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版本 | 修改说明 |
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20231018 | 初版 |
通过全局变量account_amount来记录余额
尽管功能实现是ok的,但是仍有问题:
如何解决?
在函数嵌套的前提下,内部函数使用了外部函数的变量,并且外部函数返回了内部函数,我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包。
优点,使用闭包可以让我们得到:
•无需定义全局变量即可实现通过函数,持续的访问、修改某个值
•闭包使用的变量的所用于在函数内,难以被错误的调用修改
缺点:
•由于内部函数持续引用外部函数的值,所以会导致这一部分内存空间不被释放,一直占用内存
示例代码:
def account_create(initial_amount=0):
def atm(num, deposit=True):
nonlocal initial_amount
if deposit:
initial_amount += num
print(f"存款:+{num}, 账户余额:{initial_amount}")
else:
initial_amount -= num
print(f"存款:-{num}, 账户余额:{initial_amount}")
return atm
atm = account_create()
atm(300)
atm(200)
atm(100, False)
装饰器其实也是一种闭包, 其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下,为目标函数增加新功能。
希望给sleep函数,增加一个功能:
•在调用sleep前输出:我要睡觉了
•在调用sleep后输出:我起床了
示例代码:
def outer(func):
def inner():
print("我要睡觉了")
func()
print("我起床了")
return inner
@outer
def sleep():
import random
import time
print("睡眠中……")
time.sleep(random.randint(1, 5))
sleep()
设计模式是一种编程套路,可以极大的方便程序的开发。
最常见、最经典的设计模式,就是我们所学习的面向对象了。
除了面向对象外,在编程中也有很多既定的套路可以方便开发,我们称之为设计模式:
创建类的实例后,就可以得到一个完整的、独立的类对象。
通过print语句可以看出,它们的内存地址是不相同的,即t1和t2是完全独立的两个对象。
某些场景下, 我们需要一个类无论获取多少次类对象,都仅仅提供一个具体的实例
用以节省创建类对象的开销和内存开销,比如某些工具类,仅需要1个实例,即可在各处使用
这就是单例模式所要实现的效果。
单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。
在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。
当需要大量创建一个类的实例的时候, 可以使用工厂模式。
即,从原生的使用类的构造去创建对象的形式迁移到,基于工厂提供的方法去创建对象的形式。
优点:
示例代码:
class Person:
pass
class Worker(Person):
pass
class Student(Person):
pass
class Teacher(Person):
pass
class PersonFactory:
def get_person(self, p_type):
if p_type == 'w':
return Worker()
elif p_type == 's':
return Student()
else:
return Teacher()
pf = PersonFactory()
worker = pf.get_person('w')
stu = pf.get_person('s')
teacher = pf.get_person('t')
现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统。
进程: 就是一个程序,运行在系统之上,那么便称之这个程序为一个运行进程,并分配进程ID方便系统管理。
线程:线程是归属于进程的,一个进程可以开启多个线程,执行不同的工作,是进程的实际工作最小单位。
进程就好比一家公司,是操作系统对程序进行运行管理的单位
线程就好比公司的员工,进程可以有多个线程(员工),是进程实际的工作者
操作系统中可以运行多个进程,即多任务运行
一个进程内可以运行多个线程,即多线程运行
注意点:
进程之间是内存隔离的, 即不同的进程拥有各自的内存空间。 这就类似于不同的公司拥有不同的办公场所。
线程之间是内存共享的,线程是属于进程的,一个进程内的多个线程之间是共享这个进程所拥有的内存空间的。
这就好比,公司员工之间是共享公司的办公场所。
并行执行的意思指的是同一时间做不同的工作。
进程之间就是并行执行的,操作系统可以同时运行好多程序,这些程序都是在并行执行。
除了进程外,线程其实也是可以并行执行的。
也就是比如一个Python程序,其实是完全可以做到:
像这样一个程序在同一时间做两件乃至多件不同的事情, 我们就称之为:多线程并行执行
绝大多数编程语言,都允许多线程编程,Pyhton也不例外。
Python的多线程可以通过threading模块来实现。
import time
import threading
def sing(msg):
