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1.Python的开发n开客10大集成开发环境和代码编辑器(指南)
2.详解Python文件: .py、.ipynb、源源博.pyi、开发n开客.pyc、源源博​.pyd !开发n开客
3.教你阅读 Cpython 的源源博虚拟币挖矿矿机源码源码(一)
4.CPython源码学习:2、使用GDB调试Python

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Python的10大集成开发环境和代码编辑器(指南)

       集成开发环境(IDE)和代码编辑器是编程过程中不可或缺的工具。它们能够显著提高编程效率和质量。源源博为了选择适合的开发n开客工具,本文将介绍大Python集成开发环境和代码编辑器,源源博并详细分析其优缺点。开发n开客

       首先,源源博让我们了解集成开发环境和代码编辑器的开发n开客区别。集成开发环境是源源博专为软件开发设计的程序,集成了多种工具如代码编辑器、开发n开客构建、执行、调试工具和源代码控制。相比之下,代码编辑器通常只提供基础的代码编辑功能,如语法高亮和自动补全,但它可以执行代码和控制调试器,并且能够与源代码控制系统进行交互。优秀的代码编辑器体积更小,运行更迅速,但功能相对较少。易语言源码采集工具源码

       一个出色的Python编程环境应具备以下核心功能:保存和加载工作状态、运行代码、逐步运行代码、标识关键词、变量和符号、识别缩进和冒号等。在选择IDE或编辑器时,考虑是否具备这些功能至关重要。

       接下来,我们将介绍支持Python开发的通用编辑器和集成开发环境。首先是Eclipse + PyDev,作为一款开源集成开发环境,它兼容多种语言,并通过PyDev插件支持Python开发。Sublime Text是一款流行的代码编辑器,支持Python代码编辑,兼容所有平台,但需要额外安装Python扩展。Atom也是一个开源编辑器,提供了Python语言的支持,具有良好的兼容性和快速的启动速度。GNU Emacs是一款可扩展、可定制的编辑器,拥有强大的Lisp编程语言支持,适合进行Python开发。源码天空的源码怎样下载VI/VIM是一款经典的模型编辑器,支持Python开发,提供强大的功能和定制脚本支持。Visual Studio和Visual Studio Code分别是由Microsoft开发的全功能集成开发平台和代码编辑器,它们均支持Python开发,但需要安装相应的插件或扩展。PyCharm是一个专门面向Python的全功能集成开发环境,提供了丰富的功能和支持。Spyder是专门为数据科学设计的Python集成开发环境,支持Python数据科学库。Thonny是一款针对新手的集成开发环境,适合初学者使用。

       在选择适合自己的Python集成开发环境或代码编辑器时,需要考虑个人需求、编程经验、项目类型等因素。不同的工具适用于不同的场景,因此选择时应根据自身需求和偏好进行选择。希望本文的介绍能帮助您找到最适合自己的Python开发工具。

详解Python文件: .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd !

       今天同事给我扔了一个.pyd文件,国内溯源码国际溯源码说让我跑个数据。然后我就傻了。。

       不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件?如果你也懵懵的,请继续往下读吧。。

       今天科普下各类Python代码文件的后缀,给各位Python开发“扫扫盲”。

       .py

       最常见的Python代码文件后缀名,官方称Python源代码文件。

       不用过多解释了~

       .ipynb

       这个还是比较常见的,.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名,它代表"IPython Notebook"。

       学过数据分析,机器学习,深度学习的同学一定不陌生!

