一、可迭代對象、迭代器對象和生成器

像list, tuple等這些序列是可以使用for...in ...語句來進行遍歷輸出的。這是為什么呢？這就需要知道可迭代對象(Iterable)、迭代器對象(Iterator)和生成器對象(Generator)了。

1.什么可迭代對象？

把可以通過for...in...這類語句迭代讀取一條數據供我們使用的對象。

2. 可迭代對象的本質？

可迭代對象通過__iter__方法向我們提供一個迭代器，我們在迭代一個可迭代對象的時候，實際上就是先獲取該對象提供的一個迭代器，然后通過這個迭代器來依次獲取對象中的每一個數據。

也就是說可迭代對象必須要有__iter__()方法

3.iter()函數與next()函數的作用是什么?

通過iter()函數獲取可迭代對象的迭代器。

然后我們可以對獲取到的迭代器不斷使用next()函數來獲取下一條數據。當我們已經迭代完最后一個數據之后，再次調用next()函數會拋出StopIteration異常，

來告訴我們所有數據都已迭代完成，不用再執行next()函數了。

4.什么是迭代器對象?

一個實現了__iter__方法和__next__方法的對象，就是迭代器。

5. 什么是生成器？

簡單來說：只要在def中有yield關鍵字的 就稱為生成器

6.yield的作用是什么？

yield關鍵字有兩點作用：

(1).保存當前運行狀態(斷點)，然后暫停執行，即將生成器(函數)掛起

(2).將yield關鍵字后面表達式的值作為返回值返回，此時可以理解為起到了return的作用

Python2中的原生協程就是使用yield關鍵字，但在Python3中是使用了yield from。

7.如果啟動生成器？

send()：除了能喚醒生成器外，還可以給生成器傳遞值；

next()：單純的獲取生成器中的一個值。

機器代碼語言鍵盤上的按鈕

二、GIL

前言：了解Python的都知道，在Python中多線程并不是真正意義上的多線程。那為什么在Python中多線程的威力沒有像其他語言那樣大呢？

1.GIL全稱是全局解釋器鎖，保證了同一時刻只有一個線程在執行。

2.作用：在單核的情況下實現多任務！這在當時非常厲害的技術。

3.產生問題的原因：一個CPU分配給一個進程，進程的線程使用GIL進行資源搶奪。在多核情況下，會使其他核空閑，CPU的利用率不高。

4.解決方案：

1). 使用其他解釋器，如JPython(但是太慢了，不好！)。因為只有在CPython中才存在GIL。

2). 使用其他語言(C/Java)來寫多線程這部分代碼

3). 使用多進程+協程的方式。(推薦的方式，很高效)！

三、淺拷貝VS深拷貝

深拷貝(deepcopy)：它是一種遞歸的方式拷貝某個對象，單獨形成一個新對象。這種方式很浪費資源。使用from some_moudle import xx 就是一種深拷貝的方式！

淺拷貝(copy)：它支復制一層信息，占用的資源少！而且大部分的形式都是一淺拷貝的方式！

深拷貝示意圖：

淺拷貝示意圖：

四、面向對象總結：

1.私有化

(1).x：公有變量；

(2)._x：單個前置下劃線，私有化方法或屬性，from some_module import *是不能導入的，只有類和對象可以訪問；

(3).__x：雙前置下劃線，避免與子類中的屬性命名沖突，外部無法訪問，但是可以通過特殊的方式(obj._類名__xx)訪問到

(4).__x__：雙前后下劃線，用戶名字空間的魔法方法后屬性。最好不要用這種命名方式！

(5).x_：單后置下劃線，用于避免與Python關鍵詞沖突！不要使用哦！

2.封裝

一個功能一個函數，把相關函數封裝成一個類對象。好處是代碼可以復用，讓代碼更加清爽！

3.繼承：

多個子類擁有相同的功能，然后把相同的函數放到父類中，通過子類的方式繼承下來。好處是代碼復用。

4.多態：

(1).必須要有繼承；

(2).不同對象調用同一個函數，會有不同的表現形式；

(3).Python中的多態并不是嚴謹的多態，因為沒有做類型檢查！

5.類與實例對象之間的關系：

6.面向函數編程 VS 面向對象編程：

面向函數編程：一個功能，一個函數。

面向對象編程：把相關函數封裝成一個類對象。

五、模塊導入與路徑搜索

1.動態導入：

(1). import module；

(2). __import__("some_module")

這兩種方式是一樣的！

2.路徑搜索：

在導入某個模塊時，會在sys.path()中搜索目標模塊。如果找到了，那么就停止搜索，否則一直找到最后！

3.重新加載模塊

from imp import reload，reload函數的好處是當導入的某個模塊做了修改時，又不想通過關機來重新導入，而是進行熱更新，就能獲取到修改后的值！

六、類中方法總結

1.魔法方法

(1). __init__：用于初始化對象

(2). __new__：用于創建對象

(3).__call_：使對象變得可調用

(4). __dict__：把類中的屬性組成一個字典，屬性名作為key， 屬性值作為value

(5).__class__：用于查看對象是由哪個類創建的

2.super()：

當有多個類發生繼承關系時，Python內部會維護著一張繼承表(通過__mro__可以查看)。super()在當前繼承表中找到自己的位置，然后執行下一個類的__init__方法。

七、上下文管理器(ContextManager)

在很多時候，我們都會看到with open(filename, 'w') as f:pass，這種操作文件的方式。這種操作的好處就是我們不需要手動調用f.close()來關閉我們打開的文件。這是為什么呢？

任何一個上下文管理器對象都可以使用with關鍵字來操作。什么是上下文管理器呢？

只要實現了__enter__()和__exit__()方法的類就是上下文管理器！

__enter__()：返回資源對象。

__exit__()：在操作完成之后，進行清除工作。如關閉文件

連接數據庫的上下文管理器：

第一種方式：

from pymysql import connect
class DBHelper:
def __init__(self):
self.conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', database='database', charset='utf8')
self.csr = self.conn.cursor()
def __enter__(self):
return self.csr
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.csr.close()
self.conn.close()
with DBHelper() as csr:
sql = """select * from table;"""
csr.execute(sql)
all_datas = csr.fetchall()
for item in all_datas:
print(item)

第二種方式：

@contextmanager
def conn_db():
conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', database='database', charset='utf8')
csr = conn.cursor()
yield csr
csr.close()
conn.close()
with conn_db() as csr:
sql = """select * from table"""
csr.execute(sql)
all_datas = csr.fetchall()
for item in all_datas:
print(item)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的黑马程序员python笔记_三年Python程序员平时学习笔记总结，对于学习Python非常有帮助...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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