1.Python modbus_tk 库源码分析
2.Python 结巴分词(jieba)源码分析
3.Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理
4.Pytorch nn.Module接口及源码分析
5.教你阅读 Cpython 的模块源码（一）
6.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
Python modbus_tk 库源码分析
modbus_tcp 协议是工业项目中常用的设备数据交互协议，基于 TCP/IP 协议。源码源码协议涉及两个角色：client 和 server，分析或更准确地称为 master 和 slave。剖析modbus_tk 库作为 Python 中著名且强大的模块 modbus 协议封装模块，其源码值得深入分析，源码源码数据笔记源码教程尤其是分析在关注并发量等方面的需求时。深入研究 modbus_tk 库的剖析源代码和实现逻辑，对在库的模块基础上进行更进一步的开发尤其重要。因此，源码源码本文旨在提供对 modbus_tk 库源码的分析深入解析，以供参考。剖析
实例化 TcpMaster 对象时，模块首先导入 TcpMaster 类，源码源码该类继承自 Master，分析但在实例化时并未执行任何操作。Master 的 `__init__()` 方法同样没有执行任何具体任务，这使得 TCP 链接在创建 TcpMaster 实例时并未立即建立。TCP 链接的建立在 `open()` 方法中实现，该方法由 TcpMaster 类执行。在 `open()` 方法中，自定义了超时时间，进一步保证了 TCP 连接的建立。
在 TcpMaster 类的 `execute()` 方法中，核心逻辑在于建立 TCP 协议的解包和组包。在读写线圈或寄存器等操作时，都会调用 `execute()` 方法。详细分析了 `execute()` 方法的具体实现，包括通过注释掉的组包等过程代码，以及 `TcpMaster._make_query()` 方法的实现。`_make_query()` 方法封装了请求构建过程，包括生成事务号、构建请求包和发送请求。
在请求构建完成后，`_send()` 方法负责通过 `select` 模块进行连接状态检测，确保发送数据前连接无异常。通过分析 `execute()` 方法的后续逻辑，我们能够看到一个完整的组包、发送数据及响应解析的源码流程。响应解析涉及 `TcpMaster.execute()` 方法中对 MBAP 和 PDU 的象棋源码小程序分离、解包及数据校验。
在解析响应信息时，`TcpQuery().parse_response()` 方法解包并验证 MBAP 和 PDU，确保数据一致性。通过此过程，获取了整个数据体，完成了响应信息的解析。在 `execute()` 方法的后续部分，没有执行新的 I/O 操作，进一步简化了流程。
为了保障线程安全，`threadsafe` 装饰器被添加在 `Master.execute()` 方法及 `TcpQuery._get_transaction_id()` 方法上。这一装饰器确保了跨线程间的同步，但可能引起资源竞争问题。在实际应用中，为了避免同一设备不能同时读写的情况，可以显式传递 `threadsafe=False` 关键字参数，并实现自定义锁机制。
modbus_tk 模块提供了丰富的钩子函数，如 `call_hooks`，在数据传递生命周期中自动运行，实现特定功能的扩展。常见的钩子函数包括初始化、结束、请求处理等，这些功能的实现可以根据具体需求进行定制化。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码，旨在揭示其算法实现细节与设计思路，以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究，作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析，以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先，分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图（DAG），动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合，而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的源码长款衬衫词语，确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中，作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库，记录着词频与词性信息；__init__.py则是核心功能的入口，提供了分词接口cut，支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下，会生成所有可能的词组合；精确模式通过最大概率路径确定最优分词；综合模式则同时考虑概率与未登录词，以提高分词效果。
