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  • Python的重要知识点汇总1

    python字典的键值对输出次序问题:

    在2.7-3.5的python版本中，字典的键值对是按照哈希表的存储顺序排列输出的，

    而在3.6及以上版本中， 字典的键值对是按照初始化时的排列顺序输出的。

    python 中 可变类型 和 不可变类型：

    将python中的类型分为 两个大类，可变 和 不可变，

    可变：list dict set 

    不可变：str,int(float),bool,tuple  

    python 中的缓存  和 小数据池：

    小数据池 指的是 不同代码块下的 缓存机制，只是 缩小了 数字 的范围， 和 少的字符串，  都是为了提升性能，   

    python 中 深浅copy：

    对于一个 嵌套的列表，

    浅copy 是只新 copy 一个列表外壳，

    深copy 除了copy 一个新的列表外壳，内部的也会copy新的内存，  

     1 def func():
 2     #1, 赋值 不 创建新内存空间
 3     '''
 4         a = [1,2,3 ,[4,5,6]]
 5         b = a
 6         print(id(a),id(b))
 7         print(id(a[-1]),id(b[-1]))
 8     '''
 9 
10     # copy 指的就是要创建新的 内存空间
11     #2,浅copy
12     '''
13     c = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
14     d = c.copy() # 这是浅copy
15     print(id(c),id(d))
16     print(id(c[-1]),id(d[-1]))
17     # 所以浅copy 只是copy 一个外壳 
18     '''
19 
20     #3,深copy 创建新的内存空间最多
21     '''
22     from copy import deepcopy
23     e = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
24     f = deepcopy(e)
25     print(id(e),id(f))
26     print(id(e[-1]),id(f[-1]))
27     '''
28     # 所以，深copy 不只是新创建了一个壳子，而且也新创建了 里面的小壳子
29     
30 if __name__ == '__main__':
31     func()

    注： python 对深copy 也不是一味的开辟新内存，它是有条件的，对于不可变类型是不会 开辟的，例如：str,int ,float ,tuple! 

    还有，切片操作是 浅copy ,

    1     l1 = [1,2,3,[11,22,33]]
2     l2 = l1[:] (浅copy )
3     l1.append(666)
4     print(l1)
5     print(l2)

    Python中 可以给数据  组合加上 索引的enumerate 函数：

    enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中:

     1 def func():
 2     '''
 3     l = ["tom","a","b"]
 4 
 5     ret = enumerate(l)
 6     print(ret) # <enumerate object at 0x0371E198> #该对象 可迭代
 7     for item in ret:
 8         print(item)
 9     '''
10 
11     '''
12     s = "abcdefg"
13     ret = enumerate(s)
14     print(ret)
15     for item in ret:
16         print(item)
17     '''
18 
19     s = "woqu"
20     # 多用于 for in 结构
21     for item in enumerate(s):
22         print(item)
23         
24 
25 
26 
27 if __name__ == '__main__':
28     func()

    Python中 编码 Unicode 和  utf-8/gbk  相关：

     1 def func():
 2 
 3     s = "hello 世界"  #s 是在内存中，它是Unicode 编码，（必须要转为 非unicode 才可以用于 网络传输 或 保存到硬盘 ）
 4     print(s,type(s))
 5     
 6     #Python 中 所有的数据类型里，只有 字节类型(bytes) 的编码方式 是 非unicode
 7     
 8     b = s.encode() # 默认编码 utf8 一个汉字 3个字节 # b此时在内存 是utf8 编码 b数据类型是bytes  
 9     print(b,type(b))
10 
11     c = s.encode(encoding="gbk") #gbk 一个汉字2个字节 # c 此时在内存中是  gbk编码 c数据类型是 bytes
12     print(c,type(c))
13 
14     # 如何将c （gbk）: hello xcaxc0xbdxe7   转为 b(utf8) :hello xe4xb8x96xe7x95x8c  呢？
15     # 这要通过 unicode 中间 转化，  因此需要通过 str 类型 （unicode）  转化，  
16     '''
17     # d = c.decode(encoding="utf8") # 这肯定不行，c 是以 gbk编码的，必须以 gbk解码
18     d = c.decode(encoding="gbk")
19     print(d,type(d))    
20 
21     # 然后 再将 d 转为 utf8
22     e = d.encode(encoding="utf8")
23     print(e,type(e))
24 
25     '''
26     
27     # 总结： 
28     # 1,内存中的数据类型 除了bytes 都是 Unicode ，
29     # 2,要想保存硬盘 或网络传输 必须要是 非Unicode ( utf8 / gbk), 所以，保存 或 传输 要转为 bytes 类型  
30     # 3,非 Unicode 之间 如果想互转 要通过Unicode 来转
31 
32 if __name__ == '__main__':
33     func()

    bytes 的使用： 

     不过，以后不会直接用 str 中转  ，因为如果字典 没办法直接 变为 str ，和 从str 再变回来， 一般使用json 模块 的loads()  和 dumps() ，

    如下：

     1 import json
 2 def func():
 3     d = {'name':'a'}
 4 
 5     # 将字典 变为 utf8 用于传输 
 6     ret = json.dumps(d).encode("utf8")
 7     print(ret,type(ret) )
 8 
 9     # loads 直接可以转为 程序中使用的字典  
10     ret2 = json.loads(ret)
11     print(ret2,type(ret2))
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     func()

    Python  中的 *args 和 **kwargs  :  

    1 def func(a,*args,b=0,**kwargs):  #位置参数  和 关键字参数  和 args 和 kwargs  的顺序 
2     print(a)
3     print(b)
4     print(args)
5     print(kwargs)
6 
7 if __name__ == '__main__':
8     func(1,2,1,2,b=10,d=1)

    注：形参位置 *  和 ** 代表的都是聚合，  *代表把位置参数聚合成一个元祖，  ** 代表把关键字参数聚合成一个 字典  。

    　　实参位置的*  和 ** 代表 的是打散， 

     1 '''
 2 def func():
 3     a= [1,2,3]
 4     print(a)
 5     print(*a)  # 在实参位置 * 代表打散
 6 '''
 7 def func2(a,b,c):
 8     print(a)
 9     print(b)
10     print(c)
11 
12 def func3(name,age):
13     print(name)
14     print(age)
15 
16 
17 if __name__ == '__main__':
18     # func()
19 
20     temp = [1,2,3]
21     func2(*temp) # * 在实参位置 处代表 打散 --> func2(1,2,3)
22 
23     temp = {"name":"tom","age":18}
24     func3(**temp) # ** 在实参位置 代表 打散 --> func3(name='tom',age=18)
25 
26     # 注： 实参位置要求 只要是可迭代对象 都可以被* 或 ** 打散
27     # 例如
28     '''
29     temp = "abc"
30     def func4(a,b,c):
31         print(a)
32         print(b)
33         print(c)
34 
35     func4(*temp)
36     '''
    * 和 ** 在形参 和实参的 不同

    *的其他用法：

    * 除了可以 聚合  和 打散之外，还可以用于 处理剩下的元素：

    1 def func():
2     a,*b = range(1,10)
3     print(a)  #1
4     print(b)  #[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
5 
6 if __name__ == '__main__':
7     func()

    Python  中的 命名空间  :  

    总共有 三个命名空间：  内置 命名空间，  全局命名空间，局部命名空间， 

    它的加载顺序是 ： 内置命名空间 -->  全局命名空间 --> 局部命名空间。  

    查找变量顺序 符合 就近原则 ！  

    Python  中的 作用域:  

    总共两个 作用域：

    全局作用域：  内置命名空间  和  全局命名空间 

    局部作用域： 局部命名空间 

    局部作用域 里  只可以使用（不可修改）全局作用域里的 变量，   

     此时会报错，为什么？

    因为 当我们在局部作用域中修改一个 变量的时候，解释器会认为我们已经在局部作用域定义了这个变量，所以报错，

    UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment 

    解决方法：可以使用global 关键字 把num 声明为 全局作用域中  的变量num ,此时就可以更改了。

    除了，局部 和 全局， 如果局部中又有 局部，也是如此~  

    Python  中的 高阶函数 :  

    高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者作为一个函数的返回值，满足其一则为高阶函数。

     1 def test():
 2     print("I am test")
 3 
 4 def func(f):
 5     print("I am func")
 6     f()
 7     return f
 8 
 9 if __name__ == '__main__':
10     ret = func(test) # func() 函数的参数为 一个函数， 故func() 为高阶函数
11     
12     # func() 函数的 返回值 为一个函数，故func() 为高阶函数 
13     ret()

    常见的高阶函数： map() reduce() filter()  它们也都是内置函数  

     1 def add(x):
 2     return x+1
 3 
 4 def test():
 5     l = [1, 2, 3, 4, 5]
 6     ret = map(add,l)  # 因为 内置函数map 的参数 有一个为函数，故为高阶函数
 7     print(ret)
 8     print(list(ret))
 9 
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     test()
    高阶函数 -- map()
     1 def isTrue(x):
 2     if x>20:
 3         return True
 4 
 5 def func():
 6     l = [17,18,19,20,21,22,23]
 7     ret = filter(isTrue,l)
 8     print(ret)
 9     print(list(ret))
10 
11 
12 if __name__ == '__main__':
13     func()
    高阶函数 -- filter（）
     1 from functools import reduce   # reduce 使用的时候要先导入
 2 
 3 def test(x,y): # 定义 reduce 的方式
 4     return 2*x + y
 5 
 6 def func():
 7     l = [17,18,19,20,21,22]
 8     ret = reduce(test,l) # 整个过程等同于： 2*(2*(2*(2*(2*17 + 18)+19)+20)+21)+22
 9     print(ret)
10     print(2*(2*(2*(2*(2*17 + 18)+19)+20)+21)+22)
11 
12 if __name__ == '__main__':
13     func()
    高阶函数 -- reduce()

    注：reduce 使用前要导入  

    总结： map 和  filter 是迭代的时候 不管前后元素，   reduce 迭代的时候 是前后元素一起来的，  

    Python  中的 globals（） 和  locals() 两个内置函数  :  

        globals() 返回一个字典：包含全局作用域（内置+全局） 中的所有内容 
    locals()  返回一个字典：包含当前作用域 中的所有内容  
     1 name = "tom"
 2 age = 18
 3 def func():
 4     a = 1
 5     b = 'jack'
 6 
 7     print(globals())
 8     print(locals())
 9 
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     print(globals())
13     print(locals())
14     func()
15 '''
16     总结： 
17     globals() 返回一个字典：包含全局作用域（内置+全局） 中的所有内容 
18     locals()  返回一个字典：包含当前作用域 中的所有内容  
19 '''

      

    Python 函数的 默认参数的坑：

    默认参数针对的是形参，

     1 def func(a,l=[]): # 默认参数的 坑 （只针对 可变数据类型  ）
 2     l.append(a)
 3     return l
 4 
 5 if __name__ == '__main__':
 6     ret = func('tom')
 7     print(ret)  # ['tom']
 8     ret2 = func('jack')
 9     print(ret2) # ['tom', 'jack']  按理说应该是 ['jack'] 
10     #总结： 对于默认参数，如果是可变数据类型，那么为了 提高性能 也是不会重复创建的 
     1 def func(a,l=[]):
 2     l.append(a)
 3     return l
 4 
 5 if __name__ == '__main__':
 6     ret1 = func(1)
 7     print(ret1)
 8     ret2 = func(2,[])
 9     print(ret2)
10     ret3 = func(3)
11     print(ret3)
12     # 其中 ret1 和 ret3 是同一个内存地址  ret2 是另一个内存地址
    面试题

    对于 默认参数，如果是可变类型，如果不传入的话，沿用的还是同一个，如果传入 的话，是新的一个 。

    Python 中的 偏函数： 

    它的作用是：将函数  和 实参 存起来，执行时一起执行，

    from functools import partial  # 偏函数

def sumTwo(a,b):
    return a+b

new_sum = partial(sumTwo,1,2)

# print(new_sum)
print(new_sum())
    View Code

    它在flask 的源码中可以看到，

    Python  中  global 和 nonlocal 关键字： 

     1，global 关键字 是在 “局部” 作用域 声明一个全局变量 。  

    1 def func():
2     global num
3     num = 10
4 
5 if __name__ == '__main__':
6     func()
7     print(num)

    在局部的局部也可用 global 声明一个全局变量，

     1 def func():
 2     def test():
 3         global num
 4         num = 10
 5     test()
 6 
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     func()
10     print(num)

    global 关键字也可以修改全局变量，   

    2，nonlocal 关键字 

    （1）不能操作全局变量 

    （2）它主要是 内层函数  对 外层函数  变量 进行修改   

     1 def func():
 2     num = 1
 3     def a():
 4         def test():
 5             nonlocal num
 6             num = 10
 7         test()
 8     print(num)
 9     a()
10     print(num)
11 
12 if __name__ == '__main__':
13     func()

    Python  中 获取一个对象的所有方法名字 返回一个列表  dir() 内置函数：

    1 l = [1,2,3,4]
2 
3 if __name__ == '__main__':
4     print(dir(l)) 
5     '''
6     ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
7     '''
8     #因为 __iter__ 在里面，__next__ 不在里面，所以列表对象是 可迭代对象， 但是不是迭代器对象

    Python 中 dir()  和 __dict__() 的区别： 

    在python中__dict__与dir()都可以返回一个对象的属性，区别在于：

    1，__dict__是对象的一个属性，而dir()是一个内置函数  

    2，__dict__返回一个对象的属性名和值，即dict类型，而dir()返回一个属性名的list；

    3，__dict__不是每一个对象都有，而dir()对各种类型对象都起作用，如module, type, class, object；

    4，_dict__只返回对象的可写属性（writable attributes），而dir()返回各种相关（relavent）属性，且对于不同类型对象，作用不同。

