1.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的源码实现原理及源码剖析
2.Python入门书籍推荐
3.PyZelda 源码解析（全）
4.Python 结巴分词(jieba)源码分析
5.ubuntu18.04下源码编译安装最新版本Python3
6.Linux离线Python源码编译及python版本升级
深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
深入剖析 Python 虚拟机中列表（list）的内部机制和源码实现 Python 中列表作为常用的数据结构，支持多种操作。剖析本文将详细揭示 CPython 虚拟机中列表的新版构造原理，以及关键函数的源码源码解析。列表结构
在 CPython 中，剖析PyListObject 的新版强国脚本源码结构如下，包含内存管理、源码长度以及实际存储数据的剖析数组等字段。列表操作函数源码分析
创建列表：通过预先分配内存空间，新版下次创建新列表时复用旧空间，源码提高效率。剖析
append 函数：涉及数组扩容，新版当列表满时，源码自动扩展容量。剖析
insert 函数：简单实现，新版通过移动元素实现插入。
remove 函数：删除元素时，调整后续元素位置。
统计与拷贝
-
count 函数统计元素数量，浅拷贝函数 copy 只复制引用，深拷贝需借助 copy 模块的 deepcopy。
清空与反转
-
clear 函数释放列表资源，reverse 函数通过交换数组元素指针实现列表反转。
总结
理解列表的实现细节有助于优化 Python 代码，提升程序效率。深入探索这些内部机制，pycharm游戏源码可以更好地编写和维护 Python 代码。Python入门书籍推荐
来源：酷瓜书单
1. 《Python基础教程》 豆瓣评分:8
python最快的入门是直接看 docs.python.org/tutorial/， 系统学习的话，这本书不错。
2. 《Python学习手册》 豆瓣评分:8
非常全的一个工具书。建议先大致的看完，然后再根据实际使用去某个章节细读。
3. 《Python 3程序开发指南》 豆瓣评分:8
此书深入浅出，适合python初学者学习。书中的内容包含了进行python编程的所有知识，实例经典
4. 《Python源码剖析》 豆瓣评分:8
国内称得上“著”的书不多，这本书不但是著，而是著得不错。
5. 《Python编程（第三版·英文影印版）》 豆瓣评分:8
大而全的一本书，但是个人觉得它的选题很广，但是都不深入；虽然读起来很轻松，但是废话较多；还有就是GUI的篇幅太多，而我又基本不用GUI... 总体来说，和以前读Core Java的感觉比较接近，适合初学者循序渐进。
PyZelda 源码解析（全）
深入剖析PyZelda源代码 PyZelda是一个基于Python实现的Zelda游戏复制品，本篇文章将全面解析其源码，带你探索游戏背后的逻辑与实现细节。 项目目录结构清晰，源码主要分布在多个Python文件中： Debug.py：用于游戏调试与错误处理。java机制源码 Enemy.py：敌人系统定义，包括敌人的行为、攻击和移动逻辑。 Entity.py：实体基类，所有游戏对象如玩家、敌人、物品等的通用属性与方法。 Level.py：游戏关卡管理，控制地图的加载、渲染和交互。 Magic.py：魔法系统，实现魔法效果与使用逻辑。 Main.py：主程序入口，游戏循环、事件处理与逻辑控制。 Particles.py：粒子系统，用于实现视觉效果如火花、爆炸等。 Player.py：玩家角色定义，包括控制、生命值、能量等。 Settings.py：游戏设置与参数，如屏幕大小、音效、wifi源码输出音乐等。 Support.py：辅助功能模块，可能包括输入处理、资源加载等。 Tile.py：地砖系统，用于构建游戏地图。 UI.py：用户界面处理，包括菜单、提示、分数等。 Upgrade.py：升级系统，允许玩家提升角色属性。 Weapon.py：武器系统，管理玩家的攻击与装备。 通过这些文件，我们可以深入理解游戏设计与实现的各个方面，从基础的逻辑处理到复杂的交互与渲染，每一个环节都为构建完整的游戏体验做出了贡献。 解析PyZelda源码不仅有助于提高Python编程能力，还能深入了解游戏开发中的设计模式与最佳实践，为后续的游戏项目提供宝贵的经验。Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码，旨在揭示其算法实现细节与设计思路，以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的goscheduler源码分析细致研究，作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析，以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先，分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图（DAG），动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合，而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语，确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中，作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库，记录着词频与词性信息；__init__.py则是核心功能的入口，提供了分词接口cut，支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下，会生成所有可能的词组合；精确模式通过最大概率路径确定最优分词；综合模式则同时考虑概率与未登录词，以提高分词效果。
