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Python Learn（六） 本章节深入探讨了Python中的文件操作，包括文件的基本概念、打开与关闭文件的不同方式、文件读写操作以及文件指针和文件对象属性的详细讲解。首先，介绍了文件在Python中的定义及其在Linux系统中的特殊视角，紧接着通过open函数的使用，展开了文件的打开方法以及读写方式的具体操作，包括如何利用缓冲区大小，以及如何使用read、readline、readlines等函数进行高效文件读取。此外，文章还讨论了文件写入的机制，强调了调用close()或flush()方法的重要性，以确保数据正确同步到磁盘。在讲述文件关闭的必要性时，也提到了操作系统对打开文件数量的限制。最后，文章详细解释了文件指针的操作和文件对象的一些重要属性，如文件描述符fileno、文件打开模式mode、文件编码等，为读者提供了全面而深入的文件操作知识。 通过本章节的学习，读者将能够掌握Python中进行文件操作的各种技巧和最佳实践，为处理实际编程任务中的文件操作需求打下坚实的基础。
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Python Learn（三） 本篇文章总结了Python中的函数式编程、高阶函数、map()、reduce()、filter()、sorted()、闭包、匿名函数、decorator以及偏函数等概念和用法。函数式编程不要求是纯函数式编程，允许存在变量，支持高阶函数、闭包和有限支持匿名函数。高阶函数可以接收函数作为参数，或者返回函数作为结果。map()对列表中的每个元素应用一个函数，reduce()对列表中的每个元素进行累积计算，filter()过滤列表中的元素。Python中还可以使用sorted()进行自定义排序，返回函数的概念在Python中得以实现，函数装饰器这一特性可以动态地增加函数的功能。最后，通过functools.partial()函数实现偏函数，方便地对参数较多的函数进行简化调用。
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Python之多线程开发 该代码示例展示了在Python 2.7环境下如何利用多线程和多进程来提升程序执行效率。通过定义`file2transfer`类，实现了文件处理的并发操作。程序首先使用`multiprocessingPool`进行多进程分配，每个进程中又利用`ThreadPool`开启多个线程来并行执行`file_operation`方法，该方法针对每个文件执行具体操作（此处留作待实现）。特别地，为解决Python 2.7多线程存在的问题，采用了代理函数`proxy`和`proxy2`。此设计旨在通过并行处理加速文件的传输或转换等任务，理论上可使程序执行效率提升至少10倍，体现了多线程开发在提升IO密集型任务性能上的优势。
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