python256

A. python有哪几种编码方式

第一种：ASCII码。是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言，它是现今最通用的单字节编码系统，并等同于国际标准IS/IEC
646。
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机李，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母a的编码是97，后128个称为扩展ASCII码。
第二种：GBK和GB2312。能在计算机中显示中文字符是至关重要的，然而ASCII表里一个偏旁部首都没有，所以我们需要一个关于中文和数字对应的关系表，一个字节只能最多表示256个字符，用处理中文显然一个字节是不够的，所以我们需要采用两个字节来表示，所以中国制定了GB2312编码，用来将中文编写进去。
第三种：Unicode。因为各个国家都有一套自己的编码，所以无法避免冲突，因此Unicode诞生了。它可以把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会存在乱码问题了，现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
第四种：UFT-8。基于节约的原则，出现了把Unicode编码转化为可变长编码的UTF-8编码。而UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成一个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节，如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间。

B. Python引入了一个机制：引用计数。

python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，
Python内部记录了对象有多少个引用
，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
总结一下对象会在一下情况下引用计数加1：
1.对象被创建：x=4
2.另外的别人被创建：y=x
3.被作为参数传递给函数：foo(x)
4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']
引用计数减少情况
1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y
3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=789
4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)
5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域。垃圾回收
1、当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。
它会去检查那些引用计数为0的对象
，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2、垃圾回收机制还有一个
循环垃圾回收器
, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。
这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的
malloc。另外Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响
Python的执行效率。这也就是之前提到的

C. Python如何管理内存

Python中的内存管理是从三个方面来进行的,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1，一个对象分配一个新名称
2，将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)
引用计数减少的情况：
1，使用del语句对对象别名显示的销毁
2，引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

D. python新手求教！！给一个数字，要return16的倍数。比如说如果输入270，就应该return256.

#!/usr/bin/envpython2

defreturn16(num):
n16=16
whilen16*16<num:
n16*=16
returnn16

num=raw_input('pleaseinputanumber:')

printreturn16(int(num))

执行结果：

[willie@localhost ]$ python get16bei.py

please input a number:270

256

E. 我在用Python写Excel文件时，当其中行数或列数超过256时就报错，请帮忙看一下，我刚开始用，不是很明白

我也遇到过，后来就改成win32com操作excel（只使用Windows），并且读写都很方便。使用方法你网络搜一下很多的

F. python中 x = (r&15)*256 y = (r>>4)*256 是什么意思，这是在和色彩相关的地方看到的一句

与C语言的是一样的功能。
15是F的意思。就是4位bit, r是红色 ， r&15 相当于r&0x0F, 也就是，，过滤掉高位0XF0位置上的内容，只保留低4bit

r>>4是向右移位4bit，通常是指将高位4位移动低位4位上。

*256相当于<<8,就是左移8位的意思。

用这些办法是为了提高效率。或者是取其中一段的bit用来计算。

G. Python 2**2**3=256

解析：

**表示幂运算，优先级是右结合，a ** b即求a的b次方。

右结合的意思是说多次幂运算先递归计算右边的结果：a ** b ** c = a ** ( b ** c)。

所以2 ** 2 ** 3 = 2 ** (2 ** 3) = 2 ** 8 = 256。

(7)python256扩展阅读：

Python的表达式写法与C/C++类似。只是在某些写法有所差别。

主要的算术运算符与C/C++类似。+, -, *, /, //, **, ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取余。

>>, <<表示右移和左移。&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。>, <, ==, !=, <=, >=用于比较两个表达式的值，分别表示大于、小于、等于、不等于、小于等于、大于等于。在这些运算符里面，~, |, ^, &, <<, >>必须应用于整数。

Python使用and, or, not表示逻辑运算。

is, is not用于比较两个变量是否是同一个对象。in, not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。Python支持“列表推导式”（list comprehension）。

H. python 使用 os.system() 时没有返回正常的结果，返回了256 ubuntu16.04系统下 python版本 2.7.11

os.system方法返回的是系统程序执行后的返回值。这里256也许是有256项。
要获得标准输出stdout需要用子进程模块subprocess，这是python3.x的做法。
2.7也许有类似吧.

I. 用python的os.system运行命令行程序报出错码256

cmd 字符串最前面加 sudo 试试。。

J. Python如何进行内存管理

Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

Sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

相关推荐：《Python视频教程》

二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。