概念：
并行：同时运行
并发：看似同时运行
json后任然中文的问题
import json
d = {"名字":"初恋这件小事"}
new_d1 = json.dumps(d)
new_d = json.dumps(d, ensure_ascii=False)
print(new_d1)
print(new_d)
变量说明
xx: 公有变量
_x:私有方法或属性，不可以通过 from somemodule import * 的方式导入，但是可以通过 import somemodule ,通过 somemodule._x的方式来调用
__xx:无法在外部直接访问，类似于上面那个， 在类里面的时候，python偷偷的把这种方法变量改了名字 _函数名__变量名 可以通过 dir(对象) 来查看
__xx__:如 __init__， 不要发明这样的名字
xx_:用于避免与 Python 关键词冲突， 不推荐
类相关
静态方法：
存在于类中的普通方法，对象调用的时候，不会自动往里面传递 self 的参数，，但是如果不主动往里面传递self(对象)的时候，那就不能调用 self.属性(方法)了
只是名义上属于类
类方法：
这个方法里面只能访问类变量（引用的时候也是要写self.变量），不能访问实例变量。
get/set方法的升级---版本一
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 # propetry的使用 class Test(object):
def __init__(self):
self.__num = 100 def getNum(self):
print("++++++++++++getNum++++++++++++")
return self.__num def setNum(self, newNum):
print("++++++++++++setNum++++++++++++")
self.__num = newNum num = property(getNum, setNum) # 位置参数(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)，get 在前面， set在后面 t = Test() print(t.getNum()) t.setNum(200) # 正常情况下，都是这么调用
print(t.getNum()) t.num = 50 # 使用 property 后，将get、set设置成了属性，这样的话，调用起来就比较方便了。可以直接使用 print(t.num)
get/set升级版本一
get/set方法的升级---版本二
# Date: 2017/7/2 # propetry的使用 class Test(object):
def __init__(self):
self.__num = 100 # get写前面，set写后面，两个函数名字一样，函数名为后面的取值依据，个体前面写 property，set写 函数名.setter
@property
def num(self):
print("++++++++++++getNum++++++++++++")
return self.__num @num.setter
def num(self, newNum):
print("++++++++++++setNum++++++++++++")
self.__num = newNum @num.deleter
def num(self):
print("++++++++++++deNum++++++++++++")
del self.__num # 话句话说， 前面加 property 的时候，就把这个函数变成了一个属性（变量） 这样的话，代表可以直接执行
# 这种情况下如果遇到有参数的时候，传参数可以参考 setter 这个赋值的操作，也就是，写两个咯。。。多试大兄弟
t = Test() t.num = 50
print(t.num) del t.num # 通过这个可以删除 __num 这个私有属性 # 上面就是三个属性的装饰器
# 通常可以只提供一个查询的结果的接口给别人（这个函数里面可可以添加好多的流程）
get/set升级版本二
python语言的动态性，即可以给类和对象动态的添加方法和属性
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 import types class Person(object):
def __init__(self, newName, newAge):
self.name = newName
self.age = newAge p1 = Person("p1", 18) p1.sex = "male" def run(self):
print("%s can run..."%self.name) p1.run = types.MethodType(run, p1) # 给对象添加方法
# 后面那句话的主要意思是，将 p1 与 run 绑定到一起，下次执行 run 的时候，自动把 p1 传进去
# 这句话的意思是，将后面得到的一个返回结果给前面的 p1 中的 run 这个变量，当然了，前面p1.run
# 也可以换成任意的变量名，下次可以通过这个变量名来调用这个函数，但是没什么意义 print(p1.sex)
p1.run() @staticmethod
def hehe():
print("给类添加静态方法") Person.hehe = hehe # 给类添加静态方法 Person.hehe()
p1.hehe() @classmethod
def fire(fir):
print("给类添加类方法") Person.fire = fire Person.fire() p1.fire()
类和方法动态添加属性和方法
禁止添加动态方法
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 class Person(object):
__slots__ = ("name", "age", "sex") p1 = Person() p1.name = 'zhang'
p1.age = 18
p1.sex = 'male' print(p1.name, p1.age, p1.sex) class Person(object):
__slots__ = ("name", "age", "sex") def __init__(self, name, age, sex):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex p1 = Person('zhang', 18, 'male') print(p1.name, p1.age, p1.sex) # 试过了，__slote__ 不可以放在 __init__ 里面
禁止添加动态方法
类做装饰器，其实原理和 函数 做装饰器原理差不多
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 class Outer(object):
