From 6ce0429271dc005cf72f670a68aa1f070eb806e8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Travis CI User Date: Wed, 20 Oct 2021 16:05:45 +0000 Subject: [PATCH] Update gh-pages --- .gitignore | 50 + .travis.yml | 17 + ...\350\250\200\345\237\272\347\241\200.html" | 1839 +++++ .../02-\346\225\260\345\255\227.html" | 1310 ++++ ...\345\255\227\347\254\246\344\270\262.html" | 1638 +++++ .../04-\345\205\203\347\273\204.html" | 1339 ++++ .../05-\345\210\227\350\241\250.html" | 1469 ++++ .../06-\345\255\227\345\205\270.html" | 1408 ++++ .../07-\351\233\206\345\220\210.html" | 1362 ++++ ...\347\254\246\347\274\226\347\240\201.html" | 1290 ++++ ...\344\273\266\346\223\215\344\275\234.html" | 1485 ++++ .../index.html" | 1254 ++++ ...\346\225\260\345\237\272\347\241\200.html" | 1465 ++++ ...\345\220\215\345\207\275\346\225\260.html" | 1283 ++++ ...\346\225\260\350\277\233\351\230\266.html" | 1511 ++++ ...\347\275\256\345\207\275\346\225\260.html" | 1731 +++++ ...\350\277\255\344\273\243\345\231\250.html" | 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mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/triumph.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/trolleybus.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/trollface.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/trophy.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/tropical_drink.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/tropical_fish.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/truck.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/trumpet.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/tshirt.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/tulip.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/turtle.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/tv.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/twisted_rightwards_arrows.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/two.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/two_hearts.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/two_men_holding_hands.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/two_women_holding_hands.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u5272.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u5408.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u55b6.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u6307.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u6708.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u6709.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u6e80.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u7121.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u7533.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u7981.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/u7a7a.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/uk.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/umbrella.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/unamused.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/underage.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/unlock.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/up.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/us.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/v.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/vertical_traffic_light.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/vhs.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/vibration_mode.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/video_camera.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/video_game.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/violin.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/virgo.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/volcano.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/vs.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/walking.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/waning_crescent_moon.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/waning_gibbous_moon.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/warning.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/watch.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/water_buffalo.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/watermelon.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wave.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wavy_dash.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/waxing_crescent_moon.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/waxing_gibbous_moon.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wc.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/weary.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wedding.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/whale.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/whale2.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wheelchair.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_check_mark.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_circle.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_flower.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_large_square.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_medium_small_square.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_medium_square.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_small_square.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/white_square_button.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wind_chime.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wine_glass.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wink.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wolf.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/woman.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/womans_clothes.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/womans_hat.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/womens.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/worried.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/wrench.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/x.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/yellow_heart.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/yen.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/yum.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/zap.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/zero.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-advanced-emoji/emojis/zzz.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/lib/config.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/lib/log.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/lib/plugin.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/style/plugin.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-copy-code-button/toggle.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-editlink/plugin.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/buttons.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/fontsettings.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/website.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-github-buttons/plugin.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-github-buttons/plugin.js.map create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-github/plugin.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-highlight/ebook.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-highlight/website.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/css/lightbox.min.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/images/close.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/images/loading.gif create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/images/next.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/images/prev.png create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/js/jquery.slim.min.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-lightbox/js/lightbox.min.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-search-plus/jquery.mark.min.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-theme-comscore/test.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-theme-comscore/test.js create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-toggle-chapters/toggle.css create mode 100644 gitbook/gitbook-plugin-toggle-chapters/toggle.js create mode 100644 gitbook/gitbook.js create mode 100644 gitbook/images/apple-touch-icon-precomposed-152.png create mode 100644 gitbook/images/favicon.ico create mode 100644 gitbook/style.css create mode 100644 gitbook/theme.js create mode 100644 index.html create mode 100644 package-lock.json create mode 100644 search_plus_index.json create mode 100644 summary_create.sh create mode 100644 xxx_commit.sh diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 000000000..faf505d6f --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,50 @@ +# Byte-compiled / optimized / DLL files +__pycache__/ +.idea/ +*.py[cod] +.DS_Store +# C extensions +*.so +/venv +/test +# Distribution / packaging +.Python +env/ +build/ +develop-eggs/ +dist/ +eggs/ +# lib/ +lib64/ +parts/ +sdist/ +var/ +*.egg-info/ +.installed.cfg +*.egg + +# Installer logs +pip-log.txt +pip-delete-this-directory.txt + +# Unit test / coverage reports +htmlcov/ +.tox/ +.coverage +.cache +nosetests.xml +coverage.xml + +# Translations +*.mo +*.pot + +# Django stuff: +*.log + +# Sphinx documentation +docs/_build/ + +/mch_cert + +gen_books_md.py \ No newline at end of file diff --git a/.travis.yml b/.travis.yml new file mode 100644 index 000000000..eb82ae936 --- /dev/null +++ b/.travis.yml @@ -0,0 +1,17 @@ +language: "node_js" +node_js: + - "6" +before_install: + - find . -type f -name "*.md" ! -path "./README.md" -a ! -path "./SUMMARY.md"|xargs -i sed -ri '/^/d;0,/^## /s/(^## .*)/\n<\/extoc>\n\n\1/' '{}' +install: + - "npm install gitbook" + - "npm install gitbook-cli@2.3.0" +branches: + only: + - master +env: + global: + - GH_REF: github.com/attack-on-backend/Python.git +script: + - bash summary_create.sh + - travis_wait 100 bash deploy.sh diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/01-\350\257\255\350\250\200\345\237\272\347\241\200.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/01-\350\257\255\350\250\200\345\237\272\347\241\200.html" new file mode 100644 index 000000000..a77c585a0 --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/01-\350\257\255\350\250\200\345\237\272\347\241\200.html" @@ -0,0 +1,1839 @@ + + + + + + + 语言基础 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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+ +

Attack on Python - 语言基础 🐍

+ + +

Hello World

+

学一门语言基本都是从Hello World开始的 , 如下一个最简单的Hello World程序

+
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
+Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
+>>> print("Hello World")
+Hello World
+>>>
+
+

此为Python 3.5.2版本 , 上述代码为在Windows环境命令行中执行 , 即以管理员身份运行 "命令提示符"

+
# 已添加环境变量
+C:\Windows\system32>python
+
+

Python 2.7.x 版本的Hello World程序

+
Python 2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
+Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
+>>> print "Hello World"
+Hello World
+>>>
+
+

当然使用Python shell 仅仅适合处理一些非常简单的小程序 , 对于比较复杂 , 代码量稍微大一点的就不适合了

+

变量

+

变量用于存储在计算机程序中被引用和操作的信息

+

变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和Visual Basic中) , 变量的唯一目的是在内存中标记和存储数据 , 这些数据可以在整个程序中使用

+

声明变量

+
# 声明一个变量name,并绑定值"Lyon"
+name = "Lyon"
+# 同时为多个变量赋值
+a = b = c = 1
+
+

Python变量定义的规则 :

