摘要：从存储的字符串表示中检索原始对象的过程称为。这称为命名空间。如果需要八进制或十六进制表示，请使用内置函数或。和有什么区别返回对象，而返回列表，并使用相同的内存，无论范围大小是多少。它提供了灵活性，并允许开发人员为他们的项目使用正确的工具。
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Python是一种编程语言，包含对象，模块，线程，异常和自动内存管理。Python的好处在于它简单易用，可移植，可扩展，内置数据结构，并且它是一个开源的。
PEP 8是一个编码约定，关于如何编写Python代码更具可读性。
Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式，并使用dump函数将其转储到文件中，此过程称为pickling。从存储的字符串表示中检索原始Python对象的过程称为unpickling。
Python语言是一种解释语言。Python程序直接从源代码运行。它将程序员编写的源代码转换为中间语言，再次转换为必须执行的机器语言。
Python内存由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆，解释器负责处理此私有堆。
Python对象的Python堆空间分配由Python内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具。
Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存并释放内存并使其可用于堆空间。
PyChecker是一个静态分析工具，可以检测Python源代码中的错误，并警告错误的风格和复杂性。Pylint是另一种验证模块是否符合编码标准的工具。
Python decorators是我们在Python语法中进行的一项特定更改，可以轻松地更改函数。
列表和元组之间的区别在于列表是可变的而元组不是。元组可以被散列，例如作为词典的关键。
Python中的所有内容都是一个对象，所有变量都包含对象的引用。参考值是根据功能; 因此，您无法更改引用的值。但是，如果对象是可变的，则可以更改它们。
它们是语法结构，可以根据现有的iterable轻松创建Dictionary或List。
有可变和不可变类型的Pythons，内置类型为Mutable内置类型
List
Sets
Dictionaries
不可变的内置类型
Strings
Tuples
Numbers
在Python中，引入的每个名称都有一个存在的地方，可以被连接起来。这称为命名空间。它就像一个框，其中变量名称映射到放置的对象。每当搜索到变量时，将搜索此框以获取相应的对象。
它是一个多带带的表达式匿名函数，通常用作内联函数。
python中的lambda表单没有语句，因为它用于创建新的函数对象，然后在运行时返回它们。
pass意味着，无操作的Python语句，或者换句话说，它是复合语句中的占位符，其中应该留有空白，并且不必在那里写入任何内容。
在Python中，迭代器用于迭代一组元素，如列表之类的容器。
Python中的单元测试框架称为unittest。它支持共享设置，自动化测试，测试关闭代码，将测试聚合到集合等。
从序列类型（如列表，元组，字符串等）中选择一系列项目的机制称为切片。
实现迭代器的方法称为生成器。这是一个正常的函数，除了它在函数中产生表达式。
Python文档字符串称为docstring，它是一种记录Python函数，模块和类的方法。
要在Python中复制对象，可以尝试copy.copy（）或copy.deepcopy（）来处理一般情况。您无法复制所有对象，但大多数对象都是如此。
Python序列可以是正数和负数的索引。对于正索引，0是第一个索引，1是第二个索引，依此类推。对于负索引，（ - 1）是最后一个索引，（ - 2）是倒数第二个索引，依此类推。
要将数字转换为字符串，请使用内置函数str（）。如果需要八进制或十六进制表示，请使用内置函数oct（）或hex（）。
Xrange返回xrange对象，而range返回列表，并使用相同的内存，无论范围大小是多少。
在Python中，模块是构造程序的方式。每个Python程序文件都是一个模块，它导入其他模块，如对象和属性。
Python程序的文件夹是一个模块包。包可以包含模块或子文件夹。
局部变量：如果在函数体内的任何位置为变量赋值，则假定它是本地的。
全局变量：仅在函数内引用的那些变量是隐式全局变量。
要在单个程序中跨模块共享全局变量，请创建一个特殊模块。在应用程序的所有模块中导入配置模块。该模块将作为跨模块的全局变量提供。
要在Unix上使Python脚本可执行，您需要做两件事，
脚本文件的模式必须是可执行的
第一行必须以＃开头（＃！/ usr / local / bin / python）
使用命令os.remove（filename）或os.unlink（filename）
要在Python中生成随机数，您需要将命令导入为：
import random
random.random()
这将返回[0,1）范围内的随机浮点数。
您可以通过以下方法访问C中用Python编写的模块，
Module = = PyImport_ImportModule（“”）;
