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python自带的解释器

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python自带的解释器相关知识

Python垃圾回收机制
序言不同于C/C++，像Python这样的语言是不需要程序员写代码来管理内存的，它的GC(Garbage Collection)机制实现了自动内存管理。GC做的事情就是解放程序员的双手，找出内存中不用的资源并释放这块内存。下面我们来看看Python的GC是怎么做的：Python自带的解释器CPython主要使用了三种垃圾回收机制(引用计数为主，标记-清除和分代回收为辅)：引用计数标记清除分代回收下面让我们分别了解下这几种机制：引用计数引用计数法Reference Counting的原理是，每个对象都维护一个引用计数字段，记录这个对象被引用的次数(如果不清楚变量->引用->对象的问题，可以查看这篇文章Python的深拷贝和浅拷贝),如果有新的引用指向对象，对象引用计数就加一，引用被销毁时，对象引用计数减一，当用户的引用计数为0时，该内存被释放。可以通过sys.getrefcount()函数查看对象被引用的个数。这种方法主要存在两种问题：需要去维护引用计数，存在执行效率问题无法解决循环引用问题
day02:Python 解释器
1、#!/usr/bin/python : 在执行脚本时，调用 /usr/bin 下的 python 解释器，其路径固定；2、#!/usr/bin/env python: 是为了防止用户没有将 python 装在默认的 /usr/bin 路径里，而是自定义设置路径的情况。当执行脚本时，首先会在 env 设置里查找 python 的安装路径，再调用环境设置下的解释器程序找到python 安装路径。3、Python中默认的编码格式是 ASCII 格式，在读取中文时会报错。只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就可以正常显示中文了。
用 Python 实现 Python 解释器
介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的，建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现（CPython）差不多，所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器，特别是 CPython 解释器。（如果你不知道你用的是什么 Python，那么很可能它就是 CPython）。尽管 Byterun 很小，但它能执行大多数简单的 Python 程序（这一章是基于 Python 3.5 及其之前版本生成的字节码的，在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变）。Python 解释器在
用 Python 实现 Python 解释器
Allison 是 Dropbox 的工程师，在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前，她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python 内部机制的演讲，并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是 akaptur.com。介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的，建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现（CPython）差不多，所以理解 Byte