+
    +

  1. 变量名只能是 字母、数字或者下划线的任意组合

    +
    2. +

  2. 变量名的第一个字符不能是数字

    +
    3. +

  3. 以下关键字不能声明为变量名 , 属于Python中的保留字and

    +
    4. +
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
andexecnot
assertfinallyor
breakforpass
classfromprint
continueglobalraise
defifreturn
delimporttry
elifinwhile
elseiswith
exceptlambdayield
+

行和缩进

+

Python 与其他语言最大的区别就是 , Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类 , 函数以及其他逻辑判断 , Python 最具特色的就是用缩进来写模块

+

缩进的空白数量是可变的 , 但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量 , 这个必须严格执行

+
if True:
+    print "True"
+else:
+  print "False"
+'''
+执行会出现错误提醒:
+IndentationError: unexpected indent
+'''
+
+

IndentationError: unexpected indent 错误是Python编译器在告诉你 , 你的文件里格式有问题 , 可能是tab和空格没对齐的问题

+

还有IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 错误表明 , 你使用的缩进方式不一致 , 有的是 tab 键缩进 , 有的是空格缩进 , 改为一致即可。

+

因此 , 在 Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数

+

建议你在每个缩进层次使用 单个制表符 或 两个空格 或 四个空格 , 切记不能混用

+

多行语句

+

Python语句中一般以新作为为语句的结束符

+

但是我们可以使用斜杠 \ 将一行的语句分为多行显示 , 如下 :

+
total = item_one + \
+        item_two + \
+        item_three
+
+

语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连接符 , 如下实例 :

+
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
+        'Thursday', 'Friday']
+
+

同一行使用多条语句

+

Python可以在同一行中使用多条语句 , 语句之间使用分号 ; 分割 , 如下 :

+
#!/usr/bin/python
+import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\n')
+
+

字符串

+

Python 可以使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 来表示字符串 , 引号的开始与结束必须的相同类型的

+

其中三引号可以由多行组成 , 编写多行文本的快捷语法 , 常用于文档字符串 , 在文件的特定地点 , 被当做注释

+
word = 'word'
+sentence = "This is a sentence"
+paragraph = """This is a paragraph
+               Contains multiple statements"""
+
+

注释

+

Python中单行注释采用 # 开头

+
# 第一个注释
+print("Hello,Python")  # 第二个注释
+
+

Python中多行注释采用三个单引号 ''' 或三个双引号 """

+
'''
+这是多行注释，使用单引号。
+这是多行注释，使用单引号。
+这是多行注释，使用单引号。
+'''
+"""
+这是多行注释，使用双引号。
+这是多行注释，使用双引号。
+这是多行注释，使用双引号。
+"""
+
+

字符编码

+

Python解释器在加载 .py 文件中的代码时 , 会对内容进行编码 (默认ASCII)

+

然而ASCII是无法处理中文的 , 所以如果我们的代码中出现了中文 , 那么需要在代码的顶端加上一句声明

+
#!/usr/bin/env python
+# -*- coding:utf-8 -*-
+'''
+第一行,为脚本语言指定解释器
+第二行,告诉Python解释器,用utf-8编码来进行编码
+'''
+
+

用户输入

+

当我们需要用户自己输入信息时 , 就可以使用input 语句 , 如下 :

+
# 让用户进行输入,并用变量name接收用户输入的值
+name = input("Please input your name:")
+
+

上述代码 , 会一直等待用户输入 , 直到用户按回车键后才会退出

+

输出

+

当我们需要让控制台输出一些我们想要的信息时 , 可以使用print 语句 , 在Hello World里我们已经见到了

+
#!/usr/bin/python
+# -*- coding: UTF-8 -*-
+# Author:Lyon
+x = "a"
+y = "b"
+# 换行输出
+print(x)
+print(y)
+print('---------')
+# 不换行输出
+print(x,)
+print(y,)
+# 不换行输出
+print(x, y)
+'''
+执行结果:
+a
+b
+---------
+a b a b
+'''
+
+

数据类型

+

我们知道在变量创建时 , 会在内存中开辟一个空间 , 用来存放变量的值 , 而这些变量的值可以是各种各样的类型 , 如 : 数字 , 字符串 , 列表 , 元组 , 字典 , 集合等等

+

数字类型

+
    +

  1. int (整型)

    +

    整数的大小范围由计算机字长确定

    +
    2. +

  2. long (长整型)

    +

    跟C语言不同 , Python的长整数没有指定位宽 , 即 : Python没有限制长整数数值的大小 , 但实际上由于机器内存有限 , 我们使用的长整数数值不可能无限大

    +

    注意 , 自从Python 2.2 起 , 如果整数发生溢出 , Python会自动将整数数据转换为长整数 , 所以如今在长整数数据后面不加字母 L 也不会导致严重后果了

    +
    3. +

  3. float (浮点型)

    +

    浮点数用来处理实数 , 即带有小数的数字 , 类似于C语言中的double类型 , 占8个字节(64位) , 其中52位表示底 , 11位表示指数 , 剩下的一位表示符号

    +
    4. +

  4. complex (复数)

    +

    复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x+yh，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数

    +
    5. +
+

注 : Python中存在整数小数字池 : -5~257 , 在此范围的整数数字共享

+

布尔值

+

即真或假 , 1或0

+

更多数据类型 , 后续文章中详细整理

+

数据运算

+

算术运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
+加 - 两个对象相加a + b 输出结果 30
-减 - 得到负数或是一个数减去另一个数a - b 输出结果 -10
*乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a * b 输出结果 200
/除 - x除以yb / a 输出结果 2
%取模 - 返回除法的余数b % a 输出结果 0
**幂 - 返回x的y次幂a**b 为10的20次方 , 输出结果 100000000000000000000
//取整除 - 返回商的整数部分9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0
+

比较运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
==等于 - 比较对象是否相等(a == b) 返回 False
!=不等于 - 比较两个对象是否不相等(a != b) 返回 True
<>不等于 - 比较两个对象是否不相等(a <> b) 返回 True这个运算符类似 !=
>大于 - 返回x是否大于y(a > b) 返回 False
<小于 - 返回x是否小于y , 所有比较运算符返回1表示真 , 返回0表示假
这分别与特殊的变量True和False等价 , 注意 , 这些变量名的大写		(a < b) 返回 True
>=大于等于 - 返回x是否大于等于y。(a >= b) 返回 False
<=小于等于 - 返回x是否小于等于y。(a <= b) 返回 True
+

赋值运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
=简单的赋值运算符c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=加法赋值运算符c += a 等效于 c = c + a
-=减法赋值运算符c -= a 等效于 c = c - a
*=乘法赋值运算符c = a 等效于 c = c a
/=除法赋值运算符c /= a 等效于 c = c / a
%=取模赋值运算符c %= a 等效于 c = c % a
**=幂赋值运算符c **= a 等效于 c = c ** a
//=取整除赋值运算符c //= a 等效于 c = c // a
+