它是一个Floor Divisionoperator，用于分割两个操作数，结果为商，只显示小数点前的数字。例如，10 // 5 = 2和10.0 // 5.0 = 2.0。
Python包含一个巨大的标准库，适用于大多数Internet平台，如电子邮件，HTML等。
Python不需要显式内存管理，因为解释器本身会将内存分配给新变量并自动释放它们
由于使用方括号，因此易于阅读
初学者易于学习
拥有内置数据类型可以节省编程时间和工作量，从而声明变量
在Python中使用split函数是使用定义的分隔符将字符串分解为更短的字符串。它给出了字符串中存在的所有单词的列表。
Flask是基于“Werkzeug, Jinja 2 and good intentions”BSD许可的Python的Web微框架。Werkzeug和jingja是它的两个依赖。
Flask是微框架的一部分。这意味着它对外部库几乎没有依赖性。它使框架变得轻盈，同时几乎没有更新的依赖性和更少的安全性错误。
Flask是一个“微框架”，主要用于具有更简单要求的小型应用程序。在Flask中，您必须使用外部库。
Pyramid是为更大的应用程序构建的。它提供了灵活性，并允许开发人员为他们的项目使用正确的工具。开发人员可以选择数据库，URL结构，模板样式等。Pyramid是可配置的。
像Pyramid一样，Django也可以用于更大的应用程序。它包括一个ORM。
Flask-WTF提供与WTForms的简单集成。功能包括Flask WTF：
Integration with wtforms
Secure form with csrf token
Global csrf protection
Internationalization integration
Recaptcha supporting
File upload that works with Flask Uploads
Flask脚本工作的常用方法是：
应用程序的导入路径
或者是Python文件的路径
会话基本上允许您记住从一个请求到另一个请求的信息。在一个Flask中，它使用签名cookie，以便用户可以查看会话内容并进行修改。如果只有密钥Flask.secret_key，则用户可以修改会话。
基本上，Flask是一个简约框架，其行为与MVC框架相同。所以MVC非常适合Flask，MVC的模式我们将考虑以下示例。
Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。积极的数字使用’0’作为第一个索引，‘1’作为第二个索引，进程继续使用。负数的索引从’-1’开始，表示序列中的最后一个索引，’ - 2’作为倒数第二个索引，序列像正数一样前进。负索引用于从字符串中删除任何换行符，并允许该字符串除了作为S [： - 1]给出的最后一个字符。负索引还用于显示索引以正确的顺序表示字符串。Q42、什么是Python包？Python包是包含多个模块的命名空间。
要在Python中删除文件，您需要导入OS模块。之后，您需要使用os.remove()函数。
Python中的内置类型如下：整型、浮点型、复数、字符串、布尔等。
Python的列表是高效的通用容器。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作。它们有一定的局限性：它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。
可以使用append()，extend()和insert(i，x)函数将元素添加到数组中。
可以使用pop()或remove()方法删除数组元素。这两个函数之间的区别在于前者返回已删除的值，而后者则不返回。
Python是一种面向对象的编程语言。这意味着可以通过创建对象模型在python中解决任何程序。同时Python可以被视为程序语言和结构语言。
在创建新实例类型时使用浅拷贝，并保留在新实例中复制的值。浅拷贝用于复制引用指针，就像复制值一样。这些引用指向原始对象，并且在类的任何成员中所做的更改也将影响它的原始副本。浅拷贝允许更快地执行程序，它取决于所使用的数据的大小。深拷贝用于存储已复制的值。深拷贝不会将引用指针复制到对象。它引用一个对象，并存储一些其他对象指向的新对象。原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本，因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。
Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好，Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL执行相关操作，然后将GIL传递到下一个线程。虽然看起来程序被多线程并行执行，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。所有这些GIL传递都增加了执行的开销。这意味着多线程并不能让程序运行的更快。
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