    Python  中 可迭代对象 和  迭代器对象： 

    可迭代对象： 对象所对应类 的中 有 __iter__() 保留方法，  

    迭代器对象：对象所对应的类 中有 __iter__() 并且 也有 __next__() 保留方法， 

    因此，一个对象如果是迭代器对象，那么必是可迭代对象，但是是可迭代对象 不一定是迭代器对象 。  

    1 from _collections_abc import Iterable,Iterator
2 l = [1,2,3,4]
3 if __name__ == '__main__':
4     print(issubclass(type(l), Iterable)) # Iterable 内部是验证 是否有 __iter__ 保留方法
5     print(issubclass(type(l), Iterator)) # Iterator 内部是验证 是否有 __iter__ 和 __next__ 保留方法
6

    Iterable 用来检查是否是 可迭代对象，

    Iterator 用来检查是否是 迭代器对象 ，

    可迭代对象 不可以直接遍历， 迭代器才可以遍历，  

    Python  中如何将  可迭代对象 转化为  迭代器对象： 

    通过 iter() 内置函数  / .__Iter__()  进行转换

    1 from _collections_abc import Iterator
2 l = [1,2,3,4]
3 
4 if __name__ == '__main__':
5     # 已知 l 是可迭代对象，但不是 迭代器对象
6     ret = iter(l)
7     print(type(ret),issubclass(type(ret),Iterator))

    可迭代对象 是不可以直接取值的，（之所以 for 循环可以取值，是for in 结构内部做了转换 ，已经转换为了 迭代器对象，  ）

    Python  中如何 使用  迭代器对象： 

    通过next() 内置函数，或者 .__next__()  方法来取 迭代器对象中的值， 

    使用  迭代器对象 的特点： 

    优点：

    　　1，节省内存

    　　2，惰性机制，next()一次，取一个值

    缺点：

    　　1，速度慢

    　　2，只能遍历一次 

    Python  中 生成器 对象： 

    生成器对象 是迭代器对象 的一种，

    构建  生成器对象  的方法：

    1，生成器函数   的返回值，

    什么是生成器函数呢？ 函数中有 yield  关键字 即为生成器函数  

    1 def func():
2     print('a')
3     print('a')
4     yield 3
5 
6 print(func) # func 仍然是个 函数 <function func at 0x10E8EFA8>
7 ret = func()
8 print(ret) # ret 是个生成器对象  <generator object func at 0x0362F150>

    2，生成器表达式  的返回值  

    1 ret = (i for i in range(10))
2 print(ret)  #<generator object <genexpr> at 0x0362F120>

    1，生成器 函数：

    在 Python 中，有 yield 的 函数   被称为生成器函数 ，

    生成器每次到  调用yield时 会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

     1 def func():
 2     print('a')
 3     a = yield 3   #暂停点
 4     print("=======")
 5     print(a)
 6     print('b')
 7     yield 2
 8 
 9 ret = func()
10 # ret 为一个生成器对象
11 ret1 = next(ret)
12 print(ret1)
13 
14 ret2 = next(ret)
15 print(ret2)
16 
17 '''
18 a
19 3
20 =======
21 None
22 b
23 2
24 
25 '''
     1 def func():
 2     print('a')
 3     a = yield 3
 4     print("=======")
 5     print(a)
 6     print('b')
 7     yield 2
 8 
 9 ret = func()
10 # ret 为一个生成器对象
11 ret1 = next(ret)
12 print(ret1)
13 
14 ret2 = ret.send({'name':'tom'})
15 print(ret2)
16 '''
17 a
18 3
19 =======
20 {'name': 'tom'}
21 b
22 2
23 '''
     1 def func():
 2     print('a')
 3     a = yield 3
 4     print("b")
 5     return 1
 6     yield 2
 7 ret = func()
 8 # ret 为生成器
 9 ret1 = next(ret) # 第一次没问题
10 ret2 = next(ret) # 第二次 return 就终止了生成器
    生成器函数 里也可以有 return ,但一般不这样用

    yield from :

     1 def func():
 2     yield [1,2,3,4]
 3 
 4 ret = func()
 5 # ret 为生成器
 6 ret1 = next(ret)
 7 print(ret1)
 8 # ===========================================
 9 def func():
10     yield from [1,2,3,4]
11 ret2 = func()
12 # ret2 为生成器
13 ret3 = next(ret2)
14 print(ret3)
    yield 和 yield from 的区别
     1 def func01():
 2     l1 = ['a','b','c']
 3     l2 = ['d','e','f']
 4     yield l1
 5     yield l2
 6 ret = func01()
 7 # ret 为生成器
 8 ret2 = next(ret)
 9 print(ret2)
10 
11 ret3 = next(ret)
12 print(ret3)
13 print('======')
14 
15 #====================================================================================
16 def func02():
17     l1 = ['a','b','c']
18     l2 = ['d','e','f']
19     yield from l1
20     yield from l2
21 
22 ret = func02()
23 # ret 为生成过期
24 ret2 = next(ret)
25 print(ret2)
26 
27 ret3 = next(ret)
28 print(ret3)
29 
30 ret4 = next(ret)
31 print(ret4)
32 
33 ret5 = next(ret)
34 print(ret5)
35 
36 '''
37 ['a', 'b', 'c']
38 ['d', 'e', 'f']
39 ======
40 a
41 b
42 c
43 d
44 '''
    yield 和 yield from

    yield from 作用： 

    优化了内层循环， 下例：

     1 def func01():
 2     for i in [1,2,3]:
 3         for j in [4,5,6]:
 4             yield j
 5 ret = func01() 
 6 ###############二者相比 少了一层循环##################
 7 def func02():
 8     for i in [1,2,3]:
 9         yield [4,5,6]
10 ret = func02()

    2，生成器 表达式 ：

    它只是把 列表 表达式  的[ ]  换成  （ ） 即可， 表达式的返回值 也是生成器对象 ， 

    但是，列表 表达式 费内存，  生成器表达式 则是很省内存，   

    Python 的 for in 结构： 

    Python 中使用迭代器对象，生成器对象不用 一步一步 next()  ,

    可以直接用 for in  结构  来遍历，而且遍历完 也不会 报错，  

    Python 68个内置函数：

    一带而过：

    all()  any()  bytes() callable() chr() complex() divmod() eval() exec() format() frozenset() globals() hash() help() id() input() int()  iter() locals() next()  oct()  ord()  pow()    repr()  round()

    repr() 原型毕露 函数 :

    1 # 正常打印 一个字符串
2 print("hello") # 看不到引号
3 
4 print(repr("hello"))

    all()：

    判断一个可迭代对象 中   所有的元素都是真，才返回 True 

    any(): 

    判断一个可迭代对象 中    有一个元素都是真，即返回 True 

    重点：

    abs() enumerate() filter()  map() max()  min() open()  range() print()  len()  list()  dict() str()  float() reversed()  set()  sorted()  sum()    tuple()  type()  zip()  dir() 

    classmethod()  delattr() getattr() hasattr()  issubclass()  isinstance()  object() property()  setattr()  staticmethod()  super()

    reversed():
    它返回的是一个 迭代器对象，  它不会修改原来的数据 

    Python  中 匿名函数 ： 

    所谓的匿名 指的是定义函数的时候 没有函数名，但是调用的时候，还是得用函数名调用。 

    1 f = lambda x,y:x+y
      ret = f(1,6)  # 7

    Python  中 闭包： 

    闭包：  在一个外函数中定义了一个内函数，内函数里 用了外函数作用域  的变量，并且   外函数的返回值是内函数的引用。

    1 def outter():
2     a = 10
3     def innter():
4         print(a)
5     return innter
6 outter()()

    一般情况下，如果一个函数结束，函数的内部所有东西都会释放掉，还给内存，局部变量都会消失。

    但是闭包是一种特殊情况，如果外函数在结束的时候发现有自己作用域的  变量将来会在内部函数中用到，就把这个 变量绑定给了内部函数，然后自己再结束。

    这个变量会一直存在在内存中，啥时候 调用内函数，啥时候用它  。 

     1 def outter():
 2     l = [1,2,3,4,5]
 3     def innter():
 4         l.append(6)  # 可变类型 l 是可以不用 nonlocal 的
 5         print(l)
 6         return l
 7     return innter
 8 ret = outter()
 9 # 此时outter() 已经结束了
10 for i in ret():
11     print(i)

    Python  中 装饰器 ： 

    当多个装饰器的时候，执行是从下往上执行，

    装饰器 本质就是一个函数，这个函数的参数是 要被装饰的函数名字，

    python装饰器（fuctional decorators）就是用于拓展原来函数功能的一种函数，目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下，给函数增加新的功能。 

    这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，这个函数是内嵌“原“”函数。 

    1， 被装饰的函数 无参数  无返回值  ：


    　　 a, 内函数 无返回值：

     1 import time
 2 def func():
 3     print("hello world")
 4     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
 5 
 6 # 为了能不改func() 代码的前提下 测量func执行时间，要使用装饰器了
 7 
 8 def dec(f): # 装饰器函数的参数f 是个要被装饰的 函数
 9     def inner():
10         t1 = time.time()
11         f()
12         t = time.time() - t1
13         print("耗时：",t)
14     return inner
15 # 此时 dec 就是个装饰器函数
16 dec(func)()

    　　b, 内函数 有返回值：

     1 import time
 2 def func():
 3     print("hello world")
 4     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
 5     print("hello world")
 6 
 7 # 为了能不改func() 代码的前提下 测量func执行时间，要使用装饰器了
 8 
 9 def dec(f): # 装饰器函数的参数 f 是个要被装饰的 函数
10     def inner():
11         t1 = time.time()
12         f()
13         t = time.time() - t1
14         return t
15     return inner
16 # 此时 dec 就是个装饰器函数
17 ret = dec(func)()
18 print("总耗时： ",ret)

    2， 被装饰的函数 有参数  有返回值  ：

    内函数也有返回值：

     1 import time
 2 def func(name,age):
 3     print("hello I am ",name)
 4     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
 5     return age
 6 
 7 def dec(f): # 装饰器函数的参数f 是个要被装饰的 函数
 8     def inner(name,age):
 9         t1 = time.time()
10         ret = f(name,age)
11         t = time.time() - t1
12         print("func 函数的返回值： ",age)
13         return t
14     return inner
15 
16 ret = dec(func)("tom",18)
17 print("总耗时： ",ret)

    但是，上面的调用方式太麻烦，Python 提供了一个语法糖  即@ + 装饰器名字  ，

    语法糖（Syntactic sugar）是英国计算机科学家彼得·约翰·兰达发明的一个术语，指计算机语言中添加的某种语法，这些语法没有给程序增加新功能，但是对于程序员更“甜蜜”。语法糖提供了更易读的编码方式，可以提高开发效率。

     1 import time
 2 
 3 def dec(f): # 装饰器函数的参数f 是个要被装饰的 函数
 4     def inner(name,age):
 5         t1 = time.time()
 6         ret = f(name,age)
 7         t = time.time() - t1
 8         print("func 函数的返回值： ",age)
 9         return t
10     return inner
11 
12 @dec  # -->  func = dec(func)
13 def func(name,age):
14     print("hello I am ",name)
15     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
16     return age
17 
18 ret = func("tom",18)
19 print("总耗时： ",ret)

    @ 后接的是个函数，不是直接的函数名， 

     1 import time
 2 def test():
 3     def dec(f): # 装饰器函数的参数f 是个要被装饰的 函数
 4         def inner(name,age):
 5             t1 = time.time()
 6             ret = f(name,age)
 7             t = time.time() - t1
 8             print("func 函数的返回值： ",age)
 9             return t
10         return inner
11     return dec
12 
13 @test()  # 这里是先执行 test() 函数，这个函数返回dec 装饰器
14 def func(name,age):
15     print("hello I am ",name)
16     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
17     return age
18 
19 ret = func("tom",18)
20 print("总耗时： ",ret)
    @test()

    多个装饰器 装饰同一个函数：

     1 import time
 2 
 3 def dec(f): # 装饰器函数的参数f 是个要被装饰的 函数
 4     def inner(name,age):
 5         t1 = time.time()
 6         ret = f(name,age)
 7         t = time.time() - t1
 8         print("func 函数的返回值： ",age)
 9         return t
10     return inner
11 
12 def dec2(f):
13     def inner(name,age):
14         f(name,age)
15         print("你好,",name,"我再次装饰一下")
16     return inner
17 @dec
18 @dec2  # -->   func = dec(dec2(func))
19 def func(name,age):
20     print("hello I am ",name)
21     time.sleep(1)  # 模拟代码执行
22     return age
23 
24 ret = func('tom',18) # --> dec(dec2(func))('tom',18)
25 print("总耗时： ",ret)

    多个装饰器的 顺序：与声明顺序 相反，  

    Python  中 内置装饰器 ： 

    在Python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod 和property。

    • staticmethod 是类静态方法，其跟成员方法的区别是没有 self 参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用
    • classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self （类实例的指针），而是cls（当前类的具体类型）
    • property 是属性的意思，表示可以通过通过类实例直接访问的信息

    property 装饰器 的 作用是：把一个方法 伪装成一个属性。  这个方法必须要有返回值，  而且一般它只有self 一个参数。  

    property装饰器的应用场景 ----  结合私有属性使用   ：

     1 class Person:
 2     def __init__(self,name):
 3         self.__name = name
 4 
 5     @property
 6     def name(self):
 7         return self.__name
 8 
 9 p = Person('jack')
10 print(p.name)
11 p.name = 'tom'
12 '''
13 jack
14 Traceback (most recent call last):
15   File "D:/.project/project_python/test02/bin/start.py", line 11, in <module>
16     p.name = 'tom'
17 AttributeError: can't set attribute
18 '''
    View Code

    property 进阶： 

    上面代码，如果我们是真的想改个名字，怎么办呢？

     1 class Person:
 2     def __init__(self,name):
 3         self.__name = name
 4 
 5     @property
 6     def name(self):
 7         return self.__name
 8 
 9     @name.setter
10     def name(self,new_val):
11         self.__name = new_val
12 
13 
14 p = Person('jack')
15 print(p.name)  # 此时调用的是 @property装饰的 name
16 p.name = 'tom' # 此时调用的是 @name.setter装饰的 name
17 print(p.name)  # 此时调用的是 @property装饰的 name
18 '''
19 jack
20 tom
21 '''
    View Code