       .pyi

       .pyi文件是Python中的类型提示文件,用于提供代码的静态类型信息。

       一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。

       示例代码:

       .pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同,以便它们可以被自动关联在一起。

       .pyc

       .pyc是Python字节码文件的扩展名,用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式,因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。

       .pyc文件包含了已编译的usbview源码字节码,它可以更快地被Python解释器加载和执行,因为解释器无需再次编译源代码。

       .pyd

       .pyd是Python扩展模块的扩展名,用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。

       .pyd文件是编译后的二进制文件,它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。

       此外,.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用,就像导入普通的Python模块一样。

       由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快,可以使用扩展模块来优化Python代码的性能,尤其是对于计算密集型任务。

       .pyw

       .pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。

       它表示一种特殊类型的Python脚本文件,用于创建没有命令行界面(即控制台窗口)的窗口化应用程序。

       一般情况下,运行Python脚本会打开一个命令行窗口,其中显示脚本输出和接受用户输入。但是,对于某些应用程序,如图形用户界面(GUI)应用程序,不需要命令行界面,而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。

       # .pyx

       .pyx是Cython源代码文件的扩展名。

       Cython是一种编译型的静态类型扩展语言,它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性,以提高性能并与C语言库进行交互。

       我对比了下Cython与普通python的运行速度:

       fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)

       run.py

       得出结果:

       在这种计算密集任务情况下,Cython比普通Python效率快了近一倍。

教你阅读 Cpython 的源码(一)

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中,你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快?生成器如何记忆变量状态?Cpython,作为流行版本,其源代码为何选择C和Python编写?Python规范,内存管理,这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构,分为五部分:编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作,从源代码下载、编译设置,到Python模块和C模块的使用,让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析,直至抽象语法树。理解这些步骤,有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言,以及字节码的缓存机制,将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数,到生成器,深入剖析对象类型及其内存管理,让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互,以及如何进行自定义C版本的安装,这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中,你会发现编译器的工作原理,以及Python语言规范和tokenizer的重要性,以及内存管理机制,如引用计数和垃圾回收。

       通过本文,你将逐步揭开Cpython的神秘面纱,成为Python编程的高手。继续深入学习,提升你的Python技能。

       最后:结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范,后续章节将逐步深入,让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术,持续关注我们的公众号:python学习开发。

CPython源码学习:2、使用GDB调试Python

       在深入探究CPython源码的过程中,首先要编译出Python的Debug版本,以便后续使用gdb进行调试。

       安装gcc、g++、cmake等工具后,可参考Python开发者文档(Python Developer’s Guide)了解编译Python Debug版本的方法。

       了解GDB的基本用法是进行调试的先决条件。在终端输入特定命令即可启动Python,并进入监控状态。

       在此状态下,GDB会读取Python的符号表,但程序尚未执行。可在main函数设置断点,例如:

       通过这种方式,程序会在python.c的第行暂停。断点也可以通过(文件名:行号)的形式设置。

       输入特定命令开始执行程序,程序将在设定的断点处暂停。此时,可以使用命令查看代码,或进入tui模式查看。

       使用tui模式可以更清晰地看到断点位置,并通过输入tui获取更多使用方法。继续执行程序,Python将进入正常指令模式。

       在GDB中,可以使用Python脚本文件进行调试。例如,创建一个名为test.py的Python脚本文件,内容为一个简单的赋值语句。

       在GDB中监控Python执行,并给main函数配置输入参数。argc和argv是main函数的参数,与执行python时携带的参数类似。

       配置参数后,在main函数中设置断点,并执行至main函数。此时,argc的参数将显示为2。

       通过步进,可以观察到Python实际执行的函数是pymain_main。该函数分为两步:初始化系统参数和执行脚本。

       继续步进,将到达pymain_run_python。在约行,有一个分支判断,表示Python可以从命令行、module、import、文件和stdin执行。

       使用test.py文件时,将进入pymain_run_file,并最终到达_PyRun__AnyFileObject函数。Python将从该函数开始解析test.py文件内容。

       使用特定指令可以查看当前函数调用情况。从_PyRun__AnyFileObject进入后,Python将开始读取文件内容,并使用语法解析器解析文件,建立语法树,最终执行程序。

       后续将继续研究Python语法解析器、语法树、符号表、编译器等内容,并通过GDB调试方式研究其原理,与大家共同交流。

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