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Python-提高

时间:2021-03-06 14:14:42      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:mamicode   ios   lock   python3   单线程   pack   完成后   ica   结果   

阅读目录

1.GIL(全局解释器锁)

2.深拷贝、浅拷贝

3.私有化

4.import导入模块

5.再议 封装、继承、多态

一.GIL(全局解释器锁)

GIL面试题如下

描述Python GIL的概念, 以及它对python多线程的影响?编写一个多线程抓取网页的程序,并阐明多线程抓取程序是否可比单线程性能有提升,并解释原因。

Guido的声明:http://www.artima.com/forums/flat.jsp?forum=106&thread=214235

he language doesn‘t require the GIL -- it‘s only the CPython virtual machine that has historically been unable to shed it.

参考答案:

  1. Python语言和GIL没有半毛钱关系。仅仅是由于历史原因在Cpython虚拟机(解释器),难以移除GIL。
  2. GIL:全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。
  3. 线程释放GIL锁的情况: 在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL Python 3.x使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL)或Python 2.x,tickets计数达到100
  4. Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。
  5. 多线程爬取比单线程性能有提升,因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁

二.深拷贝、浅拷贝

1. 浅拷贝

  • 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝

通俗的理解是:拷贝了引用,并没有拷贝内容

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2. 深拷贝

  • 深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

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进一步理解深拷贝

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3. 拷贝的其他方式

  • 分片表达式可以赋值一个序列

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  • 字典的copy方法可以拷贝一个字典

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4. 注意点

浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同

  1. copy.copy对于可变类型,会进行浅拷贝
  2. copy.copy对于不可变类型,不会拷贝,仅仅是指向
In [88]: a = [11,22,33]
In [89]: b = copy.copy(a)
In [90]: id(a)
Out[90]: 59275144
In [91]: id(b)
Out[91]: 59525600
In [92]: a.append(44)
In [93]: a
Out[93]: [11, 22, 33, 44]
In [94]: b
Out[94]: [11, 22, 33]


In [95]: a = (11,22,33)
In [96]: b = copy.copy(a)
In [97]: id(a)
Out[97]: 58890680
In [98]: id(b)
Out[98]: 58890680

 

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copy.copy和copy.deepcopy的区别

copy.copy

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 copy.deepcopy

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三.私有化

  • xx: 公有变量
  • _x: 单前置下划线,私有化属性或方法,from somemodule import *禁止导入,类对象和子类可以访问
  • __xx:双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突,无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到)
  • __xx__:双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。例如:__init__ , __ 不要自己发明这样的名字
  • xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突

通过name mangling(名字重整(目的就是以防子类意外重写基类的方法或者属性)如:_Class__object)机制就可以访问private了。

#coding=utf-8

class Person(object):
    def __init__(self, name, age, taste):
        self.name = name
        self._age = age 
        self.__taste = taste

    def showperson(self):
        print(self.name)
        print(self._age)
        print(self.__taste)

    def dowork(self):
        self._work()
        self.__away()


    def _work(self):
        print(my _work)

    def __away(self):
        print(my __away)

class Student(Person):
    def construction(self, name, age, taste):
        self.name = name
        self._age = age 
        self.__taste = taste

    def showstudent(self):
        print(self.name)
        print(self._age)
        print(self.__taste)

    @staticmethod
    def testbug():
        _Bug.showbug()

# 模块内可以访问,当from  cur_module import *时,不导入
class _Bug(object):
    @staticmethod
    def showbug():
        print("showbug")

s1 = Student(jack, 25, football)
s1.showperson()
print(**20)

# 无法访问__taste,导致报错
# s1.showstudent() 
s1.construction(rose, 30, basketball)
s1.showperson()
print(**20)

s1.showstudent()
print(**20)

Student.testbug()

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总结

  • 父类中属性名为__名字的,子类不继承,子类不能访问
  • 如果在子类中向__名字赋值,那么会在子类中定义的一个与父类相同名字的属性
  • _名的变量、函数、类在使用from xxx import *时都不会被导入

四.import导入模块

1. import 搜索路径

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路径搜索

  • 从上面列出的目录里依次查找要导入的模块文件
  • ‘‘ 表示当前路径
  • 列表中的路径的先后顺序代表了python解释器在搜索模块时的先后顺序

程序执行时添加新的模块路径

sys.path.append(/home/itcast/xxx)
sys.path.insert(0, /home/itcast/xxx)  # 可以确保先搜索这个路径
In [37]: sys.path.insert(0,"/home/python/xxxx")
In [38]: sys.path
Out[38]: 
[/home/python/xxxx,
 ‘‘,
 /usr/bin,
 /usr/lib/python35.zip,
 /usr/lib/python3.5,
 /usr/lib/python3.5/plat-x86_64-linux-gnu,
 /usr/lib/python3.5/lib-dynload,
 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages,
 /usr/lib/python3/dist-packages,
 /usr/lib/python3/dist-packages/IPython/extensions,
 /home/python/.ipython]

