python核心技术

⑴ python就业方向是什么

Python是一门非常优秀的编程语言，功能强大zd、语法简单、上手容易，适合初学者学习，只要愿意学习，都是可以进行学习的，自己多下功夫，多内努力。
现在Python在市场上需求量是非常高的，应用区域广泛，就业岗位多，薪资待遇也容是不错的，比如说：人工智能、数据分析、科学运算、web开发、游戏开发、爬虫等区域中。

下面将就业非常好的方向分析一下哦！

第一：Python web开发
学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多。所以Python web是一个非常的选择方向。
第二：运维
我现在是知道很多人运维还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，很多时候我都觉得这些还没有学习Python的人早晚都要被淘汰。
第三：数据分析
现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。
第四：自动化测试
一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。
第五：人工智能

下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向，所以学习Python不会错。

第六：大数据开发

Python真正开始受到广泛关注的一个重要原因就是Python在大数据领域的广泛使用，Python既可以做大数据平台开发，也可以做大数据分析和大数据运维，所以Python语言是大数据领域的重要工具之一。与Web开发相比较而言，使用Python从事大数据开发需要学习更多的内容，学习周期也要更长一些。
第七：嵌入式开发

Python目前也是嵌入式开发领域的常见解决方案，越来越多的嵌入式开发平台开始支撑Python语言，这也为Python语言进入物联网领域奠定了基础。

写在最后的话：只要想学，学习什么时候都不晚。

⑵ Python串口通信详解：从基础到高级

串口通信是嵌入式系统、传感器网络及设备间数据交换的核心技术。Python的serial模块简化了串口通信的实现。本文深入解析Python串口通信，涵盖基础配置、读写操作、异步处理、错误处理、实例应用，直至多线程与队列通信。通过详尽的示例代码，读者能全面掌握这一关键技术。

确保已安装pyserial模块，如未安装，执行命令：

安装步骤：无

配置与打开串口读写操作。基础配置包括波特率、校验位、停止位等，以适应不同设备。读取与写入数据，实现数据交换。

异步读写操作优化串口性能，提高效率。使用with语句简化资源管理，确保串口资源关闭。

错误处理与异常管理，确保程序稳定性。实时监控串口数据，使用matplotlib可视化工具直观展示数据流。

多线程串口通信避免阻塞，主线程与串口读取线程并行执行。通过queue模块实现线程间安全通信，提高程序灵活性。

总结，本文全面解析Python串口通信，从基础到高级，涵盖实例应用。通过丰富示例，帮助读者掌握关键技能，实现设备间高效数据交换。

更多Python学习资源： ipengtao.com

⑶ Python: 垃圾回收机制

Python：垃圾回收机制

本篇笔记基于极客时间的Python核心技术专栏，将内容根据个人理解进行了重新组织。

首先，我们要了解内存泄漏的问题。内存泄漏指的是程序运行过程中，未及时回收应释放的内存空间，这可能导致系统内存消耗过大，最终导致内存溢出。

Python是否能有效防止内存泄漏呢？通过一个示例进行验证。假设在一个函数中生成了一个占用大量内存的对象，而该对象没有返回值。接下来，我们对比函数调用前、调用时以及调用后的内存使用情况，以观察Python是否具有自动回收机制。

为了进行验证，我们先定义了一个工具函数，用于实时查看当前内存使用情况。接下来，我们通过对比函数调用前后内存的变化，发现函数调用后，由于没有变量指向在函数内部创建的对象，Python自动回收了该对象，证实了Python确实具备内存回收机制。

然而，如果函数内部仍然存在指向该对象的变量，Python将不会自动回收。此时，我们可以通过以下方法手动回收对象：首先使用`del`命令移除对象上的标签，降低其引用计数为0；接着调用`gc.collect()`函数，释放内存。

让我们深入探讨Python如何实现内存回收。核心在于引用计数机制。

引用计数机制是Python中一个基本概念。它表示对象被多少变量引用。当对象的引用计数为0时，对象将被回收。

通过一个例子，我们可以直观地理解引用计数原理。程序会不断打印对象的引用计数，展示其变化过程。

引用计数机制并非万能。虽然引用计数为0的对象一定会被回收，但引用计数不为0的对象并不一定不被回收。这是因为当出现循环引用时，即使对象的引用计数不为0，也有可能被回收。

循环引用是一个复杂的问题。当对象之间形成循环依赖关系时，Python需要额外的策略来处理这种情况。解决循环引用问题，Python提供了两种主要方法：标记清除算法（mark-sweep）和分代收集算法（generational）。

标记清除算法通过从某节点出发遍历图中的所有节点，标记已访问的节点。如果存在始终无法到达的节点，即这些节点需要被删除和释放内存。尽管该方法直观，但每次遍历整个图可能导致性能损失。

分代收集算法则基于这样一个原理：新生成的对象更有可能被回收，而存活时间较长的对象更可能继续存活。这种方法有助于更高效地管理内存。

为了应对循环引用问题，Python提供了`gc.collect()`函数，允许手动查找和清除程序中的循环引用对象。

最后，Python的`objgraph`库是调试内存使用情况的强大工具，用于可视化对象图和内存使用情况，为开发者提供宝贵的内存分析能力。

综上所述，Python通过引用计数机制、标记清除和分代收集算法等手段，有效防止和解决内存泄漏问题，确保程序运行稳定和资源高效利用。同时，`objgraph`库等工具为开发者提供了深入分析内存使用情况的便利手段。

⑷ 什么才是Python的高级编程

bobby《Python3高级核心技术97讲》（超清视频）网络网盘

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