python字符共享池

1. 用户在编辑中可以使用3种操作方式来创 建—个新的工作薄,请详细写出哪三种操

从三个方面来说：一对象的引用计数机制，二垃圾回收机制，三内存池机制。

一、对象的引用计数机制

python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1、一个对象分配一个新名称

2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数；多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收机制

1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

(1)python字符共享池扩展阅读：

Python使用y if cond else x表示条件表达式。意思是当cond为真时，表达式的值为y，否则表达式的值为x。相当于C++和Java里的cond?y:x。

Python区分列表(list)和元组(tuple)两种类型。list的写法是[1,2,3]，而tuple的写法是(1,2,3)。可以改变list中的元素，而不能改变tuple。在某些情况下，tuple的括号可以省略。tuple对于赋值语句有特殊的处理。

Python使用'(单引号)和"(双引号)来表示字符串。与Perl、Unix Shell语言或者Ruby、Groovy等语言不一样，两种符号作用相同。一般地，如果字符串中出现了双引号，就使用单引号来表示字符串;反之则使用双引号。如果都没有出现，就依个人喜好选择。

出现在字符串中的(反斜杠)被解释为特殊字符，比如 表示换行符。表达式前加r指示Python不解释字符串中出现的。这种写法通常用于编写正则表达式或者Windows文件路径。

2. python中，为什么采取赋值共享内存的方式

通过share memory 取对象的例子, c write object into memory map, python read it by call dll api.

So there still questions you should consider how to guarantee the process share security. Good luck..
----python part----

3. Python该怎么入门

作为初学者，第一个月的月目标应该是这样的：

• 熟悉基本概念（变量，条件，列表，循环，函数）

• 练习超过 30 个编程问题

• 利用这些概念完成两个项目

• 熟悉至少 2 个框架

• 开始使用集成开发环境（IDE），Github，hosting，services 等

整体计划

现在，我们先将月计划细化成周计划。

第一周：熟悉 Python

要积极探索 Python 的使用方法，尽可能多的完成下面这些任务：

• 第一天：基本概念（4 小时）：print，变量，输入，条件语句

• 第二天：基本概念（5 小时）：列表，for 循环，while 循环，函数，导入模块

• 第三天：简单编程问题（5 小时）：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判断某数是否为素数，生成随机数，删除列表中的重复项等等

• 第四天：中级编程问题（6 小时）：反转一个字符串（回文检测），计算最大公约数，合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等等

• 第五天：数据结构（6 小时）：栈，队列，字典，元组，树，链表。

• 第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承

• 第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度（线性、二次和常量）

通过第一周时间，python大致能熟悉了，自学能力稍微弱一点找人带下你，节约自己的时间。

注意：别急着安装 Python 环境！


这看起来很矛盾，但是你一定要相信我。我有几个朋友，他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此，我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言，如果你是个技术小白，安装 Python 环境可不是你的首要任务。

第二周：开始软件开发（构建项目）

接下来，让我们朝着软件开发任务进军吧！不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目：

• 第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期，我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。

• 第二天：Github（6 小时）：探索 Github，并创建一个代码仓库。尝试提交（Commit）、查看变更（Diff）和上推（Push）你的代码。另外，还要学习如何利用分支工作，如何合并（merge）不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求（pull request）。

• 第三天：第一个项目——简单计算器（4 小时）：熟悉 Tkinter，创建一个简单的计算器

• 第四、五、六天：个人项目（每天 5 小时）：选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么，可以查看下面的清单（https://www.quora.com/what-some-good pythonprojects -for-an- middle - programmer/answer/jhankar - mahbub2）

• 第七天：托管项目（5 小时）：学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。

为什么要写项目？

如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容，你无法拥有独立思考能力。所以，你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时，你也在慢慢地学会这些知识。

第三周：让自己成为一名程序员

第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识，但是你应该知道一些常识，因为它们会影响你的日常工作。

• 第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等

• 第二天：使用 Python 数据库（5 小时）：利用一种数据库框架（SQLite 或 panda），连接到一个数据库，在多个表中创建并插入数据，再从表中读取数据。

• 第三天：API（5 小时）：如何调用 API。学习 JSON、微服务（micro-service）以及表现层应用程序转换应用程序接口（Rest API）。

• 第四天：Numpy（4 小时）：熟悉 Numpy（https://towardsdatascience.com/lets-talk-about- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f）并练习前 30 个 Numpy 习题（https://github.com/rougier/numpy- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)

