黑马程序员--python高级编程

第二部分:高级进阶

Python开发的10个小贴士

传值传参数笔试题

def extendList(val,list=[]):
    list.append(val)
    return list
list1=extendList(10)
list2=extendList(123,['a','b','c'])
list3=extendList('a')
print(list1)
print(list2)
print(list3)
#---------------------------------
[10, 'a']
['a', 'b', 'c', 123]
[10, 'a']

list2调用时，初始化并传入了2列表参数，list1和list3list2调用时没有参数，使用了extentdList默认初始化的list，（是同一地址，且列表可变）所以两次分别把10和a添加到list，得到[10,'a']。返回给list1和list3的都是extendList初始化的list的地址，所以返回的值相同

 

1、模块调用

A.import math

B.from 模块名 import 函数名1,函数名2....

C.from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
from fib import fibonacci
注意，不会把整个fib模块导入到当前的命名空间中，它只会将fib里的fibonacci单个引入

D.as  取别名
import time as tt

每个Python文件都可以作为一个模块，模块的名字就是文件的名字。  xxx.py


包将有联系的模块组织在一起，即放到同一个文件夹下，并且在这个文件夹创建一个名字为__init__.py 文件，那么这个文件夹就称之为包，__init__.py 控制着包的导入行为
 

object是顶级基类

type也是一个类，同时type也是一个对象

魔法函数一览

字符串表示：
__repr__：开发模式下调用
__str__：print调用
集合序列相关：
__len__
__getitem__
__setitem__
__delitem__
__containes__
迭代相关：
__iter__
__next__
可调用：
__call__
上下文管理器：
__enter__
__exit__
数值转换：
__abs__
__bool__
__int__
__float__
__hash__
__index__
元类相关：
__new__
__init__
属性相关：
__getattr__、__setattr__
__getattribute__、setattribute__
__dir__
属性描述:
__get__、__set__、__delete__
…………

鸭子类型

#函数类似
class Cat(object):
    def say(self):
        print('I am a cat')

class Dog(object):
    def say(self):
        print('I am a dog')


animals = [Dog,Cat]
for animal in animals:
    animal().say()

type和isinstance的区别

'''
sinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。

'''
class A(object):
    pass
class B(A):
    pass
b = B()
print(isinstance(b, B))  # True
print(isinstance(b, A))  # True
print(type(b)) #
print(type(b) is B)  # True
print(type(b) is A)  # False

+=本质会调用MutableSequence类下的魔法函数__iadd__方法，该方法有调用了extend方法。

a = [1, 2, 3]
c = a + (4, 5, 6)
print(c)  # TypeError: can only concatenate list (not "tuple") to list
 
a = [1, 2, 3]
a += (4, 5, 6)
print(a)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

生成器

ge = (i for i in range(1, 21) if i % 2 == 1)
print(ge)        #  at 0x000001F09B0EEFC0>
print(type(ge))  # 
print(list(ge))  # [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

python核心编程

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

    1、 要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )

 L = [ x*2 for x in range(5)]
 L
[0, 2, 4, 6, 8]

In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))
 G
Out[18]:  at 0x7f626c132db0>

要打印出来， for 循环来迭代它

2、创建生成器，generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

In [30]: def fib(times):
   ....:     n = 0
   ....:     a,b = 0,1
   ....:     while n

生成器的特点：

1. 节约内存
2. 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的

• 凡是可作用于 for 循环的对象都是 Iterable 类型；
• 凡是可作用于 next() 函数的对象都是 Iterator 类型
• 集合数据类型如 list 、 dict 、 str 等是 Iterable 但不是 Iterator ，不过可以通过 iter() 函数获得一个 Iterator 对象。

迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in enumerate(L):
    print index+1, '-', name

以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：

 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；

 一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。

 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。

一个闭包的实际例子：

    内部函数对外部函数作用域里变量的引用（非全局变量），则称内部函数为闭包。

def line_conf(a, b):
    def line(x):
        return a*x + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1) #默认赋值，第一次参数被锁住了
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))
line1 = line_conf(1, 1) #默认赋值，第一次参数被锁住了
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))

