1.用python做的源码软件必须开源吗?
2.第23篇 深入理解RPython(入门篇)
3.第28篇:深入理解RPython-RTyper/Backend组件
4.Python的优缺点?
5.cpython是什么?pypy是什么?python和这两个东西有什么关系
6.重学编程之Python介绍

用python做的软件必须开源吗?

       软件是否必须开源，取决于其许可证条款。解析Python语言本身遵循的源码是一个兼容GPL协议的许可证，而非以GPL协议发布，解析这意味着个人或组织在使用Python语言开发软件时不需要强制开源。源码

       然而，解析学英语报纸源码Python解释器的源码许可证情况可能会影响代码的开源性。例如，解析CPython解释器遵循的源码是GNU Lesser General Public License (LGPL)或GNU General Public License (GPL)中的一个版本，允许在专有软件中使用Python，解析而不需要公开源代码。源码PyPy解释器使用的解析是MIT许可证，允许更广泛的源码使用场景，包括专有软件。解析Jython解释器使用许可证与CPython类似。源码

       当讨论到软件许可证时，关键在于理解不同许可证之间的关系与差异。许可证限制范围通常局限于软件本身，而不是使用软件产生的衍生作品。例如，如果在发明了能够读取意念的笔后将其设计图纸开源，并声明遵循GPL许可证，那么该许可证仅应用于笔的设计，而不影响使用者在图纸基础上进行修改后产生的任何衍生作品。

       第三方库的许可证同样重要。例如，paramiko库遵循LGPL协议，允许在专有软件中使用而不需开源。然而，如果项目中使用了特定的第三方库，该库的许可证可能要求其用户开源代码，这将直接影响项目开源性。因此，开发者在选择使用第三方库时，必须仔细研究并理解其许可证条款。

       总之，Python软件是否必须开源取决于其许可证条款，特别是当涉及到第三方库的使用时，需要仔细研究这些库的许可证以避免违反开源要求。开发者应确保理解并遵守所有相关的许可证规定，以避免法律问题和确保项目的合规性。

第篇 深入理解RPython(入门篇)

       RPython 是 Python 的子集，遵循 Python 语法规范但限制了动态语言特性和类型接口，旨在强调类型安全性。它的目的是作为编译工具，将 Python 语言编译成低级平台代码。RPython 依赖于 PyPy2.7 或 CPython2.7 的基础构建，最新版的 pypy3.8 即是由 RPython 工具集合编译而成。

       深入理解 RPython 工作原理，源码逻辑运算不建议使用 Ubuntu 自带的 python 安装包或 pypy2.7 的安装包，因为 Ubuntu 已禁用 ensurepip 模块，导致很多扩展包不受支持。推荐使用 Anaconda3，最新版支持所有 Python 2.7 和 3.x 扩展包的下载。

       搭建 RPython 测试环境包括以下步骤：安装 pygame 扩展库依赖，安装与 pypy2.7 兼容的 pygame 扩展库，从 pypy 官网下载最新版源代码，解压后添加 pypy 源目录下的子目录 rpython/bin 到 PATH 环境变量。

       一个简单的 RPython 入门示例展示了如何使用 target 函数编译 Python 程序为可执行文件，生成一个名为 hello-c 的 ELF 格式的共享对象文件，可以直接运行。

       RPython 实现了类型推断，通过先入为主逻辑推定变量和函数参数的类型，确保类型安全。在类属性和字典中，类型推断也遵循首次传递数据类型的规则。此外，RPython 提供了类型装箱机制，允许在运行时处理混合数据类型。

       RPython 与其他 Python 实现的性能比较中，展示了一个查找特定整数区间内质数的算法实现。通过 RPython 编译，该程序的时间开销显著低于 CPython、Cython 和 PyPy。RPython、CPython 和 Cython 的关系可以概括为：RPython 限制动态语言特性以提升性能，Cython 兼容 CPython 特性并带来一定性能开销，而 PyPy 作为 RPython 的产物，虽然性能优于 CPython，但不及 RPython。

       综上所述，RPython 适用于需要高性能且遵循类型安全的 Python 应用场景。对于具体应用选择，应根据性能需求、代码可读性以及是否需要动态特性来决定。

第篇:深入理解RPython-RTyper/Backend组件

       RTyper组件在RPython的复杂Python编译中，主要作用是作为Annotator的类型注释转换为目标底层语言能够识别的类型信息的中介。在实际使用中，RTyper组件几乎不需要导入额外的RPython模块。表1整理了RTyper组件与C代码之间的映射关系，为日后查阅相关C代码提供了便利。

