Python中由于使用了全局解释锁（GIL）的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了。这篇文章对Python中的全局解释锁（GIL）进行了介绍。作者认为这是Python中最令人头疼的问题。
每天你都应该努力提升自己的编码技能，今天我给Python新手带来了一些编程建议。
本文用作记录，在使用python过程中遇到的一些奇技淫巧，有些代码是本人所写，有些则是python内置函数，有些则取之互联网。在此记录，只为备份以及遗忘时方便查找。
以下是演示“如何在Python中复制文件”的九种方法。
为什么Python发展得这么快？Python的应用范围非常广，从网站开发到数据科学，再到DevOps，到处都可以看到它的身影。所以值得认真研究一下Python最近到底是在哪些具体的方面应用得更广了。我是一个使用R语言的数据科学家，我对Python在我从事的领域内的发展很感兴趣。
以上内容是基于我目前对 Python 解释器的研究。我打算写一些关于解释器其它方面的内容，但是没有比 GIL 知名度更高的了。虽然这些技术细节来自我对 CPython 代码库的彻底研究，但是仍有可能存在不准确的地方。
首先你要了解一下Python之禅，一行代码输出“The Zen of Python”：从“The Zen of Python”也能看出，Python倡导Beautiful、Explicit、Simple等原则，当然我们接下来要介绍的一行Python能实现哪些好玩的功能，可能和Explicit原则相违背。
事实上，我们希望有更丰富的跨平台开源编程语言可供选择，编程语言是最重要的思维工具，可以把我们的想法转换成计算机能理解的明确的条款。如果人们发现了某种语言既适合他们的大脑又能直接解决问题，这就很好了，不必关心他们到底选的是那种语言。
当初学 Python 时，想要弄懂 Python 的错误信息的含义可能有点复杂。这里列出了常见的的一些让你程序 crash 的运行时错误。
对于程序员来说，哪个才是最优秀的编程系统就像是那个女人最美丽一样难以取得一致。但是从近几年的最受欢迎编程语言排行榜来看，Java一直取得不错的成绩。而日前我们却被一条消息刷屏：发达国家的程序员更爱Python。一石激起千层浪，全球的程序员对待 Python究竟是何种态度？
编程问答网站 Stackoverflow 的数据科学家 David Robinson 称，Python 是访问量增长最快的主流编程语言。在 Stackoverflow 上，主流编程语言如 Java、Javascript、C#、php 和 C++ 的问题访问量过去几年基本没太大的变动，只有 Python 一路呈上升趋势。
遵循最佳做法的代码库在当今世界能得到高度评价。如果您的项目是开源的，这会是一个吸引优秀开发人员的方式。作为开发人员，您想要编写高效且优化的代码： 占用尽可能小的内存、执行地更快、看起来整洁、文档正确、遵循标准风格指南，并且易于被新开发者理解。这里讨论的实践可能有助于您为开源组织做出贡献，向在线评审（Online Judge）提交解决方案，使用机器学习处理大量数据处理问题，或开发自己的项目。
Rust是Mozilla开发的注重性能和内存安全的语言，它的设计目的是逐渐取代C/C ++，但这个过程还需要一段时间。值得肯定的是，Rust在现有阶段可以取代传统上部分C语言库。用于统计和机器学习的Python系统中的大部分内容都是用C语言编写而成的，所以模块被重写的可能性非常大
Stinner 还提出了一些其它的想法，比如说也许可以创建一个类似于 Python 的新语言，但更为严格，就像 Hack for PHP 那样，或许能实现 2x 目标。提前编译（AoT），也可能是一种实现 JIT 而无需长时间预热的可能性。另外像是多级 JIT ，类似 JavaScript，或许也能带来性能提升。
这道题我刚看到时，曾尝试用手工来破解，每次都以为找到了农民的必胜策略时，最后都发现其实农民跑不掉。由于手工破解无法穷尽所有可能性，所以这道题究竟农民有没有妙手跑掉呢，只能通过代码来帮助我们运算了。
让我们来讨论一个我最近一直在思考的问题：Python 的性能。顺便说一下，我是 Python 的忠实拥趸，我在各种情况下都会积极尝试使用 Python 来解决问题。大家对 Python 最大的抱怨就是它的速度慢。有些人甚至因为 Python 的速度不如某个语言而拒绝使用它。本文中我将阐述，即便 Python 这么慢，为什么还值得你对它进行尝试。
让我从关于 Python 中的 asyncio 这个标准库的讨论中休息一会，谈谈我最近正在思考的一些东西：Python 的速度。对不了解我的人说明一下，我是一个 Python 的粉丝，而且我在我能想到的所有地方都积极地使用 Python。人们对 Python 最大的抱怨之一就是它的速度比较慢，有些人甚至拒绝尝试使用 Python，因为它比其他语言速度慢。这里说说为什么我认为应该尝试使用 Python，尽管它是有点慢。
据说，每个做 Python 开发的都被字符编码的问题搞晕过，最常见的错误就是 UnicodeEncodeError、UnicodeDecodeError，你好像知道怎么解决，遗憾的是，错误又出现在其它地方，问题总是重蹈覆辙，str 到 unicode 之间的转换用 decode 还是 encode 方法还特不好记，老是混淆，问题究竟出在哪里？
一份优雅、干净、整洁的代码通常自带文档和注释属性，读代码即是读作者的思路。Python 开发中很少要像 Java 一样把遵循某种设计模式作为开发原则来应用到系统中，毕竟设计模式只是一种实现手段而已，代码清晰才是最终目的，而 Python 灵活而不失优雅，这也是为什么 Python 能够深受 geek 喜爱的原因之一。
词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。
编程语言种类繁多，每种语言都有它们的独特的优势。开发者在对编程语言的进行选择时往往很讲究。因此，这篇文章将从各个角度对 PHP、Ruby、Python 三种当前比较流行的语言的优势和劣势进行对比，希望你能从中受益。
谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
人生苦短，我用python
作者是 Python 的核心开发人员，从2002年开始，十四年来自愿用业余时间为 Python 语言添砖加瓦。但这种活雷锋行为并没有得到开发者们的理解，很多人甚至用命令的口吻要求活雷锋们再苦再累也得免费为自己劳动。
最近突然对爬虫兴趣倍增，主要是自己想从网上爬点数据来玩玩。知乎虽然携带验证码，但难度算是适中；微博的登录难度稍微大点，因为不仅有验证码，还在传递参数的时候对用户名进行了base64加密。在这篇 博文里，主要是以知乎为例，模拟知乎登录，至于数据爬取部分咱们就暂且不谈吧。
Rust 和 C 文件系统 API
OpenAI 希望收购 Chrome 浏览器，使其成为 "人工智能优先 "的体验
我是如何破解房东的锅炉的
Python 的新 t-strings
OpenAI 为什么要收购 Windsurf？
两年的 Rust 使用感悟
为什么没有像 BitTorrent 这样的 P2P 流媒体协议？
为什么人工智能公司的标志看起来像屁眼？
Fedora 变革的目标是实现 99% 的软件包可重复性
我认识的最好的程序员
