光の技术屋

python语言内置了一个强大的日志模块logging，也是python内部最为复杂的功能模块之一，通过这个模块我们能够实现不同样式的日志打印。关于logging模块的官方文档也非常完备：

• logging的用法
  • 日志常用指引
  • 日志操作手册
• logging API
  • logging日志记录工具
  • logging config
  • logging handlers

为此，本文起我们对python的logging模块进行深入剖析，从而让大家能够更好地掌握python的logging模块。

在游戏自动化测试领域，行为树由于其强大的描述玩家（Agent）行为逻辑的功能，在很多场景的自动化测试都能得到应用。但是，如果对行为树的作用认识不足，很容易导致整一个自动化测试项目出现难以维护的窘境。因此，这篇文章谈一谈在游戏自动化测试里，用行为树做测试的一些误区。

除了通过引用计数直接销毁对象之外，python还是拥有内在GC机制的，并且也有完整的一套流程。

如果只有通过引用计数销毁对象这种机制，那么随便构造一个循环引用就会造成内存泄漏，比如下面的代码：

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def _dump_gc():
    gcobjs = gc.get_objects()
    pprint.pprint(len(gcobjs))


def test_circle():
    def _test_internal():
        _dump_gc()
        a = []
        b = []
        a.append(b)
        b.append(a)
        _dump_gc()

    _test_internal()
    _dump_gc()
    gc.collect()
    _dump_gc()

打印出来的结果是：

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13707
13709
13709
13370

很显然，当退出_test_internal作用域时，gc对象的数量没有变化，这就说明在_test_internal里创建的a、b两个对象没有被立即释放掉。如果注释掉两个append行，就能看到打印结果第三行变成了13707，说明a、b在退出函数时就被销毁了。

所以首先，我们从循环引用入手，来研究一下python的gc机制（好巧不巧的是，python的gc也是专门为循环引用而设置的）。调用gc.collect触发gc之后，会跑到gc_collect_main触发完整的gc流程。gc_collect_main是python整个gc流程的主入口，我们来看其中的代码：

对于编程语言runtime来说，建立起良好运转GC机制是非常必要的，像Java和Go，其GC机制都经历了复杂的演化，当然同时也为编程语言带来了更好的性能，这也是为什么这两门语言能成为主流服务端语言的原因之一。

相对于Java和Go，python的GC机制是相对简约的，其中最基础的机制之一就是引用计数。当对象生成时引用计数为1；对象被其它对象引用时引用计数增加1；对象没有被引用，又退出作用域的话，引用计数归0；引用计数归0后，对象被销毁。

我们可以通过一个例子对引用计数机制进行研究：

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def test_ref():
    a = '123456789123456789'
    del a

其反编译的结果是：

说完了asyncio事件循环是如何运行异步任务的，接下来back to basic，我们一起看看async和await两个原语具体代表了什么含义。

首先是async，async通常用来修饰一个函数，表示这个函数会返回一个协程。比如说：

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async def _coro_maker(i):
    print(i + 1)


def test_async():
    c = _coro_maker(1)
    asyncio.run(c)

对_coro_maker进行反编译，得到这样的结果：

接续第一话的内容，事件循环在创建之后，又是如何运行协程任务以及异步IO任务的？
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由asyncio.run的代码可知，loop.run_until_complete是运行协程的方法。其定义如下：

python3中增加的重要特性之一即为asyncio，其提供了异步编程的原语支持，从而能够让python在事件驱动、协程协同等方面的编程场景大杀四方。

事件循环EventLoop是异步编程中的核心概念之一。python的异步IO，就从事件循环的实现开始讲起。

首先看一段示例代码：

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async def _test_run_main():
    for i in range(3):
        await asyncio.sleep(1)
        print(f'[test_run] {i}')


def test_run():
    coro = _test_run_main()
    asyncio.run(coro)

通过async def定义的函数，其返回值是一个异步协程coroutine。协程相当于是事件循环里的一个单位任务，通过asyncio.run接口就可以将其运行起来。因此我们先来看asyncio.run的实现：

前面讲了进程创建与进程通信的内容，接下来讲一下多进程编程最能发挥的地方。对于同时运行多个同质任务来讲，采用multiprocessing.Pool进程池去管理是最方便的。Pool的用法如下：

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from multiprocessing import Pool, process
import os
import pprint


def _test_func(a, b):
    result = a + b
    print(f'{os.getpid()}: {result}')
    return result


def test_pool():
    test_data = [(2 * i, 2 * i + 1) for i in range(16)]
    with Pool(4) as p:
        pprint.pprint(process.active_children())
        results = p.starmap(_test_func, test_data)  # starmap指iterable的unpack，*args这样，详情看源码注释
        print(f'{os.getpid()}: {results}')  # 得到_test_func的所有结果


if __name__ == '__main__':
    test_pool()

打印出来的结果，可能是这样子的：

第一话详细讲解了Process新进程是如何被创建的，接下来就来讲一下进程之间有什么通信的方法。

要在multiprocessing中实现进程间通信，最直接的方法是采用Pipe或者Queue。其用法如下：

在python中，如果要做多任务并行的编程，必须要掌握multiprocessing库的相关运用。在python的multiprocessing官方文档中，已然详细给出了multiprocessing库的相关用法。多进程编程其实还是有很多坑存在的，为了进一步探索python多进程的机制，提升对python多进程编程的理解，本篇文章会对多进程模块的实现进行一次详细的剖析。

多进程编程的第一话，首先来聊聊一个新的python子进程是如何诞生的。

首先我们需要了解这么一个事情，python创建的进程之间模块状态是相互隔离的。在多进程的场景下，代码中定义的各种变量，其值并不一定会共享。我们举个例子：