时可加括号，也可不加 2、打印一个值，输出无括号 3、打印多个值，若打印时加了括号，输出也有括号，并且有逗号分隔，即元组形式
在舆情信息爆炸的时代，了解市场营销、舆情监测和内容创作等方面的热门话题和趋势，对企业和个人至关重要。而今日头条作为一个热门的新闻资讯平台，拥有大量用户生成的内容，抓取并分析热门话题和趋势，为我们提供有价值的数据支持。本文将介绍如何利用Python爬虫技术来抓取今日头条的热门话题，并进行趋势分析，以帮助读者更好地了解市场动态和用户关注点。
陷阱：需要注意，因为给getrefcount传递了参数a，因此也导致了引用计数+1，所以打印的结果是2，但是实际引用计数是1，故：引用计数=sys.getrefcount(xxx) - 1
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode，Python3只
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
每当给变量名赋值时内存便会开辟一块空间用于存储变量值，当变量值的引用计数为零时，垃圾回收机制会回收这块内存。
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
我自认为自己 Python 学的还行，工作中已经使用它实现了很多功能，直到今天我学习了景霄大神 Python 的课程，才发现，自己学习到的，仅仅是皮毛而已。
随着互联网的发展，网络上的信息量急剧增长，而获取、整理和分析这些信息对于很多人来说是一项艰巨的任务。而Python作为一种功能强大的编程语言，它的爬虫能力使得我们能够自动化地从网页中获取数据，大大提高了效率。本文将分享如何从零到一构建一个简单的网络爬虫项目，助你掌握Python爬虫的基本原理与实践技巧。
变量是一个计算程序用做存储信息所引用的。他们还提供一种标签数据与一个描述性的名称,所以我们的程序可以被读者和我们自己更清楚地理解。它有助于认为变量保存信息的容器。他们的唯一目的是标签和数据存储在内存中，这些数据将被你的程序所使用。
在使用Python爬虫分布式架构中可能出现以下的问题，我们针对这些问题，列出相应解决方案：
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。
我们写过C语言、C++的朋友们都知道，C语言是没有垃圾回收这种说法的。手动分配以及释放内存都是需要我们的程序员自己动手完成。不管是“内存泄漏” 还是野指针都是让开发者非常头疼的问题。所以C语言开发提及讨论最多的话题就是内存管理了。but对于其他高级语言来说，例如Java、C#、Python等高级语言，已经具备了垃圾回收机制。这样可以屏蔽内存管理的复杂性，使开发者可以更好的关注核心的业务逻辑。
Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
编程语言：Python,Java,SQL,Scala. 无论后端选用哪种编程语言，SQL是必备。Python/Java/Scala最好是精通一门会两门。
– 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？
最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。
说到数据爬取，大部分人都会想到使用Scrapy工具，但是仅仅停留在会使用的阶段。但是要真正的成为技术大牛，需要学会更多的爬虫技术，对于爬虫来说突破各种网站的反爬机制也是需要技术能力的。所以今天为了增加对目标网站爬虫机制的理解，我们可以通过手动实现多线程的爬虫过程，同时，引入IP代理池进行基本的反爬操作。 本次使用腾讯新闻网进行爬虫，该网站具有反爬机制，同时数量足够大，多线程效果较为明显。 需要使用到的技术如下
此前我们了解过 java 和 python 如何管理内存以及运行过程中的垃圾收集。 python 的内存管理与垃圾收集 java 的存活判定与垃圾收集
1. ASCII : 最早的编码. ⾥⾯有英⽂⼤写字⺟, ⼩写字⺟, 数字, ⼀些特殊字符.
说到数据爬取，大部分人都会想到使用Scrapy工具，但是仅仅停留在会使用的阶段。但是要真正的成为技术大牛，需要学会更多的爬虫技术，对于爬虫来说突破各种网站的反爬机制也是需要技术能力的。所以今天为了增加对目标网站爬虫机制的理解，我们可以通过手动实现多线程的爬虫过程，同时，引入IP代理池进行基本的反爬操作。
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
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
Python爬虫应用领域广泛，并且在数据爬取领域处于霸主位置，并且拥有很多性能好的框架，像Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架可以实现爬行自如的功能，只要有能爬取的数据，Python爬虫均可实现。数据信息采集离不开Python爬虫，而python爬虫离不开代理ip，他们的结合可以做的事情很多，如广告营销、各种数据采集大数据分析，人工智能等，特别是在数据的抓取方面可以产生的作用巨大。
简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
嗨小伙伴们好久不见，本来今天是更新一篇关于字符串的文章，但是还没写完，先更新一篇关于is和==区别的文章，因为字符串文章中会涉及到本篇的部分内容。另外最近会勤于更新，大家不要催更了......
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。
由于Python是一门强类型的动态解释型语言，故我们在某些时候并不会知道（特别是与别人对接开发工作的时候）对象中具有的属性与方法。
为什么需要数据序列化呢？因为数据要“传输”，比如将数据网络通信传递给其他服务器，或者持久化到磁盘。那么传输为什么需要序列化呢？因为在内存中的数据，当前进程是知道数据格式和内容的，但是数据传输是二进制（或文本格式），所以需要有一个内存数据格式转换为二进制（或文本格式）的过程。数据序列化，可以进行数据压缩、数据格式多语言兼容等。下面就按照序列化的技术演变过程一起看下序列化的发展之路。
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。
作用/意义：把数据存在小数据池 快速创建对象 共享 节省内存 解释字符串赋值问题等
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当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时，可能会出现内存问题，特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾回收机制，而不再像c，c++里，需要用户自己管理内存。自己管理内存及其自由，可以任意申请内存，但这如同一把双刃剑，可能会造成内存泄漏，空指针等bug。 python中也同java一样采用了垃圾回收机制，不过不一样的是：python采用的是引用计数机制为主，标记清除和分代回收两种机制为辅的策略
这些节点是安装了VDSM和libvirt的Linux发行版，以及一些额外的软件包，可以轻松实现网络和其他系统服务的虚拟化。迄今为止支持的Linux发行版是Fedora 17或oVirt-node，它基本上是一个简化的发行版，其中只包含足够的组件以允许虚拟化。
在当今信息爆炸的时代，获取并利用网络数据成为了许多行业的核心竞争力之一。而作为一名数据分析师、网络研究者或者是信息工作者，要想获取网络上的大量数据，离不开网络爬虫工具的帮助。而Scrapy框架作为Python语言中最为强大的网络爬虫框架之一，一直以来受到众多开发者的追捧。本文将从入门到精通，为大家介绍如何掌握Scrapy框架的关键技巧。
HttpRunner 是一款面向HTTP(S) 协议的通用测试框架，只需编写维护一份YAML/JSON 脚本，即可实现自动化测试、性能测试、线上监控、持续集成等多种测试需求。
在任何一个企业中，每个运转的环节都会产出其对应的数据，当企业出现问题时，正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。
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