       以下是一个简单的示例代码，封装在一个名为triangle.py的脚本文件中。执行指令后，RPython生成的C代码被放置在临时目录中，如下图所示。在临时目录中，合肥房源码核验存在大量的命名为platcheck_的C源码文件，这些文件根据当前系统环境（包括C编译器特性、常量等）进行了定制化生成。

       例如，查看一个名为platcheck_.c的文件，其中测试了当前系统环境下的浮点数相关库和C头文件，通过手动编译这些测试代码，可以查看一些常量的值。这表明RPython编译PyPy源代码和自定义Python代码时，会使用C编译器从环境中提取系统平台信息。

       在临时目录下的testing_1子目录中，主要源代码实现集中在该目录内，如下图所示。由RPython内置Python代码实现被翻译为C源码实现，其他文件可以通过观察C源码文件的命名风格来对应找到对应的Python源码实现。

       在testing_1目录下，GC、RPython相关函数库的C代码和示例代码实现共计行。其中，Python代码相关的C版本实现被放入一个名为implement.c的文件中，包含对应Python函数名称的C版本实现。例如，对应main函数的C代码实现和calc_triangle_area函数的C代码实现。

       值得注意的是，RPython生成的C代码中的代码风格可能与常规C程序猿编写的代码有所不同，大量使用goto语句，这对于C程序猿来说可能是一个挑战，但对C编译器来说可能是最优的代码设计方案。这些goto语句将代码分割成小代码片段，在一个C函数内部进行内联优化，减少不必要的程序栈帧开销。

       阅读RPython生成的C代码时，可以遵循以下步骤：首先，参照Python源代码，找出变量x、y、z对应的C版本变量，并找到对应调用的C版本函数。例如，在pypy_g_main函数的第行，可以找到对应pypy_g_calc_triangle_area的调用。通过关键字查找，可以找到变量l_v、l_v、l_z_0的出处，进而找到RPyField宏定义的第一个传入参数的数据类型。

       RPyField是一个宏定义，需要在PyPy源码的ftp文件同步源码rpython/translator/src目录中的头文件中查找出处。通过加载rpython/translator/src目录下的相关头文件，可以找到如RPyField宏定义的实现。例如，RPyField宏定义中的第一个参数是一个指向某个数据结构成员的指针。

       在阅读过程中，需要关注Python中的赋值操作如何在C代码中体现，以及如何通过反推找到相关操作的宏定义或函数。例如，查找从反推找到变量l_v关联的操作OP_ADR_ADD函数。在实际操作中，C语句通常简单地在CPU寄存器之间传值，不会产生额外的函数栈开销。

       总结而言，理解RPython生成的C代码需要一定的技巧和方法。通过遵循上述步骤，可以更好地阅读和理解复杂代码。下篇文章将深入分析示例代码中的pypy_g_calc_triangle_area函数，并与Cython编译后的示例代码进行比较，提供更详细的分析。

Python的优缺点?

       ä¼˜ç‚¹

       Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

       é™¤äº†å†…置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。

       ç¼ºç‚¹:

       ç¬¬ä¸€ä¸ªç¼ºç‚¹å°±æ˜¯è¿è¡Œé€Ÿåº¦æ…¢ï¼Œå’ŒC程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。

       è¿™ä¸ªç¼ºç‚¹ä»…限于你要编写的软件需要卖给别人的时候。好消息是目前的互联网时代，靠卖软件授权的商业模式越来越少了，靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了，后一种模式不需要把源码给别人。

       å†è¯´äº†ï¼ŒçŽ°åœ¨å¦‚火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的，互联网上有无数非常优秀的像Linux一样的开源代码，我们千万不要高估自己写的代码真的有非常大的“商业价值”。那些大公司的代码不愿意开放的更重要的原因是代码写得太烂了，一旦开源，就没人敢用他们的产品了。

cpython是什么?pypy是什么?python和这两个东西有什么关系

       p >本文旨在介绍Python的主流实现CPython是如何执行源代码的。我们将以当前主分支的CPython 3.版本为例，解释从源代码到执行的全过程。

       p > Python语言内嵌有一个编译器。首先，需要对源代码进行词法分析，将字符串转化为一个个单词，以便进一步处理。这一过程主要发生在`Parser/tokenizer.c`文件中，由手工编写实现。