while True:
print(msg)
time.sleep(1)
def dance(msg):
while True:
print(msg)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
#创建一个唱歌的线程
sing_thread = threading.Thread(target=sing, args=("我要唱歌!",))
#创建一个跳舞的线程
dance_thread = threading.Thread(target=dance, kwargs={"msg": "我在跳舞!"})
#使线程开始工作
sing_thread.start()
dance_thread.start()
socket (简称 套接字) 是进程之间通信一个工具,好比现实生活中的插座,所有的家用电器要想工作都是基于插座进行,进程之间想要进行网络通信需要socket。
Socket负责进程之间的网络数据传输,好比数据的搬运工。
2个进程之间通过Socket进行相互通讯,就必须有服务端和客户端
Socket服务端:等待其它进程的连接、可接受发来的消息、可以回复消息
Socket客户端:主动连接服务端、可以发送消息、可以接收回复
主要分为如下几个步骤:
下载网络调试助手作为客户端
https://github.com/nicedayzhu/netAssist/releases
示例代码:
#演示Socket服务端开发
import socket
#创造Socket对象
socket_server = socket.socket()
#修改ip地址和端口
socket_server.bind(("localhost", 8888))
#监听端口
socket_server.listen(1)
#listen 方法内接受一个整数传参数, 表示接受的链接数量
#等待客户端链接
#result: tuple = socket_server.accept()
#conn = result[0] 客户端和服务端的链接对象
#address = result[1] 客户端的地址信息
conn, address = socket_server.accept()
#accept方法返回的是二元元组(链接对象,客户端地址信息)
#可以通过 变量1, 变量2 = socket_server.accept()的形式,直接接受二元元组内的两个元素
#accept()方法,是阻塞的方法,等待客户端的链接,如果没有链接,就卡在这一行不再向下执行
print(f"我接收到了客户端的链接,客户端的信息是:{address}")
while True:
#接受客户端的信息,要使用客户端和服务端的本次链接对象,而非socket_server对象
data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")
#recv接受的参数是缓冲区大小,一般1024即可
#recv方法的返回值是一个字节数组也就是bytes对象,不是字符串,可通过decade方法通过UTF-8编码,将字节数组转换为字符串对象
print(f"客户端发来的信息是:{data}")
#发送回复消息
msg = input("请输入你要和客户端回复的消息:")
if msg == 'exit':
break
conn.send(msg.encode("UTF-8"))
#关闭链接
conn.close()
socket_server.close()
主要分为如下几个步骤:
结合上一节学习的服务端代码,以及当前学习的客户端代码。
两者均运行起来,进行相互通讯。
正则表达式,又称规则表达式(Regular Expression),是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串,常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
简单来说,正则表达式就是使用:字符串定义规则,并通过规则去验证字符串是否匹配。
比如,验证一个字符串是否是符合条件的电子邮箱地址,只需要配置好正则规则,即可匹配任意邮箱。
比如通过正则规则: (1+(.[\w-]+)*@[\w-]+(.[\w-]+)+$) 即可匹配一个字符串是否是标准邮箱格式
但如果不使用正则,使用if else来对字符串做判断就非常困难了。
Python正则表达式,使用re模块,并基于re模块中三个基础方法来做正则匹配。
分别是:match、search、findall 三个基础方法
从被匹配字符串开头进行匹配, 匹配成功返回匹配对象(包含匹配的信息),匹配不成功返回空。
搜索整个字符串,找出匹配的。从前向后,找到第一个后,就停止,不会继续向后
整个字符串都找不到,返回None
匹配整个字符串,找出全部匹配项
找不到返回空list: []
在刚刚我们只是进行了基础的字符串匹配,正则最强大的功能在于元字符匹配规则。
示例:
字符串 s = “itheima1 @@python2 !!666 ##itcast3”
re.findall(r‘\d’, s)
字符串的r标记,表示当前字符串是原始字符串,即内部的转义字符无效而是普通字符
re.findall(r‘\W’, s)
re.findall(r’[a-zA-Z]’, s)
[]内可以写:[a-zA-Z0-9] 这三种范围组合或指定单个字符如[aceDFG135]
递归在编程中是一种非常重要的算法
递归: 即方法(函数)自己调用自己的一种特殊编程写法
如:
函数调用自己,即称之为递归调用。
最典型的递归场景为找出一个文件夹中全部的文件。
如图,在D:/test 文件夹内,有如下嵌套结构和所属的文件, 可以通过递归编程的形式完成
\w- ↩︎