__slots__ 是 Python 類別必須認識的屬性，這個屬性為我們帶來節省記憶體資源以及增加存取(access)類別屬性(attribute)效率的好處，但相對地，它也犧牲原本方便擴充類別屬性的易用性。
總的來說，它是寫出高效率 Python 程式碼的一環，平常用不到它沒有關係，但如果要榨出更多記憶體資源以及效能的話， __slots__ 是一定能派上用場。
本文將透過各種範例認識 __slots__ 並學會如何運用它。
Posted on Oct 16, 2023 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 4 min read
Python 的物件導向程式設計(OOP)有 2 個一定要懂的東西：
如果不懂得這 2 個東西，就無法徹底解放類別(class)的力量，甚至可能導致寫出不夠彈性而且冗長的程式碼。
super() + MRO = 超級瑪利歐？（誤
本文將從 super() 函式開始講解，說明 Python 的 MRO(Method Resolution Order) ，並介紹 MRO 的特性在實務上的應用。
如果你無法正確回答以下範例結果的執行結果，那麽推薦你看完本文：
class Parent(object):
NAME = 'Parent'
def __str__(self):
return self.NAME
class Child(Parent):
NAME = 'Child'
def __str__(self):
return super().__str__()
c = Child()
print(c)
正確答案為： Child
Posted on Oct 6, 2023 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 6 min read
Python 3.8 之後 typing 模組 新增 1 個 typing.Protocol 的 class 可以使用，這個 class 很適合用來給一些有實作特定方法的 class 們做 type annotation 。
舉個常見的交通工具作為例子，假設我們有 1 個函數接受任何有實作 move() 方法的 instance:
def move(x):
x.move()
這時候可以用 typing.Protocol 將參數 x 加上 1 個 type hint, 讓彼此知道此處不管型別，只管是否有實作 move() 方法：
from typing import Protocol
class Movable(Protocol):
def move(self):
...
def move(x: Movable):
x.move()
加上 typing.Protocol 是否看起來清晰很多？
Posted on Sep 25, 2023 in Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 4 min read
大家都知道執行緒(Threads)之間會共用 Process 的記憶體，這種共用的情況有可能造成 Race Condition, 使得程式出現不可預期的行為或錯誤，所幸這個問題可以透過 threadling.local 解決。
而 Python 3.4 之後推出 asyncio 模組，使得 Python 具備執行非同步 I/O (asynchronous I/O) 的能力，開發者可以同時結合 multiprocessing , threading 以及 asyncio 將 Python 效能提升至全新檔次，但是當結合 threading 以及 asyncio 時，可能會遭遇一個問題， 多個協程(coroutines)可能會在同 1 個執行緒中執行，因此多個 coroutines 也可能有互相影響的情況！所以有了 contextvars 模組，用以解決 coroutines 互相干擾的情況，將每個 coroutine 以 Context 切開，避免互相干擾！
Thread-local variables are insufficient for asynchronous tasks that execute concurrently in the same OS thread. Any context manager that saves and restores a context value using threading.local() will have its context values bleed to other code unexpectedly when used in async/await code.
Posted on Sep 21, 2023 in Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 4 min read
不可否認 Python 以其優異的生態系與社群資源為開發帶來速度優勢。
不過每個應用都有效率極限， Python 當然也不例外，而且 Python 天生比起 JavaScript, Java 等語言更容易遇到效能瓶頸，這時候通常有 3 種選擇：
選項 1 是最簡單的，只要能夠找到更快的寫法或者更好的套件，就能夠緩解問題，再撐一陣子；選項 3 則是最困難的，要有足夠的時間以及負責人的支持之下，才有可能進行，畢竟所有的功能都必須改寫之外，測試也是需要全部重新來過，更何況通常公司專案都有時程壓力，選項 3 通常都是難以說服高層的選項；至於選項 2 則是折衷選項，建議選項 1 已經無法解決問題時採用，目前很多 Python 套件為了效率也都會採用選項 2 的做法，例如 orjson 就是以 Rust 語言實作的 JSON parser 。
目前 Python 與 Rust 的介接主要靠 PyO3 , 不過步驟稍微複雜一些，本文將介紹如何透過 rustimport 套件，極度簡化介接 Python 與 Rust 的方法，讓開發 Python 擴充套件可以更快樂、簡便！
Posted on Sep 18, 2023 in Python 模組/套件推薦 , Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 4 min read
這陣子做記憶體用量相關的研究時，就在想怎麼視覺化(visualize) Python 執行時隨時間變化的記憶體用量，當然，步驟越簡單越好。
查了才知道，知名的 memory_profiler 已經把這件事情搞定。
一起來看怎麼畫 Python 記憶體用量圖吧！
Posted on Sep 11, 2023 in Python 模組/套件推薦 , Python 程式設計 - 中階 by Amo Chen ‐ 2 min read
我們都知道多個執行緒(thread)之間會共用 Process 的記憶體，那你覺得以下範例程式的執行結果會是什麼呢？這是 2 個執行緒分別做 +1 與 -1 運算各 100,000 次的 Python 程式：
import threading
def count(thread_name, step=1):
global v
for i in range(0, 100000):
v += 1 * step
print(f'{thread_name} -> ', v, flush=True)
v = 0
t1 = threading.Thread(target=count, args=('t1', 1, ))
t2 = threading.Thread(target=count, args=('t2', -1, ))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
這段範例程式的執行結果，就跟本文要解說的 threading.local() 有關。
Posted on Sep 4, 2023 in Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 3 min read
遙想以前在公家機關工作時，不管什麼部門都很喜歡設計各式各樣的 docx 檔，例如用 docx 檔做例行性的報表，每天填完之後寄去給上一層的部門進行彙整，這些東西做久了就會覺得無趣，後來我就用 VBA 把 docx 檔變成樣板，裡面有著一堆可以填充文字的 placeholder, 只要執行 VBA 就可以自動產生新的 docx 檔，把分分鐘的事情變成秒秒鐘。
不過 VBA 畢竟還是沒 Python 可愛宜人，不要再用 VBA 了，能夠用 Python 解決的，都要用 Python 解！卍解！
直接交給 Python 套件 docxtpl 吧！
Posted on Sep 3, 2023 in Python 模組/套件推薦 by Amo Chen ‐ 1 min read