由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存

装饰器  如何理解Python装饰器？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21696291

概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')

python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
2. @w1

没错， 从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在 没有被调用之前其内部代码不会被执行。

以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。

 

模块修改，要重新加载reload
避免循环导入，鸡生蛋，蛋生鸡

• is 是比较两个引用是否指向了同一个对象（引用比较）。深拷贝就返回false
• == 是比较两个对象是否相等。

浅拷贝：拷贝引用，没有拷贝内容，地址给了，指向同一地址。
深拷贝：对一个对象所有层次的拷贝，借助copy.deepcopy模块。内容复制到新内存。
列表拷贝可变，新内存。元祖不可变，copy.copy（）指向同一位置（内存）。

垃圾回收

• 小整数[-5,257)共用对象，常驻内存
• 单个字符共用对象，常驻内存
• 单个单词，不可修改，默认开启intern机制，共用对象，引用计数为0，则销毁

编码风格正确认知

• 促进团队合作

• 减少bug处理

• 提高可读性，降低维护成本

• 有助于代码审查

• 养成习惯，有助于程序员自身的成长

 

系统编程：进程&&线程

进程，能够完成多任务，比如 在一台电脑上能够同时运行多个QQ
线程，能够完成多任务，比如 一个QQ中的多个聊天窗口
实现方式都是两种
多任务，时间片轮转，优先级调用。 并发：有处理多任务能力，不一定同时。并行：同时处理多任务。
fork返回值特殊，生出多进程。fork()调用一次，返回两次，2返回值。   
子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。，父进程大于0；


多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响
多进程如果是对齐，符合2的n，每人都要fork一次


服务器进程很多，pid类似身份证，不会同多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响，父进程、子进程执行顺序没有规律，完全取决于操作系统的调度算法。总进程：2*n 次，一般不超过8次。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，子进程可以用类来实现
while true 慎用
超级多任务，Pool进程池 缓存   apply堵塞式
使用多线程并发的操作，节约时间，执行顺序无关
线程共享全局变量，数据共享容易，列表传参也共享。进程不能（诞生进程通信）
os模块创建文件夹，os.mkdir(),print调试
Queue可以用来解决百分比问题

进程池：

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))

po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
    #Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    #每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")

线程：
多线程并发的操作，花费时间要短很多
创建好的线程，需要调用start()方法来启动
线程创建好了一起执行
在多线程开发中，全局变量是多个线程都共享的数据，而局部变量等是各自线程的，是非共享的
    同步（上锁，有规律）：同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B依言执行，再将结果给A;A再继续操作。
     异步：无约定

同步调用就是你 喊 你朋友吃饭 ，你朋友在忙 ，你就一直在那等，等你朋友忙完了 ，你们一起去
异步调用就是你 喊 你朋友吃饭 ，你朋友说知道了 ，待会忙完去找你 ，你就去做别的了。

     重构：重写

一个ThreadLocal变量虽然是全局变量，但每个线程都只能读写自己线程的独立副本，互不干扰。ThreadLocal解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题


对于全局变量，在多线程中要格外小心，否则容易造成数据错乱的情况发生
 

网络编程

TCP/IP协议族，现实4层，实现不同系统，机器通信

网际层也称为：网络层
网络接口层也称为：链路层

一台拥有IP地址的主机可以提供许多服务，比如HTTP（万维网服务）、FTP（文件传输）、SMTP（电子邮件）等，这些服务完全可以通过1个IP地址来实现。那么，主机是怎样区分不同的网络服务呢？显然不能只靠IP地址，因为IP地址与网络服务的关系是一对多的关系。

