本著 「路漫漫其修遠兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長，因為是逐行分析 asyncio 的實現(xiàn)，也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗和功底，推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手，由淺入深步步為營。 若在讀的你對此感興趣，那么很開心能與你分享我的學習成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進行探索。

隨著不斷給類添加功能，文件可能變得很長，即便妥善地使用了繼承亦是如此，為遵循Python的總體理念，應讓文件盡可能簡潔。為在這方面提供幫助，Python允許將類存儲在模塊中，然后在主程序中導入所需的模塊

CentOS7虛擬機沒有音頻設備，可以通過set_null_snd_dev來避免pjsua模塊報錯。

Python 是一門功能強大的編程語言，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復雜計算任務時，性能可能成為一個瓶頸。幸運的是，Python 提供了多種方法來提升性能，其中之一是利用并行處理來加速循環(huán)操作。本文將介紹如何使用并行處理技術來優(yōu)化 for 循環(huán)，從而提高 Python 程序的執(zhí)行速度。我們將討論并行處理的概念、常用的并行處理庫以及示例代碼來演示如何應用并行處理來加速 for 循環(huán)。

requests 模塊是寫python腳本使用頻率最高的模塊之一。很多人寫python第一個使用的模塊就是requests，因為它可以做網(wǎng)絡爬蟲。不僅寫爬蟲方便，在日常的開發(fā)中更是少不了requests的使用。如調(diào)用后端接口，上傳文件，查詢數(shù)據(jù)庫等。本篇詳細介紹requests的使用。

Python，作為一種被廣泛使用的高級編程語言，擁有許多優(yōu)勢，其中之一就是它的網(wǎng)絡編程能力。Python的強大網(wǎng)絡庫如socket, requests, urllib, asyncio,等等，讓它在網(wǎng)絡編程中表現(xiàn)優(yōu)秀。本文將深入探討Python在網(wǎng)絡編程中的應用，包括了基礎的socket編程，到高級的異步IO網(wǎng)絡編程，以及我們?nèi)绾文軌虺浞掷眠@些工具來開發(fā)網(wǎng)絡應用。