Python常见问题及资料收集

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1，字符编码处理： http://bbs.chinaunix.net/thread-1431029-1-1.html

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2，List/Queue/deque/queue

• queue是多线程中的，使用的栈；由于有全局计时器锁的存在，多线程并不能改善程序性能；线程安全（GIL保证）。
• multiprocessing.Queue是Python2.6版本引入的，用于实现多线程的一种高性能栈；线程和进程安全。
• collection.deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈，插入和删除性能完胜queue和Queue，使用c语言实现；线程安全（GIL保证）。

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3，yield和generator

• generator（生成器），是一个特殊的程序，可以被用作循环的迭代行为。类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是不同于一般都函数会一次性返回所有数值的数组，生成器一次只产生一个值，这样消耗的内存大大减小，而且允许调用函数可以很快的开始处理前几个返回值。因此，生成器看起来像一个函数，但是表现像一个迭代器。
• 生成器与迭代协议是密切相关的
• python提供了两种基本方式来构造生成器：
  • 生成器函数：也是用def来定义，利用yeild关键字一次返回一个结果，阻塞，重新开始。为了支持迭代协议，拥有yeild的函数会被编译成生成器，这类函数被调用时返回一个生成器对象，这个对象支持迭代接口，即成员方法__next()__继续从中断处执行。 

    • # coding
      
      def cube(n):
          for i in range(n):
              yeild i ** 3
      
      for i in cube(5):
          print i
      
      # output
      0
      1
      8
      27
      64

  • 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果　　

    • >>> # 列表解析生成列表
      >>> [ x ** 3 for x in range(5)]
      [0, 1, 8, 27, 64]
      >>> 
      >>> # 生成器表达式
      >>> (x ** 3 for x in range(5))
      <generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>
      >>> # 两者之间转换
      >>> list(x ** 3 for x in range(5))
      [0, 1, 8, 27, 64]
      >>> # 使用for循环自动发出next()函数，实现自动迭代
      >>> for n in (x ** 3 for x in range(5)): 
            print('%s, %s' % (n, n * n))
      
      0, 0
      1, 1
      8, 64
      27, 729
      64, 4096
      >>> 
      

      　　

• 比较。一个迭代器既可以被写成生成器函数，也可以被写成生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

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4，协程、Gevent、Greenlet

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5，multiprocessing、threads实现的并行比较