       p > 完成词法分析后，接下来是语法分析阶段。通过这一阶段，CPython真正理解了代码的结构。自Python 3.版本起，CPython采用了一种新的PEG解析器。

       p > PEG，全称Parser Expression Generator，理念是通过描述你设计的语法，生成相应的解析代码。在CPython项目中，`Grammar/python.gram`文件描述了Python语法，通过`Tools/peg_generator/pegen/`生成器转换为解析代码，位于`Parser/parser.c`。我有幸参与过`Grammar/python.gram`的修改，无需修改语法即可保持其稳定。

       p > PEG语法广泛应用于多种场景，因为它允许自定义描述语法，同时生成器也可以自定义。免对接红包源码在CPython中，`Tools/peg_generator/pegen/metagrammar.gram`描述了元语法，可以用来生成不同语言的解析代码，并在多种语言中实现。

       p > 语法分析后，结果是抽象语法树（AST），声明在`Include/internal/pycore_ast.h`，并由`ast`模块对外提供接口。

       p > 有了AST，下一步是将其转换为字节码。CPython的核心是解释执行，执行的内容即为字节码。这些字节码保存在`__pycache__/*.pyc`文件中，每个小版本的字节码都可能发生变化，用户不应假设兼容性。我们可以通过`dis`模块查看编译后的结果。

       p > 字节码生成过程涉及符号查找、指令优化等多个步骤，尤其是在Python 3.的性能优化中，有一部分就是在字节码层面进行的改进。这部分主代码位于`Python/compile.c`。

       p > 字节码生成的输入是AST，输出为Python字节码。整个转换过程由`_PyParser_ASTFromFile`函数串联起来。

       p > 完成字节码生成后，下一步是执行字节码。这通常是一个大的循环过程，主要在`_PyEval_EvalFrameDefault`中实现，包含了大量的`switch case`结构。

       p > `Python/generated_cases.c.h`文件包含了几乎所有的字节码实现，并且通过`Python/bytecodes.c`生成。CPython执行的核心通常称为CPython VM（虚拟机）。

       p > 在真正执行之前，还需要内置对象的支持。基本的内置对象如`str`、`list`和`dict`在Python中至关重要。这些对象的C实现构成了CPython VM的重要部分，位于`Objects`目录下，并编译在VM程序中。

       p > Python内置了许多基本库，它们的代码通常位于`Lib`目录下。同时，CPython VM提供了丰富的C API，允许用户编写C扩展，并方便地在C扩展和Python VM之间传递对象。

       p > 为了提供基本功能，CPython必须使用一些操作系统提供的原生C函数，因此内置了许多C扩展。例如，`os`模块的C实现位于`Modules`目录下，这些模块通过CPython VM动态加载。

       p > Python最初的定位是胶水语言，大量C扩展极大地丰富了CPython的生态系统，同时也是其他Python实现如PyPy等的限制。

       p > 最后，将所有这些组件组织起来的代码位于`Python/pythonrun.c`中，经过这一系列步骤后，代码终于可以执行了。

重学编程之Python介绍

       Python，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于年。作为ABC语言的后继者，Python拥有简洁的语法和强调代码可读性的设计哲学。它允许开发者用更少的代码表达想法，适用于从小型到大型的程序开发。Python的解释器几乎可以在所有操作系统中运行，官方解释器CPython由社区驱动，目前由Python软件基金会管理。

       Python的创始人为吉多·范罗苏姆。在年的圣诞节期间，为了在打发时间，范罗苏姆决心开发一个新的脚本解释语言，作为ABC语言的一种继承，以替代使用Unix shell和C语言进行系统管理。Python语言的名字源于他是一位BBC电视剧《蒙提·派森的飞行马戏团》的爱好者。吉多·范罗苏姆作为Python的主要开发者独自承担这个项目的职责，直到年宣布“永久休假”，Python社区向他授予终身仁慈独裁者（BDFL）的头衔。

       自年发布以来，Python经历了多次版本更新，功能不断丰富。从最初的版本到Python 3.0，语言做了较大修订，虽然无法完全向后兼容。Python 3的很多新特性也被移植到旧版本中。Python 2.7的生命周期最终延长至年，以适应大量的现存代码无法前向移植到Python 3。

