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：

 

 

　　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