"Python内存管理"
从三个方面：1引用计数机制、2垃圾回收机制、3内存池机制
引用计数
python内部使用引用计数、来保持追逐内存中的对象、所有对象都有引用计数
引用计数增加：一个对象分配新名称时、将其放入容器中时、
引用计数减少：使用del语句删除对象别名时、引用超出作用域或重新赋值、
`sys.getrefcount()`可以获取对象当前的引用计数
垃圾回收
当一个对象的引用计数为零时、它将被垃圾收集机制处理掉
当两个对象循环引用时、引用计数归零、对象也没有销毁、会导致内存泄露、解释器会定期执行一个循环检测器、搜索不可访问对象的循环并处理掉。
内存池机制
python将不用的内存放到内存池中而不是返回给操作系统、
python内存池机制用于管理小块内存的申请和释放、
python中所有小于256字节的对象都使用内存池机制实现分配器
python对象都有独立的私有内存池、对象间不能共用他们的内存池
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isinstance可以接收一个元组、用切片来删除序列的某一段、
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URL解析：urlparse、urlunparse、urlsplit、urlunsplit、urljoin、urldefrag、parse_qs、parse_qsl
网址引用：quote、quote_plus、quote_from_bytes、unquote、unquote_plus、unquote_to_bytes、urlencode
结构化解析结果：DefragResult、ParseResult、SplitResult、DefragResultBytes、ParseResultBytes、SplitResultBytes
解析ASCII编码字节：
collections - 容器数据类型
namedtuple、deque、ChainMap、Counter、OrderedDict、defaultdict、UserString、UserList、UserDict
^^^defaultdict、dict子类、default_factory
^^^ OrderedDict、 dict子类、popitem 、move_to_end
^^^ ChainMap、 MutableMapping 子类、maps、new_child、parents
^^^ Counter、dict子类、elements、most_common 、subtract 、fromkeys 、update
^^^ namedtuple、工厂函数、_make 、_asdict 、_replace 、_fields 、_fields_defaults
^^^ deque、append、appendleft、clear、copy、count、extend、extendleft、index、insert、pop、popleft、remove、reverse、rotate、maxlen
requests、urllib3、flask、
profile性能分析、熟悉语法以及原声数据结构、熟悉基本实现中的性能特点，就是知道什么操作会慢
会使用profile以及基于profile的性能分析工具、会使用运行时编译和静态编译的工具。
pypy，numba，cython，ctypes，original C/C++ extension
熟悉你所在领域的拓展库，比如我，科学计算方面的库不要太多，numpy衍生出来的一大堆大堆
了解基本的编译过程，基本的操作系统知识（只要你C、C++学的还行就可以了）
要想精通python，写的代码首先得pythonic
研读牛B的开源代码，在这过程中会遇到python的许多高阶用法
理解装饰器，生成器，描述符，元类
掌握list comprehension，
多用内置函数：map，reduce，filter，iter，range，divmod，round，chr，enumerate，all，any，slice，zip+
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