    参看： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/923030547069856

    Python  中 模块 ： 

    什么是模块：本质的就是 .py 文件， 它是封装语句的 最小单位， 一行语句也得放到一个模块中，

    sys  模块： 

    模块对象的使用： 

    1 import sys
2 def f():
3     print('aaaaaaa')
4 num = 10
5 
6 m_obj = sys.modules['__main__']
7 print(m_obj)
8 m_obj.f()
9 print(m_obj.num)
    View Code

    datetime模块： 

     1 from datetime import date,time,timedelta
 2 # 年月日
 3 date = date(2020,2,27)
 4 print(date)
 5 
 6 # 时分秒
 7 time = time(10,10,10)
 8 print(time)
 9 
10 # 时间 delta 
11 # timedelta()
    datetime 模块
     1 import datetime
 2 
 3 
 4 t0  = datetime.datetime(2010,2,20)
 5 t1  = datetime.datetime(2020,3,30)
 6 
 7 res = t1 - t0
 8 print(res)
 9 print(type(res))
10 print(res.days)
    datetime 模块 中timedelta用法

    json 和 pickle 模块： 

    json 模块，不能完全将Python中 的全部数据类型 都序列化， 

    于是，就有了 pickle 模块，它可以完全序列化，  使用方法 和 json 模块一样，  dump  和 load  

    二者区别： json 是跨语言的， pickle 不跨语言（只是Python 中使用），  

    hashlib 模块： 

    它 封装了一些 用于加密的类， 

    加密的目的：是用于 判断 和 验证， 不是用于解密， 

    不同模块之间导入方法：

    直接将项目 目录添加到 sys.path ,然后每次 使用from import 使用  例如：

     1 import sys
 2 sys.path.append("../..") # 添加了 项目的 根目录
 3 from core import src
 4 from lib import test 
 5 def run():
 6     print("开始执行吧")
 7     src.main()
 8 
 9 if __name__ == '__main__':
10     run()

    re模块：

    正则表达式  

    logging模块： 

    为什么要有log ，

    1，排错 

    2，做数据分析  

    3，追责  

    可以通过 logging.basicConfig(level = logging.DEBUG)   类似的调整等级，  

    写日志，都是自己觉得 可能出错的地方，写一下，（都是自己写）

    日志的格式 设置 --  logging.basicConfig(） 来设置：

    1 import logging
2 
3 logging.basicConfig(
4     format='%(asctime)s | %(name)s | %(levelname)s |%(module)s: %(lineno)d | %(message)s',
5     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'
6 )
7 logging.warning("func(1+20)") '''2020-02-27 17:27:25 PM | root | WARNING |start: 7 | func(1+20)     '''

    上面都是输出到 屏幕，下面输出到 文件：  

    还是在  logging.basicConfig(）

    使用关键字 filename 来指定，一般文件命名以.log  结尾，而且，是追加的方式 写文件，  

    1 import logging
2 
3 logging.basicConfig(
4     format='%(asctime)s | %(name)s | %(levelname)s |%(module)s: %(lineno)d | %(message)s',
5     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
6     filename='my.log'
7 )
8 logging.warning("func(1+20) ")
    View Code

    如何同时 输出到 屏幕 和 文件？

    这时要用handlers 来指定 要输出的文件描述符了， 此时也可以指定写入文件时候的编码了，  

     1 import logging
 2 
 3 
 4 fh = logging.FileHandler('my.log',encoding="utf8")
 5 sh = logging.StreamHandler()
 6 logging.basicConfig(
 7     format='%(asctime)s | %(name)s | %(levelname)s |%(module)s: %(lineno)d | %(message)s',
 8     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
 9     handlers=[fh,sh]
10 )
11 logging.warning("func(1+20) ")

    日志切割： 

     1 import time
 2 import logging
 3 from logging import handlers
 4 
 5 sh = logging.StreamHandler()
 6 rh = handlers.RotatingFileHandler('myapp.log', maxBytes=1024,backupCount=5)  # 按大小切割 最多5个备份
 7 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename='x2.log', when='s', interval=5, encoding='utf-8') #  按时间切， when:按秒 ，
     8 logging.basicConfig(  9 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', 10 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', 11 handlers=[fh,sh,rh], 12 level=logging.ERROR 13 ) 14 15 for i in range(1,100000): 16 time.sleep(1) 17 logging.error('KeyboardInterrupt error %s'%str(i))

    Python 面向对象相关知识：

    参看：  

    https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6204014.html#_label6

    https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/8029564.html

    类对象 和 实例对象 的 属性字典： 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name,age):
 3         self.name = name
 4         self.age = age
 5 
 6     def run(self):
 7         print("跑")
 8 
 9 # 类对象的 属性字典
10 print(Demo.__dict__)
11 demo = Demo('tom',18)
12 # 实例对象的 属性字典
13 print(demo.__dict__)
14 '''
15 {'__module__': '__main__', '__init__': <function Demo.__init__ at 0x10FCE0C0>, 'run': <function Demo.run at 0x10FCE078>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Demo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Demo' objects>, '__doc__': None}
16 {'name': 'tom', 'age': 18}
17 '''

    类中的  一般方法 和 类方法  和 静态方法： 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name,age):
 3         self.name = name
 4         self.age = age
 5 
 6     def run(self):
 7         print("跑")
 8 
 9     @classmethod
10     def test(cls):
11         print("hahaha")
12 
13     @staticmethod
14     def test02():
15         print("我去")
16 
17 
18 Demo.test()  # 类方法 （其实里面有  参数 ）
19 Demo.test02() # 静态方法 (没参数 )
20 #===========
21 demo = Demo("name",18)
22 demo.run()  # 一般方法 （里面有 参数）

    注：类方法  和  静态方法 在使用的时候，其实是差不多的，   

     

    类的 类  type(元类)  : 

    类的类 是type  ,即类对象 是由 type 类产生的，  

    type 是Pyhton一个内置类，Python中，任何class 定义的类  其实都是type 实例化的对象，  

    其实定义类有两种方式：

    1，用class 

    2,  用type 类

     1 Demo = type('Demo',(object,),{'name':'tom',"age":18})
 2 print(Demo.__dict__)
 3 
 4 class Demo02:
 5     name:'tom'
 6     age:18
 7 print(Demo02.__dict__ )
 8 '''
 9 {'name': 'tom', 'age': 18, '__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Demo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Demo' objects>, '__doc__': None}
10 {'__module__': '__main__', '__annotations__': {'name': 'tom', 'age': 18}, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Demo02' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Demo02' objects>, '__doc__': None}
11 '''
     1 def init(self,name,age):
 2     self.name = name
 3     self.age = age
 4 def run(self):
 5     print("跑")
 6 
 7 Demo = type('Demo',(object,),{'__init__':init,'run':run})
 8 demo =Demo('tom',18)
 9 print(demo.__dict__)
10 demo.run()
11 
12 # ==========================================================
13 
14 class Demo02:
15     def __init__(self,name,age):
16         self.name = name
17         self.age = age
18     def run(self):
19         print("跑")
20 demo02 =Demo02('tom',18)
21 print(demo02.__dict__)
22 demo02.run()
    class 和 type两种方式定义类，都可以

    type() 的三个参数：1，类名，2，继承的对象（必须是 元组），3类对象的 属性字典  

    metaclass 关键字  : 

    Python 内置的元类 只有一个type ，

    其实，平时 用class 定义类的时候，默认就加了 metaclass = type 的， 只是我们不知道， 

    1 class Demo:
2     pass 
3 
4 class Demo(metaclass=type):
5     pass

    自定义元类  : 

    因为type 是Python 内置的元类，我们可以通过自己创建继承 type 就构建成了 我们自己的元类， 

    1 class MyType(type,metaclass=type):  # metaclass=type 可以省略
2     pass

    通过自定义元类  研究  “实例化”: 

    实例化就是 类名 + 括号， 

     1 class MyType(type,metaclass=type):  # metaclass=type 可以省略
 2     def __init__(self,a,b,c):
 3         print('自定义 元类 的 init 方法 ')
 4         print(a)
 5         print(b)
 6         print(c)
 7     def __call__(self,a):
 8         print("hhh ")
 9         print(a)
10         obj = object.__new__(self) # 这里的self 是 Demo 类对象，生成的obj 是demo 对象
11         self.__init__(obj,a)
12         return obj
13 
14 
15 class Demo(metaclass=MyType): # 如果不写 metaclass ，默认是 metaclass = type
16     name = 'tom'
17     def __init__(self,age):
18         self.age = age
19 
20 demo = Demo(18)
21 # Demo(18) 会做如下 操作：
22 #第一步：MyType('Demo',(),{{'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Demo', 'name': 'tom', '__init__': <function Demo.__init__ at 0x10E4E0C0>}})
23 #第二步：把 18 参数 传给MyType 中的 __call__ 方法
24 #第三步：在__call__ 方法中，创建demo 对象，初始化 ，并返回

    总结：所以平时 我们实例化的过程实际上是 type 帮我们创建demo 对象，然后 初始化它，然后返回给我们的，  上面用重写的方式，重现了这一过程，  

    类对象 属性  和 实例对象属性的 寻找范围： 

     1 class MyType(type,metaclass=type):  # metaclass=type 可以省略
 2     name = "aaa"
 3     def __init__(self,*args,**kwargs):
 4         self.name = 'aaa2'
 5         pass
 6 
 7     def __call__(self, *args, **kwargs):
 8         obj = object.__new__(self)
 9         self.__init__(obj,*args,**kwargs)
10         return obj
11     
12 class Demo(object,metaclass=MyType): # 其实 默认也是继承 object
13     name = 'bbb'
14     def __init__(self):
15         self.name = 'bbb2'
16     pass
17 
18 class Demo2(Demo): # metaclass=MyType 也继承过来了
19     name = 'ccc'
20     def __init__(self):
21         self.name = 'ccc2'
22     pass
23 
24 class Demo3(Demo2):  # metaclass=MyType 也继承过来了
25     name = 'ddd'
26     def __init__(self):
27         self.name = 'ddd2'
28         pass
29 
30 # print(Demo3.name) # 先找 aaa2-->ddd --> ccc ---> bbb --> aaa 类对象的属性 寻找范围
31 
32 demo = Demo3()
33 print(demo.name)   # 先找 ddd2 --> aaa2 -->ddd --> ccc --> bbb 对象的属性 寻找范围

    类 中的 __new__()  函数 ： 

     1 class MyType(type,metaclass=type):  # metaclass=type 可以省略
 2     def __init__(self,name,bases,attrs):
 3         print('4')
 4         print(name)
 5         print(bases)
 6         print(attrs)
 7 
 8     def __new__(cls, name,bases,attrs): #新建 MyType 它自己,之后会初始化 它
 9         print('2')
10         print(name)
11         print(bases)
12         print(attrs)
13         # 重写 type 中 __new__
14         return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
15 
16 class Demo(object,metaclass=MyType): # 其实 默认也是继承 object
17     print('1')
18     def __init__(self):
19         print('3')
    '''

    1
    2
    Demo
    (<class 'object'>,)
    {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Demo', '__init__': <function Demo.__init__ at 0x1091E0C0>}
    4
    Demo
    (<class 'object'>,)
    {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Demo', '__init__': <function Demo.__init__ at 0x1091E0C0>}

    '''

    Python 中的组合  ： 

    一个类的对象 作为了另一个类的属性， 

     1 class Course:
 2     def __init__(self,course_name,dur,price):
 3         self.course_name = course_name
 4         self.dur = dur
 5         self.price =price
 6 
 7 class Banji:
 8     def __init__(self,name,course):
 9         self.name = name
10         self.course = course
11 
12 bj1 = Banji('八年级',Course('数学','10个月',10000))
13 bj2 = Banji('八年级',Course('英语','5个月',1000))

    Python 中的 抽象类 ： 

    与java一样，python也有抽象类的概念但是同样需要借助模块实现，抽象类是一个特殊的类，它的特殊之处在于只能被继承，不能被实例化

     1 from abc import ABCMeta,abstractmethod
 2 class Animal(metaclass=ABCMeta):
 3     '''
 4     所有动物 都会跑 和 吃
 5     '''
 6     @abstractmethod
 7     def run(self):
 8         pass
 9 
10     @abstractmethod
11     def eat(self):
12         pass
13 
14 class Dog(Animal):
15     def __init__(self,name):
16         self.name = name
17 
18 dog = Dog('tom')

    Python 中的 多态： 

    处处是 多态，因为 Python 是 不是很 重视类型   的语言，  

    鸭子类型： 

    https://www.jianshu.com/p/e97044a8169a

    Python 中的 super() ： 

    super() 寻找是 按照 mro 顺序 寻找父类的 ，  

    Python 中的反射：  

    反射的概念是由Smith在1982年首次提出的，主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力。这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究。它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩。