位运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
&按位与运算符 : 参与运算的两个值 , 如果两个相应位都为1 , 则该位的结果为1 , 否则为0(a & b) 输出结果 12 , 二进制解释 : 0000 1100
\按位或运算符 : 只要对应的二个二进位有一个为1时 , 结果位就为1(a 丨 b) 输出结果 61 , 二进制解释 : 0011 1101
^按位异或运算符 : 当两对应的二进位相异时 , 结果为1(a ^ b) 输出结果 49 , 二进制解释 : 0011 0001
~按位取反运算符 : 对数据的每个二进制位取反 , 即把1变为0 , 把0变为1 , ~x 类似于 -x-1(~a ) 输出结果 -61 , 二进制解释 : 1100 0011 , 在一个有符号二进制数的补码形式
<<左移动运算符 : 运算数的各二进位全部左移若干位 , 由 << 右边的数字指定了移动的位数 , 高位丢弃 , 低位补0a << 2 输出结果 240 , 二进制解释 : 1111 0000
>>右移动运算符 : 把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位 , >> 右边的数字指定了移动的位数a >> 2 输出结果 15 , 二进制解释 : 0000 1111
+

逻辑运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符逻辑表达式描述实例
andx and y布尔"与" - 如果 x 为 False , x and y 返回 False , 否则它返回 y 的计算值(a and b) 返回 20
orx or y布尔"或" - 如果 x 是非 0 , 它返回 x 的值 , 否则它返回 y 的计算值(a or b) 返回 10
notnot x布尔"非" - 如果 x 为 True , 返回 False , 如果 x 为 False , 它返回 Truenot(a and b) 返回 False
+

成员运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
in如果在指定的序列中找到值返回 True , 否则返回 Falsex 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True
not in如果在指定的序列中没有找到值返回 True , 否则返回 Falsex 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True
+

身份运算符

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
运算符描述实例
isis 是判断两个标识符是不是引用自一个对象x is y , 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True , 否则返回 False
is notis not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象x is not y , 类似 **id(a) != id(b) , 如果引用的不是同一个对象则返回结果 True , 否则返回 False
+

运算符优先级表 , 从上到下优先级依次增高

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
OperatorDescription
lambdaLambda expression
if – elseConditional expression
orBoolean OR
andBoolean AND
not xBoolean NOT
in, not in, is, is not, <, <=, >, >=, !=, ==Comparisons, including membership tests and identity tests
丨Bitwise OR
^Bitwise XOR
&Bitwise AND
<<, >>Shifts
+, -Addition and subtraction
*, @, /, //, %Multiplication, matrix multiplication, division, floor division, remainder [5]
+x, -x, ~xPositive, negative, bitwise NOT
**Exponentiation [6]
await xAwait expression
x[index], x[index:index], x(arguments...), x.attributeSubscription, slicing, call, attribute reference
(expressions...), [expressions...], {key: value...}, {expressions...}Binding or tuple display, list display, dictionary display, set display
+

if ... else

+

场景一 : 用户登录验证

+
# 导入getpass模块
+import getpass
+# 等待用户输入
+name = input("请输入用户名：")
+# 等待用户输入密码,密码不可见
+password = getpass.getpass("请输入密码：")
+# 如果用户密码正确,执行如下
+if name =="Lyon" and password =="yang":
+    print("欢迎你!")
+# 否则执行如下
+else：
+    print("用户名或密码错误")
+
+

场景二 : 猜年龄游戏

+
# 定义一个年龄
+age =21 
+# 用户输入
+user_input = int(input("input your guess num:"))
+if user_input == age:
+    print("Congratulations, you got it !")
+elif user_input < age:
+    print("Oops,think bigger!")
+else:
+    print("think smaller!")
+
+

for循环

+

循环10次

+
for i in range(10):
+    print("loop:", i )
+'''
+执行结果:
+loop: 0
+loop: 1
+loop: 2
+loop: 3
+loop: 4
+loop: 5
+loop: 6
+loop: 7
+loop: 8
+loop: 9
+'''
+
+

小于5就跳入下一次循环

+
for i in range(10):
+    if i<5:
+        continue
+    print("loop:", i)
+
+

while循环

+

写一个死循环

+
count = 0
+while True：
+    print("你是风儿我是沙，缠缠绵绵走天涯", count)
+    count += 1
+
+ + +
+ +
+
+
+ +

results matching ""

+
    + +
    +
    + +

    No results matching ""

    + +
    +
    +
    + +
    +
    + +
    + + + + + + + + + + + + + + +
    + + +
    + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/02-\346\225\260\345\255\227.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/02-\346\225\260\345\255\227.html" new file mode 100644 index 000000000..fb9ddcbd8 --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/02-\346\225\260\345\255\227.html" @@ -0,0 +1,1310 @@ + + + + + + + 数字 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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    +
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    + +

    Attack on Python - 数字 🐍

    + + +

    整型

    +

    在 Python 2.7 版本中 , Python 把 int 和 long 是分开的

    +

    int 类型的最大值是 2147483647 , 超过了这个值就是 long 类型了(长整数不过是大一些的数) ; 而在3.x中 , int 和 long 整合到一起了 , 以 int 来表示

    +
    >>> num = 123
+>>> type(num)
+<class 'int'>
+
    +

    浮点型

    +

    float有两种表现形式 , 一种是十进制数形式 , 它由数字和小数点组成 , 并且这里的小数点是不可或缺的 ; 另一种是指数形式 , 用e(大写也可以)来表示之后可以有正负号 , 来表示指数的符号 , e就是10的幂 , 指数必须是整数

    +
    >>> a = 10E2
+>>> a
+1000.0
+>>> b = 10e2
+>>> b
+1000.0
+>>> c = 1.1
+>>> type(c)
+<class 'float'>
+
    +

    小 Tips : 在我们工作中很多时候会需要一个无穷大 , 或者无穷小的预设值 , 就可以使用 float 来实现 , 无穷小和无穷大分别是 , float('-inf') 和 float('inf')

    +

    空值

    +

    表示该值是一个空对象 , 空值是python里一个特殊的值 , 用None表示

    +

    None不能理解为0 , 因为0是有意义的 , 而None是一个特殊的空值 ; None有自己的数据类型NoneType , 它与其他的数据类型比较永远返回False , 你可以将None复制给任何变量 , 但是你不能创建其他NoneType对象

    +
    >>> type(None)
+<class 'NoneType'>
+>>> None == 0
+False
+>>> None == True
+False
+>>> None == False
+False
+
    +

    布尔值

    +

    bool就是用来表征真假的一种方式

    +

    True为真 , False为假 ; Python中的值是自带bool值的 , 非0即真 , 为0即假

    +
    >>> False + False
+0
+>>> True +  True
+2
+>>> True + False
+1
+
    +

    复数

    +

    复数有实数和虚数部分组成 , 一般形式为 x + yj , 其中的 x 是复数的实数部分 , y是复数的虚数部分 , 这里x和y都是实数

    +

    注意 , 虚数部分不区分大小写

    +
    >>> -.6545 + 0J
+(-0.6545+0j)
+>>> 4.53e1 - 7j
+(45.3-7j)
+>>> 45.j
+45j
+>>> 3.14j
+3.14j
+
    +

    类型转换

    +
    int(x [,base]) 将x转换为一个整数 
+float(x ) 将x转换到一个浮点数 
+complex(x) 将x转换为复数 
+str(x) 将对象x转换为字符串 ，通常无法用eval()求值
+repr(x) 将对象x转换为表达式字符串 ，可以用eval()求值
+eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 
+tuple(s) 将序列s转换为一个元组 
+list(s) 将序列s转换为一个列表 
+chr(x) 将一个整数转换为一个字符 
+unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符 
+ord(x) 将一个字符转换为它的整数值 
+hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 
+oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串
+
    +

