Python-提高

时间：2021-03-06 14:14:42 收藏：0 阅读：0

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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:

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。

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。

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

Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。

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

copy.copy对于可变类型，会进行浅拷贝
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

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

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

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

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

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‘]

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一.GIL（全局解释器锁）

GIL面试题如下

参考答案:

二.深拷贝、浅拷贝

1. 浅拷贝

2. 深拷贝

进一步理解深拷贝

3. 拷贝的其他方式

4. 注意点

浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同

copy.copy和copy.deepcopy的区别

三.私有化

总结

四.import导入模块

1. import 搜索路径

路径搜索

程序执行时添加新的模块路径

2. 重新导入模块

3. 多模块开发时的注意点

五.再议 封装、继承、多态

为啥要封装

好处

为啥要继承

说明

怎样理解多态

五.再议封装、继承、多态