端口，标记进程的东西（同台电脑用pid），不同电脑通信标识

ip地址：用来在网络中标记一台电脑的一串数字，比如192.168.1.1；在本地局域网上是惟一的。

IP地址127．0．0．1~127．255．255．255用于回路测试   网络号+多播号不能用（多播，有些能看有些不能，视频会议）
联网设备都有ip
利用ip地址，协议，端口就可以标识网络的进程了，网络中的进程通信就可以利用这个标志与其它进程进行交互

socket   ip+端口+协议

循环尽可能代码少，节约

UDP通信过程

TFTP客户端

     下载：创建文件—写数据—关闭
      上传：

 

网络通信过程详解

Packet Tracer 是由Cisco(著名网络公司，思科)公司发布的一个辅助学习工具，

为学习思科网络课程的初学者去设计、配置、排除网络故障提供了网络模拟环境。

TCP通信的整个过程，如下图:

 

掩码：二进制的掩码与ip按位与，得到网络号，（c类最后位255.255.255.0），3个255表示网络号，0表示主机号
网线只能连2台电脑（网络多台数据电信号错乱），多台交换机淘汰了集线器（USB拓展）
路由器（Router）又称网关设备（Gateway）是用于连接多个逻辑上分开的网络
网卡：物理地址，实际地址
默认网关：
不在同一网段的pc，需要设置默认网关才能把数据传送过去 通常情况下，都会把路由器默认网关
集线器：广播，交换机：更智能
tcp规定跨网不能直接通信，路由器双网卡双ip，左手右手，可以连接不同网段，
ip地址通信不会变化，mac地址会变化
ping TTL=128，经过一次路由器减一
cdn分发，各地放置服务器
arp三方造假
nat：ip 内网和外网能上，路由表地址转换，只能向外才能映射，自己搭建服务器不能外网访问，借助花生壳。

 

家庭上网解析

 

逻辑地址转换后共用一个路由器，路由器访问dns，服务器

正则表达式概述

re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。(不过可以指定起始位置）

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

>>>import re
>>> pattern = re.compile(r'\d+')                    # 用于匹配至少一个数字
>>> m = pattern.match('one12twothree34four')        # 查找头部，没有匹配
>>> print (m)

日期替换

>>> s = '2017-11-27'
>>> import re
>>> print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})',r'\2/\3/\1', s))
11/27/2017

\b 是指匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。

>>> import re
>>> ret = re.findall(r'o\b','hello nano$')
>>> print(ret)
['o', 'o']

 

什么是 Socket?

Socket又称"套接字"，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯。

import json

# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data = {
    'no': 1,
    'name': 'Runoob',
    'url': 'http://www.runoob.com'
}
json_str = json.dumps(data)
print("Python 原始数据：", repr(data))
print("JSON 对象：", json_str)
#------------------------------------
Python 原始数据： {'no': 1, 'name': 'Runoob', 'url': 'http://www.runoob.com'}
JSON 对象： {"no": 1, "name": "Runoob", "url": "http://www.runoob.com"}


# 写入 JSON 数据
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)
# 读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

获取时间

import time
localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
print ("本地时间为 :", localtime)

 

WSGI接口

了解了HTTP协议和HTML文档，我们其实就明白了一个Web应用的本质就是：

1. 浏览器发送一个HTTP请求；

2. 服务器收到请求，生成一个HTML文档；

3. 服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器；

4. 浏览器收到HTTP响应，从HTTP Body取出HTML文档并显示。

所以，最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好，用一个现成的HTTP服务器软件，接收用户请求，从文件中读取HTML，返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的。

如果要动态生成HTML，就需要把上述步骤自己来实现。不过，接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP响应都是苦力活，如果我们自己来写这些底层代码，还没开始写动态HTML呢，就得花个把月去读HTTP规范。

正确的做法是底层代码由专门的服务器软件实现，我们用Python专注于生成HTML文档。因为我们不希望接触到TCP连接、HTTP原始请求和响应格式，所以，需要一个统一的接口，让我们专心用Python编写Web业务。

这个接口就是WSGI：Web Server Gateway Interface。

 

复杂的Web应用程序，光靠一个WSGI函数来处理还是太底层了，我们需要在WSGI之上再抽象出Web框架，进一步简化Web开发。