OOP 面向对象反射
# __call__方法
# class Foo(object):
# def __call__(self, *args, **kwargs):
# return "i am call"
#
#
# f = Foo() # f 是Foo的对象
# print(f()) # f() 对象加括号执行当前对象下__call__ 函数
# __setattr__ , def __getattr__ 属性的创建 赋值 提取
# class Foo(object):
# # 属性赋值
# def __setattr__(self, key, value):
# print(f'{key},{value}')
#
# # def __getattr__(self, key, value):
# # print(key)
# # 获取属性名
# def __getattribute__(self, item):
# print(item)
# f = Foo()
# 调用__setattr__ 方法;属性的创建及赋值
# f.name = "anwen" # 对象.name 对象打点调属性
# 调用__getattribute__ 方法
# f.name
# __setitem__ __getitem__
class Foo(object):
# 字典的键值
def __setitem__(self, key, value):
# name anwen
print(key, value)
# 字典的键
def __getitem__(self, item):
print(item)
f = Foo()
# 调用 __setitem__ 方法；
f["name"] = "anwen"
# 调用__getitem__ 方法；获取的是字典的键
print(f["name"])
偏函数
from functools import partial
# def abfunc(a, b):
# print("a:", a)
# print("b:", b)
# return a + b
#
# # 将原函数和原函数接收的参数一并存放，返回新函数 在执行新函数时 将参数传入原函数中一并执行
# new_ab = partial(abfunc, a=2, b=3)
# print(new_ab)
# print(new_ab())
# 传入 x ，等待计算
def abfunc(a, b, x):
print("a:", a)
print("b:", b)
return a + b + x
# 将原函数和原函数接收的参数一并存放，返回新函数， 在执行新函数时 将参数传入原函数中一并执行
new_ab = partial(abfunc, x=4)
print(new_ab)
print(new_ab(2, 3))
线程安全
import time
import copy
from copy import deepcopy
from threading import Thread, get_ident
class Foo(object):
pass
f = Foo()
f.num = 0
local_dic = {}
# {
# get_ident():{f.num:1},
# get_ident():{f.num:2},
# get_ident():{f.num:3},
# }
def add(i):
# print(get_ident())
# 极快解决阻塞问题，保证公共对象的安全性；但是浪费了很多内存，空间换时间
local_dic[get_ident()] = deepcopy(f)
local_dic[get_ident()].num = i
f.num = i
time.sleep(1)
print(local_dic[get_ident()].num)
for i in range(20):
# 多线程操作同一个对象， 出现线程不安全
task = Thread(target=add, args=(i,))
# add(i)
task.start()
线程安全 local
import time
from threading import Thread, local
# 继承local 解决线程安全问题，还不浪费资源
class Foo(local):
pass
f = Foo()
f.num = 0
def add(i):
f.num = i
time.sleep(1)
print(f.num)
for i in range(20):
# 多线程操作同一个对象， 出现线程不安全
task = Thread(target=add, args=(i,))
# add(i)
task.start()
请求上下文 阅读源码
# 请求是如何到达Flask应用的
from werkzeug.wrappers import Request, Response
from werkzeug import run_simple
@Request.application
def app(env):
print(env, type(env))
return Response("200 ok") # 函数+()运行
run_simple("127.0.0.1", 5000, app)