    上面一点用都没有，就四个内置函数 ，用于判断一个对象有没有 一个属性的

    hasattr()

    getattr()

    setattr()

    delattr()

     1 class Person:
 2     def __init__(self,name):
 3         self.name = name
 4     def run(self):
 5         print('run')
 6 
 7 
 8 p = Person('jack')
 9 ret = hasattr(p,'name')
10 print(ret)
11 
12 #================================
13 print(p.name)
14 setattr(p,'name','tom')
15 print(p.name)
16 
17 #================================
18 ret = getattr(p,'name')
19 print(ret)
20 
21 #================================
22 print(p.__dict__)
23 delattr(p,'name')
24 print(p.__dict__)
25 
26 #===============类也是 对象=================
27 ret = hasattr(Person,'run')
28 print(ret)
29 
30 #===============模块也是 对象=================
31 import sys
32 m = sys.modules[__name__]
33 ret = hasattr(m,'Person')
34 print(ret)
35 
36 ret = getattr(m,'Person')
37 print(ret)
    View Code

    Python 中的 类的 三个保留方法 __setattr__ ,__getattr__,__delattr__：  

    1,__setattr__:  给对象 添加/修改 属性的时候会 调用它 

    2,__getattr__: 在使用对象 调用一个不存在的属性的时候 会调用它  （p.name = 'tom'  这不算调用属性了，这是设置属性   ）

    3,__delattr__: 在删除 对象的 属性的时候回调用它  

    如果我们不写 __getattr__() 方法的话，如果直接引用一个不存在的 的属性，那么此时就会报错，如果写了就不报错了，这也是它的作用。  

     1 class Person:
 2     def __init__(self,name):
 3         self.name = name
 4 
 5     def run(self):
 6         print('run')
 7 
 8     def __setattr__(self, key, value):
 9         self.__dict__[key] = value
10 
11 
12     # def __getattr__(self, item):
13     #     print(item)
14     #     print('h')
15 
16     def __delattr__(self, item):
17         print(item)
18         print('w')
19 
20 p = Person('jack')
21 p.age = 19
22 
23 # p.sex
    View Code
     1 '''
 2 class Person:
 3     def __init__(self,name,age):
 4         self.name = name
 5         self.age = age
 6 
 7 p = Person('jack')
 8 p.name = 'tom'
 9 p.age = 18
10 '''
11 #需求 控制 name 必须是字符串， 控制 age 的范围是 [30-50]
12 class Person:
13     def __init__(self,name,age):
14         self.name = name
15         self.age = age
16 
17     def __setattr__(self, key, value):
18         if key == 'name':
19             if type(value) == str:
20                 self.__dict__[key] = value
21             else:
22                 print('name 属性类型应为字符串') # 此时就不会 设置到self 的属性字典中
23         if key == 'age':
24             if type(value) == int:
25                 if value > 50 or value < 30:
26                     print('age 属性的范围有误 ,应为 [30,50] ')
27                 else:
28                     self.__dict__[key] = value
29             else:
30                 print('age 属性类型应为int')
31 
32 
33 # p = Person(10,18)  # name 属性类型应为字符串  age 属性的范围有误 ,应为 [30,50]
34 # p = Person('tom',18) #age 属性的范围有误 ,应为 [30,50]
35 p = Person('tom',30) # √
36 p = Person('tom',51) # age 属性的范围有误 ,应为 [30,50]
    通过__setattr__ 来控制属性的类型 和 范围

    Python 中的 包装 ：  

    基于标准数据类型来定制我们自己的数据类型。 

     1 class List_Str(list):
 2     def append(self,val):
 3         if type(val) == str:
 4             super().append(val)
 5         else:
 6             print("添加失败,列表中只允许添加字符串")
 7 
 8 
 9 l = List_Str()
10 l.append(10)
11 print(l)
12 
13 #================================
14 l.append('tom')
15 l.append('jack')
16 print(l)
17 '''
18 添加失败,列表中只允许添加字符串
19 []
20 ['tom', 'jack']
21 '''

    这就是包装，说到底 还是封装，  

    Python 中的 授权：  

     1 class Open:
 2     def __init__(self,filename,mode='r',encoding='utf8'):
 3         self.f = open(filename,mode,encoding=encoding)
 4         self.name = 'tom'
 5 
 6     def write(self,line):
 7         # 控制用户写的内容
 8         if 'hello' in line:
 9             print('您的内容 违法,清重新输入 hhh')
10         else:
11             self.f.write(line)
12 
13     def __getattr__(self, item):
14         return getattr(self.f,item)
15 
16 '''
17 op = Open('test.txt','w')
18 # op.write('hello world') # 违法 
19 op.write('hell world')
20 '''
21 
22 #================================
23 # 下面再 读文件
24 op = Open('test.txt')
25 ret = op.read() # 此时会调用 __getattr__， 然后，就可以获取到 文件对象的 read() 方法了
26 print(ret)

    说到底，还是 封装，  

    Python 类 中的  __getattribute__  保留方法 ：  

    1，如果对象 调用一个已存在的  属性，它是不会调用 __getattr__ 的， 会调用 __getattribute__方法，  

    2，如果对象调用一个不存在的 属性，

    　 a) 如果此时只有 __getattr__ 没有  __getattribute__，那么 调用 __getattr__ ,

        b) 如果此时一旦存在 __getattribute__ 没有  ，那么无论存不存在__getattr__ ,都只是 调用 __getattribute__ , 

    一句话：__getattribute__ 是大哥， __getattrr__ 是小弟， 

    其实， 真正触发 __getattr__ 的原因是  一个异常的抛出， AttributeError ，所以，可以在大哥中 抛出这个异常，就可以召唤 小弟了。 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name ):
 3         self.name = name
 4 
 5     def __getattr__(self, item):
 6         print(item)
 7         print('h')
 8 
 9     def __getattribute__(self, item):
10         print(item )
11         print('hh')
12         raise AttributeError("小弟快来...")
13 
14 demo  =Demo('tom')
15 demo.name
16 demo.age
    View Code

    总结：

    __getattribute__ ：是只要是 调用了 属性，不管有没有，就触发它，

    __getattr__ : 捕获 AttributeError 异常时，才会触发 。 

    python 类中的 保留方法 __getitem,__setitem__,__delitem__： 

    它们 和 attr 很类似，主要是 attr 是点操作， 它们是 [ ]  操作， 

    __getitem__: 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name ):
 3         self.name = name
 4 
 5     def __getitem__(self, item):
 6         print(item)
 7 
 8 
 9 demo  =Demo('tom')
10 # demo.name  #此时不触发 __getitem__
11 demo['name'] #这种形式的时候触发
12 demo['age'] # 没有该属性也触发
     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name ):
 3         self.name = name
 4 
 5     def __getitem__(self, item):
 6         print(item)
 7 
 8     def __setitem__(self, key, value):
 9         print(key)
10         print(value)
11 
12     def __delitem__(self, key):
13         print(key)
14 
15 demo  =Demo('tom')
16 demo['name'] = 'jack'
17 
18 del demo['name']
    View Code

    python 中的 另一个保留方法----    析构方法 __del__ :

    析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。

    python 类 中的   保留方法 __get__ , __set__ , __delete__   :

    它们的调用时机不是  实例对象操作属性的时候， 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name ):
 3         self.name = name
 4 
 5     def __get__(self, instance, owner):
 6         print(instance)
 7         print(owner)
 8 
 9     def __set__(self, instance, value):
10         print(instance)
11         print(value)
12 
13     def __delete__(self, instance):
14         print(instance)
15 
16 
17 demo  =Demo('tom')
18 demo.name = 'jack'
19 del demo.name
    实例对象 操作属性时 并不会调用它们

    它们的调用时机，是这个类的对象   作为另一个类的类属性的时候，   

     1 class MyStr:
 2     def __get__(self, instance, owner):
 3         print('get')
 4         print(instance) # 这里的instance 指的是下面的 People 对象  
 5         print(owner)
 6     def __set__(self, instance, value):
 7         print('set')
 8         print(instance)
 9         print(value)
10     def __delete__(self, instance):
11         print('delete')
12         print(instance)
13 
14 class People:
15     name = MyStr()
16     def __init__(self,name,age):
17         self.name = name #对象字典中 不会有name 了，跑到 类属性字典了，
18         self.age = age
19 
20 p = People('tom',18)
21 print(p.__dict__)
22 print(People.__dict__)
23 print("#================================")
24 p.name
25 print("#================================")
26 del p.name

    它们的应用场景： 

     1 class MyType:
 2     def __init__(self,key,type):
 3         self.type = type
 4         self.key  = key
 5 
 6     def __set__(self, instance, value):
 7         if type(value) == self.type:
 8             instance.__dict__[self.key] = value
 9         else:
10             print(self.key,"的类型应该是 ",self.type )
11 
12 class People:
13     name = MyType('name',str)
14     age = MyType('age',int)
15     def __init__(self,name,age):
16         self.name = name #对象字典中 不会有name 了，跑到 类属性字典了，
17         self.age = age #对象字典中 不会有age ，跑到 类属性字典了，
18 
19 p = People('tom',18)
20 print('===============')
21 p1 = People('tom','18')
22 print('===============')
23 p2 = People(18,18)
24 print('===============')
25 p3 = People(18,'18')
26 print('===============')
    做类型 检测

    模仿内置装饰器  @property ： 

    一个类 也可以成为一个装饰器，（不仅仅是 函数）

     1 class MyProperty:
 2     def __init__(self,func):
 3         self.func = func
 4 
 5     def __get__(self, instance, owner):
 6         print(instance) # Demo 实例对象
 7         print(owner) # instance 的类型
 8         return self.func(instance)
 9 
10 
11 class Demo:
12     def __init__(self,w,h):
13         self.w = w
14         self.h = h
15 
16     @MyProperty  # --> area = MyProperty(area) # 此时，area 是个类变量~ 会触发 __get__方法
17     def area(self):
18         return self.w*self.h
19 
20 demo = Demo(18,10)
21 print(demo.area)
    自定制 @Property

    再看 @property :

     1 '''
 2 
 3 class Demo:
 4     def __init__(self,w,h):
 5         self.w = w
 6         self.h = h
 7 
 8     @property
 9     def area(self):
10         return self.w*self.h
11 
12 demo = Demo(18,10)
13 
14 # demo.area = 18
15 # del demo.area
16 # 此时如果是真的想给 area 赋值 ,或者 删除 area 均会报错，
17 '''
18 #============================================================
19 class Demo:
20     def __init__(self,w,h):
21         self.w = w
22         self.h = h
23         self.__area = w*h
24 
25     @property
26     def area(self):
27         if not hasattr(self,"_Demo__area"):
28             print('没有此属性')
29             return None;
30         return self.__area
31 
32     @area.setter
33     def area(self,val):
34         self.__area = val
35 
36     @area.deleter
37     def area(self):
38         del self.__area
39 
40 demo = Demo(18,10)
41 print(demo.area)
42 #================================
43 demo.area =  18
44 print(demo.area)
45 #
46 #================================
47 del demo.area
48 print('============================')
49 print(demo.area)
50 
51 print('============================')
52 demo.area = 10
53 print(demo.area)
    @property 的完整运用

    python 类 中的   保留方法 __call__  :

    如果 实现了它，那么就可以用对象  + 括号 了，  

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name,age):
 3         self.name = name
 4         self.age = age
 5 
 6     def __call__(self, *args, **kwargs):
 7         print('ha')
 8 
 9 Demo('tom',18)()
10 '''
11 ha
12 '''

    Python 中  类的装饰器：

    装饰器 不仅可以装饰函数 也可以装饰类， 

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name,age):
 3         self.name = name
 4         self.age = age
 5 
 6 def dec(c):
 7     def inner(name,age):
 8         print("给类 加额外功能")
 9         obj = c(name,age)
10         return obj
11     return inner
12 
13 ret = dec(Demo)('tom',18)
14 print(ret)
15 print(ret.name)
16 print(ret.age)
     1 def dec(c):
 2     def inner(name,age):
 3         print("给类 加额外功能")
 4         obj = c(name,age)
 5         return obj
 6     return inner
 7 
 8 @dec
 9 class Demo:
10     def __init__(self,name,age):
11         self.name = name
12         self.age = age
13 
14 demo = Demo('tom',18)
15 print(demo.name)
16 print(demo.age)

    单例模式：

    单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。

    这种模式涉及到一个单一的类，该类确保只有单个对象被创建。

    注意：

    • 1、单例类只能有一个实例。
    • 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。
    • 3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。

    单例模式的应用场景： 

    1. Windows的Task Manager（任务管理器）就是很典型的单例模式（这个很熟悉吧），想想看，是不是呢，你能打开两个windows task manager吗？ 不信你自己试试看哦~

    2. windows的Recycle Bin（回收站）也是典型的单例应用。在整个系统运行过程中，回收站一直维护着仅有的一个实例。

    3. 操作系统的文件系统，也是大的单例模式实现的具体例子，一个操作系统只能有一个文件系统。

    Python实现单例模式：

    参看： 

    https://www.cnblogs.com/huchong/p/8244279.html

    最简单的单例模式是 ：Python的一个模块 即可以实现单例模式，   

     1 '''
 2 class Demo:
 3     def __init__(self,name,age):
 4         self.name = name
 5         self.age = age
 6 
 7 demo = Demo('tom',18)
 8 print(demo)
 9 demo2 = Demo('a',20)
10 print(demo2)
11 
12 <__main__.Demo object at 0x02FBF990>
13 <__main__.Demo object at 0x02FBFA70>
14 
15 '''
16 # 如何将 上面 改为一个单例模式的 类呢？
17 class Demo:
18     __singleInstance = None
19 
20     def __init__(self,name,age):
21         self.name = name
22         self.age = age
23 
24     def __new__(cls, *args, **kwargs):
25         if cls.__singleInstance is None:
26             cls.__singleInstance = object.__new__(cls)
27         return cls.__singleInstance
28 
29 
30 demo = Demo('tom',18)
31 print(demo)
32 demo2 = Demo('a',20)
33 print(demo2)
34 '''
35 <__main__.Demo object at 0x02BCFA30>
36 <__main__.Demo object at 0x02BCFA30>
37 '''
    __new__ + 类属性 实现单例模式

