1.Python的开发n开客10大集成开发环境和代码编辑器（指南）
2.详解Python文件： .py、.ipynb、源源博.pyi、开发n开客.pyc、源源博​.pyd ！开发n开客
3.教你阅读 Cpython 的源源博篱笆源码源码（一）
4.CPython源码学习：2、使用GDB调试Python

Python的10大集成开发环境和代码编辑器（指南）

       集成开发环境（IDE）和代码编辑器是编程过程中不可或缺的工具。它们能够显著提高编程效率和质量。源源博为了选择适合的开发n开客工具，本文将介绍大Python集成开发环境和代码编辑器，源源博并详细分析其优缺点。开发n开客

       首先，源源博让我们了解集成开发环境和代码编辑器的开发n开客区别。集成开发环境是源源博专为软件开发设计的程序，集成了多种工具如代码编辑器、开发n开客构建、执行、调试工具和源代码控制。相比之下，代码编辑器通常只提供基础的代码编辑功能，如语法高亮和自动补全，但它可以执行代码和控制调试器，并且能够与源代码控制系统进行交互。优秀的代码编辑器体积更小，运行更迅速，但功能相对较少。酒店类网站源码

       一个出色的Python编程环境应具备以下核心功能：保存和加载工作状态、运行代码、逐步运行代码、标识关键词、变量和符号、识别缩进和冒号等。在选择IDE或编辑器时，考虑是否具备这些功能至关重要。

       接下来，我们将介绍支持Python开发的通用编辑器和集成开发环境。首先是Eclipse + PyDev，作为一款开源集成开发环境，它兼容多种语言，并通过PyDev插件支持Python开发。Sublime Text是一款流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，兼容所有平台，但需要额外安装Python扩展。Atom也是一个开源编辑器，提供了Python语言的支持，具有良好的兼容性和快速的启动速度。GNU Emacs是一款可扩展、可定制的编辑器，拥有强大的Lisp编程语言支持，适合进行Python开发。centos node源码安装VI/VIM是一款经典的模型编辑器，支持Python开发，提供强大的功能和定制脚本支持。Visual Studio和Visual Studio Code分别是由Microsoft开发的全功能集成开发平台和代码编辑器，它们均支持Python开发，但需要安装相应的插件或扩展。PyCharm是一个专门面向Python的全功能集成开发环境，提供了丰富的功能和支持。Spyder是专门为数据科学设计的Python集成开发环境，支持Python数据科学库。Thonny是一款针对新手的集成开发环境，适合初学者使用。

       在选择适合自己的Python集成开发环境或代码编辑器时，需要考虑个人需求、编程经验、项目类型等因素。不同的工具适用于不同的场景，因此选择时应根据自身需求和偏好进行选择。希望本文的介绍能帮助您找到最适合自己的Python开发工具。

详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！

       今天同事给我扔了一个.pyd文件，mongodb项目实例源码说让我跑个数据。然后我就傻了。。

       不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件？如果你也懵懵的，请继续往下读吧。。

       今天科普下各类Python代码文件的后缀，给各位Python开发“扫扫盲”。

       .py

       最常见的Python代码文件后缀名，官方称Python源代码文件。

       不用过多解释了~

       .ipynb

       这个还是比较常见的，.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名，它代表"IPython Notebook"。

       学过数据分析，机器学习，深度学习的同学一定不陌生！

       .pyi

       .pyi文件是Python中的类型提示文件，用于提供代码的静态类型信息。

       一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。

       示例代码：

       .pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同，以便它们可以被自动关联在一起。

       .pyc

       .pyc是Python字节码文件的扩展名，用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式，因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。

       .pyc文件包含了已编译的逻辑回归 正则 源码字节码，它可以更快地被Python解释器加载和执行，因为解释器无需再次编译源代码。

       .pyd

       .pyd是Python扩展模块的扩展名，用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。

       .pyd文件是编译后的二进制文件，它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。

       此外，.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用，就像导入普通的Python模块一样。

       由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快，可以使用扩展模块来优化Python代码的性能，尤其是对于计算密集型任务。

       .pyw

       .pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。

       它表示一种特殊类型的Python脚本文件，用于创建没有命令行界面（即控制台窗口）的窗口化应用程序。

       一般情况下，运行Python脚本会打开一个命令行窗口，其中显示脚本输出和接受用户输入。但是，对于某些应用程序，如图形用户界面（GUI）应用程序，不需要命令行界面，而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。

       # .pyx

       .pyx是Cython源代码文件的扩展名。

       Cython是一种编译型的静态类型扩展语言，它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性，以提高性能并与C语言库进行交互。

       我对比了下Cython与普通python的运行速度：

       fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)

       run.py

       得出结果：

       在这种计算密集任务情况下，Cython比普通Python效率快了近一倍。

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

CPython源码学习：2、使用GDB调试Python

       在深入探究CPython源码的过程中，首先要编译出Python的Debug版本，以便后续使用gdb进行调试。

       安装gcc、g++、cmake等工具后，可参考Python开发者文档（Python Developer’s Guide）了解编译Python Debug版本的方法。

       了解GDB的基本用法是进行调试的先决条件。在终端输入特定命令即可启动Python，并进入监控状态。

       在此状态下，GDB会读取Python的符号表，但程序尚未执行。可在main函数设置断点，例如：

       通过这种方式，程序会在python.c的第行暂停。断点也可以通过(文件名:行号)的形式设置。

       输入特定命令开始执行程序，程序将在设定的断点处暂停。此时，可以使用命令查看代码，或进入tui模式查看。

       使用tui模式可以更清晰地看到断点位置，并通过输入tui获取更多使用方法。继续执行程序，Python将进入正常指令模式。

       在GDB中，可以使用Python脚本文件进行调试。例如，创建一个名为test.py的Python脚本文件，内容为一个简单的赋值语句。

       在GDB中监控Python执行，并给main函数配置输入参数。argc和argv是main函数的参数，与执行python时携带的参数类似。

       配置参数后，在main函数中设置断点，并执行至main函数。此时，argc的参数将显示为2。

       通过步进，可以观察到Python实际执行的函数是pymain_main。该函数分为两步：初始化系统参数和执行脚本。

       继续步进，将到达pymain_run_python。在约行，有一个分支判断，表示Python可以从命令行、module、import、文件和stdin执行。

       使用test.py文件时，将进入pymain_run_file，并最终到达_PyRun__AnyFileObject函数。Python将从该函数开始解析test.py文件内容。

       使用特定指令可以查看当前函数调用情况。从_PyRun__AnyFileObject进入后，Python将开始读取文件内容，并使用语法解析器解析文件，建立语法树，最终执行程序。

       后续将继续研究Python语法解析器、语法树、符号表、编译器等内容，并通过GDB调试方式研究其原理，与大家共同交流。