概念:
并行:同时运行
并发:看似同时运行
json后任然中文的问题
import json d = {"名字":"初恋这件小事"} new_d1 = json.dumps(d) new_d = json.dumps(d, ensure_ascii=False) print(new_d1) print(new_d)
变量说明
xx: 公有变量 _x:私有方法或属性,不可以通过 from somemodule import * 的方式导入,但是可以通过 import somemodule ,通过 somemodule._x的方式来调用 __xx:无法在外部直接访问,类似于上面那个, 在类里面的时候,python偷偷的把这种方法变量改了名字 _函数名__变量名 可以通过 dir(对象) 来查看 __xx__:如 __init__, 不要发明这样的名字 xx_:用于避免与 Python 关键词冲突, 不推荐
类相关
静态方法:
存在于类中的普通方法,对象调用的时候,不会自动往里面传递 self 的参数,,但是如果不主动往里面传递self(对象)的时候,那就不能调用 self.属性(方法)了
只是名义上属于类
类方法:
这个方法里面只能访问类变量(引用的时候也是要写self.变量),不能访问实例变量。
get/set方法的升级---版本一
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1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 # propetry的使用 7 8 class Test(object): 9 def __init__(self): 10 self.__num = 100 11 12 13 def getNum(self): 14 print("++++++++++++getNum++++++++++++") 15 return self.__num 16 17 def setNum(self, newNum): 18 print("++++++++++++setNum++++++++++++") 19 self.__num = newNum 20 21 num = property(getNum, setNum) # 位置参数(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None),get 在前面, set在后面 22 23 t = Test() 24 25 print(t.getNum()) 26 27 t.setNum(200) # 正常情况下,都是这么调用 28 print(t.getNum()) 29 30 31 t.num = 50 # 使用 property 后,将get、set设置成了属性,这样的话,调用起来就比较方便了。可以直接使用 32 33 print(t.num)
get/set方法的升级---版本二
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1 # Date: 2017/7/2 2 3 # propetry的使用 4 5 class Test(object): 6 def __init__(self): 7 self.__num = 100 8 9 # get写前面,set写后面,两个函数名字一样,函数名为后面的取值依据,个体前面写 property,set写 函数名.setter 10 @property 11 def num(self): 12 print("++++++++++++getNum++++++++++++") 13 return self.__num 14 15 @num.setter 16 def num(self, newNum): 17 print("++++++++++++setNum++++++++++++") 18 self.__num = newNum 19 20 @num.deleter 21 def num(self): 22 print("++++++++++++deNum++++++++++++") 23 del self.__num 24 25 # 话句话说, 前面加 property 的时候,就把这个函数变成了一个属性(变量) 这样的话,代表可以直接执行 26 # 这种情况下如果遇到有参数的时候,传参数可以参考 setter 这个赋值的操作,也就是,写两个咯。。。多试大兄弟 27 t = Test() 28 29 t.num = 50 30 print(t.num) 31 32 del t.num # 通过这个可以删除 __num 这个私有属性 33 34 # 上面就是三个属性的装饰器 35 # 通常可以只提供一个查询的结果的接口给别人(这个函数里面可可以添加好多的流程)
python语言的动态性,即可以给类和对象动态的添加方法和属性
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1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 import types 7 8 class Person(object): 9 def __init__(self, newName, newAge): 10 self.name = newName 11 self.age = newAge 12 13 p1 = Person("p1", 18) 14 15 p1.sex = "male" 16 17 def run(self): 18 print("%s can run..."%self.name) 19 20 21 p1.run = types.MethodType(run, p1) # 给对象添加方法 22 # 后面那句话的主要意思是,将 p1 与 run 绑定到一起,下次执行 run 的时候,自动把 p1 传进去 23 # 这句话的意思是,将后面得到的一个返回结果给前面的 p1 中的 run 这个变量,当然了,前面p1.run 24 # 也可以换成任意的变量名,下次可以通过这个变量名来调用这个函数,但是没什么意义 25 26 print(p1.sex) 27 p1.run() 28 29 @staticmethod 30 def hehe(): 31 print("给类添加静态方法") 32 33 Person.hehe = hehe # 给类添加静态方法 34 35 Person.hehe() 36 p1.hehe() 37 38 39 @classmethod 40 def fire(fir): 41 print("给类添加类方法") 42 43 Person.fire = fire 44 45 Person.fire() 46 47 p1.fire()
禁止添加动态方法
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1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 class Person(object): 7 __slots__ = ("name", "age", "sex") 8 9 10 p1 = Person() 11 12 p1.name = 'zhang' 13 p1.age = 18 14 p1.sex = 'male' 15 16 print(p1.name, p1.age, p1.sex) 17 18 19 class Person(object): 20 __slots__ = ("name", "age", "sex") 21 22 def __init__(self, name, age, sex): 23 self.name = name 24 self.age = age 25 self.sex = sex 26 27 p1 = Person('zhang', 18, 'male') 28 29 30 print(p1.name, p1.age, p1.sex) 31 32 33 # 试过了,__slote__ 不可以放在 __init__ 里面
类做装饰器,其实原理和 函数 做装饰器原理差不多