实现细节方面，文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合；精确模式基于词频和最大概率路径策略，高效识别最优分词；综合模式利用HMM模型处理未登录词，进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图，直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效，通过巧妙的算法设计和数据结构应用，展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析，不仅有助于理解结巴分词的功能实现，也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
Pytorch源码剖析：nn.Module功能介绍及实现原理
nn.Module作为Pytorch的核心类，是构建模型的基础。它提供了一系列功能，包括记录模型的参数，实现网络的前向传播，加载和保存模型数据，以及进行设备和数据类型转换等。这些功能在模型的训练和应用中起到关键作用。
在训练与评估模式间切换，模块的行为会有所不同，如rrelu、dropout、batchnorm等操作在两种模式下表现不同。可学习的怎么打开sketch源码参数，如权重和偏置，需要通过梯度下降进行更新。非学习参数，比如batchnorm的running_mean，是训练过程中的统计结果。_buffers包含的Tensor不作为模型的一部分保存。
模块内部包含一系列钩子（hook）函数，用于在特定的前向传播或反向传播阶段执行自定义操作。子模块列表用于存储模型中的所有子模块。
魔术函数__init__在声明对象时自动调用，优化性能的关键在于使用super().__setattr__而非直接赋值。super调用父类的方法，避免不必要的检查，提高效率。使用register_buffer为模块注册可变的中间结果，例如BatchNorm的running_mean。register_parameter用于注册需要梯度下降更新的参数。
递归应用函数用于对模型进行操作，如参数初始化。可以将模型移动到指定设备，转换数据类型，以及注册钩子函数以实现对网络的扩展和修改。
调用魔术方法__call__执行前向传播。nn.Module未实现forward函数，子类需要提供此方法的具体实现。对于线性层等，forward函数定义了特定的运算流程。从检查点加载参数时，模块自动处理兼容性问题，确保模型结构与参数值的兼容。
模块的__setattr__方法被重写，以区别对待Parameter、Module和Buffer。当尝试设置这些特定类型的属性时，执行注册或更新操作。其他属性的设置遵循标准的Python行为。
模块的save方法用于保存模型参数和状态，确保模型结构和参数值在不同设备间转移时的一致性。改变训练状态（如将模型切换到训练或评估模式）是ai写作助手源码模块管理过程的重要组成部分。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。
此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
教你阅读 Cpython 的源码（一）
目录1. CPython 介绍
在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。 文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。 2. Python 解释器进程 学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。 3. Cpython 编译与执行 了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。 4. Cpython 中的对象 从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。 5. Cpython 标准库 Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。 6. 源代码深度解析 从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。 通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。 最后：结论 第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。 更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
深入剖析 Python 虚拟机中列表（list）的内部机制和源码实现 Python 中列表作为常用的数据结构，支持多种操作。本文将详细揭示 CPython 虚拟机中列表的构造原理，以及关键函数的源码解析。列表结构
在 CPython 中，PyListObject 的结构如下，包含内存管理、长度以及实际存储数据的数组等字段。列表操作函数源码分析
创建列表：通过预先分配内存空间，下次创建新列表时复用旧空间，提高效率。
append 函数：涉及数组扩容，当列表满时，自动扩展容量。
insert 函数：简单实现，通过移动元素实现插入。
remove 函数：删除元素时，调整后续元素位置。
统计与拷贝
-
count 函数统计元素数量，浅拷贝函数 copy 只复制引用，深拷贝需借助 copy 模块的 deepcopy。
清空与反转
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clear 函数释放列表资源，reverse 函数通过交换数组元素指针实现列表反转。