    其实，默认 调用new 也是object.__new__( ) 。 

    new的调用时机，它在init 之前，其实它是在call里被调用的，     

    Python 的with 关键字 的使用  ：

     1 class Demo:
 2     def __init__(self,name):
 3         self.name = name
 4 
 5     def __enter__(self):
 6         print("我来了 ")
 7         return 'zcb'
 8 
 9     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
10         # __exit__()方法的3个参数，分别代表异常的类型、值、以及堆栈信息
11         print('===========')
12         print(exc_type)
13         print(exc_val)
14         print(exc_tb)
15         print("我走了")
16 
17 # with 后跟的对象的类中  一定要有 __enter__ 和 __exit__方法，不然报错
18 # as 可以省略， as 后跟的是 __enter__ 的返回值 
19 with Demo('tom') as ret:
20     print(ret)

    我来了
    zcb
    ===========
    None
    None
    None
    我走了

     1 class Demo:
 2     def __enter__(self):
 3         print('1')
 4         return self
 5 
 6     def run(self):
 7         print('跑')
 8         print(1/0)
 9 
10     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
11         print(exc_type)
12         print(exc_val)
13         print(exc_tb)
14 
15 with Demo() as d: # d是__enter__ 的返回值
16     d.run()       
17 
18 '''
19 Traceback (most recent call last):
20   File "D:/.project/project_python/test02/bin/start.py", line 16, in <module>
21     d.run()       
22   File "D:/.project/project_python/test02/bin/start.py", line 8, in run
23     print(1/0)
24 ZeroDivisionError: division by zero
25 1
26 跑
27 <class 'ZeroDivisionError'>
28 division by zero
29 <traceback object at 0x102CC350>
30 '''
    View Code

    网络通信：

    粘包 现象：

    TCP才可能出现 粘包现象，UDP 不可能粘包，  

    所谓粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限，不知道一次性提取多少字节的数据所造成的。

    此外，发送方引起的粘包是由TCP协议本身造成的，TCP为提高传输效率，发送方往往要收集到足够多的数据后才发送一个TCP段。若连续几次需要send的数据都很少，通常TCP会根据优化算法把这些数据合成一个TCP段后一次发送出去，这样接收方就收到了粘包数据。

    参看： 

    https://www.cnblogs.com/steve214/p/10022692.html

    解决粘包的方法：设置边界  ， 

    发送消息之前，先发送消息的字节长度，然后，再发送真实的消息。注：消息的发送长度的 字节要固定，因为要防止 长度 和 真实消息 也粘在一起。 

     1 import socket
 2 '''
 3 server 端
 4 '''
 5 sk = socket.socket()
 6 
 7 sk.bind(('127.0.0.1',8080))
 8 sk.listen()
 9 
10 import time
11 
12 while 1:
13     conn,addr = sk.accept()
14     while 1:
15         time.sleep(30)
16         size = conn.recv(4)  #先接受 消息 字节数
17         print(size)
18         size = int(size.decode().zfill(4))
19         data = conn.recv(size)
20         print(data)
21 
22         d = input(">>> [server]")
23         conn.send(str(len(d.encode())).zfill(4).encode())   # 先发送 消息字节数
24         conn.send(d.encode())
25 
26 
27     conn.close()
28 
29 sk.close()
    server.py 
     1 import socket
 2 '''
 3 client 端
 4 '''
 5 sk = socket.socket()
 6 
 7 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
 8 
 9 while 1:
10     d = input(">>> [client]")
11     sk.send(str(len(d.encode())).zfill(4).encode())  # 先发送 消息字节数
12     sk.send(d.encode())
13 
14     size = sk.recv(4)  # 先接受 消息 字节数
15     print(size)
16     size = int(size.decode().zfill(4))
17     data = sk.recv(size)
18     print(data)
19 
20 sk.close()
    client.py

    但是，上面代码里 最多接受字节的长度是 9999，也就是最多10000 个字节（有点少），  如果多于，就不行了， 上面用 zfill （ ） 直接在 左面加0 ， 不是很好， 

    Python有个模块，struct ，

    参看： https://www.cnblogs.com/leomei91/p/7602603.html

    它的pack()  可以将 Python中的数据  按照 fmt ,转为 对应的字节流对象。    

    它的unpack() 可以将 字节流对象，转换回 python 中的数据 。 

     1 import struct
 2 
 3 a = 111111111
 4 b = 111111
 5 c = 1
 6 
 7 ret1 = struct.pack('i',a)
 8 ret2 = struct.pack('i',b)
 9 ret3 = struct.pack('i',c)
10 
11 print(ret1)
12 print(ret2)
13 print(ret3)
14 
15 print(struct.unpack('i',ret1))
16 print(struct.unpack('i',ret2))
17 print(struct.unpack('i',ret3))
    View Code

    所以，我们可以将我们的 len 用 struct.pack() 转换为 二进制形式（int  ,4个字节）,  这4个字节 最大的数  是 2^32 - 1  (4294967295)  , 

    所以，这已经足够我们使用了， 4294967295个字节是 4294967295/（1024 ^2 ） = 3.9G ，所以，单次传输 不可能这么大的数据量。  

     1 import socket
 2 import struct
 3 '''
 4 server 端
 5 '''
 6 sk = socket.socket()
 7 
 8 sk.bind(('127.0.0.1',8080))
 9 sk.listen()
10 
11 import time
12 
13 while 1:
14     conn,addr = sk.accept()
15     while 1:
16         time.sleep(10)
17         size = conn.recv(4)  #先接受 消息 字节数
18         size = struct.unpack('i',size)[0]
19         print(size)
20         data = conn.recv(size)
21         print(data)
22 
23         d = input(">>> [server]")
24         conn.send(struct.pack('i',len(d.encode())))   # 先发送 消息字节数
25         conn.send(d.encode())
26         
27         
28     conn.close()
29 sk.close()
    server.py 
     1 import socket
 2 import struct
 3 '''
 4 client 端
 5 '''
 6 
 7 sk = socket.socket()
 8 
 9 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
10 
11 while 1:
12     d = input(">>> [client]")
13 
14     sk.send(struct.pack('i',len(d.encode())))  # 先发送 消息字节数
15     sk.send(d.encode())
16 
17     size = sk.recv(4)  # 先接受 消息 字节数
18     size = struct.unpack('i',size)[0]
19     print(size)
20     data = sk.recv(size)
21     print(data)
22 
23 sk.close()
    client.py

    大文件 多次传输 ：

     1 import socket
 2 import struct
 3 '''
 4 server 端
 5 '''
 6 sk = socket.socket()
 7 
 8 sk.bind(('127.0.0.1',8080))
 9 sk.listen()
10 
11 while 1:
12     conn,addr = sk.accept()
13     while 1:
14         size = conn.recv(4)  #先接受 消息 字节数
15         size = struct.unpack('i',size)[0]
16         print(size)
17         i = 0
18         while 1:
19             with open("recv.txt","ab") as f:
20                 if size > 1024:
21                     data = conn.recv(1024)
22                 else:
23                     data = conn.recv(size)
24                 size = size - len(data)  # 每次不一定 接收的是 1024 ，所以最好用 len(data)
25                 f.write(data)
26                 i += 1
27                 if size <= 0:
28                     break
29         print('总次数： ',i)
30         input()
31     conn.close()
32 sk.close()
    server.py 
     1 import socket
 2 import struct
 3 '''
 4 client 端
 5 '''
 6 
 7 sk = socket.socket()
 8 
 9 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
10 
11 while 1:
12     with open("test.txt","rb") as f:
13         d = f.read()
14     sk.send(struct.pack('i',len(d)))  # 先发送 消息字节数
15     sk.send(d)
16 
17 sk.close()
    client.py

    验证 客户端的合法性 ：

    如何生成一个随机的字节， 

    os.urandom(32)   可以随机生成一个32位的随机字节，  

    用算法 将它  和 密钥 在一起生成结果，  

    1 import os,hashlib
2 r_b = os.urandom(32)
3 
4 key = 'towqndsjfkgn%$#@skg&*(ngn)!@sliengah' # 密钥  服务端 和 客户端 都有
5 ret = hashlib.md5(key.encode())
6 ret.update(r_b)
7 res = ret.hexdigest()
8 print(res)
    算法
     1 import socket
 2 import os,hashlib
 3 
 4 key = 'towqndsjfkgn%$#@skg&*(ngn)!@sliengah'
 5 
 6 sk = socket.socket()
 7 sk.bind(('127.0.0.1',8080))
 8 sk.listen()
 9 
10 while 1:
11     #================================
12     r_b = os.urandom(32)
13     ret = hashlib.md5(key.encode())
14     ret.update(r_b)
15     res = ret.hexdigest()
16     #================================
17     conn,addr = sk.accept()
18     conn.send(r_b)
19     recv = conn.recv(1024)
20     if recv.decode() == res:
21         print('合法，开始通信')
22         # 合法
23         while 1:
24             data = conn.recv(1024)
25             print(data)
26 
27             ret = input('>>>[server]').encode()
28             conn.send(ret)
29     else:
30         print('不合法，拜拜')
31         # 不合法 关闭连接
32         conn.close()
    server.py 
     1 import socket
 2 import hashlib
 3 
 4 key = 'towqndsjfkgn%$#@skg&*(ngn)!@sliengah'
 5 sk = socket.socket()
 6 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
 7 
 8 r_b = sk.recv(1024)
 9 # ================================
10 ret = hashlib.md5(key.encode())
11 ret.update(r_b)
12 res = ret.hexdigest()
13 # ================================
14 sk.send(res.encode())
15 while 1:
16     d = input('>>> [client]')
17     sk.send(d.encode())
18 
19     data = sk.recv(1024)
20     print(data.decode())
    client.py

    Python 的  sockserver 模块  ：

    sockserver  和  socket 模块的关系， 它是基于 socket 的，  而且，它们都是Python 内置的模块 ， 

    它帮我们做的事情是： 帮助我们处理  并发的客户端请求 ，  

     1 import socketserver
 2 
 3 class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler):
 4     # 重写 handle 方法
 5     def handle(self):
 6         conn = self.request
 7         while 1:
 8             try:
 9                 data = conn.recv(1024)
10                 print(data.decode())
11             except ConnectionResetError:
12                 break
13 
14 server = socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1',8080),MyServer)
15 server.serve_forever()
    server.py 
    1 import socket
2 
3 sk = socket.socket()
4 
5 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
6 
7 while 1:
8     d = input(">>> [client]").encode()
9     sk.send(d)
    client1.py
    1 import socket
2 
3 sk = socket.socket()
4 
5 sk.connect(('127.0.0.1', 8080))
6 
7 while 1:
8     d = input(">>> [client]").encode()
9     sk.send(d)
    client2.py

    进程的三种状态：  

    就绪， 运行  ，还有阻塞 三个状态 ，   

    操作系统 ：  

    我们日常生活中的系统 都是 分时 系统，分时是 分时间片。  

    也又实时系统， 它是一个cpu 只为一个 程序工作，它一般都是用于  飞机飞行，导弹发射之类的，不能有一分一毫的 差错，对响应度要求高（不能 分时间片）。

    分布式 ：  

    只要是把 大的任务分解为小的任务 都可以称为分布式，   

    分布式，可以在操作系统级别实现，也可以在 程序级别实现， Python  的框架： celery   

    Python 的进程 ：  

    进程  相关的模块 及函数  ：  

    和进程 相关的 模块： multiprocessing     

    from multiprocessing import Processing    

    os 模块中的两个 函数  getpid()  进程id  , getppid() 父进程 id    

    子进程.join() ：  

    只要有子进程.join() ,那么主进程就会阻塞，直到 .join()使用的子进程 执行完毕！ 

     

    守护进程  ：  

    通过 子进程.daemon = True ，可以将其设置为 守护进程，

    该进程 会在 主进程代码执行彻底完之后 自动结束。  

    利用 多进程 实现 socket 并发：  

     1 import socket
 2 from multiprocessing import Process
 3 
 4 def commun_with_client(conn):
 5     while 1:
 6         d = conn.recv(1024)
 7         print(d)
 8 
 9 if __name__ == '__main__':
10     sk = socket.socket()
11     sk.bind(('127.0.0.1', 8080))
12     sk.listen()
13 
14     while 1:
15         conn,addr = sk.accept() #不停的 accept,  来一个client 开一个子进程
16         p = Process(target=commun_with_client,args=(conn,))
17         p.start()
    server.py 
    1 import socket
2 sk = socket.socket()
3 
4 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
5 
6 while 1:
7     d = input(">>> [client]").encode()
8     sk.send(d)
    client1.py
    1 import socket
2 sk = socket.socket()
3 
4 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
5 
6 while 1:
7     d = input(">>> [client]").encode()
8     sk.send(d)
    client2.py

    进程 之间的数据共享 --- Manager  ：  

    Python 多进程 无法直接获得   一个函数的 返回值，  但是，可以通过共享变量来实现，

    我们可以通过 Manager  去创建 共享变量，它有很多数据类型： list   dict  Queue  等等，  

     