    数学函数

    +
    abs(x)     返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
+ceil(x)    返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5
+cmp(x, y)  如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
+exp(x)     返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
+fabs(x)    返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0
+floor(x)   返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4
+log(x)     如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
+log10(x)   返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0
+max(x1, x2,...)    返回给定参数的最大值，参数可以为序列
+min(x1, x2,...)    返回给定参数的最小值，参数可以为序列
+modf(x)    返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示
+pow(x, y) x**y  运算后的值。
+round(x [,n])   返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数
+sqrt(x)     返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j
+
    + + +
    + +
    +
    +
    + +

    results matching ""

    +
      + +
      +
      + +

      No results matching ""

      + +
      +
      +
      + +
      +
      + +
      + + + + + + + + + + + + + + +
      + + +
      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/03-\345\255\227\347\254\246\344\270\262.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/03-\345\255\227\347\254\246\344\270\262.html" new file mode 100644 index 000000000..867a23b8a --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/03-\345\255\227\347\254\246\344\270\262.html" @@ -0,0 +1,1638 @@ + + + + + + + 字符串 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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      +
      + +
      + +

      Attack on Python - 字符串 🐍

      + + +

      介绍

      +

      字符串是 Python 中最基本的数据类型之一 , 它是一个定长对象 , 这意味着它的一旦创建 , 再也无法改变长度

      +

      所以关于字符串的操作 , 都会返回一个新的字符串 , 而无法在原来的字符串上直接操作

      +

      字符串的使用需要用引号括起来 , 例如 : name = "Lyon" ; 这里name就是一个变量名 , 而引号里面的Lyon 则就是该变量绑定的值 , 该值的类型为 " str" 类型 , 我们可以利用type() 函数进行查看 :

      +
      >>> name = "Lyon"
+>>> type(name)
+<class 'str'>
+>>>
+
      +

      这就是字符串类型 , 当然如上使用的是双引号 , 这里其实还可以使用单引号'Lyon'以及三引号'''Lyon'''(或者是"""Lyon""" , 单引号双引号都可以) , 不过对于三引号 , 我们通常是表示多行字符串 , 这样我们就不需要利用 " \n " （换行符）来进行每一行的换行了

      +

      对于嵌套引号的时候要注意 , 需要用不同的引号来避免歧义 , 比如 : 'I am "Lyon"' , 也可以 "I am 'Lyon'"

      +

      对于所有的基本数据类型 , 我们都应该熟悉其特性以及操作

      +

      字符串操作主要有 拷贝、拼接、查找、比较、统计、切片、测试、大小写等

      +

      拷贝

      +
      >>> a = "Lyon"
+>>> b = a
+>>> print(a,b)
+Lyon Lyon
+
      +

      拼接

      +
      >>> a = "Hello"
+>>> b = "Lyon"
+>>> print(a + b)
+HelloLyon
+
      +

      小 Tips : 由于字符串是定长对象 , 这就导致我们如果做 + 运算 , 两两相加都会生成一个新的字符串 , 于是如果你这样操作 a + a + a + a + a 除了最后的结果 , 在内存中还会创建 3 个在运算过程中需要的字符串 , 所以如果拼接操作过多 , 我们正确的方式应该是使用 ''.join(list()) , 也就是通过 join 方法

      +
      >>> a = "Lyon"
+>>> b = "Hello"
+>>> print(a.join(b)) 
+HLyoneLyonlLyonlLyono  #HLyon eLyon lLyon lLyon o
+
      +

      查找

      +
      >>> name = "Lyon"
+# 返回L字符所在的下标,下标是从0开始的整数
+>>> name.index('L')
+0 
+# 如果不存在就会报错
+>>> name.index('N') 
+Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+ValueError: substring not found  
+# 也可以用in,not in来进行判断
+>>>'L' in name
+>>>
+
      +

      比较

      +

      本来 Python 2 中有个 str.cmp() 方法来比较两个对象 , 并根据结果返回一个整数 , 整数的正负就是数值的大小了 , 但是在 Python 3 中就没有这个方法了 , 官方文档如下 :

      +

      ```The cmp() function should be treated as gone, and the cmp() special method is no longer supported. Use lt() for sorting, eq() with hash(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a > b) - (a < b) as the equivalent for cmp(a, b).) +The cmp() function should be treated as gone, and the cmp() special method is no longer supported. Use lt() for sorting, eq() with hash(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a > b) - (a < b) as the equivalent for cmp(a, b).)

      +
      
+大致的意思就是cmp()函数已经走了 , 如果你真的需要cmp函数 , 你可以用表达式`(a>b)-(a<b)代替cmp(a,b)`  , 看下面 `2.7` 的代码 : 
+
+```python
+>>> a = "100"
+>>> b = "50"
+>>> cmp(a,b)   # a>b  负数
+-1
+>>> cmp(b,a)   # b<a  正数
+1
+

      统计

      +
      >>> name = "Lyon"
+ # name中"L"的个数
+>>> name.count("L")     
+1
+
      +

      切片

      +
      >>> name = "i like Lyon"
+# 切取第7个到第9个字符,注意空格也是一个字符
+>>> name[7:10]     
+'Lyo'
+>>> name = "i like Lyon"
+# 第7到第10各,顾头不顾尾
+>>> name[7:11]
+'Lyon'
+
      +

      检测

      +
      >>> name = "Lyon"
+# 检测"L"是否在name中,返回bool值
+>>> "L" in name     
+True
+>>> num = "3412313"
+# 检测num里面是否全都是整数
+>>> num.isdigit()    
+True
+>>> name = "Lyon"
+# 检测name是否可以被当作标标志符,即是否符合变量命名规则 
+>>> name.isidentifier()
+True　
+# 检测name里面有没有"L",有就返回下标
+>>> name.find('L')    
+0
+# 检测name里面有没有"N",没有就返回-1
+>>> name.find('N')   
+-1
+
      +

      检测相关

      +
      str.startswith(prefix[,start[,end]]) # 是否以prefix开头 
+str.endswith(suffix[,start[,end]])   # 以suffix结尾 
+str.isalnum()    # 是否全是字母和数字,并至少有一个字符 
+str.isalpha()    # 是否全是字母,并至少有一个字符 
+str.isdigit()    # 是否全是数字,并至少有一个字符 
+str.isspace()    # 是否全是空白字符,并至少有一个字符 
+str.islower()    # 是否全是小写 
+str.isupper()    # 是否便是大写 
+str.istitle()    # 是否是首字母大写的
+
      +

      注 : 返回值全为 bool 值

      +

      大小写

      +
      >>> name = "I am Lyon"
+# 大小写互换
+>>> name.swapcase()   
+'i AM lYON'
+# 首字母大写,其它都小写
+>>> name.capitalize()     
+'I am lyon'
+# 转换为大写
+>>> name.upper()          
+'I AM LYON'
+# 转换为小写
+>>> name.lower()           
+'i am lyon'
+
      +