总结
理解列表的实现细节有助于优化 Python 代码，提升程序效率。深入探索这些内部机制，可以更好地编写和维护 Python 代码。PyTorch 源码分析(三）：torch.nn.Norm类算子
PyTorch源码详解(三)：torch.nn.Norm类算子深入解析
Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，它们包括BN（BatchNorm）、LayerNorm和InstanceNorm。1. BN/LayerNorm/InstanceNorm详解
BatchNorm（BN）的核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的尺度。它通过学习得到的gamma和beta参数进行缩放和平移，保持输入和输出形状一致，同时让数据分布更加稳定。 gamma和beta作为动态调整权重的参数，它们在BN的学习过程中起到至关重要的作用。2. Norm算子源码分析
继承关系：Norm类在PyTorch中具有清晰的继承结构，子类如BatchNorm和InstanceNorm分别继承了其特有的功能。
BN与InstanceNorm实现：在Python代码中，BatchNorm和InstanceNorm的实例化和计算逻辑都包含对输入数据的2D转换，即将其分割为M*N的矩阵。
计算过程：在计算过程中，首先计算每个通道的均值和方差，这是这些标准化方法的基础步骤。
C++侧的源码洞察
C++实现中，对于BatchNorm和LayerNorm，代码着重于处理数据的标准化操作，同时确保线程安全，通过高效的数据视图和线程视图处理来提高性能。PyTorch 源码分析(一）：torch.nn.Module
nn.Module是PyTorch中最核心和基础的结构，它是操作符/损失函数的基类，同时也是组成各种网络结构的基类（实际上是由多个module组合而成的一个module）。
在Python侧，2.1回调函数注册，2.2 module类定义中，有以下几个重点函数：
重点函数一：将模型的参数移动到CUDA上，内部会遍历其子module。
重点函数二：将模型的参数移动到CPU上，内部会遍历其子module。
重点函数三：将模型的参数转化为fp或者fp等，内部会遍历其子module。
重点函数四：forward函数调用。
重点函数五：返回该net的所有layer。
在类图中，PyTorch的算子都是module的子类，包括自定义算子和整网定义。
在C++侧，3.1 module.to("cuda")详细分析中，本质是将module的parameter&buffer等tensor移动到CUDA上，最终调用的是tensor.to(cuda)。
3.2 module.load/save逻辑中，PyTorch模型保存分为两种，一种是纯参数，一种是带模型结构（PyTorch中的模型结构，本质上是由module、sub-module构造的一个计算图）。
parameter、buffer是通过key-value的形式来存储和检索的，key为module的.name，value为存储具体数据的tensor。
InputArchive/OutputArchive的write和read逻辑。
通过Module，PyTorch将op/loss/opt等串联起来，类似于一个计算图。基于PyTorch构建的ResNet等模型，是逐个算子进行计算的，tensor在CPU和GPU之间来回流动，而不是整个计算都在GPU上完成（即中间计算结果不出GPU）。实际上，在进行推理时，可以构建一个计算图，让整个计算图的计算都在GPU上完成，不知道是否可行（如果GPU上有一个CPU就可以完成这个操作，不知道tensorrt是否是这样的操作）。
Python接口自动化-requests模块之post请求
在探讨Python接口自动化时，requests模块在处理HTTP请求方面扮演了重要角色。在上篇文章中，我们详细介绍了requests模块及其get请求的使用。本文将聚焦于requests模块中的post请求。 一、源码解析 在处理post请求时，我们首先需要理解其参数解析机制。post请求允许我们向服务器发送数据，常见于表单提交、发送JSON数据等场景。 二、data与json的区别 小伙伴们在面对如何选择使用data还是json参数时，可能会感到困惑。其实，选择的关键在于请求头中的content-type类型。 举例说明，若使用data参数，通常意味着请求数据以表单形式（application/x-www-form-urlencoded）发送。反之，若content-type为application/json，则应使用json参数，以确保数据以JSON格式传输。 三、form形式发送post请求 假设当前接口接受类型为application/x-www-form-urlencoded的数据，我们通过正确的参数格式发送post请求，如上文所示。 四、json形式发送post请求 同样，当接口要求应用类型为application/json时，我们需确保数据以JSON格式传递。若选择使用data参数而未转换为JSON字符串，可能会导致请求失败。 总结，本文阐述了post请求的源码解析、data与json参数的应用场景及实战操作。为了提升实践能力，读者可以利用公司项目或在线资源进行实际操作。 未来，我们将深入探讨接口自动化中cookie、session的原理与应用。对于感兴趣的读者，欢迎关注微信公众号：ITester软件测试小栈，获取更多测试相关资讯。