标签： Python
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我们知道， Python 程序有全局锁，任何时候都只有一个 Python 语句在执行。在 Python 中，这通过全局的 GIL 锁来控制。当 C++和 Python 混合编程，且使用多线程时，也必须考虑到 GIL 锁（单线程无需考虑）。
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unittest 是 python 官方的单元测试工具。最近发现一个之前没注意到的盲区：
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类型系统可以提前检查代码准确性，为中大型项目提供保障。所以现在大型编程语言都争先恐后地为程序添加类型系统。
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正常而言，大家都是用 pip 来安装 python 的包。但有时候无意中（通常是为安装某个特定的软件，根据软件的安装提示），会使用 apt 安装 python 包。而且其实很多包都可以通过 apt 来安装的，名字就是包名再加
python3-的前缀。安装后的库以及依赖项位于/usr/lib/python3/dist-packages目录下。比如 apt 安装 requests 包： -
在 Python 里，我们可以直接用 os.system 来执行系统命令（假设下面的 strip 是一个可以处理多个文件的第三者程序）：
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今天写一段程序时遇到一个问题，查了好一会才搞清楚。代码可以简化为下面这个小代码：
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在 Python 里，我们可以用
request.post提交json数据： -
一个最直接的方法如下，最后得到的
s2就是一个普通的pandas.DataFrame，可以继续处理： -
今天写 Python 代码时遇到一个恶心的 bug ，花了好一会才定位和搞清楚。我的目标是寻找第一个非 NAN 的数的位置（其中 array 是一个 numpy 向量），很自然有下面实现：
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在 Python 中，有时候为了获取当前运行的脚本的同目录下的另外一个文件，会这么写：
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命令行参数的初步说明，请参考argparse 模块用法实例详解，写的很清晰而详细。
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首先任意定义一个结构，注意不要用 std::string 非平凡布局的变量，用 char[] 代替：
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在升级 django-wiki 后， Python 的 markdown 库里爆出来一个错误：
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这里的 requests 是指 Python 的 requests 包。
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在 Python 中操作文件或字符串时，有时候会碰到 UnicodeDecodeError 异常：
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在 Python3 以上，通常说的字符串是指
unicode字符串，以下将不再重复强调。 -
核心就是
threading.Thread： -
Pyhon 的抽象基类（ abstruct base class ）库
abc定义了类似于 C++的纯虚函数的功能： -
imp.load_source在动态载入 python 模块时非常有用，但需要注意其特性。 -
Python的命令行包argparse内置了-h, --help命令。但它没有分组，和其它的命令混在一起，并且显示在最前面。我更喜欢把它放在单独的「LOG 和帮助」分组： -
numpy 的一维向量：
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Python 在搜索模块时，依次搜索
sys.path里的位置，直到找到模块为止。下面命令可以查看当前的搜索路径： -
一般而言，在 Python 里：
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主要是
update-alternatives命令的使用。 -
Python 提供很多语法糖，用起来非常方便。@dataclass 就是其中之一。
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Python 数据分析工具 pandas 中以 DataFrame 和 Series 作为主要的数据结构。
