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python基础

1. 浅拷贝和深拷贝

• 浅拷贝：copy()
  浅拷贝意味着创建一个新的对象，但是这个对象包含的元素仍然是原始对象中元素的引用。也就是说，如果原始对象中的元素是可变的（比如列表、字典等），那么在拷贝对象中修改这些元素会影响到原始对象。

• 深拷贝：deepcopy()
  深拷贝会创建一个新的对象，并且递归地复制原始对象中的所有对象，因此新对象和原始对象是完全独立的。修改新对象中的元素不会影响原始对象。

2. 为什么常说python代码比c慢
   -解释型语言：Python是一种解释型语言，这意味着Python代码在运行时会被解释器逐行解释执行，而C是一种编译型语言，它的代码在执行前会被编译成机器码。编译型语言通常执行速度更快，因为机器码直接由硬件执行，无需额外的解释过程。
   -动态类型：Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型在运行时确定，而C是静态类型语言，变量类型在编译时就已经确定。动态类型检查会增加运行时的开销，从而影响性能。

• 内存管理：Python使用自动内存管理和垃圾回收机制，这虽然简化了开发过程，但也引入了额外的性能开销。C语言中，程序员需要手动管理内存，这可以更精确地控制内存使用，从而提高效率。
• 抽象层次：Python提供了高级的数据结构和抽象，如列表、字典、集合等，这些抽象在内部可能需要复杂的数据结构和算法来实现，而这些实现在C中可能更直接和高效。
• 全局解释器锁（GIL）：Python的全局解释器锁（GIL）是一个互斥锁，确保在任何时刻只有一个线程执行Python字节码。这限制了Python程序在多线程环境下的性能，因为即使在多核处理器上，GIL也会导致线程无法并行执行。

3. 怎么提高python速度
   这些方法中的一些，如使用内置函数、列表推导式、生成器和set类型，是Python语言特有的特性或语法。而其他一些，如使用JIT编译器、Cython、特定的库和并行处理框架，则是在Python中特别有效或常用的方法，它们可能不仅限于Python，但在Python中得到了广泛的应用和优化。
   使用内置函数：Python的内置函数是用C语言写的，因此它们执行速度很快，这是Python特有的优势。
   利用列表推导式：列表推导式是Python特有的语法，它提供了一种简洁的方式来创建列表，并且通常比等价的for循环快。
   使用生成器：生成器是Python的一个特性，它们是迭代器的一种简单实现方式，可以在迭代大型数据集时节省内存。
   使用多线程和多进程：Python的threading和multiprocessing模块提供了创建线程和进程的方法，利用多核CPU的能力来提高性能。
   ** 使用numpy和pandas**：这些库提供了对大型数据集进行高效操作的接口，它们是用C语言编写的，可以提供比纯Python更快的性能。
   使用JIT编译器：PyPy是一个Python解释器，它使用即时编译（JIT）技术来提高Python代码的执行速度。
   Cython：Cython是一个编译时的Python到C的转换器，它可以将Python代码转换成C代码，从而提高执行速度。
   使用更快的库：Python社区提供了许多针对特定任务优化的库，如numba，它可以将Python和NumPy代码转换成优化的机器代码。
   使用set而不是list：在Python中，set类型提供了快速的成员检查，这在某些情况下比使用list更高效。
   使用并行处理框架：Python的joblib或concurrent.futures模块提供了并行执行任务的方法，这可以利用多核处理器来加速计算。

4. python装饰器
   Python中的装饰器是一种设计模式，用于修改或增强函数或方法的行为，而不需要改变其本身的代码。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个函数，通常通过包装（wrapping）原函数来实现。

5. python 闭包
   在Python中，闭包（Closure）是一个重要的概念，它指的是一个函数能够记住其创建时的作用域，即使该作用域的执行已经结束。这意味着闭包可以访问并操作外部函数的变量，即使外部函数已经返回。

def outer_function(x):
    def inner_function(y):
        return x + y
    return inner_function

# 创建一个闭包
add_five = outer_function(5)

# 使用闭包
print(add_five(3)
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