python开发 - 高级知识点总结

一、可迭代对象,迭代器对象和生成器

  像list,tuple等这些序列是可以使用for...in...语句进行遍历输出的。这是为什么呢?这就要需要知道可迭代对象(Iterable),迭代器对象(Iterator)和生成器对象(Genertor)。

  1、什么是可迭代对象?

    把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据提供我们使用的对象。

  2、可迭代对象的本质?

    可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器,我们在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获得该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。

    也就是说可迭代对象必须要有 __iter__()方法

  3、iter()函数和next()函数的作用是什么?

    通过iter()函数获取可迭代对象的迭代器

    然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。当我们已经迭代完最后一个数据之后,再次调用next()函数会抛出Stoplteration异常

    来告诉我们所有的数据都已经迭代完成,不用再执行mext()函数了

  4、什么是迭代对象?

    一个实现了 __iter__ 方法和 __next__ 方法的对象,就是迭代器

  5、什么是生成器?

    简单来说:只要在def中有yield关键字的,就是生成器

  6、yield的作用是什么?

    yield关键字有两点作用:

     (1)保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,即将生成器(函数)挂起

     (2)将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回,此时可以理解为起到了return作用

    Python2x中的原生协成就是使用yield关键字,但在Python3x中使用的是yield from

  7、如何启动生成器?

    send():除了能唤醒生成器外,还可以给生成器传值

    next():单纯的获取生成器的一个值

 

二、GIL

  前言:了解Python的都知道,在Python中多线程并不是真正意义上的多线程。那为什么在Python中多线程的威力没有像其他语言哪有强大呢?

  1、GIL全程是全局解释器锁,保证了同一时刻只有一个线程在执行。

  2、作用:在单核的情况下实现多任务!这在当时是非常厉害的技术

  3、产生问题的原因:一个CPU分配给一个进程,进程的线程是使用GIL进行资源抢夺。在多核情况下,会使其他核空闲,CPU利用率不高。

  4、解决方案:

    (1)使用其他解释器,如JPython(但是太慢,不好)。因为只有在CPython中才存在GIL

    (2)使用其他语言(c/java)来写多线程这部分代码

    (3)使用多进程+协成的方式(重点推荐)

三、浅拷贝和深拷贝

  深拷贝:它是一种递归的方式拷贝某个对象,单独形成一个新对象。这种方式很浪费资源。

  浅拷贝:它只复制一层信息,占用的资源少!而且大部分的形式都是浅拷贝。

四、面向对象总结

  1、私有化

    (1)x:公有变量

    (2)_x:单个前置下划线,私有化方法或属性,from some_modue import * 是不能导入的,只有类和对象可以访问。

    (3)__x:双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突,外部无法访问,但是可以通过特殊的方法访问到(obj._类名__xx)

    (4)__x__:双前后下划线,用户命名空间的魔法方法后的属性。最好不要用

    (5)x_:单后置下划线,用于避免与Python关键字冲突。

  2、封装

    一个功能一个函数,把相关函数封装成一个类对象。好处是代码可以复用。

  3、继承:

    多个子类拥有相同的功能,然后把相同的函数放到父类中,通过子类的方式继承下来。

  4、多态:

    (1)必须要有继承

    (2)不同对象调用同一个函数,会用不同的表现形式

    (3)Python中的多态并不是严谨的多态,因为没有做类型检查。

  5、类与实例对象之间的关系:

 

 

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  6、面向函数编程和面向对象编程

    面向函数编程:一个功能一个函数

    面向对象编程:把相关函数封装成一个类对象

 

五、模块导入与路径搜索

  1、动态导入:

    (1)import module;

    (2) __import__("some_module")

    这两种方式是一样的

  2、路径搜索:

    在导入某一个模块时,会在sys.path()中搜索目标模块。如果找到了,那么就停止搜索,否则一直找到最后。

  3、重新加载模块

  from imp import reload , reload 函数的好处是当导入的某个模块做了修改时,又不想通过关机开重新导入,而是进行热更新,就能获取到修改后的值

六、类中方法总结

  1、魔法方法

    (1)__init__ :用于初始化对象

    (2)__new__:用于创建对象

    (3)__call__ :使对象变的可调用

    (4)__dict__ :把类中的属性组成一个字典,属性名作为key,属性值作为value

    (5)__class__:用于查看对象是由那个类创建的

  2、super():

    当有多个类发生继承关系时,Python内部会维护着一张继承表(通过__mro__可以查看)super()在当前继承表中找到自己的位置,然后执行下一个类的__init__方法。

七、上下文管理器(ContextManager)

  在很多时候,我们都会看到with open(filename, 'w') as f : pass ,这种操作文件的方式。这种操作的好处就是我们不需要手动调用f.close()来关闭我们打开的文件。

  任何一个上下文管理器对象都可以使用with关键字来操作。

  只要实现了 __enter__()和__exit__()方法的类就是上下文管理器

  __enter__():返回资源对象

  __exit__():在出差完成之后,进行清除工作。如关闭文件

  连接数据库的上下文管理器:

  第一种方式:

from pymysql import connect

class DBHelper:
        def __init__(self):
                self.conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', databases='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)

  第二种方式

@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)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xushuhai/p/9965173.html

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