Переменные окружения для python проектов

What problem did the GIL solve for Python?#

Python uses reference counting for memory management. It means that objects created in Python have a reference count variable that keeps track of the number of references that point to the object. When this count reaches zero, the memory occupied by the object is released.

Let’s take a look at a brief code example to demonstrate how reference counting works:

>>>

In the above example, the reference count for the empty list object was 3. The list object was referenced by , and the argument passed to .

Back to the GIL:

The problem was that this reference count variable needed protection from race conditions where two threads increase or decrease its value simultaneously. If this happens, it can cause either leaked memory that is never released or, even worse, incorrectly release the memory while a reference to that object still exists. This can can cause crashes or other “weird” bugs in your Python programs.

This reference count variable can be kept safe by adding locks to all data structures that are shared across threads so that they are not modified inconsistently.

But adding a lock to each object or groups of objects means multiple locks will exist which can cause another problem—Deadlocks (deadlocks can only happen if there is more than one lock). Another side effect would be decreased performance caused by the repeated acquisition and release of locks.

The GIL is a single lock on the interpreter itself which adds a rule that execution of any Python bytecode requires acquiring the interpreter lock. This prevents deadlocks (as there is only one lock) and doesn’t introduce much performance overhead. But it effectively makes any CPU-bound Python program single-threaded.

The GIL, although used by interpreters for other languages like Ruby, is not the only solution to this problem. Some languages avoid the requirement of a GIL for thread-safe memory management by using approaches other than reference counting, such as garbage collection.

Работа с переменными

Именование переменных

В языке Python имя переменной должно состоять только из цифр, букв и знаков подчеркивания. И не должно начинаться с цифры.

Это жёсткий внутренний закон языка, помимо которого есть свод более мягких, но не менее важных правил, и они говорят нам:

• давайте переменным имена, которые описывают суть объекта;
• используйте единый стиль именования в рамках каждого проекта;
• старайтесь не создавать наименования длиннее пятнадцати символов;

Список зарезервированных слов

В каждом языке есть зарезервированные слова. Такие слова имеют специальное значение, и поэтому запрещены для использования в качестве имён переменных. Вот список зарезервированных слов для Python:

False, class, finally, is, return, None, continue, for, lambda, try, True, def, from, nonlocal, whileand, del, global, not, with, as, elif, if, or, yield, assert, else, import, pass, break, except, in, raise.

Как объявить переменную

В Питоне не требуется специального объявления переменных. В момент присваивания значения, объявление происходит автоматически. А присваивание выглядит так:

Импорт переменной в Python

Чтобы импортировать переменную из другого файла, используем в начале текущего файла следующую конструкцию:

Пример:

Проверка существования переменной

Чтобы выяснить, есть ли в программе переменная (например ), ищем вхождения строки с её названием в словарях, возвращаемых функциями (локальная видимость) и (глобальная видимость):

Использование декоратора, выполняющего необходимые вычисления

Если вернуться к исходному примеру, то для подсчёта числа вызовов функции будет также может быть удобно использовать декораторы. Это позволит в том числе и переиспользовать код.

Для Python 3 код может выглядеть, например, так:

from functools import wraps
 
 
def call_count(func):
    count = 0
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal count
        count += 1
        func(*args, **kwargs)
        print(count)
    return wrapper

В Python 2 нет , но можно использовать изменяемые переменные:

from functools import wraps
 
 
def call_count(func):
    count = 
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        count += 1
        func(*args, **kwargs)
        print(count)
    return wrapper

Использоваться это будет следующим образом:

@call_count
def f():
    pass
 
f()  # 1
f()  # 2

При желании вы можете скомбинировать этот способ с каким-нибудь из описанных ранее.

Из всех выше упомянутых способов я бы рекомендовал использовать классы (так как функция с изменяющимся состоянием уже больше похожа на класс, чем на функцию) или поле функции, в случае необходимости быстрого добавления функциональности в код.

Как справиться GIL?

