Q: 请教个问题，发现python的服务占用内存过高，有没有什么比较好的方法可以不重启服务直接dump内存的，类似于java的jmap
A:
- pyrasite，不过估计用处不大，大概率发现都是 dict / list / tuple 类型数据占用过多
- 用pympler因为内存增加很慢排查时间比较久
- 可以试试objectgraph,之前python遇到过一个内存泄露的，问题是循环引用，最后weakref解决了。
pdb有2种用法：
- 非侵入式方法（不用额外修改源代码，在命令行下直接运行就能调试）:
python3 -m pdb filename.py - 侵入式方法（需要在被调试的代码中添加一行代码然后再正常运行代码）:
import pdb;pdb.set_trace()
命令:
- l: 查看当前位置前后11行源代码（多次会翻页）
- ll: 查看当前函数或框架的所有源代码
- b: 添加断点。执行一次后时自动删除
- b lineno
- b filename:lineno
- b functionname
- tbreak: 添加临时断点
- cl: 清除断点
- p expression: 打印变量值
- s, n, r: 逐行调试命令
- c: 持续执行下去，直到遇到一个断点
- w: 打印堆栈信息，最新的帧在最底部。箭头表示当前帧。
- q: 退出
# 十六进制 到 十进制
int('0xa', 16)
int('a', 16)
# 10
int('0x11', 16)
# 17
int('0xa1', 16)
# 161
# 十进制转十六进制
hex(161)
# '0xa1'print(int(-12/10))
print(-13//10)
print(-13 // -10)
# -1
# -2
# 1“//”是向下取整，“-1.3”会被取成-2，如果想要得到-1，就需要用“/”，然后将结果强制转换为int型。
print(-123%10)
print(-123%-10)
# 7
# -3-123%10 = -123 - 10 * (-123 // 10) = -123 - 10 * (-13) = 7
tee没有效果
这是因为python在stdout不是终端时缓冲它。解除缓冲区的最简单方法是使用python -u： ？ 没效果。应该是要 cmd 2>&1 | tee a.txt 这样
参看覆盖情况： pytest -rA apps/es_sync/uni_advertisement_test.py --cov=apps/es_sync
多个目录： --cov={apps/es_sync,libs}
获取文件： coverage html
获取覆盖率： coverage report --skip-covered | tail -n 3
pyenv versions
pyenv install --list
pyenv install 2.7.6
pyenv-virtualenv
pyenv virtualenvs
#制定版本创建virtualenv
pyenv virtualenv 2.7.13 venv27
pyenv virtualenvs
pyenv activate <name>
pyenv deactivate
pyenv uninstall my-virtual-env
pyenv virtualenv-delete my-virtual-env
pyenv global 2.7.3 # 设置全局的 Python 版本，通过将版本号写入 ~/.pyenv/version 文件的方式。
pyenv local 2.7.3 # 设置 Python 本地版本，通过将版本号写入当前目录下的 .python-version 文件的方式。通过这种方式设置的 Python 版本优先级较 global 高。
virtualenv --python=/home/youmi/.pyenv/shims/python venvpip install mysqlclient==1.*
# ~=不能控制大版本1。
# 若1.3.14已安装，会进行更新
pip install "mysqlclient~=1.4"
# 安装1.4.6，安装的是1.的最新版本。但1.3.14已安装，不会进行更新
pip install 'mysqlclient~=1.3'
# 安装1.3.14，1.3的最新小版本
pip install 'mysqlclient~=1.3.0'卸载yes to all: pip uninstall -y -r requirements.txt
init-hook="from pylint.config import find_pylintrc; import os, sys; sys.path.append(os.path.dirname(find_pylintrc()))"
如果__new__()没有返回cls（即当前类）的实例，那么当前类的__init__()方法是不会被调用的。如果__new__()返回其他类（新式类或经典类均可）的实例，那么只会调用被返回的那个类的构造方法。
通常来说，新式类开始实例化时，new()方法会返回cls（cls指代当前类）的实例，然后该类的__init__()方法作为构造方法会接收这个实例（即self）作为自己的第一个参数，然后依次传入__new__()方法中接收的位置参数和命名参数
参数是怎么传递的？我能改变传参吗？
You can really only achieve this by writing a metaclass. The ususal way is to override the call method of the metaclass.
- https://bytes.com/topic/python/answers/751865-modify-arguments-between-__new__-__init__
- https://www.cnblogs.com/ifantastic/p/3175735.html
- 简述 Python 类中的 init、new、call 方法
- 元类
元类的高级编程实现ORM
用括号会好些，用"""""会保留换行符
参考链接:
事实上，对于你定义的每一个类，Python 会计算出一个方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）列表，它代表了类继承的顺序。
mro的计算方式是，子类指向父类, 选择入度为0， 从左往右。python2.3以后的版本里，MRO都是通过 C3 linearization 的方法计算的：
注意B类里并没有process函数，所以按照D->B->C->A的顺序，会在C里先找到process函数。
原因： 单调性问题、只能继承无法重写（override）。具体参考文章《你真的理解Python中MRO算法吗》
mro 先找出入度为0的，也就是不会给其他类继承的，不会给其他类影响，所以可以一直通过这个原则找完。
源代码： https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/
super 其实和父类没有实质性的关联。
def super(cls, inst):
mro = inst.__class__.mro()
return mro[mro.index(cls) + 1]
当你使用 super(cls, inst) 时，Python 会在 inst 的 MRO 列表上搜索 cls 的下一个类。
将mixin放在多重继承的左边, 然后在mixin的init上通过super去调用下个类的初始化
参考链接：
因为有一些算法库占用内存较大，故延迟导入或者分离。
延迟导入的最佳实践：
您没有理由手动跟踪导入-VM维护了已导入模块的列表，并且随后尝试导入该模块都会导致对sys.modules进行快速字典查找，而没有其他操作。
python自带缓存与单例
但是要注意避免import名称不一样导致的重复导入
可以通过namedtuple进行内存优化: namedtuple。20个字段可以达到12倍的内存的优化。
要注意类属性的赋值会影响后续的实例化数据。即使实例方法里面通过self.class_attr 置空，也无法影响赋值的类属性。
首先看下什么是强类型，在强类型中，不管在编译时还是运行时，一旦某个类型赋值给某个变量，它会持有这个类型，并且不能同其他类型在计算某个表达式时混合计算。例如在Python中：
data = 5 # 在runtime时，被赋值为整形
data = data + "xiaoming" # error
然而，在弱类型中，它是很容易与其他类型混合计算的，比如同样一门伟大的语言 Javascript，使用它：
var data = 5
data = data + 'xiaoming' //string和int可以结合
类型检查确保一个表达式中的变量类型是合法的。在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。
强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。
Python是一门动态的(dynamic)且强类型(strong)语言