      更多

      +
       |  capitalize(...)
+ |      S.capitalize() -> str
+ |
+ |      Return a capitalized version of S, i.e. make the first character
+ |      have upper case and the rest lower case.
+ |
+ |  casefold(...)
+ |      S.casefold() -> str
+ |
+ |      Return a version of S suitable for caseless comparisons.
+ |
+ |  center(...)
+ |      S.center(width[, fillchar]) -> str
+ |
+ |      Return S centered in a string of length width. Padding is
+ |      done using the specified fill character (default is a space)
+ |
+ |  count(...)
+ |      S.count(sub[, start[, end]]) -> int
+ |
+ |      Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
+ |      string S[start:end].  Optional arguments start and end are
+ |      interpreted as in slice notation.
+ |
+ |  encode(...)
+ |      S.encode(encoding='utf-8', errors='strict') -> bytes
+ |
+ |      Encode S using the codec registered for encoding. Default encoding
+ |      is 'utf-8'. errors may be given to set a different error
+ |      handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
+ |      a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
+ |      'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
+ |      codecs.register_error that can handle UnicodeEncodeErrors.
+ |
+ |  endswith(...)
+ |      S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
+ |
+ |      Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
+ |      With optional start, test S beginning at that position.
+ |      With optional end, stop comparing S at that position.
+ |      suffix can also be a tuple of strings to try.
+ |
+ |  expandtabs(...)
+ |      S.expandtabs(tabsize=8) -> str
+ |
+ |      Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
+ |      If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
+ |
+ |  find(...)
+ |      S.find(sub[, start[, end]]) -> int
+ |
+ |      Return the lowest index in S where substring sub is found,
+ |      such that sub is contained within S[start:end].  Optional
+ |      arguments start and end are interpreted as in slice notation.
+ |
+ |      Return -1 on failure.
+ |
+ |  format(...)
+ |      S.format(*args, **kwargs) -> str
+ |
+ |      Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
+ |      The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
+ |
+ |  format_map(...)
+ |      S.format_map(mapping) -> str
+ |
+ |      Return a formatted version of S, using substitutions from mapping.
+ |      The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
+ |
+ |  index(...)
+ |      S.index(sub[, start[, end]]) -> int
+ |
+ |      Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
+ |
+ |  isalnum(...)
+ |      S.isalnum() -> bool
+ |
+ |      Return True if all characters in S are alphanumeric
+ |      and there is at least one character in S, False otherwise.
+ |
+ |  isalpha(...)
+ |      S.isalpha() -> bool
+ |
+ |      Return True if all characters in S are alphabetic
+ |      and there is at least one character in S, False otherwise.
+ |
+ |  isdecimal(...)
+ |      S.isdecimal() -> bool
+ |
+ |      Return True if there are only decimal characters in S,
+ |      False otherwise.
+ |
+ |  isdigit(...)
+ |      S.isdigit() -> bool
+ |
+ |      Return True if all characters in S are digits
+ |      and there is at least one character in S, False otherwise.
+ |
+ |  isidentifier(...)
+ |      S.isidentifier() -> bool
+ |
+ |      Return True if S is a valid identifier according
+ |      to the language definition.
+ |
+ |      Use keyword.iskeyword() to test for reserved identifiers
+ |      such as "def" and "class".
+ |
+ |  islower(...)
+ |      S.islower() -> bool
+ |
+ |      Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
+ |      at least one cased character in S, False otherwise.
+ |
+ |  isnumeric(...)
+ |      S.isnumeric() -> bool
+ |
+ |      Return True if there are only numeric characters in S,
+ |      False otherwise.
+ |
+ |  isprintable(...)
+ |      S.isprintable() -> bool
+ |
+ |      Return True if all characters in S are considered
+ |      printable in repr() or S is empty, False otherwise.
+ |
+ |  isspace(...)
+ |      S.isspace() -> bool
+ |
+ |      Return True if all characters in S are whitespace
+ |      and there is at least one character in S, False otherwise.
+ |
+ |  istitle(...)
+ |      S.istitle() -> bool
+ |
+ |      Return True if S is a titlecased string and there is at least one
+ |      character in S, i.e. upper- and titlecase characters may only
+ |      follow uncased characters and lowercase characters only cased ones.
+ |      Return False otherwise.
+ |
+ |  isupper(...)
+ |      S.isupper() -> bool
+ |
+ |      Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
+ |      at least one cased character in S, False otherwise.
+ |
+ |  join(...)
+ |      S.join(iterable) -> str
+ |
+ |      Return a string which is the concatenation of the strings in the
+ |      iterable.  The separator between elements is S.
+ |
+ |  ljust(...)
+ |      S.ljust(width[, fillchar]) -> str
+ |
+ |      Return S left-justified in a Unicode string of length width. Padding is
+ |      done using the specified fill character (default is a space).
+ |
+ |  lower(...)
+ |      S.lower() -> str
+ |
+ |      Return a copy of the string S converted to lowercase.
+ |
+ |  lstrip(...)
+ |      S.lstrip([chars]) -> str
+ |
+ |      Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
+ |      If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
+ |
+ |  partition(...)
+ |      S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
+ |
+ |      Search for the separator sep in S, and return the part before it,
+ |      the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
+ |      found, return S and two empty strings.
+ |
+ |  replace(...)
+ |      S.replace(old, new[, count]) -> str
+ |
+ |      Return a copy of S with all occurrences of substring
+ |      old replaced by new.  If the optional argument count is
+ |      given, only the first count occurrences are replaced.
+ |
+ |  rfind(...)
+ |      S.rfind(sub[, start[, end]]) -> int
+ |
+ |      Return the highest index in S where substring sub is found,
+ |      such that sub is contained within S[start:end].  Optional
+ |      arguments start and end are interpreted as in slice notation.
+ |
+ |      Return -1 on failure.
+ |
+ |  rindex(...)
+ |      S.rindex(sub[, start[, end]]) -> int
+ |
+ |      Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
+ |
+ |  rjust(...)
+ |      S.rjust(width[, fillchar]) -> str
+ |
+ |      Return S right-justified in a string of length width. Padding is
+ |      done using the specified fill character (default is a space).
+ |
+ |  rpartition(...)
+ |      S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
+ |
+ |      Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
+ |      the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
+ |      separator is not found, return two empty strings and S.
+ |
+ |  rsplit(...)
+ |      S.rsplit(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings
+ |
+ |      Return a list of the words in S, using sep as the
+ |      delimiter string, starting at the end of the string and
+ |      working to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit
+ |      splits are done. If sep is not specified, any whitespace string
+ |      is a separator.
+ |
+ |  rstrip(...)
+ |      S.rstrip([chars]) -> str
+ |
+ |      Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
+ |      If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
+ |
+ |  split(...)
+ |      S.split(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings
+ |
+ |      Return a list of the words in S, using sep as the
+ |      delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
+ |      splits are done. If sep is not specified or is None, any
+ |      whitespace string is a separator and empty strings are
+ |      removed from the result.
+ |
+ |  splitlines(...)
+ |      S.splitlines([keepends]) -> list of strings
+ |
+ |      Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
+ |      Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
+ |      is given and true.
+ |
+ |  startswith(...)
+ |      S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
+ |
+ |      Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
+ |      With optional start, test S beginning at that position.
+ |      With optional end, stop comparing S at that position.
+ |      prefix can also be a tuple of strings to try.
+ |
+ |  strip(...)
+ |      S.strip([chars]) -> str
+ |
+ |      Return a copy of the string S with leading and trailing
+ |      whitespace removed.
+ |      If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
+ |
+ |  swapcase(...)
+ |      S.swapcase() -> str
+ |
+ |      Return a copy of S with uppercase characters converted to lowercase
+ |      and vice versa.
+ |
+ |  title(...)
+ |      S.title() -> str
+ |
+ |      Return a titlecased version of S, i.e. words start with title case
+ |      characters, all remaining cased characters have lower case.
+ |
+ |  translate(...)
+ |      S.translate(table) -> str
+ |
+ |      Return a copy of the string S in which each character has been mapped
+ |      through the given translation table. The table must implement
+ |      lookup/indexing via __getitem__, for instance a dictionary or list,
+ |      mapping Unicode ordinals to Unicode ordinals, strings, or None. If
+ |      this operation raises LookupError, the character is left untouched.
+ |      Characters mapped to None are deleted.
+ |
+ |  upper(...)
+ |      S.upper() -> str
+ |
+ |      Return a copy of S converted to uppercase.
+ |
+ |  zfill(...)
+ |      S.zfill(width) -> str
+ |
+ |      Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
+ |      of the specified width. The string S is never truncated.
+ |
+ |  ----------------------------------------------------------------------
+
      + + +
      + +
      +
      +
      + +