• 第五、六天：作品集网站（一天 5 小时）：学习 Django，使用 Django 构建一个作品集网站（https://realpython.com/get- start-with-django -1/），也要了解一下 Flask 框架。

• 第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。

真心话时间（绝密）

如果你非常“疯狂”，并且非常专注，你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到：

• 把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习，一直到下午 5 点。在此期间，你可以有一个午休时间和茶歇时间（共 1 小时）。

• 8 点列出你今天要学的东西，然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。

• 从 9 点到 12 点：开始学习，并进行少量练习。在午饭后，你需要加大练习量，如果你卡在某个问题上，可以在网上搜索解决方案。

• 严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间（每周最多可以休息一天）。

• 你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路，让别人去说吧！

如果你有一份全职工作，或者你是一名学生，完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生，我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。所以，不管花多长时间，一定要完成它们。要想成功完成一个目标，必须付出百分之百的努力。

第四周：认真考虑工作（实习）问题

第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作，你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。

• 第一天：准备简历（5 小时）：制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附上 Github 链接。

• 第二天：作品集网站（6 小时）：写几个博客，将它们添加到你之前开发的作品集网站中。

• 第三天：LinkedIn 简介（4 小时）：创建一个 LinkedIn 个人简介，把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。

• 第四天：面试准备（7 小时）：准备一些谷歌常见的面试问题，练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。

• 第五天：社交（~小时）：走出房门，开始参加聚会、招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。

• 第六天：工作申请（~小时）：搜索“Python Job”，查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，并在接下来的 3-4 天里学会它们。

• 第七天：在拒绝中学习（~小时）：每次你被拒绝的时候，找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情，然后花 4-5 天 的时间来掌握它们。这样，每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。

4. 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

</p>

黄色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

5. python的内存管理机制

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XCCS_澍
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Python 的内存管理机制及调优手段？ 原创
2018-08-05 06:50:53

XCCS_澍

码龄7年

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内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。
一、引用计数：
    引用计数是一种非常高效的内存管理手段， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1， 当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用计数
      引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0，那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了
2. 标记清除
     如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。
3. 分代回收
     从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作。

6. Python内存驻留机制

字符串驻留机制在许多面向对象编程语言中都支持，比如Java、python、Ruby、PHP等，它是一种数据缓存机制，对不可变数据类型使用同一个内存地址，有效的节省了空间，本文主要介绍Python的内存驻留机制。

字符串驻留就是每个字符串只有一个副本，多个对象共享该副本，驻留只针对不可变数据类型，比如字符串，布尔值，数字等。在这些固定数据类型处理中，使用驻留可以有效节省时间和空间，当然在驻留池中创建或者插入新的内容会消耗一定的时间。

下面举例介绍python中的驻留机制。

在Python对象及内存管理机制一文中介绍了python的参数传递以及以及内存管理机制，来看下面一段代码：

知道结果是什么吗？下面是执行结果：

l1和l2内容相同，却指向了不同的内存地址，l2和l3之间使用等号赋值，所以指向了同一个对象。因为列表是可变对象，每创建一个列表，都会重新分配内存，列表对象是没有“内存驻留”机制的。下面来看不可变数据类型的驻留机制。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中执行下面代码：

执行结果：

可以发现a1和b1指向了不同的地址，a2和b2指向了相同的地址，这是为什么呢？

因为启动时，Python 将一个 -5~256 之间整数列表预加载（缓存）到内存中，我们在这个范围内创建一个整数对象时，python会自动引用缓存的对象，不会创建新的整数对象。

浮点型不支持：

如果上面的代码在非交互环境，也就是将代码作为python脚本运行的结果是什么呢？（运行环境为python3.7）

全为True，没有明确的限定临界值，都进行了驻留操作。这是因为使用不同的环境时，代码的优化方式不同。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中：

