python修煉day32!
積累:
把有用的方法封裝到文件中,注意積累
迭代器
iteration # 迭代器
iterable # 可迭代的、
保存的是生成數(shù)據(jù)的代碼,不是數(shù)據(jù)
迭代器:
可迭代對象:有iter() 方法就是可迭代對象 def __iter__ (self): 迭代器: 同時有 iter() 和 next() 就是迭代器 def __iter__(self): def __next__(self):斐波那契數(shù)列迭代器代碼
class Fibonacci(object):
def __init__(self, all_num):
self.a(chǎn)ll_num =all_num
self.a(chǎn) = 0
self.b = 1
self.num = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.num < self.a(chǎn)ll_num:
result = self.a(chǎn)
self.a(chǎn), self.b = self.b, self.a(chǎn) + self.b
self.num += 1
return result
else:
raise StopIteration
f = Fibonacci(100)
for i in f:
print(i)
生成器
生成器是一種特殊的迭代器
列表推導(dǎo)式
保存的是生成的方式,不是數(shù)據(jù)
調(diào)用方式:next(obj) obj.send
函數(shù)中有 yield, 那么這個函數(shù)就不在是函數(shù),而是一個生成器的模板
調(diào)用一個函數(shù)時,發(fā)現(xiàn)這個函數(shù)中有yield 語句,那么此時,不是調(diào)用函數(shù),而是創(chuàng)建一個生成器對象
def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: # print(a) yield a a, b = b, a + b n += 1 return "---ok---"f = fibonacci(11)print(next(f))while True: try: r = next(f) print(r) except Exception as ret: print(ret.value) break# for i in f:# print(i)
線程、進(jìn)程、協(xié)程總結(jié)
多任務(wù)的概念:同一時刻執(zhí)行多個任務(wù)
線程:"""創(chuàng)建線程的兩種方式"""import threadingdef sing(num): passt = threading.Thread(targets=sing, args=(1,))t.start()"""繼承的方式"""class MyThread(threading.Thread): def run(delf): passt = MyThread()t.start()
特點(diǎn)
線程運(yùn)行在進(jìn)程中,線程依賴于進(jìn)程線程比進(jìn)程的系統(tǒng)開銷小 共享全局資源(變量)協(xié)程運(yùn)行在線程中,把線程空閑時間利用起來,實(shí)現(xiàn)多任務(wù)
資源競爭
互斥鎖:解決線程中資源競爭的問題 lock = threading.Lock() lock.a(chǎn)cquire() # 上鎖 代碼。。。 lock.release() # 解鎖死鎖:兩個線程都在等待對方釋放鎖進(jìn)程"""創(chuàng)建進(jìn)程的方式"""import multiprocessingdef sing(a, b): passp = multiprocessing.Process(target=sing, args=(1, 2), kwargs=(name="xiaohei"))"""繼承的方式"""class MyProcess(multiprocessing.Process): def run(self): passp = MyProcess()p.start()
特點(diǎn)
定義:正在運(yùn)行的程序,在任務(wù)列表中可以查看進(jìn)程運(yùn)行起來后可以調(diào)度系統(tǒng)資源占用的系統(tǒng)的開銷最大寫時拷貝:即修改的時候去把代碼賦值一份進(jìn)程不共享全局變量進(jìn)程結(jié)束了,里面所有的線程、協(xié)程也都結(jié)束了
進(jìn)程間通訊
q = multiprocessing.Queue() # 創(chuàng)建隊(duì)列q.put("數(shù)據(jù)") # 放數(shù)據(jù)q.get() # 取數(shù)據(jù)
進(jìn)程池
作用:它是一個緩存池,避免了重復(fù)的創(chuàng)建進(jìn)程,銷毀進(jìn)程的一些不必要的系統(tǒng)開銷 從而提高了程序運(yùn)行的效率pool = multiprocessing.Pool(3) # 創(chuàng)建進(jìn)程池,最大進(jìn)程數(shù)為3pool.a(chǎn)pply_async(函數(shù)名,()) # 開啟進(jìn)程pool.close() # 關(guān)閉進(jìn)程池pool.join() # 等待所有的進(jìn)程結(jié)束進(jìn)程池中創(chuàng)建隊(duì)列q = multiprocessing.Manager.Queue()協(xié)程
迭代器
可迭代對象:有iter() 方法就是可迭代對象 def __iter__ (self): 迭代器: 同時有 iter() 和 next() 就是迭代器 def __iter__(self): def __next__(self):
生成器
定義:是一個特殊的迭代器 存儲的是生成數(shù)據(jù)的方式,而不存儲數(shù)據(jù)如何寫生成器def a(): result = yield a return ""try: obj = a() next(obj) obj.send(“傳遞數(shù)據(jù)”)except Exception as e: e.valueyield 關(guān)鍵字:保存當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)(斷點(diǎn)),然后暫停執(zhí)行,即將生成器(函數(shù))掛起將yield關(guān)鍵字后面表達(dá)式作為返回值返回,起到了return的作用,可以使用next()函數(shù)讓生成器從斷點(diǎn)出繼續(xù)執(zhí)行
協(xié)程
yield
運(yùn)行在一個線程中,利用線程的空閑時間完成多任務(wù)系統(tǒng)開銷最少
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