      results matching ""

      +
        + +
        +
        + +

        No results matching ""

        + +
        +
        +
        + +
        +
        + +
        + + + + + + + + + + + + + + +
        + + +
        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/04-\345\205\203\347\273\204.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/04-\345\205\203\347\273\204.html" new file mode 100644 index 000000000..8e69a7ba8 --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/04-\345\205\203\347\273\204.html" @@ -0,0 +1,1339 @@ + + + + + + + 元组 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
        +
        + + + + + + + + +
        + +
        + +
        + + + + + + + + +
        +
        + +
        +
        + +
        + +

        Attack on Python - 元组 🐍

        + + +

        介绍

        +

        元组和字符串一样 , 也是定长对象

        +

        元组的创建很简单 , 只需要在括号中添加元素 , 并使用逗号隔开即可

        +

        创建

        +
        # 创建一个带有元素的元组
+mytuple = ("Lyon", "Alex", "Leon", 1, 2, 3)
+# 也可以不加括号,但是一定要加引号
+mytuple = "Lyon", "Alex", "Leon", 1, 2, 3
+# 创建一个空元组
+mytuple = ()
+# 当元组中只有一个元素,加逗号来消除歧义哟,这是一个好习惯,因为()既可以表示tuple又可以表示数学公式中的小括号
+only_one = ("Lyon",)
+
        +

        访问

        +
        # 创建一个元组
+names = ("Lyon", "Alex", "Leon", 1, 2, 3)
+# 访问元组中的第一个元素并打印结果,下标索也是从0开始
+print(names[0]) 
+# 访问元组中第一和第二个元素并打印结果
+print(names[0:2])
+'''
+打印结果:
+Lyon
+('Lyon', 'Alex')
+'''
+
        +

        修改

        +
        # 创建一个元组
+tuple_name = ("Lyon", "Alex", "Leon", 1, 2, 3)
+# 创建另一个元组
+tuple_num = (1, 2, 3, 4, 5)
+# 生成一个新的元组
+tuple_total = tuple_name + tuple_num
+# 打印tuple_total
+print(tuple_total) 
+# 复制元组内元素一次
+tuple_total = tuple_name * 2
+# 打印tuple_total看结果
+print(tuple_total)     
+# 在列表中可以通过索引取值后进行修改,但是元组里面是非法的哦
+tuple_name[0] = "lyon"      # 这里直接就报错
+'''
+打印结果:
+('Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5)
+('Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3, 'Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3)
+'''
+
        +

        注意 : 元组是不可变的 , 所以对于所有的修改操作 , 都是在根据原元组生成了一个新的元组

        +

        删除

        +
        #创建一个元组
+names = ("Lyon", "Alex", "Leon", 1, 2, 3)
+# 删除元组names
+del names
+# TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
+del names[0]
+
        +

        切片

        +
        names = ("Lyon", "Kenneth", "Leon", "Charlie")
+# 打印子集,第二个至第三个
+print(names[1:2])
+# 打印子集,倒数第三个(即第二个)至第三个
+print(names[-3:3])
+# 打印子集,第一个至第三个,隔一个取一个
+print(names[0:2:1])
+'''
+打印结果:
+('Kenneth', 'Leon')
+('Kenneth', 'Leon')
+('Leon',)
+'''
+
        +

        检测

        +
        # 创建一个元组
+tuple_name = ("Lyon","Alex","Leon",1,2,3)
+# "Lyon"是否在tuple_name中，打印结果
+print("Lyon" in tuple_name)
+# 打印结果:True
+
        +

        更多

        +

        实例

        +
        # 创建一个元组
+tuple_name = ("Lyon","Alex","Leon",1,2,3)
+# 计算元组长度
+tuple_len = len(tuple_name)     
+# 打印结果
+print(tuple_len)     
+# 创建一个元素全为数字的元组
+tuple_num = (1,2,3,4,5)
+# 返回元组中的最大值
+print(max(tuple_num))      
+# 返回元组中的最小值
+print(min(tuple_num))     
+# 创建一个列表
+list_name = ["Lyon","Alex","Leon"]
+# 将列表转换为元组
+tuple_names = tuple(list_name)
+# 打印tuple_names
+print(tuple_names)     
+'''
+打印结果:
+6
+5
+1
+('Lyon', 'Alex', 'Leon')
+'''
+
        +

        方法

        +
         |  count(...)
+ |      T.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
+ |
+ |  index(...)
+ |      T.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
+ |      Raises ValueError if the value is not present.
+
        + + +
        + +
        +
        +
        + +

        results matching ""

        +
          + +
          +
          + +

          No results matching ""

          + +
          +
          +
          + +
          +
          + +
          + + + + + + + + + + + + + + +
          + + +
          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/05-\345\210\227\350\241\250.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/05-\345\210\227\350\241\250.html" new file mode 100644 index 000000000..e9018c8ea --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/05-\345\210\227\350\241\250.html" @@ -0,0 +1,1469 @@ + + + + + + + 列表 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
          +
          + + + + + + + + +
          + +
          + +
          + + + + + + + + +
          +
          + +
          +
          + +
          + +

          Attack on Python - 列表 🐍

          + + +

          介绍

          +

          列表是我们以后最常用的数据类型之一 , 通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作

          +

          列表是变长对象 , 且列表是有序的

          +

          列表相当于其他语言中的数组

          +

          创建

          +
          # 创建一个列表
+names = ["Alex","Lyon","Leon"]
+# 创建一个空列表
+names = []
+# 也可通过list方法
+names = list()
+
          +

