python核心技術

⑴ python就業方向是什麼

Python是一門非常優秀的編程語言，功能強大zd、語法簡單、上手容易，適合初學者學習，只要願意學習，都是可以進行學習的，自己多下功夫，多內努力。
現在Python在市場上需求量是非常高的，應用區域廣泛，就業崗位多，薪資待遇也容是不錯的，比如說：人工智慧、數據分析、科學運算、web開發、游戲開發、爬蟲等區域中。

下面將就業非常好的方向分析一下哦！

第一：Python web開發
學完Python可以做web開發，因為現在中國學習Python的比較少，而招聘Python的卻非常的多。所以Python web是一個非常的選擇方向。
第二：運維
我現在是知道很多人運維還沒有學習Python，但是Python給運維帶來的價值非常的大，很多時候我都覺得這些還沒有學習Python的人早晚都要被淘汰。
第三：數據分析
現在無論是哪個行業的，做數據分析的人似乎都離不開Python，因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。
第四：自動化測試
一切關於自動化的東西，似乎Python都可以滿足，Python可以滿足大多數自動化工作，提升工作效率。
第五：人工智慧

下個時代就是人工智慧時代，很多人都在關注，而我們的Python同樣可以做人工智慧，這是一個潛力最大的選擇方向，所以學習Python不會錯。

第六：大數據開發

Python真正開始受到廣泛關注的一個重要原因就是Python在大數據領域的廣泛使用，Python既可以做大數據平台開發，也可以做大數據分析和大數據運維，所以Python語言是大數據領域的重要工具之一。與Web開發相比較而言，使用Python從事大數據開發需要學習更多的內容，學習周期也要更長一些。
第七：嵌入式開發

Python目前也是嵌入式開發領域的常見解決方案，越來越多的嵌入式開發平台開始支撐Python語言，這也為Python語言進入物聯網領域奠定了基礎。

寫在最後的話：只要想學，學習什麼時候都不晚。

⑵ Python串口通信詳解：從基礎到高級

串口通信是嵌入式系統、感測器網路及設備間數據交換的核心技術。Python的serial模塊簡化了串口通信的實現。本文深入解析Python串口通信，涵蓋基礎配置、讀寫操作、非同步處理、錯誤處理、實例應用，直至多線程與隊列通信。通過詳盡的示例代碼，讀者能全面掌握這一關鍵技術。

確保已安裝pyserial模塊，如未安裝，執行命令：

安裝步驟：無

配置與打開串口讀寫操作。基礎配置包括波特率、校驗位、停止位等，以適應不同設備。讀取與寫入數據，實現數據交換。

非同步讀寫操作優化串口性能，提高效率。使用with語句簡化資源管理，確保串口資源關閉。

錯誤處理與異常管理，確保程序穩定性。實時監控串口數據，使用matplotlib可視化工具直觀展示數據流。

多線程串口通信避免阻塞，主線程與串口讀取線程並行執行。通過queue模塊實現線程間安全通信，提高程序靈活性。

總結，本文全面解析Python串口通信，從基礎到高級，涵蓋實例應用。通過豐富示例，幫助讀者掌握關鍵技能，實現設備間高效數據交換。

更多Python學習資源： ipengtao.com

⑶ Python: 垃圾回收機制

Python：垃圾回收機制

本篇筆記基於極客時間的Python核心技術專欄，將內容根據個人理解進行了重新組織。

首先，我們要了解內存泄漏的問題。內存泄漏指的是程序運行過程中，未及時回收應釋放的內存空間，這可能導致系統內存消耗過大，最終導致內存溢出。

Python是否能有效防止內存泄漏呢？通過一個示例進行驗證。假設在一個函數中生成了一個佔用大量內存的對象，而該對象沒有返回值。接下來，我們對比函數調用前、調用時以及調用後的內存使用情況，以觀察Python是否具有自動回收機制。

為了進行驗證，我們先定義了一個工具函數，用於實時查看當前內存使用情況。接下來，我們通過對比函數調用前後內存的變化，發現函數調用後，由於沒有變數指向在函數內部創建的對象，Python自動回收了該對象，證實了Python確實具備內存回收機制。

然而，如果函數內部仍然存在指向該對象的變數，Python將不會自動回收。此時，我們可以通過以下方法手動回收對象：首先使用`del`命令移除對象上的標簽，降低其引用計數為0；接著調用`gc.collect()`函數，釋放內存。

讓我們深入探討Python如何實現內存回收。核心在於引用計數機制。

引用計數機制是Python中一個基本概念。它表示對象被多少變數引用。當對象的引用計數為0時，對象將被回收。

通過一個例子，我們可以直觀地理解引用計數原理。程序會不斷列印對象的引用計數，展示其變化過程。

引用計數機制並非萬能。雖然引用計數為0的對象一定會被回收，但引用計數不為0的對象並不一定不被回收。這是因為當出現循環引用時，即使對象的引用計數不為0，也有可能被回收。

循環引用是一個復雜的問題。當對象之間形成循環依賴關系時，Python需要額外的策略來處理這種情況。解決循環引用問題，Python提供了兩種主要方法：標記清除演算法（mark-sweep）和分代收集演算法（generational）。

標記清除演算法通過從某節點出發遍歷圖中的所有節點，標記已訪問的節點。如果存在始終無法到達的節點，即這些節點需要被刪除和釋放內存。盡管該方法直觀，但每次遍歷整個圖可能導致性能損失。

分代收集演算法則基於這樣一個原理：新生成的對象更有可能被回收，而存活時間較長的對象更可能繼續存活。這種方法有助於更高效地管理內存。

為了應對循環引用問題，Python提供了`gc.collect()`函數，允許手動查找和清除程序中的循環引用對象。

最後，Python的`objgraph`庫是調試內存使用情況的強大工具，用於可視化對象圖和內存使用情況，為開發者提供寶貴的內存分析能力。

綜上所述，Python通過引用計數機制、標記清除和分代收集演算法等手段，有效防止和解決內存泄漏問題，確保程序運行穩定和資源高效利用。同時，`objgraph`庫等工具為開發者提供了深入分析內存使用情況的便利手段。

⑷ 什麼才是Python的高級編程

bobby《Python3高級核心技術97講》（超清視頻）網路網盤

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