Если GIL у вас вызывает проблемы, вот несколько решений, которые вы можете попробовать:

Многопроцессность против многопоточности. Довольно популярное решение, поскольку у каждого Python-процесса есть собственный интерпретатор с выделенной под него памятью, поэтому с GIL проблем не будет. В Python уже есть модуль , который упрощает создание процессов к такому виду:

После запуска получаем такой результат:

Можно заметить приличное повышение производительности по сравнению с многопоточной версией. Однако показатель времени не снизился до половины. Всё из-за того, что управление процессами само по себе сказывается на производительности. Несколько процессов более сложны, чем несколько потоков, поэтому с ними нужно работать аккуратно.

Альтернативные интерпретаторы Python. У Python есть много разных реализаций интерпретаторов. CPython, Jyton, IronPython и PyPy, написанные на C, Java, C# и Python соответственно. GIL существует только на оригинальном интерпретаторе — на CPython.

Вы просто можете использовать преимущества однопоточности, в то время, пока одни из самых ярких умов прямо сейчас работают над устранением GIL из CPython. Вот одна из попыток.

Зачастую, GIL рассматривается как нечто-то сложное и непонятное. Но имейте ввиду, что как python-разработчик, вы столкнётесь с GIL только если будете писать расширения на C или многопоточные процессорные программы.

На этом этапе вы должны понимать все аспекты, необходимые при работе с GIL. Если же вам интересна низкоуровневая структура GIL — посмотрите  Understanding the Python GIL от David Beazley.

global и nonlocal

global и nonlocal НЕ объявляет переменную, а определяет пространство имен переменной.
Позволяет изменять переменные за пределами текущей def.

Глобальные имена – это имена, которые определены на верхнем уровне вмещающего модуля.

• читать такое имя можно и без global;
• global нужно, чтобы присваивать глобальным именам.

Нелокальные имена — внешние для текущей def, но не верхний уровень модуля.

Здесь все переменные тоже глобальные:

Если x не существовала в момент вызова функции, то операция = создаст переменную х в области видимости модуля

Меньше глобальных переменных

Почему нужно стремиться делать меньше глобальных переменных?

Пусть мы хотим модифицировать этот модуль или использовать в другой программе. Чему равно х? Это зависит от того, какие функции вызывались. Сложнее понять код, ибо нужно знать как выполняется ВСЯ программа (кого вызывали последней — func1 или func2, или их вообще не вызывали).

В многопоточном программировании глобальные переменные используют в качестве общей памяти для разных потоков (т.е. средства связи между потоками).

Не изменяйте глобальные переменные непосредственно в других модулях

Пусть сначала написали модуль first.py, потом написали модуль second.py и далее пытаемся понять, как работает программа.
Изменение переменных модуля в другом модуле напрямую ухудщает читаемость кода.

Программист, поддерживающий first.py пытается найти кто его импортировал (и в какой директории) и изменил.

Меньше связей между модулями — проще поддерживать и изменять модули.

Лучше делать связи через вызовы функций и возвращаемые значения (проще контролировать).

sys.path

Значение функции path модуля sys – это список строк, которые указывают путь поиска для модулей. Как правило, данная функция указывает Python, в каких локациях смотреть, когда он пытается импортировать модуль. В соответствии с документацией Python, sys.path инициализируется из переменной окружения PYTHONPATH, плюс зависимое от установки значение, указанное по умолчанию. Давайте взглянем на пример:

Python

import sys
print(sys.path)

Результат:

Python

Данная функция может быть весьма полезной во время отладки причины, по которой модуль не импортируется. Вы также можете изменить путь. Так как данная функция является путем, мы можем добавлять или удалять путь из неё. Давайте взглянем на то, как добавлять путь:

Python

sys.path.append(«/path/to/my/module»)

Удаление пути я оставлю как задание для читателя

Вызов функции

Рассмотрим полную версию программы с функцией:

def countFood():
    a = int(input())
    b = int(input())
    print("Всего", a+b, "шт.")
 
print("Сколько бананов и ананасов для обезьян?")
countFood()
 
print("Сколько жуков и червей для ежей?")
countFood()
 
print("Сколько рыб и моллюсков для выдр?")
countFood()

После вывода на экран каждого информационного сообщения осуществляется вызов функции, который выглядит просто как упоминание ее имени со скобками. Поскольку в функцию мы ничего не передаем скобки опять же пустые. В приведенном коде функция вызывается три раза.

