python:基础

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学习参考：

https://docs.python.org/3/reference/

https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest

引入

python 是一种 dynamically-typed language，以牺牲类型安全性（在 compile time 无法做类型检查，只有在 run time 才能去确定对象的类型）为代价，换来了编码上的灵活性（可以不用声明直接用——duck typing ）

名字空间

当一行代码要使用变量 x 的值时，Python会到所有可用的名字空间去查找变量，按照如下顺序：

  1. 局部名字空间 - 特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x，Python将使用这个变量，然后停止搜索。
  2. 全局名字空间 - 特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量，函数或类，Python将使用这个变量然后停止搜索。
  3. 内置名字空间 - 对每个模块都是全局的。作为最后的尝试，Python将假设 x 是内置函数或变量。

Python使用名字空间来记录变量的轨迹。名字空间是一个 字典，它的键就是变量名，字典的值就是那些变量的值。局部名字空间可以通过内置的 locals() 函数来访问。全局（模块级别，包括内置名字空间）名字空间可以通过 globals() 函数来访问。

模块

  1. python中模块的__all__：__all__为一元组，每一个元素为一字符串，为该模块中的变量、方法、类，当模块为一单一py文件时可定义于模块内部，当模块为一文件夹时，可定义于*__init__.py*文件中。

类型注解

在python中，类型注解的有意义的价值是：静态分析、类型检查和人类阅读。虽然在技术上可以通过类型注解来实现函数重载，但这不符合python的使用原则。所以在自己对安全性、清晰性和灵活性的权衡下做类型注解即可。

类型别名比较实用：

from typing import TypeAlias

_LossAndGradient: TypeAlias = tuple[tf.Tensor, tf.Tensor]
ComplexTFMap: TypeAlias = Mapping[str, _LossAndGradient]

可以认真学习下这一段，涉及到元类、描述器和函数注解的编程技术的思想：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c09/p20_implement_multiple_dispatch_with_function_annotations.html

编程：

https://google.github.io/styleguide/

协程

生成器

因为yield实现的生成器是一个暂停&重启的执行模型，所以在python中它可以成为一种协程的实现，逻辑细节如下：

生成器G中temp = yield expression1这行代码的逻辑是：

  1. 将expression1的返回值返回给调用方（若没有expression1则为none），然后所在的线程保存当前协程的上下文，并阻塞当前协程；（一般，在执行next或send或throw或close的线程称之为这里的调用方）
  2. 当调用方执行next(G)或者G.send(expression2)或者G.throw(Exception1)或者G.close()时，所在的线程便会阻塞调用方，然后执行生成器G所在的协程；
  3. 协程拿到调用方传进来的expression2赋值给temp（若没有则为None）（或者抛出调用方传进来的Exception1异常），然后继续执行当前协程，直到遇到下一个yield或者没有在协程内catch住的异常抛出；

NOTE：

https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c12/p12_using_generators_as_alternative_to_threads.html

asyncio

有待阅读：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-task.html

粘合剂

linux bash cmd

cmdline = "echo test, test, test, OK!"
print(os.popen(cmdline).read())

c++