def __init__(self, func):
print("---类做装饰器,初始化---")
print("func name is %s"%func.__name__)
self.__func = func def __call__(self, *args, **kwargs):
print("---装饰器里面的功能---")
self.__func() @Outer
def foo():
print("---foo---") foo()
实例一
# __call__ 这个函数，可以通过 实例的对象的本来来调用这个函数，所以说，这个就可以把类来用作装饰器了
# of couse，这个函数是可以有返回值的
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name def __call__(self, *args, **kwargs):
print(self.name)
return '' p1 = Person('zhang') print(p1())
可以有返回值
断点调试
这个是写完了的情况下
python -m pdb test1.py l---->list 显示当前的代码
n---->next 向下执行一行代码
c---->continue 继续执行代码 在这个模式中，使用 b 可以添加端点
>>b 意思是在第七行添加端点
>>b 可以看到所有断点及序号
>>clear 断点序号 删除 b---->break 添加端点 clear--> 删除断点 在call(函数)的时候，敲 s 回车，然后再 l，进入 call 里面执行 p a--->step 查看 a 变量的值 a--->args 查看所有形参的数据 q---->quit 退出调试 r---->return 快速执行道函数的最后一行
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 import pdb def add(a,b):
c = a + b
return c pdb.run("add(3,4)") # 注意书写方式，括号里面是 引号，意思是让 pdb.run 来调用它，执行后 先输入 s 进入这个函数里面 #==============另一种方法，文件里面下断点-程序里埋点，遇到就开始调试--------------- def sub(a,b):
c = a - b
return c pdb.set_trace()
ret = sub(3, 2) # 直行道这里开始调试模式
print(ret)
其它两种断点使用方法
多任务
yield实现协程
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 def fun1():
while True:
print("--1--")
yield None # 可以没有返回值 def fun2():
while True:
print("--2--")
yield None f1 = fun1()
f2 = fun2() while True:
next(f1)
next(f2)
实现多进程
import os
res = os.fork()--->主进程得到的值大于0， 子进程得到的值为0
print('heheh')
#coding:utf-8 import os res = os.fork() if res:
while True:
print("Are you OK?")
else:
while True:
print("I am OK")
# 上面的 os.fork 会创建一个新的进程，执行下面的代码。
# 也就是说，print 会被执行两次
# os.fork() 会返回两次，一次是 0， 和其它，因为新的进程也要从这里往下走
# 这样的话就相当于执行了两次下面的流程。你可以判断返回值，让它执行两个内容
# 这个方法只可以在非 Windows 上面执行，如：linux, windows不支持这个
# 主进程结束后，子进程不会被杀死
# 缺点，占得资源比较大
os.getpid() ---> 进程 id
os.getppid() ---> 父进程 id
#coding:utf-8 import os
import time a = 100 res = os.fork() if res:
for i in range(100):
print(a)
a -= 1
time.sleep(0.01)
else:
for i in range(100):
print(a)
a += 1
time.sleep(0.01)
print("The last value:",a)
# 前面的结果我忽略了，直接看最后的结果吧
>>> The last value: 0
>>> The last value: 200
# 这说明了，多进程之间的全局变量是不共享的，其实很容理解，这两个已经相当于独立了。。。。
# 后期学习进程间的通信
# 进程后面再接 fork 的话，那么就相当于再执行 两次（主进程一次，子进程一次）
例：
os.fork()
os.fork()
os.fork()
print("----1----")
会被打印8次
======解决windows不能用的问题======
可以用于 windows 以及 linux，由模块的接口来调用，更具不同的电脑
from multiprocessing import Process
用这个方法，主进程会等待所有子进程结束
windows 比较奇怪，windows在起线程的时候需要把 start 放在 __name__ 里面，这是由于操作系统机制不同导致的，windows在起这个进程的时候，会导入这个文件，读取这个文件，如果不放在 __name__ 里面的话，就会进入无线起新进程的状态，所以会报错。
# ! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "Always"
# Date: 2017/7/2 from multiprocessing import Process, freeze_support
import time def foo():
for i in range(5):
print("---foo---")
time.sleep(1) def main():
for i in range(5): # 主程序继续执行
print("---main---")
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
freeze_support() # 那啥，我也不知道为什么加这个，不加反正也没事，等到讲到的时候重新做笔记吧
p = Process(target=foo) # 创建一个对象，让后，将函数赋值给 target
p.start() # 调用对象的方法，开始执行 foo 函数里面的代码 p.join() # 阻塞，等到子进程结束后，主程序才会继续往下走
# 里面可以写个时间，如果到达这个秒数还没结束，那么主程序往后走 p.terminate() # 不管子程序有没有结束，都kill掉它 main()