Когда функция вызывается, поток выполнения программы переходит к ее определению и начинает исполнять ее тело. После того, как тело функции исполнено, поток выполнения возвращается в основной код в то место, где функция вызывалась. Далее исполняется следующее за вызовом выражение.

В языке Python определение функции должно предшествовать ее вызовам. Это связано с тем, что интерпретатор читает код строка за строкой и о том, что находится ниже по течению, ему еще неизвестно. Поэтому если вызов функции предшествует ее определению, то возникает ошибка (выбрасывается исключение NameError):

print("Сколько бананов и ананасов для обезьян?")
countFood()
 
print("Сколько жуков и червей для ежей?")
countFood()
 
print("Сколько рыб и моллюсков для выдр?")
countFood()
 
def countFood():
    a = int(input())
    b = int(input())
    print("Всего", a+b, "шт.")

Результат:

Сколько бананов и ананасов для обезьян?
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    countFood()
NameError: name 'countFood' is not defined

Для многих компилируемых языков это не обязательное условие. Там можно определять и вызывать функцию в произвольных местах программы. Однако для удобочитаемости кода программисты даже в этом случае предпочитают соблюдать определенные правила.

Why hasn’t the GIL been removed yet?#

The developers of Python receive a lot of complaints regarding this but a language as popular as Python cannot bring a change as significant as the removal of GIL without causing backward incompatibility issues.

The GIL can obviously be removed and this has been done multiple times in the past by the developers and researchers but all those attempts broke the existing C extensions which depend heavily on the solution that the GIL provides.

Of course, there are other solutions to the problem that the GIL solves but some of them decrease the performance of single-threaded and multi-threaded I/O-bound programs and some of them are just too difficult. After all, you wouldn’t want your existing Python programs to run slower after a new version comes out, right?

The creator and BDFL of Python, Guido van Rossum, gave an answer to the community in September 2007 in his article “It isn’t Easy to remove the GIL”:

And this condition hasn’t been fulfilled by any of the attempts made since.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Ответы

1. В данном случае будет выведена строка ‘Spam’, потому что функция обращается к глобальной переменной в объемлющем модуле (если внутри функции переменной не присваивается значение, она интерпретируется как глобальная).
2. В данном случае снова будет выведена строка ‘Spam’, потому что операция присваивания внутри функции создает локальную переменную и тем самым скрывает глобальную переменную с тем же именем. Инструкция print находит неизмененную переменную в глобальной области видимости.
3. Будет выведена последовательность символов ‘Ni’ в одной строке и ‘Spam’ — в другой, потому что внутри функции инструкция print найдет локальную переменную, а за ее пределами – глобальную.
4. На этот раз будет выведена строка ‘Ni’, потому что объявление global предписывает выполнять присваивание внутри функции переменной, находящейся в глобальной области видимости объемлющего модуля.
5. В этом случае снова будет выведена последовательность символов ‘Ni’ в одной строке и ‘Spam’ – в другой, потому что инструкция print во вложенной функции отыщет имя в локальной области видимости объемлющей
   функции, а инструкция print в конце фрагмента отыщет имя в глобальной области видимости.
6. Этот фрагмент выведет строку ‘Spam’, так как инструкция nonlocal (доступная в Python 3.0, но не в 2.6) означает, что операция присваивания внутри вложенной функции изменит переменную X в локальной области видимости объемлющей функции. Без этой инструкции операция присваивания классифицировала бы переменную X как локальную для вложенной функции и создала бы совершенно другую переменную — в этом случае приведенный
   фрагмент вывел бы строку ‘NI’.
7. Поскольку значения локальных переменных исчезают, когда функция возвращает управление, то информацию о состоянии в языке Python можно сохранять в глобальных переменных, для вложенных функций — в области
   видимости объемлющих функций, а также посредством аргументов со значениями по умолчанию. Иногда можно использовать прием, основанный на сохранении информации в атрибутах, присоединяемых к функциям,
   вместо использования области видимости объемлющей функции. Альтернативный способ заключается в использовании классов и приемов ООП, который обеспечивает лучшую поддержку возможности сохранения ин-
   формации о состоянии, чем любой из предыдущих приемов, основанных на использовании областей видимости, потому что этот способ делает сохранение явным, позволяя выполнять присваивание значений атрибутам.