       Python是多范型编程语言，完全支持面向对象编程、结构化编程以及函数式编程。它提供有限的支持，如元类和元对象，以适应各种编程范型。Python使用动态类型和引用计数的垃圾收集系统。它的特征包括动态名字解析、函数式编程工具（如map、filter、reduce）、列表推导式、生成器表达式等。

       Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”，强调只有一种最明显的方法来做一件事。Python开发人员尽量避开不成熟或不重要的优化，因此被认为运行速度较慢。但根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况下，Python设计师倾向于使用JIT技术的PyPy，或者将Python脚本翻译成C的Cython，还可以将时间关键的函数迁移至用C语言编写的扩展模块中。

       Python被设计为可扩展的，提供了丰富的API和工具，允许程序员轻松地使用C、Cython等语言编写扩展模块。Python本身作为一种“胶水语言”（glue language）被广泛使用，用于将其他语言编写的程序进行集成和封装。在大规模软件开发计划中，Python如Zope、Mnet、BitTorrent、Google内部的许多项目中被广泛应用。

       Python在执行时，首先将.py文件中的源代码编译成Python的字节码，然后由Python虚拟机执行这些字节码。这与Java、.NET的执行机制相似，但Python的虚拟机是一种更高级的虚拟机，距离真实机器的距离更远。

一篇文章告诉你python爬虫原理，知其然更知其所以然，从此爬虫无忧

       Python，一种面向对象、直译式电脑编程语言，功能强大且通用性强，已有近二十年的发展历史，其标准库完善且易懂，能轻松完成多种任务。Python支持多种编程范式，如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程，并具有垃圾回收功能，自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程，也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行，通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。

       爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略，最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象，即如何遍历网页。实际上，只需要使用两个队列和一个集合，即可实现基础通用爬虫。

       互联网由页面构成，页面间由链接连接，形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大，但我们仅关注感兴趣的节点，如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时，不能使用递归，因为调用栈深度限制，可能导致异常。因此，推荐使用队列实现网页遍历。

       理论知识后，以爬取煎蛋网的妹子图为例，说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面，使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据，如，可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程，实现同时遍历网页和下载。

       最终实现煎蛋妹子图爬虫，所有爬虫框架本质上相似，Scrapy采用类似方式，但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件，可实现爬取目标数据，简化代码修改。遇到封锁时，可采用灵活策略应对，如使用pipeline。

       Python适用于多个领域，如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域，Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景，掌握Python可实现多种功能。

无所不能的python编程是怎么快速画图的呢？5分钟学会！

       Python，作为一种功能强大的通用型语言，以其面向对象、直译式编程的特点，以及简洁清晰的语法，在编程界享有盛誉。Python标准库的完备性，使其能够轻松完成各类任务。Python支持多种编程范式，包括命令式、面向对象、函数式、面向切面和泛型编程。它具备垃圾回收功能，自动管理存储器使用，使其在系统管理、网络编程及各种高级任务中都表现出色。Python虚拟机几乎可在所有作业系统中运行，通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller，可以将其源代码转换成可脱离解释器运行的程序。

       Python的turtle绘图模块提供了一个简单易用的绘图工具，通过海龟作图，用户可以在屏幕上绘制出各种图形，实现直观的编程学习体验。使用turtle绘图时，首先需要导入turtle模块。绘制图形过程中，海龟的位置、方向和画笔是关键要素。常用函数包括移动、旋转和绘制线条等，只需直接编写为语句即可。

       Python学习路线分为基础、进阶、框架和项目实战四个阶段。基础阶段包括理解Python基础、掌握面向对象编程、面向对象设计思想和Python高级专题。进阶阶段涵盖Linux基础、Python web工具、部署工具、关系型数据库以及Python web框架基础原理。框架阶段则深入到web开发、Django、flask、tornado等框架的学习。通过这些阶段的学习，学员能够从理论知识到实战项目，逐步提高编程技能。

       Python在web开发和爬虫领域对零基础学习者尤其友好。在自动化运维、运维开发和自动化测试方面，适合已有相关经验的人员。在大数据、数据分析领域，需要专业的知识背景，对数学有较高要求。对于科学计算，通常是科研人员使用。机器学习和人工智能则要求较高的学历和数学背景，难度较大。

       学习Python的路径清晰，从基础到进阶，再到框架和实战项目，每个阶段都有其学习重点和目的。掌握Python不仅能够提升编程技能，还能在多个领域找到应用，满足不同的职业需求。通过不断实践和探索，学习者可以逐步解锁Python的无限可能，实现自己的编程梦想。