          访问

          +
          # 创建一个列表
+names = ["Alex","Lyon","Leon"]
+# 与字符串的索引一样,列表索引从0开始,访问列表中的第一个元素
+fristname = names[0]
+# 打印结果
+print(fristname)
+# 访问列表中第三个元素
+threename = names[2]
+# 打印结果
+print(threename)
+# 访问列表中最后一个元素
+endname = names[-1]
+# 打印结果
+print(endname)
+# 访问倒数第二个元素
+penultimate = names[-2]
+# 打印结果
+print(penultimate)
+'''
+执行结果:
+Alex
+Leon
+Leon
+Lyon
+'''
+
          +

          获取下标

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO','Lyon']
+# 获取下标并打印
+print(names.index('Lyon')) 
+# 注:只返回找到的第一个下标
+'''
+执行结果:
+1
+'''
+
          +

          统计

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',"IT",21,"man"]
+# 统计 "Lyon" 的个数,并打印
+print(names.count("Lyon"))   
+'''
+执行结果:
+1
+'''
+
          +

          切片

          +
          # 创建一个列表
+names = ["Alex","Lyon","Leon","CTO","WuHan"]
+# 取下标为1至下标3之间的值,包括1,不包括4
+cutnames1 = names[1:3]
+# 打印cutnames1
+print(cutnames1) 
+# 取下标为1至-1的值,不包括-1（-1就是最后一个）
+cutnames2 = names[1:-1]
+# 打印cutnames2
+print(cutnames2)  
+# 从第一个到第三个
+cutnames3 = names[0:3]
+# 从头开始取,0可以省略,跟上面的效果一样
+cutnames4 = names[:3]
+# 打印cutnames3,cutnames4
+print(cutnames3,cutnames4) 
+# 想取最后一个,只能这样写,切片是不包含后一个参数的
+cutnames5 = names[3:]
+# 后面的2是代表,每隔一个元素,就取一个
+cutnames6 = names[0::2]
+# 或者这样
+cutnames7 = names[::2]
+# 打印cutnames6,cutnames7
+print(cutnames6,cutnames7) 
+'''
+执行结果:
+['Lyon', 'Leon']
+['Lyon', 'Leon', 'CTO']
+['Alex', 'Lyon', 'Leon'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon']
+['Alex', 'Leon', 'WuHan'] ['Alex', 'Leon', 'WuHan']
+'''
+
          +

          追加

          +
          # 创建一个列表
+names = ["Alex","Lyon","Leon","CTO","WuHan"]
+# 追加一个元素
+names.append("New")
+# 打印names
+print(names)
+# 注：append 方法只能追加到列表的最后一位
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New']
+'''
+
          +

          插入

          +
          # 创建一个列表
+names = ["Alex","Lyon","Leon","CTO","WuHan","New"]
+# 插入到下标1前面
+names.insert(1,"Insert")
+# 打印names
+print(names)    
+# 如果下标不存在就会插入到最后一个
+names.insert(7,"NoIndex")
+# 打印names
+print(names) 
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New']
+['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New', 'NoIndex']
+'''
+
          +

          修改

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New', 'NoIndex']
+# 把 'WuHan' 改成 'BeiJing'
+names[5] = 'BeiJing'
+# 打印names
+print(names)
+# 注：就是通过下标直接改变list本身
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New', 'NoIndex']
+'''
+
          +

          删除

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New', 'NoIndex']
+# 删除下标为7的元素
+del names[7]  
+#打印names
+print(names)   
+# 删除 'Insert',remove删除指定元素
+names.remove("Insert")  
+# 打印names
+print(names)  
+# 删除最后一个元素
+names.pop()   
+# 打印names
+print(names)  
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New']
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New']
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing']
+'''
+
          +

          扩展

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing']
+# 创建另一个列表
+name = ["IT",21,"man"]
+# 将name扩展到names
+names.extend(name)
+# 打印names
+print(names)  
+# 这里还有一个"万恶的'+' "也是可以的
+print(names + name) 
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man']
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man']
+'''
+
          +

          拷贝

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',"IT",21,"man"]
+# 拷贝names,这只是浅copy
+names_copy = names.copy()  
+# 打印names_copy
+print(names_copy)   
+'''
+执行结果:
+['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man']
+'''
+
          +

          注意 : 在 Python 2.7 中列表的内置方法是没有 copy 这个方法的 , 这是在 Python 3 后加的 , 并且 Python 3也只有有 copy (浅copy) 这一个方法 , 用深 copy 需要我们导入 copy 模块 , 即 import copy

          +

          排序&翻转

          +
          # 创建一个列表
+names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',"IT",21,"man"]
+# 在python3中不同的数据类型不能一起排序,换成str
+names[-2] = "21"
+# 排序,顺序为数字>大写>小写
+names.sort()
+# 打印names
+print(names)    
+# 翻转
+names.reverse()
+# 打印names
+print(names)      
+'''
+执行结果:
+['21', 'Alex', 'BeiJing', 'CTO', 'IT', 'Leon', 'Lyon', 'man']
+['man', 'Lyon', 'Leon', 'IT', 'CTO', 'BeiJing', 'Alex', '21']
+'''
+
          +

          所有方法如下 :

          +
           |  append(...)
+ |      L.append(object) -> None -- append object to end
+ |
+ |  clear(...)
+ |      L.clear() -> None -- remove all items from L
+ |
+ |  copy(...)
+ |      L.copy() -> list -- a shallow copy of L
+ |
+ |  count(...)
+ |      L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
+ |
+ |  extend(...)
+ |      L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable
+ |
+ |  index(...)
+ |      L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
+ |      Raises ValueError if the value is not present.
+ |
+ |  insert(...)
+ |      L.insert(index, object) -- insert object before index
+ |
+ |  pop(...)
+ |      L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last).
+ |      Raises IndexError if list is empty or index is out of range.
+ |
+ |  remove(...)
+ |      L.remove(value) -> None -- remove first occurrence of value.
+ |      Raises ValueError if the value is not present.
+ |
+ |  reverse(...)
+ |      L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
+ |
+ |  sort(...)
+ |      L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*
+
          + + +
          + +
          +
          +
          + +

          results matching ""

          +
            + +
            +
            + +

            No results matching ""

            + +
            +
            +
            + +
            +
            + +
            + + + + + + + + + + + + + + +
            + + +
            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/06-\345\255\227\345\205\270.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/06-\345\255\227\345\205\270.html" new file mode 100644 index 000000000..a8b908371 --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/06-\345\255\227\345\205\270.html" @@ -0,0 +1,1408 @@ + + + + + + + 字典 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
            +
            + + + + + + + + +
            + +
            + +
            + + + + + + + + +
            +
            + +
            +
            + +
            + +

            Attack on Python - 字典 🐍

            + + +

            介绍

            +

            字典是一种 key - value 的数据类型 , 用 冒号 " : " 来关联键值对 , 每个对象之间用逗号 " , " 分割 , 整个字典包括在花括号 "{ }" 中

            +

            字典中的键(key)是唯一的 , 但值(value)则不必

            +

            字典是变长对象 , 在 Python 3.5 之前字典是无序的 , 但是在 3.6 之后官方就已经改成有序的了 , 所以在使用时需要注意一下

            +

            注意 : key 是不可变的 , 所以可变对象无法作为字典的 key , 如 : list , 对于不可变的数据类型则可以 , 如 : str、int、tuple

            +

            创建

            +
            # 创建一个空字典
+empty_info = {}
+# 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21}
+# 也可调用dict()方法
+info = dict()
+
            +