实现细节方面，文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合；精确模式基于词频和最大概率路径策略，高效识别最优分词；综合模式利用HMM模型处理未登录词，进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图，直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效，通过巧妙的算法设计和数据结构应用，展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析，不仅有助于理解结巴分词的功能实现，也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
ubuntu.下源码编译安装最新版本Python3
在ubuntu.操作系统中，如果你希望安装最新版本的Python3，如3.7.3，且已有的Python3版本为3.6.7，可以通过源码编译的方式来完成。以下是详细的步骤：
首先，更新系统包并安装必要的构建工具，可以使用以下命令：
如果你担心记忆过多依赖包，Ubuntu会自动识别并安装相关包，简化了过程。
然后，从Python官方网站下载最新版本的源代码，这里以3.7.3为例，你可以选择wget命令手动下载，或者使用图形界面的浏览器下载。
下载后，解压源代码包，图形界面用户可以通过拖放操作来完成。
接下来，进入Python源代码目录，运行configure脚本进行系统检查，确保所有依赖已准备就绪。不过，--enable-optimizations选项可能导致构建过程变慢，但可以优化Python二进制文件。
启动构建过程，通过调整make命令中的-j标志来利用多核处理器，一般建议使用CPU核心数*2，这有助于提高效率，尽管这会增加构建时间。
构建过程可能耗时，保持耐心等待其完成。完成后，安装Python二进制文件时，应避免使用默认的make install，以防止覆盖系统默认的python3。
最后，你可以通过输入特定命令来验证Python 3.7.3的安装情况，确认一切安装成功。
通过以上步骤，你将在ubuntu.上成功编译并安装最新Python3版本。记得每次有新版本发布，只要按照类似流程进行操作即可。
Linux离线Python源码编译及python版本升级
配置环境
初始化干净的centos7.8镜像，并搭建本地镜像源，详情可参考Linux 镜像源临时挂载+永久挂载+yum本地源制作 - 蜡笔小新的文章 - 知乎。
下载Python源码，版本选用Python-3.9..tar.xz。
编译Python
因高版本Python编译需高版本GCC，系统默认GCC版本为4.8.5，需先升级GCC。
执行Centos离线源码编译高版本GCC并升级教程：Linux Centos7.8.系统离线GCC源码编译升级 - 蜡笔小新的文章 - 知乎。
由于未安装make编译工具和依赖，需先执行yum -y install automake autoconf libtool make以完成安装。
编译Python源码至/opt/python3.9.，过程未出现错误。
升级Python版本
编译安装后，已将新版本安装至指定目录，但未升级原有Python版本。
通过ll /usr/bin/python查看，当前Python版本软链接指向/usr/bin/python2.7。
删除或备份当前Python软链接，避免影响yum工具。
修改yum工具文件路径，将“#!/usr/bin/python”更改为“#!/usr/bin/python2.7”。
最后，创建新编译Python3.9.的软链接及pip3软链接。
成功在Centos7.8上升级Python3.9.版本，同时确保原有yum工具可使用Python2.7版本。
Gevent源码剖析（二）：Gevent 运行原理
Gevent的运行原理在python2.7.5版本下，涉及多个关键概念。简单来说，它通过Greenlet类和Hub事件循环实现并发执行。以下是核心步骤：
首先，通过导入gevent模块，引入其初始化设置，greenlet的运行函数通过gevent.spawn()方法注册到Hub，这个过程包括获取Hub实例、初始化greenlet并保存函数和参数。get_hub()利用线程局部存储保证Hub的多线程一致性。
接着，greenlet通过g.start()注册到事件循环，回调事件由switch()控制，而不是直接运行函数，实现了协程的切换。Gevent提供了join()和joinall()两个入口，其中joinall()控制了整个流程。
在详细流程中，iwait()函数扮演重要角色，通过创建Waiter对象，将协程的switch()链接到目标，通过waiter.get()控制协程执行和返回。Hub事件循环与运行协程通过waiter.get()和waiter.switch()协同工作，实现了并发执行。
目标协程的执行涉及事件循环的启动，通过Cython调用libev库执行。目标函数在run()中执行，并通过_report_result()和_report_error()处理结果或异常。"绿化"函数是实现并发的关键，它们允许在等待I/O操作时释放控制权，从而实现多任务并发。
总的来说，Gevent的运行涉及复杂的协程调度和事件驱动，虽然本文仅触及表面，但其背后的并发机制和技术细节更为丰富，包括异常处理和大量"绿化"函数的使用，这将在后续深入探讨。
