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python积累

2020/8/11 19:54:45 文章标签:

python是一种解释性语言,在运行之前不需要进行编译。

1 迭代器

参考:https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
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
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")
#输出:1 2 3 4


#!/usr/bin/python3
 
import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()
#输出:1 2 3 4

创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。
如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。
iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
next() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
#输出:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

2 生成器

参考:https://www.cnblogs.com/liangmingshen/p/9706181.html

使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。生成器是一个返回迭代器的函数。yield相当于 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行
列表所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。如:仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
如果列表元素按照某种算法推算出来,那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

3 装饰器

闭包:https://www.cnblogs.com/linxiyue/p/11224322.html
函数的参数检查:
函数的重复执行:
检查函数是否超时:
@property https://zhuanlan.zhihu.com/p/64487092

# 使用@property装饰器来创建只读属性,
# @property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用,这样可以防止属性被修改。


#使用场景
#1,修饰方法,是方法可以像属性一样访问。
class DataSet(object):
  @property
  def method_with_property(self): ##含有@property
      return 15
  def method_without_property(self): ##不含@property
      return 15

l = DataSet()
print(l.method_with_property) # 加了@property后,可以用调用属性的形式来调用方法,后面不需要加()。
print(l.method_without_property())  #没有加@property , 必须使用正常的调用方法的形式,即在后面加()


# 与所定义的属性配合使用,这样可以防止属性被修改。
class DataSet(object):
    def __init__(self):
        self._images = 1
        self._labels = 2 #定义属性的名称
    @property
    def images(self): #方法加入@property后,这个方法相当于一个属性,这个属性可以让用户进行使用,而且用户有没办法随意修改。
        return self._images 
    @property
    def labels(self):
        return self._labels
l = DataSet()
#用户进行属性调用的时候,直接调用images即可,而不用知道属性名_images,因此用户无法更改属性,从而保护了类的属性。
print(l.images) # 加了@property后,可以用调用属性的形式来调用方法,后面不需要加()。

参考:https://www.jb51.net/article/168276.htm
https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html
http://blog.csdn.net/tb6013245/article/details/45010503

他们是修改其他函数的功能的函数

lambda

lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数

g = lambda x:x+1
g(1) 等于 2
g(2) 等于3

help()&dir()

Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问,并用于查看内置函数的合并转储。

help()函数:help()函数用于显示文档字符串,还可以查看与模块,关键字,属性等相关的使用信息。

dir()函数:dir()函数用于显示定义的符号

python管理内存

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34124369

python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。python解释器负责处理这个问题。

Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具。

Python还有一个内置的垃圾收集器,它可以回收所有未使用的内存,并使其可用于堆空间。

  • 当Python退出时,为什么不清除所有分配的内存?
    当Python退出时,尤其是那些对其他对象具有循环引用的Python模块或者从全局名称空间引用的对象并没有被解除分配或释放。
  • 无法解除分配C库保留的那些内存部分。
  • 退出时,由于拥有自己的高效清理机制,Python会尝试取消分配/销毁其他所有对象。

异步接口:

参考:https://blog.csdn.net/a9794666/article/details/102138163?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

https://www.cnblogs.com/superhin/p/11454965.html
当业务处理比较耗时时, 接口一般会采用异步处理的方式

一般流程
当你请求一个异步接口,接口会立刻返回你一个结果告诉你已经开始处理,结果中一般会包含一个任务id类似的东西用于追踪结果, 另外会提供一个查询结果的接口, 当结果未处理完查询接口会返回相应的"未完成"状态, 如果已经处理完,则会返回相应的数据.

测试异步接口
异步接口我们一般采取轮询的方法,每隔一定时间间隔取请求一下查询结果的接口,直到接口返回的状态是已完成/查询到指定数据或超时

如果异步接口没有提供追踪id和查询接口,我们可以通过同样的方法轮询查取数据库数据或日志数据直到获取到指定结果或超时

* args,** kwargs


# 当我们不确定将多少个参数传递给函数,或者我们想要将存储的列表或参数元组传递给函数时,我们使用* args。
# **当我们不知道将多少关键字参数传递给函数时使用kwargs,或者它可以用于将字典的值作为关键字参数传递。
# 标识符args和kwargs是一个约定,你也可以使用* bob和** billy。
def test0(t, *args):
    print  args

def test1(**kwargs):
    print kwargs

test0(1, 2, 3)
test1(a=1,b=2,c=3)
# (2, 3)
# {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

深拷贝和浅拷贝区别

在创建新实例类型时使用浅拷贝,并保留在新实例中复制的值。浅拷贝用于复制引用指针,就像复制值一样。这些引用指向原始对象,并且在类的任何成员中所做的更改也将影响它的原始副本。浅拷贝允许更快地执行程序,它取决于所使用的数据的大小。

深拷贝用于存储已复制的值。深拷贝不会将引用指针复制到对象。它引用一个对象,并存储一些其他对象指向的新对象。原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本,因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。

  1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
  2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

抽象类

http://www.jb51.net/article/87710.htm

http://www.cnblogs.com/bjdxy/archive/2012/11/15/2772119.html

通过定义抽象类,可以定义子类的共同method(强制其实现)。
抽象方法是基类中定义的方法,但却没有任何实现
不使用abc,在调用的时候才会报异常,使用abc在实例化的时候就会抛异常。

import abc
class Sheep(object):
  __metaclass__ = abc.ABCMeta
   
  @abc.absractmethod
  def get_size(self):
    return

https://www.cnblogs.com/jayliu/p/9030725.html

https://www.cnblogs.com/mrwuzs/p/10899498.html

类方法:https://zhuanlan.zhihu.com/p/77827605

如下场景:

假设我有一个学生类和一个班级类,想要实现的功能为:
执行班级人数增加的操作、获得班级的总人数;
学生类继承自班级类,每实例化一个学生,班级人数都能增加;
最后,我想定义一些学生,获得班级中的总人数。

思考:这个问题用类方法做比较合适,为什么?因为我实例化的是学生,但是如果我从学生这一个实例中获得班级总人数,在逻辑上显然是不合理的。同时,如果想要获得班级总人数,如果生成一个班级的实例也是没有必要的。
在这里插入图片描述
静态方法: https://zhuanlan.zhihu.com/p/77827605

使用装饰器@staticmethod。
静态方法是类中的函数,不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码,逻辑上属于类,但是和类本身没有关系,也就是说在静态方法中,不会涉及到类中的属性和方法的操作。可以理解为,静态方法是个独立的、单纯的函数,它仅仅托管于某个类的名称空间中,便于使用和维护。

譬如,我想定义一个关于时间操作的类,其中有一个获取当前时间的函数。
在这里插入图片描述
如上,使用了静态方法(函数),然而方法体中并没使用(也不能使用)类或实例的属性(或方法)。若要获得当前时间的字符串时,并不一定需要实例化对象,此时对于静态方法而言,所在类更像是一种名称空间。

内置方法:

getattr()函数用于返回一个对象属性值。

特殊方法

参考:https://blog.csdn.net/Airuio/article/details/80417569
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
保留方法
在这里插入图片描述

try

参考:http://www.cnblogs.com/windlazio/archive/2013/01/24/2874417.html
在这里插入图片描述


本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_100248.shtml

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