2. 重新导入模块

模块被导入后,import module不能重新导入模块,重新导入需用reload

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3. 多模块开发时的注意点

recv_msg.py模块
from common import RECV_DATA_LIST
# from common import HANDLE_FLAG
import common


def recv_msg():
    """模拟接收到数据,然后添加到common模块中的列表中"""
    print("--->recv_msg")
    for i in range(5):
        RECV_DATA_LIST.append(i)


def test_recv_data():
    """测试接收到的数据"""
    print("--->test_recv_data")
    print(RECV_DATA_LIST)


def recv_msg_next():
    """已经处理完成后,再接收另外的其他数据"""
    print("--->recv_msg_next")
    # if HANDLE_FLAG:
    if common.HANDLE_FLAG:
        print("------发现之前的数据已经处理完成,这里进行接收其他的数据(模拟过程...)----")
    else:
        print("------发现之前的数据未处理完,等待中....------")
handle_msg.py模块
from common import RECV_DATA_LIST
# from common import HANDLE_FLAG
import common

def handle_data():
    """模拟处理recv_msg模块接收的数据"""
    print("--->handle_data")
    for i in RECV_DATA_LIST:
        print(i)

    # 既然处理完成了,那么将变量HANDLE_FLAG设置为True,意味着处理完成
    # global HANDLE_FLAG
    # HANDLE_FLAG = True
    common.HANDLE_FLAG = True

def test_handle_data():
    """测试处理是否完成,变量是否设置为True"""
    print("--->test_handle_data")
    # if HANDLE_FLAG:
    if common.HANDLE_FLAG:
        print("=====已经处理完成====")
    else:
        print("=====未处理完成====")
main.py模块
from recv_msg import *
from handle_msg import *


def main():
    # 1. 接收数据
    recv_msg()
    # 2. 测试是否接收完毕
    test_recv_data()
    # 3. 判断如果处理完成,则接收其它数据
    recv_msg_next()
    # 4. 处理数据
    handle_data()
    # 5. 测试是否处理完毕
    test_handle_data()
    # 6. 判断如果处理完成,则接收其它数据
    recv_msg_next()


if __name__ == "__main__":
    main()

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五.再议 封装、继承、多态

封装、继承、多态 是面向对象的3大特性

为啥要封装

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好处

  1. 在使用面向过程编程时,当需要对数据处理时,需要考虑用哪个模板中哪个函数来进行操作,但是当用面向对象编程时,因为已经将数据存储到了这个独立的空间中,这个独立的空间(即对象)中通过一个特殊的变量(__class__)能够获取到类(模板),而且这个类中的方法是有一定数量的,与此类无关的将不会出现在本类中,因此需要对数据处理时,可以很快速的定位到需要的方法是谁 这样更方便
  2. 全局变量是只能有1份的,多很多个函数需要多个备份时,往往需要利用其它的变量来进行储存;而通过封装 会将用来存储数据的这个变量 变为了对象中的一个“全局”变量,只要对象不一样那么这个变量就可以再有1份,所以这样更方便
  3. 代码划分更清晰

面向过程

全局变量1
全局变量2
全局变量3
...

def 函数1():
    pass


def 函数2():
    pass


def 函数3():
    pass


def 函数4():
    pass


def 函数5():
    pass

面向对象

class 类(object):
    属性1
    属性2

    def 方法1(self):
        pass

    def 方法2(self):
        pass

class 类2(object):
    属性3
    def 方法3(self):
        pass

    def 方法4(self):
        pass

    def 方法5(self):
        pass

为啥要继承

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说明

  1. 能够提升代码的重用率,即开发一个类,可以在多个子功能中直接使用
  2. 继承能够有效的进行代码的管理,当某个类有问题只要修改这个类就行,而其继承这个类的子类往往不需要就修改

怎样理解多态

class MiniOS(object):
    """MiniOS 操作系统类 """
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.apps = []  # 安装的应用程序名称列表

    def __str__(self):
        return "%s 安装的软件列表为 %s" % (self.name, str(self.apps))

    def install_app(self, app):
        # 判断是否已经安装了软件
        if app.name in self.apps:
            print("已经安装了 %s,无需再次安装" % app.name)
        else:
            app.install()
            self.apps.append(app.name)


class App(object):
    def __init__(self, name, version, desc):
        self.name = name
        self.version = version
        self.desc = desc

    def __str__(self):
        return "%s 的当前版本是 %s - %s" % (self.name, self.version, self.desc)

    def install(self):
        print("将 %s [%s] 的执行程序复制到程序目录..." % (self.name, self.version))


class PyCharm(App):
    pass


class Chrome(App):
    def install(self):
        print("正在解压缩安装程序...")
        super().install()


linux = MiniOS("Linux")
print(linux)

pycharm = PyCharm("PyCharm", "1.0", "python 开发的 IDE 环境")
chrome = Chrome("Chrome", "2.0", "谷歌浏览器")

linux.install_app(pycharm)
linux.install_app(chrome)
linux.install_app(chrome)

print(linux)

运行结果

Linux 安装的软件列表为 []
将 PyCharm [1.0] 的执行程序复制到程序目录...
正在解压缩安装程序...
将 Chrome [2.0] 的执行程序复制到程序目录...
已经安装了 Chrome,无需再次安装
Linux 安装的软件列表为 [PyCharm, Chrome]

 

Python-提高

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Gaowaly/p/14485507.html

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