Вложенные области видимости

Чтение переменной внутри функции. Ищем имя:

• в локальной области видимости функции;
• в локальных областях видимости объемлющих функций изнутри наружу;
• в глобальной области видимости модуля;
• в builtins (встроенная область видимости).

внутри функции:

• создает или изменяет имя х в текущей локальной области видимости функции;
• если был , то = создает или изменяет имя в ближайшей области видимости объемлющей функции.
• если был , то = создает или изменяет имя в области видимости объемлющего модуля.

Ищем в объемлющих областях, даже если объемлющая функция фактически уже вернула управление:

Функция f2 помнит переменную Х в области видимости объемлющей функции f1, которая уже неактивна.

Замыкание (фабричная функция)

Объект функции, который сохраняет свое значение в объемлющей области видимости, даже когда эти области перестали существовать.

(Для сохранения состояний лучше использовать классы).

Например, фабричные функции иногда используются в программах, когда необходимо создавать обработчики событий прямо в процессе выполнения, в соответствии со сложившимися условиями (например, когда желательно запретить пользователю вводить данные).

Определим внешнюю фукнцию, которая создает и возвращает внутреннюю функцию, не вызывая ее.

Вызовем внешнюю функцию. Она возвращает ссылку на созданную ею вложенную функцию, созданную при выполнении вложенной инструкции def:

Вызовем по этой ссылке функцию (внутреннюю!):

Вложенная функция продолжает хранить число 2, значение переменной N в функции maker даже при том, что к моменту вызова функции action функция maker уже завершила свою работу и вернула управление. В действительности имя N из объемлющей локальной области видимости сохраняется как информация о состоянии, присоединенная к функции action, и мы получаем обратно значение аргумента, возведенное в квадрат.
Теперь, если снова вызвать внешнюю функцию, мы получим новую вложенную функцию уже с другой информацией о состоянии, присоединенной к ней, — в результате вместо квадрата будет вычисляться куб аргумента, но ранее со
храненная функция по-прежнему будет возвращать квадрат аргумента:

при каждом обращении к фабричной функции, как в данном примере, произведенные ею функции сохраняют свой
собственный блок данных с информацией о состоянии. В нашем случае благодаря тому, что каждая из функций получает свой собственный блок данных с информацией о состоянии, функция, которая присваивается имени g, запо минает число 3 в переменной N функции maker, а функция f – число 2.

Где используется?

• lambda
• декораторы

Лучше для хранения информации подходят классы или глобальные переменные.

Environment Variables

Environment variables mapped to PyPreConfig fields:

Environment variables mapped to PyConfig fields:

Данные и их типы

В реальной жизни мы совершаем различные действия над окружающими нас предметами, или объектами. Мы меняем их свойства, наделяем новыми функциями. По аналогии с этим компьютерные программы также манипулируют объектами, только виртуальными, цифровыми. Пока не дойдем до уровня объектно-ориентированного программирования, будем называть такие объекты данными.

Очевидно, данные бывают разными. Часто компьютерной программе приходится работать с числами и строками. Так на прошлом уроке мы работали с числами, выполняя над ними арифметические операции. Операция сложения выполняла изменение первого числа на величину второго, а умножение увеличивало одно число в количество раз, соответствующее второму.

Числа в свою очередь также бывают разными: целыми, вещественными, могут иметь огромное значение или очень длинную дробную часть.

При знакомстве с языком программирования Python мы столкнемся с тремя типами данных:

• целые числа (тип int) – положительные и отрицательные целые числа, а также 0 (например, 4, 687, -45, 0).

• числа с плавающей точкой (тип float) – дробные, они же вещественные, числа (например, 1.45, -3.789654, 0.00453). Примечание: для разделения целой и дробной частей здесь используется точка, а не запятая.

• строки (тип str) — набор символов, заключенных в кавычки (например, «ball», «What is your name?», ‘dkfjUUv’, ‘6589’). Примечание: кавычки в Python могут быть одинарными или двойными; одиночный символ в кавычках также является строкой, отдельного символьного типа в Питоне нет.