1. 对象分类
可更改：list、dict、set
不可更改：strings、tuples、numbers、
2. python自省
自动获得对象的类型，比如：type、dir、getattr、hasattr、isinstance
3. 列表-字典推导式
字典推导式：d = {k: v for k, v in dic}
4. 单双下划线
单：指定私有变量
双：区别和其他类相同的命名，访问：对象名._类名_***
5. 迭代器和生成器
迭代器：列表生成式；数据结构：列表；占用大量内存空间；
生成器：数据结构：生成器；边循环，边计算；
6. 装饰器
抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用；为已经存在的对象添加额外的功能；
适用：插入日志、性能测试、事务处理等
7. 新式类和旧式类
新式类：继承依据C3
旧式类：深度优先
8. 单例模式
保证系统中一个类只有一个实例且该实例易于外界访问，方便地控制实例的个数并节约系统资源。
8.1 __new__方法
1 class Singleton(object): 2 def __new__(cls, *args, **kw): 3 if not hasattr(cls, '_instance'): 4 orig = super(Singleton, cls) 5 cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw) 6 return cls._instance 7 8 class MyClass(Singleton): 9 a = 1
8.2 共享属性-所有实例的__dict__指向同一个字典
1 class Borg(object): 2 _state = {} 3 def __new__(cls, *args, **kw): 4 ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw) 5 ob.__dict__ = cls._state 6 return ob 7 8 class MyClass2(Borg): 9 a = 1
8.3 装饰器版本
1 def singleton(cls): 2 instances = {} 3 def getinstance(*args, **kw): 4 if cls not in instances: 5 instances[cls] = cls(*args, **kw) 6 return instances[cls] 7 return getinstance 8 9 @singleton 10 class MyClass: 11 ...
8.4 import
1 # mysingleton.py 2 class My_Singleton(object): 3 def foo(self): 4 pass 5 6 my_singleton = My_Singleton() 7 8 # to use 9 from mysingleton import my_singleton 10 11 my_singleton.foo()
9. GIL
线程全局锁：为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制。
IO密集型：多线程
CPU密集型：多线程的优势不大，会因争夺资源而变慢
解释多线程为什么慢：https://www.oschina.net/translate/pythons-hardest-problem
10. 协程
用户自己控制切换的时机，不需要陷入系统的内核态。比如：yield
11. 函数式编程 + lambda
filter：过滤
map：对一个序列的每一项一次执行函数
reduce：对一个序列的每一项迭代调用函数
12. 拷贝
浅拷贝：拷贝对象的引用和值，原值修改后新值不会改变外层元素；
深拷贝：拷贝所有的值，原值修改后不会影响新值；
13. 垃圾回收
引用计数：有循环引用的缺点
标记-清除：按需分配，遍历以对象为节点、引用为边的图，清除没标记的对象；
分代技术：以空间换时间，索引数越大，对象存活时间越长。