    进程 同步 --- Lock ：  

    为什么要用锁： 

     1 from multiprocessing import Process,Manager
 2 import time
 3 
 4 def add(d):
 5     temp = d['num'] + 1
 6     time.sleep(0.001)
 7     d['num'] = temp
 8 
 9 if __name__ == '__main__':
10     m = Manager()
11     d = m.dict({'num':0})
12     p_list = []
13     for i in range(10):
14         p = Process(target=add,args=(d,))
15         p_list.append(p)
16     for p in p_list:
17         p.start()
18 
19     for p in p_list:
20         p.join()
21     print(d)
    不用锁，可能导致数据 不会被同步

    下面使用 锁： 上锁  .acquire()   下锁： .release()     。   除了用 .acquire() 和 .release()也可以使用 with 语句，更方便，

     1 from multiprocessing import Process,Manager,Lock
 2 import time
 3 
 4 def add(d,lock):
 5     lock.acquire()
 6     temp = d['num'] + 1
 7     time.sleep(0.001)
 8     d['num'] = temp
 9     lock.release()
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     m = Manager()
13     d = m.dict({'num':0})
14     lock = Lock()
15     p_list = []
16     for i in range(10):
17         p = Process(target=add,args=(d,lock))
18         p_list.append(p)
19     for p in p_list:
20         p.start()
21 
22     for p in p_list:
23         p.join()
24     print(d)
    给关键代码 上锁   
     1 from multiprocessing import Process,Manager,Lock
 2 import time
 3 
 4 def add(d,lock):
 5     with lock:  # 它会自动 上锁， 然后执行完代码 自动解锁 
 6         temp = d['num'] + 1
 7         time.sleep(0.001)
 8         d['num'] = temp
 9 
10 if __name__ == '__main__':
11     m = Manager()
12     d = m.dict({'num':0})
13     lock = Lock()
14     p_list = []
15     for i in range(10):
16         p = Process(target=add,args=(d,lock))
17         p_list.append(p)
18     for p in p_list:
19         p.start()
20 
21     for p in p_list:
22         p.join()
23     print(d)
    使用上下文管理器 自动上锁 和 自动解锁

    注： 不能连续 acquire () 傻子也知道，

    死锁 现象：使用多个锁才会出现的情况，  

    进程 间通信 --- Queue ：  

    进程间 通信 （  IPC  inter process communciate ）  的方式  ：

    1，基于文件  ： 同一台机器上 进程间通信  

    2，基于网络  ： 同一台 或者 不同电脑 都可 

    这里的队列   Queue   就是基于文件 来实现 进程间通信的，  它在 multiprocessing 模块中，  

     1 from multiprocessing import Process,Queue
 2 import time
 3 
 4 def func(q):
 5     q.put('hello')
 6 
 7 def func2(q):
 8     time.sleep(1)
 9     q.get()
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     q = Queue()
13     p_list = []
14     for i in range(10): # 10 个进程 放 到队列中
15         p = Process(target=func,args=(q,))
16         p_list.append(p)
17 
18     for i in range(5):  # 5 个进程 去 从队列中拿出来 ， 最终应该是只剩 5个hello
19         p = Process(target=func2,args=(q,))
20         p_list.append(p)
21 
22     for p in p_list:
23         p.start()
24 
25     for p in p_list:
26         p.join()
27     while not q.empty():
28         print(q.get())
    进程间 队列 Queue 的基本使用

    除了上面的基本方法： q.put() q.get()  q.empty(), 

    还有其他方法： 

    1，get_nowait()  :

    当队列为空，时，如果是q.get(),那么程序就会阻塞了， 而使用 get_nowait() 则不会阻塞，但是 它会抛出一个异常 ， queue.Empty 异常 (queue 为普通的队列   )

    q.get_nowait() 取不到值时触发异常：queue.Empty

    捕获这个异常 需要导入import queue(普通的队列，不是进程间的Queue)

     1 from multiprocessing import Process,Queue
 2 import time
 3 import queue
 4 
 5 def func(q):
 6     q.put('hello')
 7 
 8 def func2(q):
 9     try:
10         q.get_nowait()
11     except queue.Empty as e:
12         print(e)
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     q = Queue()
17     p_list = []
18     # for i in range(10): # 10 个进程 放 到队列中
19     #     p = Process(target=func,args=(q,))
20     #     p_list.append(p)
21 
22     for i in range(5):  # 5 个进程 去 从队列中拿出来 ， 最终应该是只剩 5个hello
23         p = Process(target=func2,args=(q,))
24         p_list.append(p)
25 
26     for p in p_list:
27         p.start()
28 
29     for p in p_list:
30         p.join()
31     while not q.empty():
32         print(q.get())
    View Code

    2，put_nowait()  :

    与 get_nowait() , 当队列满了，此时再put 数据的话，

    如果使用q.put(),就阻塞了，直到 q不为空，  如果使用put_nowait()  则不会阻塞，但是，它会抛出异常，  queue.Full ，同样它也在  queue中。  

     1 from multiprocessing import Process,Queue
 2 import time
 3 import queue
 4 
 5 def func(q):
 6     q.put('hello')
 7 
 8 def func2(q):
 9     time.sleep(1)
10     try:
11         q.put_nowait('hello')
12     except queue.Full as e:
13         print('满了')
14         print(e)
15 
16 
17 if __name__ == '__main__':
18     q = Queue(10) # 最多10个
19     p_list = []
20     for i in range(10): # 10 个进程 放 到队列中
21         p = Process(target=func,args=(q,))
22         p_list.append(p)
23 
24     p = Process(target=func2,args=(q,))
25     p_list.append(p)
26 
27 
28     for p in p_list:
29         p.start()
30 
31     for p in p_list:
32         p.join()
33     while not q.empty():
34         print(q.get())
    View Code

    3，full()  :

    创建队列时，如果有指明大小则有大小，反之，不限大小。  

    如果队列满了，返回True,反之False；

    Queue 的一个子类：JoinableQueue:

    JoinableQueue类 ，相对于 Queue 类来说，多了两个方法 一个是 task_done() ，一个是join()  

    JoinableQueue 的 put 方法时，Queue 计数器加一，但是 get方法时，不会主动减一，我们调用  task_done()才会减一。 

    join() 方法时，当计数器为 0 时候，才不阻塞，否则一直阻塞。 

     1 from multiprocessing import Process,JoinableQueue
 2 import time
 3 
 4 def func(q):
 5     print('put hello')
 6     q.put('hello')
 7 
 8 def func2(q):
 9     time.sleep(1)
10     print('get hello')
11     q.get()
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     q = JoinableQueue(10) # 最多10个
15     p_list = []
16     for i in range(10):
17         p = Process(target=func,args=(q,))
18         p_list.append(p)
19 
20     for i in range(10):
21         p = Process(target=func2,args=(q,))
22         p_list.append(p)
23     for p in p_list:
24         p.start()
25 
26     time.sleep(1)
27     q.join()  # 此时会一直 阻塞 
28     print('h')
29     while not q.empty():
30         print(q.get())
    此时会一直阻塞

    上面之所以 一直阻塞，是因为  没有调用task_done()  

     1 from multiprocessing import Process,JoinableQueue
 2 import time
 3 
 4 def func(q):
 5     print('put hello')
 6     q.put('hello')
 7 
 8 def func2(q):
 9     time.sleep(1)
10     print('get hello')
11     q.get()
12     q.task_done()
13     
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     q = JoinableQueue(10) # 最多10个
17     p_list = []
18     for i in range(10):
19         p = Process(target=func,args=(q,))
20         p_list.append(p)
21 
22     for i in range(10):
23         p = Process(target=func2,args=(q,))
24         p_list.append(p)
25     for p in p_list:
26         p.start()
27 
28     time.sleep(1)
29     q.join()  # 此时 不会一直阻塞  
30     print('h')
31     while not q.empty():
32         print(q.get())
    不会一直阻塞

    Python 的线程：  

    一般处理 并发 都是多线程，不会开启 多进程，  

    Python 的GIL 锁：  

    它是CPython 解释器的产物， 它带来的影响是 多线程 同一时刻 只有一个线程 可以被cpu执行，

    这就造成了 Python 中的 多线程 不能利用多核， 即Python中的多线程 是 fake 多线程。  

    GIL 不会影响我们很多   。  

    线程  相关的模块 及函数  ：  

    和线程 相关的 模块： threading 

    from threading import Thread 

    threading 模块 是模仿着 multiprocessing 来写的，所以 学习线程就变得 很轻松 ~    

    线程也又线程id (搜) 

    多线程用法：

    多线程 大部分 和 进程 写法一致 ：

     1 from threading import Thread
 2 import time
 3 
 4 def func():
 5     time.sleep(1)
 6     print('hello world')  # 这个时候 就是阻塞的
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     t_list = []
10     for i in range(10):
11         t = Thread(target=func)
12         t_list.append(t)
13 
14     for t in t_list: # 开启10 个线程
15         t.start()
16 
17     for t in t_list:
18         t.join()
19 
20     print('wo shi zhu xiancheng')
    View Code

    与 多进程不同的是：

    多线程的 守护线程 守护的是 其他非守护线程（包含 主线程）

    多进程的 守护进程 守护的是 主进程。

     1 from threading import Thread
 2 import time
 3 
 4 def test01():
 5     while True:
 6         time.sleep(1)
 7         print("我是守护子线程~")
 8 
 9 def test02():
10     time.sleep(3)
11     print("我是子线程....")
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     thread = Thread(target=test01)
15     thread.daemon = True
16     thread.start()
17 
18     thread2 = Thread(target=test02)
19     thread2.start()
20     print("主线程的代码结束!") # 证明: 守护线程 守护的是 其他子线程。
    证明，守护线程 守护的是 其他子线程。
     1 from threading import Thread
 2 import time
 3 
 4 def test01():
 5     while True:
 6         time.sleep(1)
 7         print("我是守护子线程~")
 8 
 9 def test02():
10     time.sleep(1)
11     print("我是子线程....")
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     thread = Thread(target=test01)
15     thread.daemon = True
16     thread.start()
17 
18     thread2 = Thread(target=test02)
19     thread2.start()
20 
21     time.sleep(10)
22     print("主线程的代码结束!") # 证明: 守护线程 也守护 主线程。
    证明，守护线程 也守护 主线程。

    所以，守护线程 守护的是 其他非守护线程  。  

    多线程  数据共享：

     1 from threading import Thread
 2 
 3 def add():
 4     global num
 5     num += 1
 6 
 7 if __name__ == '__main__':
 8     num = 0
 9     t_list = []
10     for i in range(100): # 开100个子线程
11         t = Thread(target=add)
12         t_list.append(t)
13 
14     for t in t_list:
15         t.start()
16 
17     for t in t_list:
18         t.join()
19     print(num)
    多线程的数据是共享的
     1 from threading import Thread
 2 import time
 3 
 4 def add():
 5     global num
 6     temp = num + 1
 7     time.sleep(0.001)
 8     num = temp
 9 
10 if __name__ == '__main__':
11     num = 0
12     t_list = []
13     for i in range(100): # 开100个子线程
14         t = Thread(target=add)
15         t_list.append(t)
16 
17     for t in t_list:
18         t.start()
19 
20     for t in t_list:
21         t.join()
22     print(num)
    数据变得 不安全，

    下面通过加锁 解决：

     1 from threading import Thread,Lock
 2 import time
 3 
 4 def add(lock):
 5     global num
 6     with lock:
 7         temp = num + 1
 8         time.sleep(0.001)
 9         num = temp
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     num = 0
13     lock = Lock()
14     t_list = []
15     for i in range(100): # 开100个子线程
16         t = Thread(target=add,args=(lock,))
17         t_list.append(t)
18 
19     for t in t_list:
20         t.start()
21 
22     for t in t_list:
23         t.join()
24     print(num)
    加锁解决 数据 不同步问题

    多线程 中的队列：

    线程中使用队列的话，就使用普通的 queue 就行， 

    threading 中的Timer 函数： 

    它相当于 js 中的setTimeout() 

     1 from threading import Timer
 2 
 3 import time
 4 
 5 def func():
 6     print('hello',time.time())
 7 
 8 
 9 if __name__ == '__main__':
10     print('hello',time.time())
11     t = Timer(1,func)
12     t.start()
    View Code

    Python 的 池：  

     之前 进程  和 线程  都是 有多少个任务 开多少个 进程 /线程，   不好。 

    如果  先开好  一个数量的 池， 有任务可以直接执行，而且也可以重复利用 池子，减少了 很大的时间开销  。  

    池 相关的模块： 

    concurrent.futures   模块  

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

    进程池： 

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func():
 5     time.sleep(0.1)
 6     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid())
 7 
 8 def func2():
 9     time.sleep(0.1)
10     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid())
11 
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
15 
16     for i in range(30):
17         p_pool.submit(func) # 提交10个 func 任务 给 池
18 
19     for i in range(15):
20         p_pool.submit(func2) # 提交 5 个func2 任务 给池
21 '''
22 我是一个任务, 进程id 为：  1320
23 我是一个任务, 进程id 为：  14628
24 我是一个任务, 进程id 为：  18492
25 我是一个任务, 进程id 为：  15896
26 我是一个任务, 进程id 为：  18492
27 我是一个任务, 进程id 为：  14628
28 我是一个任务, 进程id 为：  15896
29 我是一个任务, 进程id 为：  1320
30 我是一个任务, 进程id 为：  1320
31 我是一个任务, 进程id 为：  18492
32 我是一个任务, 进程id 为：  14628
33 我是一个任务, 进程id 为：  15896
34 我是一个任务, 进程id 为：  1320
35 我是一个任务, 进程id 为：  14628
36 我是一个任务, 进程id 为：  18492
37 我是一个任务, 进程id 为：  15896
38 我是一个任务, 进程id 为：  1320
39 我是一个任务, 进程id 为：  18492
40 我是一个任务, 进程id 为：  14628
41 我是一个任务, 进程id 为：  15896
42 我是一个任务, 进程id 为：  15896
43 我是一个任务, 进程id 为：  18492
44 我是一个任务, 进程id 为：  1320
45 我是一个任务, 进程id 为：  14628
46 我是一个任务, 进程id 为：  1320
47 我是一个任务, 进程id 为：  18492
48 我是一个任务, 进程id 为：  14628
49 我是一个任务, 进程id 为：  15896
50 我是另一个任务, 进程id 为：  18492
51 我是一个任务, 进程id 为：  15896
52 我是一个任务, 进程id 为：  1320
53 我是另一个任务, 进程id 为：  14628
54 我是另一个任务, 进程id 为：  18492
55 我是另一个任务, 进程id 为：  14628
56 我是另一个任务, 进程id 为：  1320
57 我是另一个任务, 进程id 为：  15896
58 我是另一个任务, 进程id 为：  15896
59 我是另一个任务, 进程id 为：  18492
60 我是另一个任务, 进程id 为：  1320
61 我是另一个任务, 进程id 为：  14628
62 我是另一个任务, 进程id 为：  15896
63 我是另一个任务, 进程id 为：  18492
64 我是另一个任务, 进程id 为：  1320
65 我是另一个任务, 进程id 为：  14628
66 我是另一个任务, 进程id 为：  15896
67 '''
    基本使用

