Python-提高-1

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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:

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

2. 深拷贝

• 深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

进一步理解深拷贝

3. 拷贝的其他方式

• 分片表达式可以赋值一个序列

• 字典的copy方法可以拷贝一个字典

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

copy.copy和copy.deepcopy的区别

copy.copy

 copy.deepcopy

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()

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

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

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()

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

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

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']