五年Python程式設計師平時學習筆記總結

  • 2019 年 10 月 7 日
  • 筆記

一、可迭代對象、迭代器對象和生成器

像list, tuple等這些序列是可以使用for…in …語句來進行遍歷輸出的。這是為什麼呢?這就需要知道可迭代對象(Iterable)、迭代器對象(Iterator)和生成器對象(Generator)了。

1.什麼可迭代對象?

把可以通過for…in…這類語句迭代讀取一條數據供我們使用的對象。

2. 可迭代對象的本質?

可迭代對象通過__iter__方法向我們提供一個迭代器,我們在迭代一個可迭代對象的時候,實際上就是先獲取該對象提供的一個迭代器,然後通過這個迭代器來依次獲取對象中的每一個數據。

也就是說可迭代對象必須要有__iter__()方法

3.iter()函數與next()函數的作用是什麼?

通過iter()函數獲取可迭代對象的迭代器。

然後我們可以對獲取到的迭代器不斷使用next()函數來獲取下一條數據。當我們已經迭代完最後一個數據之後,再次調用next()函數會拋出StopIteration異常,

來告訴我們所有數據都已迭代完成,不用再執行next()函數了。

4.什麼是迭代器對象?

一個實現了__iter__方法和__next__方法的對象,就是迭代器。

5. 什麼是生成器?

簡單來說:只要在def中有yield關鍵字的 就稱為生成器

6.yield的作用是什麼?

yield關鍵字有兩點作用:

(1).保存當前運行狀態(斷點),然後暫停執行,即將生成器(函數)掛起

(2).將yield關鍵字後面表達式的值作為返回值返回,此時可以理解為起到了return的作用

Python2中的原生協程就是使用yield關鍵字,但在Python3中是使用了yield from。

7.如果啟動生成器?

send():除了能喚醒生成器外,還可以給生成器傳遞值;

next():單純的獲取生成器中的一個值。

機器程式碼語言鍵盤上的按鈕

二、GIL

前言:了解Python的都知道,在Python中多執行緒並不是真正意義上的多執行緒。那為什麼在Python中多執行緒的威力沒有像其他語言那樣大呢?

1.GIL全稱是全局解釋器鎖,保證了同一時刻只有一個執行緒在執行。

2.作用:在單核的情況下實現多任務!這在當時非常厲害的技術。

3.產生問題的原因:一個CPU分配給一個進程,進程的執行緒使用GIL進行資源搶奪。在多核情況下,會使其他核空閑,CPU的利用率不高。

4.解決方案:

1). 使用其他解釋器,如JPython(但是太慢了,不好!)。因為只有在CPython中才存在GIL。

2). 使用其他語言(C/Java)來寫多執行緒這部分程式碼

3). 使用多進程+協程的方式。(推薦的方式,很高效)!

三、淺拷貝VS深拷貝

深拷貝(deepcopy):它是一種遞歸的方式拷貝某個對象,單獨形成一個新對象。這種方式很浪費資源。使用from some_moudle import xx 就是一種深拷貝的方式!

淺拷貝(copy):它支複製一層資訊,佔用的資源少!而且大部分的形式都是一淺拷貝的方式!

深拷貝示意圖:

淺拷貝示意圖:

四、面向對象總結:

1.私有化

(1).x:公有變數;

(2)._x:單個前置下劃線,私有化方法或屬性,from some_module import *是不能導入的,只有類和對象可以訪問;

(3).__x:雙前置下劃線,避免與子類中的屬性命名衝突,外部無法訪問,但是可以通過特殊的方式(obj._類名__xx)訪問到

(4).__x__:雙前後下劃線,用戶名字空間的魔法方法後屬性。最好不要用這種命名方式!

(5).x_:單後置下劃線,用於避免與Python關鍵詞衝突!不要使用哦!

2.封裝

一個功能一個函數,把相關函數封裝成一個類對象。好處是程式碼可以復用,讓程式碼更加清爽!

3.繼承:

多個子類擁有相同的功能,然後把相同的函數放到父類中,通過子類的方式繼承下來。好處是程式碼復用。

4.多態:

(1).必須要有繼承;

(2).不同對象調用同一個函數,會有不同的表現形式;

(3).Python中的多態並不是嚴謹的多態,因為沒有做類型檢查!

5.類與實例對象之間的關係:

6.面向函數編程 VS 面向對象編程:

面向函數編程:一個功能,一個函數。

面向對象編程:把相關函數封裝成一個類對象。

五、模組導入與路徑搜索

1.動態導入:

(1). import module;

(2). __import__("some_module")

這兩種方式是一樣的!

2.路徑搜索:

在導入某個模組時,會在sys.path()中搜索目標模組。如果找到了,那麼就停止搜索,否則一直找到最後!

3.重新載入模組

from imp import reload,reload函數的好處是當導入的某個模組做了修改時,又不想通過關機來重新導入,而是進行熱更新,就能獲取到修改後的值!

六、類中方法總結

1.魔法方法

(1). __init__:用於初始化對象

(2). __new__:用於創建對象

(3).__call_:使對象變得可調用

(4). __dict__:把類中的屬性組成一個字典,屬性名作為key, 屬性值作為value

(5).__class__:用於查看對象是由哪個類創建的

2.super():

當有多個類發生繼承關係時,Python內部會維護著一張繼承表(通過__mro__可以查看)。super()在當前繼承表中找到自己的位置,然後執行下一個類的__init__方法。

七、上下文管理器(ContextManager)

在很多時候,我們都會看到with open(filename, 'w') as f:pass,這種操作文件的方式。這種操作的好處就是我們不需要手動調用f.close()來關閉我們打開的文件。這是為什麼呢?

任何一個上下文管理器對象都可以使用with關鍵字來操作。什麼是上下文管理器呢?

只要實現了__enter__()和__exit__()方法的類就是上下文管理器!

__enter__():返回資源對象。

__exit__():在操作完成之後,進行清除工作。如關閉文件

連接資料庫的上下文管理器:

第一種方式:

from pymysql import connect  class DBHelper:   def __init__(self):   self.conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', database='database', charset='utf8')   self.csr = self.conn.cursor()     def __enter__(self):   return self.csr     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):   self.csr.close()   self.conn.close()    with DBHelper() as csr:   sql = """select * from table;"""   csr.execute(sql)   all_datas = csr.fetchall()  for item in all_datas:   print(item)

第二種方式:

@contextmanager  def conn_db():   conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', database='database', charset='utf8')   csr = conn.cursor()     yield csr     csr.close()   conn.close()    with conn_db() as csr:   sql = """select * from table"""   csr.execute(sql)   all_datas = csr.fetchall()  for item in all_datas:   print(item)

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