    传参数：

    之前都是 元组，这里直接传 位置 参数即可， 

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func(a,b):
 5     time.sleep(0.1)
 6     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
 7 
 8 def func2(a,b):
 9     time.sleep(0.1)
10     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
11 
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
15 
16     for i in range(10):
17         p_pool.submit(func,i,i+1) # 提交10个 func 任务 给 池
18 
19     for i in range(5):
20         p_pool.submit(func2,i,i+1) # 提交 5 个func2 任务 给池
21 
22 
23 '''
24 我是一个任务, 进程id 为：  4488  参数： 2 3
25 我是一个任务, 进程id 为：  21540  参数： 3 4
26 我是一个任务, 进程id 为：  12624  参数： 0 1
27 我是一个任务, 进程id 为：  21324  参数： 1 2
28 我是一个任务, 进程id 为：  4488  参数： 5 6
29 我是一个任务, 进程id 为：  12624  参数： 7 8
30 我是一个任务, 进程id 为：  21324  参数： 6 7
31 我是一个任务, 进程id 为：  21540  参数： 4 5
32 我是一个任务, 进程id 为：  12624  参数： 8 9
33 我是另一个任务, 进程id 为：  21324  参数： 0 1
34 我是另一个任务, 进程id 为：  21540  参数： 1 2
35 我是一个任务, 进程id 为：  4488  参数： 9 10
36 我是另一个任务, 进程id 为：  12624  参数： 3 4
37 我是另一个任务, 进程id 为：  21324  参数： 4 5
38 我是另一个任务, 进程id 为：  21540  参数： 2 3
39 '''
    给执行 函数传参数

    获取返回值： 

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func(a,b):
 5     time.sleep(0.1)
 6     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
 7     return a+b+1
 8 
 9 def func2(a,b):
10     time.sleep(0.1)
11     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
12     return a+b+2
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
17 
18     for i in range(10):
19         ret = p_pool.submit(func,i,i+1) # ret 的类型是 Future 对象 可以通过 .result() 获取（.result() 会阻塞的）
20         print(ret.result())
21     for i in range(5):
22         ret = p_pool.submit(func2,i,i+1)  # ret 的类型是 Future 对象
23         print(ret.result())
24 
25 '''
26 我是一个任务, 进程id 为：  20516  参数： 0 1
27 2
28 我是一个任务, 进程id 为：  8468  参数： 1 2
29 4
30 我是一个任务, 进程id 为：  4836  参数： 2 3
31 6
32 我是一个任务, 进程id 为：  7648  参数： 3 4
33 8
34 我是一个任务, 进程id 为：  20516  参数： 4 5
35 10
36 我是一个任务, 进程id 为：  8468  参数： 5 6
37 12
38 我是一个任务, 进程id 为：  4836  参数： 6 7
39 14
40 我是一个任务, 进程id 为：  7648  参数： 7 8
41 16
42 我是一个任务, 进程id 为：  20516  参数： 8 9
43 18
44 我是一个任务, 进程id 为：  8468  参数： 9 10
45 20
46 我是另一个任务, 进程id 为：  4836  参数： 0 1
47 3
48 我是另一个任务, 进程id 为：  7648  参数： 1 2
49 5
50 我是另一个任务, 进程id 为：  20516  参数： 2 3
51 7
52 我是另一个任务, 进程id 为：  8468  参数： 3 4
53 9
54 我是另一个任务, 进程id 为：  4836  参数： 4 5
55 11
56 '''
    获取结果，但是变成了同步

    上面 主要是 .result()是个同步 阻塞的过程，  

    我们可以先加入，后面统一 .result() ：

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func(a,b):
 5     time.sleep(0.1)
 6     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
 7     return a+b+1
 8 
 9 def func2(a,b):
10     time.sleep(0.1)
11     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
12     return a+b+2
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
17 
18     res = []
19     for i in range(10):
20         ret = p_pool.submit(func,i,i+1) # ret 的类型是 Future 对象 可以通过 .result() 获取（.result() 会阻塞的）
21         res.append(ret)
22     for i in range(5):
23         ret = p_pool.submit(func2,i,i+1)  # ret 的类型是 Future 对象
24         res.append(ret)
25 
26 
27     p_pool.shutdown() # 阻塞， 直到所有任务 结束
28     # 等所有 任务都结束之后 ，再一起看结果
29     for item in res:
30         print(item.result()) # .result() 是同步 ， 阻塞的
31 '''
32 我是一个任务, 进程id 为：  17700  参数： 0 1
33 我是一个任务, 进程id 为：  13092  参数： 2 3
34 我是一个任务, 进程id 为：  9452  参数： 1 2
35 我是一个任务, 进程id 为：  13324  参数： 3 4
36 我是一个任务, 进程id 为：  17700  参数： 4 5
37 我是一个任务, 进程id 为：  13092  参数： 5 6
38 我是一个任务, 进程id 为：  13324  参数： 7 8
39 我是一个任务, 进程id 为：  9452  参数： 6 7
40 我是一个任务, 进程id 为：  17700  参数： 8 9
41 我是另一个任务, 进程id 为：  13092  参数： 0 1
42 我是另一个任务, 进程id 为：  9452  参数： 1 2
43 我是一个任务, 进程id 为：  13324  参数： 9 10
44 我是另一个任务, 进程id 为：  17700  参数： 2 3
45 我是另一个任务, 进程id 为：  13324  参数： 4 5
46 我是另一个任务, 进程id 为：  9452  参数： 3 4
47 2
48 4
49 6
50 8
51 10
52 12
53 14
54 16
55 18
56 20
57 3
58 5
59 7
60 9
61 11
62 '''
    View Code

    map() 方法 ： 

    它是为了 取代 for  循环 submit  这个操作，

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func(a):
 5     b = a+1
 6     time.sleep(0.1)
 7     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
 8     return a+b+1
 9 
10 def func2(a):
11     b = a+1
12     time.sleep(0.1)
13     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
14     return a+b+2
15 
16 
17 if __name__ == '__main__':
18     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
19 
20     ret1 = p_pool.map(func,range(10)) # func 为任务函数 ，第二个要求是可迭代对象，为传入的参数，返回 ret1 为可迭代对象 ，里面放的 直接是 任务函数的返回值
21     ret2 = p_pool.map(func2,range(5))
22 
23     p_pool.shutdown() # 阻塞， 直到所有任务 结束
24     # 等所有 任务都结束之后 ，再一起看结果
25     for item in ret1:
26         print(item)
27     for item in ret2:
28         print(item)
29 
30 '''
31 我是一个任务, 进程id 为：  8972  参数： 0 1
32 我是一个任务, 进程id 为：  15204  参数： 1 2
33 我是一个任务, 进程id 为：  18936  参数： 3 4
34 我是一个任务, 进程id 为：  22288  参数： 2 3
35 我是一个任务, 进程id 为：  8972  参数： 4 5
36 我是一个任务, 进程id 为：  18936  参数： 6 7
37 我是一个任务, 进程id 为：  22288  参数： 7 8
38 我是一个任务, 进程id 为：  15204  参数： 5 6
39 我是一个任务, 进程id 为：  8972  参数： 8 9
40 我是另一个任务, 进程id 为：  18936  参数： 0 1
41 我是另一个任务, 进程id 为：  22288  参数： 1 2
42 我是一个任务, 进程id 为：  15204  参数： 9 10
43 我是另一个任务, 进程id 为：  8972  参数： 2 3
44 我是另一个任务, 进程id 为：  22288  参数： 3 4
45 我是另一个任务, 进程id 为：  15204  参数： 4 5
46 2
47 4
48 6
49 8
50 10
51 12
52 14
53 16
54 18
55 20
56 3
57 5
58 7
59 9
60 11
61 '''
    map 函数

    不过 map 传参时 稍显复杂，只能传递一个 可迭代对象，  

    add_done_callback（fn）:

     1 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 import os,time
 3 
 4 def func(a,b):
 5     time.sleep(0.1)
 6     print('我是一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
 7     return a+b+1
 8 
 9 def func2(a,b):
10     time.sleep(0.1)
11     print('我是另一个任务, 进程id 为： ',os.getpid(),' 参数：',a,b)
12     return a+b+2
13 
14 def ck(ret):
15     print(ret.result())
16 
17 if __name__ == '__main__':
18     p_pool =  ProcessPoolExecutor(4) # 池中有 4个进程
19 
20     for i in range(10):
21         ret = p_pool.submit(func,i,i+1)
22         ret.add_done_callback(ck) #ret 获取成功 之后 执行回调 函数 
23     for i in range(5):
24         ret = p_pool.submit(func2,i,i+1)
25         ret.add_done_callback(ck)
26 
27 '''
28 我是一个任务, 进程id 为：  14096  参数： 2 3
29 我是一个任务, 进程id 为：  18004  参数： 0 1
30 我是一个任务, 进程id 为：  7292  参数： 1 2
31 我是一个任务, 进程id 为：  20532  参数： 3 4
32 6
33 2
34 4
35 8
36 我是一个任务, 进程id 为：  7292  参数： 5 6
37 我是一个任务, 进程id 为：  14096  参数： 4 5
38 我是一个任务, 进程id 为：  20532  参数： 7 8
39 我是一个任务, 进程id 为：  18004  参数： 6 7
40 12
41 10
42 16
43 14
44 我是一个任务, 进程id 为：  14096  参数： 9 10
45 我是另一个任务, 进程id 为：  18004  参数： 1 2
46 我是另一个任务, 进程id 为：  20532  参数： 0 1
47 我是一个任务, 进程id 为：  7292  参数： 8 9
48 20
49 18
50 3
51 5
52 我是另一个任务, 进程id 为：  14096  参数： 2 3
53 我是另一个任务, 进程id 为：  7292  参数： 3 4
54 我是另一个任务, 进程id 为：  18004  参数： 4 5
55 9
56 7
57 11
58 '''
    使用回调函数

    Python 的协程 Coroutines：  

    协程 是 操作系统也不可见的，操作系统能调度的最小单位是 线程，  

    协程 做的工作 是 利用 阻塞的时间，然后执行其他任务，（还是在 一个线程上  ）

    协程相关的模块： 

    两个 模块：  

    1，gevent （第三方）  :它是利用了 greenlet （c语言写）这个模块 进行 切换任务  ，还有自己内部加的自动规避 io 的功能  

    2，asyncio  ：它是利用了 yield（python 的语法）进行 切换任务  ，        还有自己内部加的自动规避 io 的功能  

    协程间 是 数据安全的：

    之所以，进程  和 线程 数据不安全，是因为它们都是由 操作系统 控制切换的， 而协程 是 用户控制切换的。 

    进程 ，线程，协程 的开销：

    进程 很大 

    线程 小 

    协程 更小，（几乎 和 调用一个函数一样小）

    Python 中 多线程 是否 无用： 

    通过上述对比，明显感到 协程 比多线程 好，那么都用协程不就可以了 ，多线程 不用不就行了？

    no ,no,no ,

    协程有个很大的弊端，它的所有切换都是 基于用户的 ，只能切换一些 网络，sleep 等用户可以感知到的，

    但是，像 print, 文件操作 等用户感知不到的，它是无法切换的，所以只能用 多线程，

    所以，多线程 是有用的，   

    协程 使用：

     1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print('任务一：开始')
 5     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
 6     print('任务一：结束')
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     cor = gevent.spawn(func1)
10     print('主任务')
11     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
12 '''
13 主任务
14 任务一：开始
15 '''
    基本用法 1
     1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print('任务一：开始')
 5     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
 6     print('任务一：结束')
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     cor = gevent.spawn(func1)
10     print('主任务')
11     gevent.sleep(2) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
12 '''
13 主任务
14 任务一：开始
15 任务一：结束
16 '''
    基本用法 2