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1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 7 class Outer(object): 8 def __init__(self, func): 9 print("---类做装饰器,初始化---") 10 print("func name is %s"%func.__name__) 11 self.__func = func 12 13 def __call__(self, *args, **kwargs): 14 print("---装饰器里面的功能---") 15 self.__func() 16 17 @Outer 18 def foo(): 19 print("---foo---") 20 21 22 foo()
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1 # __call__ 这个函数,可以通过 实例的对象的本来来调用这个函数,所以说,这个就可以把类来用作装饰器了 2 # of couse,这个函数是可以有返回值的 3 class Person(object): 4 def __init__(self, name): 5 self.name = name 6 7 def __call__(self, *args, **kwargs): 8 print(self.name) 9 return '1231231' 10 11 12 p1 = Person('zhang') 13 14 print(p1())
断点调试
这个是写完了的情况下 python -m pdb test1.py l---->list 显示当前的代码 n---->next 向下执行一行代码 c---->continue 继续执行代码 在这个模式中,使用 b 可以添加端点 >>b 7 意思是在第七行添加端点 >>b 可以看到所有断点及序号 >>clear 断点序号 删除 b---->break 添加端点 clear--> 删除断点 在call(函数)的时候,敲 s 回车,然后再 l,进入 call 里面执行 p a--->step 查看 a 变量的值 a--->args 查看所有形参的数据 q---->quit 退出调试 r---->return 快速执行道函数的最后一行
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1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 import pdb 7 8 def add(a,b): 9 c = a + b 10 return c 11 12 13 pdb.run("add(3,4)") # 注意书写方式,括号里面是 引号,意思是让 pdb.run 来调用它,执行后 先输入 s 进入这个函数里面 14 15 16 17 #==============另一种方法,文件里面下断点-程序里埋点,遇到就开始调试--------------- 18 19 def sub(a,b): 20 c = a - b 21 return c 22 23 24 pdb.set_trace() 25 ret = sub(3, 2) # 直行道这里开始调试模式 26 print(ret)
多任务
yield实现协程
1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 def fun1(): 7 while True: 8 print("--1--") 9 yield None # 可以没有返回值 10 11 def fun2(): 12 while True: 13 print("--2--") 14 yield None 15 16 f1 = fun1() 17 f2 = fun2() 18 19 20 while True: 21 next(f1) 22 next(f2)
实现多进程
import os
res = os.fork()--->主进程得到的值大于0, 子进程得到的值为0
print('heheh')
1 #coding:utf-8 2 3 import os 4 5 res = os.fork() 6 7 if res: 8 while True: 9 print("Are you OK?") 10 else: 11 while True: 12 print("I am OK")
# 上面的 os.fork 会创建一个新的进程,执行下面的代码。
# 也就是说,print 会被执行两次
# os.fork() 会返回两次,一次是 0, 和其它,因为新的进程也要从这里往下走
# 这样的话就相当于执行了两次下面的流程。你可以判断返回值,让它执行两个内容
# 这个方法只可以在非 Windows 上面执行,如:linux, windows不支持这个
# 主进程结束后,子进程不会被杀死
# 缺点,占得资源比较大
os.getpid() ---> 进程 id
os.getppid() ---> 父进程 id
1 #coding:utf-8 2 3 import os 4 import time 5 6 a = 100 7 8 res = os.fork() 9 10 if res: 11 for i in range(100): 12 print(a) 13 a -= 1 14 time.sleep(0.01) 15 else: 16 for i in range(100): 17 print(a) 18 a += 1 19 time.sleep(0.01) 20 print("The last value:",a)
# 前面的结果我忽略了,直接看最后的结果吧
>>> The last value: 0
>>> The last value: 200
# 这说明了,多进程之间的全局变量是不共享的,其实很容理解,这两个已经相当于独立了。。。。
# 后期学习进程间的通信
# 进程后面再接 fork 的话,那么就相当于再执行 两次(主进程一次,子进程一次)
例:
os.fork()
os.fork()
os.fork()
print("----1----")
会被打印8次
======解决windows不能用的问题======
可以用于 windows 以及 linux,由模块的接口来调用,更具不同的电脑
from multiprocessing import Process
用这个方法,主进程会等待所有子进程结束
windows 比较奇怪,windows在起线程的时候需要把 start 放在 __name__ 里面,这是由于操作系统机制不同导致的,windows在起这个进程的时候,会导入这个文件,读取这个文件,如果不放在 __name__ 里面的话,就会进入无线起新进程的状态,所以会报错。
1 # ! /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # __author__ = "Always" 4 # Date: 2017/7/2 5 6 from multiprocessing import Process, freeze_support 7 import time 8 9 def foo(): 10 for i in range(5): 11 print("---foo---") 12 time.sleep(1) 13 14 15 def main(): 16 for i in range(5): # 主程序继续执行 17 print("---main---") 18 time.sleep(1) 19 20 if __name__ == "__main__": 21 freeze_support() # 那啥,我也不知道为什么加这个,不加反正也没事,等到讲到的时候重新做笔记吧 22 p = Process(target=foo) # 创建一个对象,让后,将函数赋值给 target 23 p.start() # 调用对象的方法,开始执行 foo 函数里面的代码 24 25 p.join() # 阻塞,等到子进程结束后,主程序才会继续往下走 26 # 里面可以写个时间,如果到达这个秒数还没结束,那么主程序往后走 27 28 p.terminate() # 不管子程序有没有结束,都kill掉它 29 30 main()