满足标识符命名规范的字符：

结果：

乘法获取字符串（运行环境为python3.7）

结果：

在非交互环境中：

注意： 字符串是在编译时进行驻留 ，也就是说，如果字符串的值不能在编译时进行计算，将不会驻留。比如下面的例子：

在交互环境执行结果如下：

都指向不同的内存。

python 3.7 非交互环境执行结果：

发现d和e指向不同的内存，因为d和e不是在编译时计算的，而是在运行时计算的。前面的 a = 'aa'*50 是在编译时计算的。

除了上面介绍的python默认的驻留外，可以使用sys模块中的intern()函数来指定驻留内容

结果：

使用intern()后，都指向了相同的地址。

本文主要介绍了python的内存驻留，内存驻留是python优化的一种策略，注意不同运行环境下优化策略不一样，不同的python版本也不相同。注意字符串是在编译时进行驻留。

--THE END--

7. python怎么进行内存管理的

Python作为一种动态类型的语言，其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存，Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制，即引用计数，并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性，又有特别的地方。对该内存管理机制的理解，是提高Python性能的重要一步。

8. Python如何进行内存管理

Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

Sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

相关推荐：《Python视频教程》

二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

9. Python是什么Python可以干什么

Python（发音：英[ˈpaɪθən]，美[ˈpaɪθɑ:n]），是一种易学且功能强大的编程语言。

这种语言的名字（Python意为“蟒蛇”）来自于BBC节目“Monty Python的飞行马戏团”，而与爬行动物没有关系。在文档中用Monty Python来开玩笑不只是可以的，还是可以推荐的！

Python具有高级有效的数据结构和简单有效的面向对象编程。

Python优雅的语法和动态类型，加上它的解释性，使它成为很多编程平台开放开源和快速开发应用的理想语言。

Python 解释器及丰富的标准库以源码或机器码的形式提供，可以到 Python 官网 www.python.org 免费获取。在下载时要注意你所使用的操作系统类型。在这个官方网站上还提供了许多免费的第三方 Python 模块、程序和工具以及附加文档的发布页面或链接。

Python很容易使用，但它是一种真正的编程语言，提供了很多数据结构，也支持大型程序，远超shell脚本或批处理文件的功能。Python还提供比C语言更多的错误检查，而且作为一种“超高级语言”，它有高级的内置数据类型，比如灵活的数组和字典。正因为这些更加通用的数据类型，Python能够应付更多的问题，超过Awk甚至Perl，而且很多东西在Python中至少和那些语言同样简单。

Python 允许你划分程序模块，在其他的 Python 程序中重用。它内置了很多的标准模块，你可以在此基础上开发程序——也可以作为例子，开始学习 Python 编程。例如，文件输入输出，系统调用，套接字，甚至图形界面接口工作包比如 Tk 。

Python是一种解释型语言，在程序开发阶段可以为你节省大量时间，因为不需要编译和链接。解释器可以交互式使用，这样就可以方便地尝试语言特性，写一些一次性的程序，或者在自下向上的程序开发中测试功能。

Python也是一个顺手的桌面计算器。

Python程序的书写是紧凑而易读的。Python代码通常比同样功能的C，C++，Java代码要短很多，原因列举如下：

（1）高级数据类型允许在一个表达式中表示复杂的操作；

（2）代码块的划分是按照缩进而不是成对的花括号；

（3）不需要预先定义变量或参数。

Python是“可扩展的”：如果你知道怎么写C语言程序，就能很容易地给解释器添加新的内置函数或模块，不论是让关键的程序以最高速度运行，还是把Python程序链接到只提供预编译程序的库（比如硬件相关的图形库）。一旦你真正链接上了，就能在Python解释器中扩展或者控制C语言编写的应用了。

Python本身提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。所以，使用Python开发程序，你不必从0开始做，使用基础代码库或第三方库就可以轻松帮助你完成大量的工作。

在实际中，许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都在大量地使用Python。因此，你学习或使用Python并不孤单。

但是，Python并不是完美的，也并非万能的。它的第一个缺点就是运行速度慢，由于Python是解释型语言，与其它编译型语言比起来要慢得多，不过当前的计算机硬件和网络设备的性能改善很多，而且很多情况下，你不需要那么快的速度去做工作，Python的慢性子是可以忍受的。

它的第二个缺点就是代码是可见的，你编写的Python程序共享给其他人时，其他人是可以看到源代码的，这一方面是由于Python的宗旨是开源共享，另外一方面是它是解释型的，拿过来，用你的Python解释器直接解释运行就可以了，没必要封装编译成机器代码。

（注：本文整理了官方文档与网络其它文档中的一些内容）

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10. python如何进行内存管理

Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
内存池概念
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显着的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
2.Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
3.Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。