神奇的 intern 機(jī)制

字符串類型作為Python中最常用的數(shù)據(jù)類型之一，Python解釋器為了提高字符串使用的效率和使用性能，做了很多優(yōu)化。

例如：Python解釋器中使用了 intern（字符串駐留）的技術(shù)來提高字符串效率，什么是intern機(jī)制？就是同樣的字符串對(duì)象僅僅會(huì)保存一份，放在一個(gè)字符串儲(chǔ)蓄池中，是共用的，當(dāng)然，肯定不能改變，這也決定了字符串必須是不可變對(duì)象。

>>> s1="hello"
>>> s2="hello"
>>> s1 is s2
True

# 如果有空格，默認(rèn)不啟用intern機(jī)制
>>> s1="hell o"
>>> s2="hell o"
>>> s1 is s2
False

# 如果一個(gè)字符串長度超過20個(gè)字符，不啟動(dòng)intern機(jī)制
>>> s1 = "a" * 20
>>> s2 = "a" * 20
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "a" * 21
>>> s2 = "a" * 21
>>> s1 is s2
False

>>> s1 = "ab" * 10
>>> s2 = "ab" * 10
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "ab" * 11
>>> s2 = "ab" * 11
>>> s1 is s2
False

site-packages和 dist-packages

如果你足夠細(xì)心，你會(huì)在你的機(jī)器上，有些包是安裝在 site-packages 下，而有些包安裝在 dist-packages 下。

它們有什么區(qū)別呢？

一般情況下，你只見過 site-packages 這個(gè)目錄，而你所安裝的包也將安裝在這個(gè)目錄下。

而 dist-packages 其實(shí)是 debian 系的 Linux 系統(tǒng)（如 Ubuntu）才特有的目錄，當(dāng)你使用 apt 去安裝的 Python 包會(huì)使用 dist-packages，而你使用 pip 或者 easy_install 安裝的包還是照常安裝在 site-packages 下。

Debian 這么設(shè)計(jì)的原因，是為了減少不同來源的 Python 之間產(chǎn)生的沖突。

如何查找 Python 安裝目錄

>>> from distutils.sysconfig import get_python_lib
>>> print(get_python_lib())
/usr/lib/python2.7/site-packages

argument 和 parameter 的區(qū)別

arguments 和 parameter 的翻譯都是參數(shù)，在中文場景下，二者混用基本沒有問題，畢竟都叫參數(shù)嘛。

但若要嚴(yán)格再進(jìn)行區(qū)分，它們實(shí)際上還有各自的叫法

parameter：形參（formal parameter），體現(xiàn)在函數(shù)內(nèi)部，作用域是這個(gè)函數(shù)體。

argument ：實(shí)參（actual parameter），調(diào)用函數(shù)實(shí)際傳遞的參數(shù)。

舉個(gè)例子，如下這段代碼，"error" 為 argument，而 msg 為 parameter。

def output_msg(msg):
    print(msg)

output_msg("error")

dict() 與 {} 生成空字典有什么區(qū)別

在初始化一個(gè)空字典時(shí)，有的人會(huì)寫 dict()，而有的人會(huì)寫成 {}

很多人會(huì)想當(dāng)然的認(rèn)為二者是等同的，但實(shí)際情況卻不是這樣的。

在運(yùn)行效率上，{} 會(huì)比 dict() 快三倍左右。

使用 timeit 模塊，可以輕松測出這個(gè)結(jié)果

$ python -m timeit -n 1000000 -r 5 -v "dict()"
raw times: 0.0996 0.0975 0.0969 0.0969 0.0994
1000000 loops, best of 5: 0.0969 usec per loop
$
$ python -m timeit -n 1000000 -r 5 -v "{}"
raw times: 0.0305 0.0283 0.0272 0.03 0.0317
1000000 loops, best of 5: 0.0272 usec per loop

那為什么會(huì)這樣呢？

探究這個(gè)過程，可以使用 dis 模塊

當(dāng)使用 {} 時(shí)

$ cat demo.py
{}
$
$ python -m dis demo.py
  1           0 BUILD_MAP                0
              2 POP_TOP
              4 LOAD_CONST               0 (None)
              6 RETURN_VALUE

當(dāng)使用 dict() 時(shí)：

$ cat demo.py
dict()
$
$ python -m dis demo.py
  1           0 LOAD_NAME                0 (dict)
              2 CALL_FUNCTION            0
              4 POP_TOP
              6 LOAD_CONST               0 (None)
              8 RETURN_VALUE

可以發(fā)現(xiàn)使用 dict()，會(huì)多了個(gè)調(diào)用函數(shù)的過程，而這個(gè)過程會(huì)有進(jìn)出棧的操作，相對(duì)更加耗時(shí)。