python 内置函数和多线程

  1. 以下是Python的一些内置函数。这些函数是Python语言提供的基本功能,可以在不需要导入任何其他模块的情况下直接使用。这些函数可以完成广泛的任务,例如数学运算,序列和集合操作,类型转换,文件操作等等。透彻理解这些函数可以使Python编程更加高效和便捷。

  • abs(x):返回x的绝对值。

  • all(iterable):如果 iterable 的所有元素均为真值(或可迭代对象为空),则返回 True;否则返回 False。

  • any(iterable):如果 iterable 的任一元素为真值,则返回 True。 如果可迭代对象为空,则返回 False。

  • bin(x):将整数 x 转换为二进制字符串。

  • bool([x]):如果x为假或省略,则返回False;否则返回True。 bool 是 int 的子类。

  • chr(i):返回 Unicode 码位为 i 的字符的字符串格式。

  • dir([object]):不带参数时,返回当前本地作用域中定义的名称列表。带参数时,返回参数的属性、方法列表。

  • divmod(a, b):返回商和余数的元组。

  • enumerate(iterable, start=0):返回一个枚举对象。iterable 必须是一个序列、一个迭代器或其他支持迭代的对象。枚举对象的每个元素都是一个元组,包括索引和对应的值,索引默认从0开始。

  • float([x]):将一个字符串或数转换为浮点数。

  • format(value[, format_spec]):将 value 转换为格式化的表示形式。 format_spec 是格式说明符。

  • getattr(object, name[, default]):返回对象命名属性的值。name 必须是字符串。如果该字符串是对象的属性之一,则返回该属性的值。例如, getattr(x, 'foobar') 等同于 x.foobar。如果指定的属性不存在,且提供了 default 值,则返回 default 值。如果未提供 default 值,则引发 AttributeError。

  • hash(object):返回对象的哈希值。哈希值是整数。它们用于在字典查找元素时快速比较字典的键。相等的对象应该具有相等的哈希值(如果两个对象的哈希值不相等,则这两个对象一定不相等)。

  • hex(x):将整数 x 转换为以“0x”为前缀的小写十六进制字符串。

  • id(object):返回对象的“身份证号”,该标识符是一个整数,在该对象的生命周期内保证是唯一且恒定的。 id() 的两个调用返回的值相等,当且仅当这两个调用的对象是同一对象时才有意义。

  • int(x=0):将一个字符串或数字转换为整数。如果没有给出 x,则返回 0。

  • isinstance(object, classinfo):如果 object 是 classinfo 的实例或者是 classinfo 的某个衍生类的实例,则返回 True。 如果 object 不是给定类型的对象,则返回 False。classinfo 可以是类对象、类型对象或由它们组成的元组。

  • len(s):返回对象(字符串、列表、元组等)的长度。

  • max(iterable, *[, key, default]):返回可迭代对象或多个参数中的最大值。

  • min(iterable, *[, key, default]):返回可迭代对象或多个参数中的最小值。

  • oct(x):将整数 x 转换为以“0o”为前缀的小写八进制字符串。

  • open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None):打开文件并返回文件对象。在本文档中的所有示例中,将使用 open() 函数打开文件。

  • ord(c):返回表示 Unicode 字符 c 的整数。

  • pow(x, y[, z]):返回 xy 的幂,如果 z 给定,则再对结果取模。

  • print(*objects, sep=' ', end='\\\\n', file=sys.stdout, flush=False):将 *objects 打印到流,以 sep 分隔并在末尾附加 end。如果省略 sep,则使用默认分隔符 ' '。如果省略 end,则使用默认行尾字符 '\n'。如果 file 被省略或为 None,则使用 sys.stdout;否则使用指定的流输出。如果 flush 为 True,则强制刷新输出流。

  • range(stop):返回一个 range 对象,包含从 0 到 stop-1 的整数。

  • repr(object):返回一个对象的字符串表示。

  • reversed(seq):返回一个反转的迭代器。

  • round(number[, ndigits]):将数字舍入到 ndigits 小数位。如果 ndigits 被省略,则将 number 转换为最接近的整数。

  • sorted(iterable, *, key=None, reverse=False):返回一个排序后的列表,从 iterable 的元素中按顺序选择值。

  • str(object=''):将值转换为字符串。如果没有指定参数,则返回空字符串。

  • sum(iterable[, start]):返回 iterable 中所有元素的总和。如果给定 start,则为迭代器中的下一个元素(以及所有后续元素)添加 start。如果 iterable 为空,则返回 start(如果提供了)或 0(否则)。常用于统计值。

  • tuple([iterable]):返回一个 tuple。如果 iterable 是个序列,则将 iterable 的元素作为元组返回。如果没有提供参数,返回一个空元组。

  • type(object):返回对象的类型。

  • zip(*iterables):返回一个 zip 对象,它将多个迭代器作为参数,并将它们的元素组合成元组,返回一个元组的 zip 对象。一旦一个迭代器耗尽,迭代就停止。任何没有元素的迭代器都将被忽略。

此外,每个对象都有一些内置的参数和方法,例如:

  • __class__:一个对象的类。

  • __dict__:一个字典,包含对象的属性和方法。

  • __str__:一个方法,返回对象的字符串表示形式。

  • __repr__:一个方法,返回对象的可打印表示形式。

  • __len__:一个方法,返回对象的长度。

这些内置参数可以帮助开发者更好地理解 Python 语言和程序的运行方式。

  1. Python 调试方法

  • print

print('here')

# 可以发现某段逻辑是否执行

# 打印出变量的内容

  • assert

assert false, 'blabla'

# 如果条件不成立,则打印出 'blabla' 并抛出AssertionError异常

  • debugger

可以通过 pdb、IDE 等工具进行调试。

调试的具体方法这里不展开。

Python 中有两个内置方法在这里也很有帮助:

locals: 执行 locals() 之后, 返回一个字典, 包含(current scope)当前范围下的局部变量。

globals: 执行 globals() 之后, 返回一个字典, 包含(current scope)当前范围下的全局变量。

python多线程

Python是一种支持多线程编程的面向对象编程语言。它提供了一些内置模块来支持多线程编程,例如threading模块。

创建线程

使用Python中的threading.Thread类可以创建新的线程。下面是一个简单的例子:

import threading

def worker():
    # 执行一些操作
    pass

# 创建一个新线程
t = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
t.start()

多线程编程中,为了避免出现一些问题,例如数据竞争,需要使用锁进行同步。Python中提供了一个threading.Lock类来实现锁的功能。下面是一个简单的例子:

import threading

# 创建一个锁
lock = threading.Lock()

def worker():
    # 获取锁
    lock.acquire()

    try:
        # 执行一些操作
        pass
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建一个新线程
t = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
t.start()

线程间通信

在多线程编程中,线程之间需要进行通信。Python中提供了一些内置模块来支持线程间通信,例如queue模块。下面是一个简单的例子:

import threading
import queue

# 创建一个队列
q = queue.Queue()

def producer():
    # 生产一些数据
    data = ...

    # 将数据放入队列中
    q.put(data)

def consumer():
    # 从队列中获取数据
    data = q.get()

    # 处理数据
    ...

# 创建生产者线程
t1 = threading.Thread(target=producer)

# 创建消费者线程
t2 = threading.Thread(target=consumer)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

总结

多线程编程是一种常用的编程方式。在Python中,可以使用内置模块来支持多线程编程。需要注意的是,在多线程编程中需要使用锁来保证线程安全,同时需要进行线程间通信来实现数据共享等功能。

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