    协程.join()  方法：

     1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print('任务一：开始')
 5     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
 6     print('任务一：结束')
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     cor = gevent.spawn(func1)
10     print('主任务')
11     cor.join()
12     print('所有 协程 任务都完成了')
13 
14 
15 
16 '''
17 主任务
18 任务一：开始
19 任务一：结束
20 所有 协程 任务都完成了
21 '''
    使用 协程.join() 来阻塞 主任务
     1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print('任务一：开始')
 5     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
 6     print('任务一：结束')
 7 
 8 def func2():
 9     print('任务二：开始')
10     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
11     print('任务二：结束')
12 
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     cor_list = []
17     for i in range(10):
18         cor = gevent.spawn(func1) # 10个协程任务 处理 func1
19         cor_list.append(cor)
20 
21     for i in range(5):
22         cor = gevent.spawn(func2) # 5个协程任务 处理 func2
23         cor_list.append(cor)
24 
25     for cor in cor_list:
26         cor.join()
27     print('所有 协程 任务都完成了')
28 
29 
30 
31 '''
32 任务一：开始
33 任务一：开始
34 任务一：开始
35 任务一：开始
36 任务一：开始
37 任务一：开始
38 任务一：开始
39 任务一：开始
40 任务一：开始
41 任务一：开始
42 任务二：开始
43 任务二：开始
44 任务二：开始
45 任务二：开始
46 任务二：开始
47 任务一：结束
48 任务一：结束
49 任务一：结束
50 任务一：结束
51 任务一：结束
52 任务一：结束
53 任务一：结束
54 任务一：结束
55 任务一：结束
56 任务一：结束
57 任务二：结束
58 任务二：结束
59 任务二：结束
60 任务二：结束
61 任务二：结束
62 所有 协程 任务都完成了
63 '''
    协程.join()

    简便写法 gevent.joinall() 方法：

     1 import gevent
 2 
 3 def func1():
 4     print('任务一：开始')
 5     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
 6     print('任务一：结束')
 7 
 8 def func2():
 9     print('任务二：开始')
10     gevent.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
11     print('任务二：结束')
12 
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     cor_list = []
17     for i in range(10):
18         cor = gevent.spawn(func1) # 10个协程任务 处理 func1
19         cor_list.append(cor)
20 
21     for i in range(5):
22         cor = gevent.spawn(func2) # 5个协程任务 处理 func2
23         cor_list.append(cor)
24 
25     gevent.joinall(cor_list) # gevent.joinall() 更方便
26     print('所有 协程 任务都完成了')
27 
28 
29 
30 '''
31 任务一：开始
32 任务一：开始
33 任务一：开始
34 任务一：开始
35 任务一：开始
36 任务一：开始
37 任务一：开始
38 任务一：开始
39 任务一：开始
40 任务一：开始
41 任务二：开始
42 任务二：开始
43 任务二：开始
44 任务二：开始
45 任务二：开始
46 任务一：结束
47 任务一：结束
48 任务一：结束
49 任务一：结束
50 任务一：结束
51 任务一：结束
52 任务一：结束
53 任务一：结束
54 任务一：结束
55 任务一：结束
56 任务二：结束
57 任务二：结束
58 任务二：结束
59 任务二：结束
60 任务二：结束
61 所有 协程 任务都完成了
62 '''
    gevent.joinall()

    协程 传递参数： 

    直接 放入 位置参数即可，

    协程  不认是 time.sleep() 类似 问题 ：

    如何解决： 

     1 import gevent
 2 
 3 #================================
 4 from gevent import monkey
 5 monkey.patch_all()
 6 import time
 7 #================================
 8 def func1():
 9     print('任务一：开始')
10     time.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
11     print('任务一：结束')
12 
13 def func2():
14     print('任务二：开始')
15     time.sleep(1) # 切出去执行 别的没有阻塞的任务
16     print('任务二：结束')
17 
18 if __name__ == '__main__':
19     cor_list = []
20     for i in range(10):
21         cor = gevent.spawn(func1) # 10个协程任务 处理 func1
22         cor_list.append(cor)
23 
24     for i in range(5):
25         cor = gevent.spawn(func2) # 5个协程任务 处理 func2
26         cor_list.append(cor)
27 
28     gevent.joinall(cor_list) # gevent.joinall() 更方便
29     print('所有 协程 任务都完成了')
    View Code

    使用 gevent 协程实现 socket 并发：  

     1 import gevent
 2 
 3 #================================
 4 from gevent import monkey
 5 monkey.patch_all()
 6 import socket
 7 #================================
 8 
 9 def comm_withclient(conn):
10     while 1:
11         d = conn.recv(1024)
12         print(d.decode())
13 
14 
15 
16 if __name__ == '__main__':
17     sk = socket.socket()
18     sk.bind(('127.0.0.1', 8080))
19     sk.listen()
20 
21     while 1:
22         conn,addr = sk.accept()
23         # 开协程  来一个 客户端 开一个协程
24         cor = gevent.spawn(comm_withclient,conn)
    server.py 
    1 import socket
2 sk = socket.socket()
3 
4 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
5 
6 while 1:
7     d = input(">>> [client]").encode()
8     sk.send(d)
    client1.py
    1 import socket
2 sk = socket.socket()
3 
4 sk.connect(('127.0.0.1',8080))
5 
6 while 1:
7     d = input(">>> [client]").encode()
8     sk.send(d)
    client2.py

    一台4cpu的电脑 开 5个进程，每个进程开 20个线程，每个线程可以开 500个协程 这一共是：5w 的并发量  （很多了）。 

    asyncio 模块 ：  

    参考：https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/10437164.html

    它是Python 自带的一个模块， 

     1 import asyncio
 2 
 3 async def func(a):
 4     print('开始',a)
 5     await asyncio.sleep(1)  # 此时会 切换出去执行  没有阻塞的任务~
 6     print('结束',a+1)
 7 
 8 #  await 后面 是个可能会阻塞的方法
 9 #  await 必须在 async 函数里
10 
11 #================================
12 # 上面操作后， 就不能直接 调一个   协程函数 func    了， |  func() ×
13 
14 evt_loop = asyncio.get_event_loop()
15 # evt_loop.run_until_complete(func(0))  # 这是 开启一个任务
16 evt_loop.run_until_complete(asyncio.wait([func(1),func(2),func(3)]) )  # 这是 开启 多个任务
    async 和 await 关键字

    数据库：

    基础点：

    通配符：

    % ：不限长度，

    _:匹配一个字符，  

    mysql 引擎介绍（存储引擎）：  

    https://www.cnblogs.com/eva-J/articles/9682063.html

    存储数据的格式，

    默认的存储引擎是 innodb ,  它支持  事务（transactions ）,行级锁（row-level locking）, 外键（foreign keys）

    只有 innodb 支持行级锁，例如myisam 支持的是 表级锁，   （innodb 行级锁 肯定比  myisam 的表级锁  效率高  ）

    各种存储引擎的使用场景：

    一般 默认 innnodb  

    当只查时， myisam  

    当数据不是很重要，而且要求速度时：memory ,例如：每个用户的登录状态， 

    innodb :是一个文件存表结构，一个文件存  数据， 

    myisam: 三个表，一个文件存结构，一个存数据，还有就是索引，（这也是它快的原因）

    memory 和 blackhole ：都是只存表结构， 

    mysql中的数据类型：   

    https://www.cnblogs.com/eva-J/articles/9683316.html

    数值，

    1，小数精度要求高的场景（汇率，科研，利息，金融，银行等），要使用 decimal ,float  和  double 不准，  

    为什么decimal 准确度：它底层是以 字符串来存的， 

    不过 decimal 有缺点：就是它

    2，整型的约束，没用，

    时间，

    date  年月日，

    time 时分秒  ，

    datetime 年月日时分秒，（ 常用  范围 1000-01-01   --->   9999-12-31 ）

    还有timestramp  (范围较小， 1970  -  2038）

    平时常用：date  , datetime   

    注：

    timestramp 不能为空，默认当前时间，  

    mysql 中 now() 函数 是当前时间，  

    字符串，

    常用的是 char  varchar ,如果要有的话，longtext（存个视频），但是一般已经不用mysql 存大量数据了，  

    char : 定长，浪费硬盘，存取速度非常快

    varchar:变长，节省空间，存取速度相对慢，  (varchar 除了数据以外，要额外存 长度）

    char :适合 数据 的长度变化小， 例如手机号，身份证，学号，

    varchar:数据长度变化大 ，

    枚举 和 集合  ：

    枚举：单选       例如, 性别

    集合：多选       例如， 兴趣爱好  

    表的完整性约束：

    是否允许空（not null / null ），是否唯一(  unique  )，主键(primary key)，外键(foreign key)，自增(auto)等， 

    一般是：唯一  非空， 

    主键的特点也是 ：唯一，非空，  

    外键：只有innodb 支持外键，  

    连级： cascade  , 连级 删除 ，连级更新，  

    补： 数据库的模式很重要，一般要设置为 严格模式， 

    联合主键：

    为一个以上的字段 设置 唯一非空，

    例如 ip  和 端口  唯一，  

    create table t (id int, ip char(12)  ,port char(10) ，primary key(ip,port )  )

    联合唯一：

    unique 

    create table t(id int primary key ,ip char(12),port char(10) ,unique(ip,port) )

    上面ip 和 port 作为主键，我们一般习惯 将id 作为主键，所以可以用联合唯一，代替联合 主键：

    create table t(id int ,ip char(12) not null ,port char(10) not null ,unique(ip,port) );  

    注：  不写主键，默认第一个就是，

    修改表结构：

    https://www.cnblogs.com/eva-J/articles/9677452.html

    修改字段名，修改约束 ，修改字段排列顺序等，  

    SQL三种类型： 

    DDL 语句（数据库，表，视图，索引，存储过程）

    DML 语句 （增删改查）

    DCL语句  （权限控制）

    记录操作： 

    https://www.cnblogs.com/eva-J/articles/9688293.html

    主要有 增删改查：

    它是DML ，

    查询：  

    单表查询：

    https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/9688313.html

    多表查询：

    https://www.cnblogs.com/eva-J/articles/9688383.html

    表连接：

    内连接，

    左外连接 （左优先）

    右外连接  （右优先）

    全外连接  （mysql 中 使用 左 ，右连接， 然后union 关联下 ），#注意 union与union all的区别：union会去掉相同的记录

    union 的 作用：  union查询就是把2条或者多条sql语句的查询结果，合并成一个结果集

    子查询：

    #1：子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2：内层查询语句的查询结果，可以为外层查询语句提供查询条件。
#3：子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4：还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等

    pymysql 模块 的使用：  

    它是个第三方模块，  

    pymysql的基本使用

     1 import pymysql
 2 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 3                        user='root',
 4                        password="123456",
 5                        database='course',)
 6 cursor = conn.cursor() #cursor 游标
 7 cursor.execute('show tables;')
 8 ret = cursor.fetchall()
 9 print(ret) #(('course',), ('dept',), ('dept_temp',), ('students',), ('teacher',))
10 
11 #================================
12 
13 cursor.execute('select * from dept')
14 ret = cursor.fetchall()
15 print(ret)
16 #================================
17 cursor.execute('select * from dept')
18 ret = cursor.fetchone()
19 print(ret)
20 #================================
21 
22 cursor.execute('select * from dept')
23 ret = cursor.fetchmany(3)
24 print(ret)
25 
26 
27 #================================
28 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) # 此时返回的是 字典~
29 cursor.execute('select * from dept')
30 ret = cursor.fetchmany(3)
31 print(ret)
32 
33 
34 cursor.close()   # 用完之后 关闭 游标
35 conn.close()     # conn 也要断开连接
36 
37 '''
38 (('course',), ('dept',), ('dept_temp',), ('students',), ('teacher',))
39 ((1002, 'a'), (1003, 'a'), (1004, '高中部'), (1005, '大学'))
40 (1002, 'a')
41 ((1002, 'a'), (1003, 'a'), (1004, '高中部'))
42 [{'id': 1002, 'dept_name': 'a'}, {'id': 1003, 'dept_name': 'a'}, {'id': 1004, 'dept_name': '高中部'}]
43 '''
    基本使用

    pymysql 增 删 改 （要 commit ）：

     1 import pymysql
 2 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 3                        user='root',
 4                        password="123456",
 5                        database='course',)
 6 cursor = conn.cursor()
 7 #================================
 8 try:
 9     cursor.execute('insert into dept values(1001,"中")')
10     
11     
12     conn.commit()    # 当对  表 增删改 的时候，都需要 进行 commit 提交
13 except:
14     #如果出现 问题就 进行 回滚
15     print('Q')
16     conn.rollback()
17 
18 cursor.close()   # 用完之后 关闭 游标
19 conn.close()     # conn 也要断开连接
    View Code

    cursor.rowcount() ：

     1 import pymysql
 2 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 3                        user='root',
 4                        password="123456",
 5                        database='course',)
 6 cursor = conn.cursor()
 7 #================================
 8 cursor.execute('select * from dept')
 9 
10 count = cursor.rowcount  # 行数
11 
12 for i in range(count):
13     print(cursor.fetchone())
14 
15 
16 cursor.close()   # 用完之后 关闭 游标
17 conn.close()     # conn 也要断开连接
    View Code

    python 代码登陆 数据库 （sql  注入  问题） ：

    如果是用 拼接 参数 来登录会有下面的问题：

    1，是要记得 用户名 和 密是是双引号，

    2，要注意   --  代表注释掉 后面的内容，   

    3，使用 or  条件 

    它叫 sql  注入 问题，

    我们可以利用 cursor.execute(sql,  (user,pwd)  )  来帮我们做，它会防止一些 sql 注入的问题  ，  

    总结： 一定不能自己拼接 字符串，

    python 趣实现：

    Python代码实现进度条：

    1 import time
2 for i in range(0,101):
3     time.sleep(0.2)
4     char_num = i # 打印多少个 字符
5     if i == 100:
6         s = '
{}% : {}
'.format(i,'*'*char_num)
7     else:
8         s = '
{}% : {}'.format(i,'*'*char_num)
9     print(s,end='',flush=True)
    View Code
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