            增加

            +
            # 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21}
+# 增加新的键/值对
+info["school"] = "university"
+# 打印info
+print(info)     
+# 注:字典是无序的,所以打印结果也是随机打印
+'''
+执行结果:
+{'school': 'university', 'age': 21, 'name': 'Lyon'}
+'''
+
            +

            修改

            +
            # 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21,"school":"university"}
+# 修改age
+info["age"] = 18
+# 打印info
+print(info)     
+'''
+执行结果:
+{'age': 18, 'school': 'university', 'name': 'Lyon'}
+'''
+
            +

            删除

            +
            # 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21,"school":"university"}
+# 标准删除姿势
+info.pop("school")
+# 打印info
+print(info)    
+# 换个姿势
+del info["age"]
+# 打印info
+print(info)   
+# 随机删除
+info.popitem()
+# 打印info
+print(info)    
+'''
+执行结果:
+{'name': 'Lyon', 'age': 21}
+{'name': 'Lyon'}
+{}
+'''
+
            +

            查找

            +
            # 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21,"school":"university"}
+# 标准查找,判断name是否在字典info中
+print("name" in info)       #打印：True
+# 获取值
+print(info.get("name"))     #打印：Lyon
+# 换换姿势
+print(info["name"])         #打印：Lyon
+# 这种方式要注意如果key不存在就会报错,而get仅仅返回None
+print(info["home"])
+# 报错：KeyError: 'home'
+'''
+执行结果:
+True
+Lyon
+Lyon
+KeyError:'home'
+'''
+
            +

            遍历

            +
            # 创建一个字典
+info = {"name":"Lyon","age":21,"school":"university"}
+# 方法1,推荐
+for key in info:
+  print(key,info[key])
+# 方法2
+for k,v in info.items():
+  print(k,v)
+'''
+执行结果:
+school university
+name Lyon
+age 21
+school university
+name Lyon
+age 21
+'''
+
            +

            嵌套

            +
            # 创建一个多级嵌套字典
+datas ={
+    '湖北省':{
+        "武汉市":{
+               "武昌区":["Hello"],
+               "洪山区":["Sorry"],
+               "江夏区":["Welcome"],
+         },
+    },
+    '湖南省':{
+        "长沙市":{
+            "岳麓区":{},
+            "天心区":{},
+            "芙蓉区":{},
+        },
+    },
+    '广东省':{
+        "佛山市":{
+            "三水区":{},
+            "顺德区":{},
+            "男海区":{},
+        },
+    },
+}
+# 修改最里层的value
+datas["湖北省"]["武汉市"]["武昌区"].append("Lyon")
+# 打印结果
+print(datas["湖北省"]["武汉市"])    
+'''
+执行结果:
+{'洪山区': ['Sorry'], '武昌区': ['Hello', 'Lyon'], '江夏区': ['Welcome']}
+'''
+
            +

            更多

            +
            len(dict)        # 计算字典元素个数
+dict.clear()     # 清空词典所有条目
+dict.fromkeys(seq, val))  # 创建一个新字典,以列表 seq 中元素做字典的键,val 为字典所有键对应的初始值
+dict.has_key(key)  # 如果键在字典dict里返回true,否则返回false
+dict.items()       # 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
+dict.keys()        # 以列表返回一个字典所有的键
+dict.values()      # 以列表返回字典中的所有值
+dict.setdefault(key, default=None) # 和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default
+dict.update(dict2)                 # 把字典dict2的键/值对更新到dict里
+
            +

            方法合集

            +
             |  clear(...)
+ |      D.clear() -> None.  Remove all items from D.
+ |
+ |  copy(...)
+ |      D.copy() -> a shallow copy of D
+ |
+ |  fromkeys(iterable, value=None, /) from builtins.type
+ |      Returns a new dict with keys from iterable and values equal to value.
+ |
+ |  get(...)
+ |      D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d.  d defaults to None.
+ |
+ |  items(...)
+ |      D.items() -> a set-like object providing a view on D's items
+ |
+ |  keys(...)
+ |      D.keys() -> a set-like object providing a view on D's keys
+ |
+ |  pop(...)
+ |      D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.
+ |      If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised
+ |
+ |  popitem(...)
+ |      D.popitem() -> (k, v), remove and return some (key, value) pair as a
+ |      2-tuple; but raise KeyError if D is empty.
+ |
+ |  setdefault(...)
+ |      D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D
+ |
+ |  update(...)
+ |      D.update([E, ]**F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.
+ |      If E is present and has a .keys() method, then does:  for k in E: D[k] = E[k]
+ |      If E is present and lacks a .keys() method, then does:  for k, v in E: D[k] = v
+ |      In either case, this is followed by: for k in F:  D[k] = F[k]
+ |
+ |  values(...)
+ |      D.values() -> an object providing a view on D's values
+
            + + +
            + +
            +
            +
            + +

            results matching ""

            +
              + +
              +
              + +

              No results matching ""

              + +
              +
              +
              + +
              +
              + +
              + + + + + + + + + + + + + + +
              + + +
              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/07-\351\233\206\345\220\210.html" "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/07-\351\233\206\345\220\210.html" new file mode 100644 index 000000000..47cfa3c2f --- /dev/null +++ "b/01-\345\237\272\347\241\200\347\257\207/07-\351\233\206\345\220\210.html" @@ -0,0 +1,1362 @@ + + + + + + + 集合 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
              +
              + + + + + + + + +
              + +
              + +
              + + + + + + + + +
              +
              + +
              +
              + +
              + +

              Attack on Python - 集合 🐍

              + + +

              介绍

              +

              集合是变长对象 , 集合是无序且不重复的数据组合 , 因此我们可以用来做 :

              +
                +
              • 去重 , 把一个列表变成集合 , 就自动去重了
                • +
              • 集合运算 , 求两个集合的并集 , 交集 , 差集 , 对称差集
                • +
              +

              在 Python 2.7 中集合表示如下 :

              +
              set([1,2,3])
+
              +

              在 Python 3.x 中则是如下 :

              +
              {1,2,3}
+
              +

              我们可以通过 set() 方法 , 将 list 和 tuple 转换为集合 : set(list()) , set(tuple())

              +

              创建

              +

              与字符串等数据类型一样 , 集合支持如下方式创建

              +
              # 创建空集合只能用这种方式,参数为一个可迭代对象
+s = set()
+# 注意集合是单个元素,字典是键值对
+s = {1,2,3}
+
              +

              添加

              +

              为集合添加元素

              +
              # 定义集合
+s = {'lyon','kenneth'}
+# 添加一项
+s.add('geek')
+
              +

              注意 : 集合不支持 "+"

              +

              更新

              +
              # 定义集合
+s = {'lyon','kenneth'}
+# 添加多项,参数为可迭代对象
+s.update(['1','2','3'])
+
              +

              删除

              +
              # 定义集合
+s = {'lyon','kenneth'}
+# 删除一项
+s.remove('kenneth')
+# 清空集合
+s.clear()
+
              +

              关系运算

              +
              a = {1,2,3,4,5}
+b = {1,2,3}
+# 测试是否b中的每一个元素都在a中,即 b<=a ,返回bool值
+b.issubset(a)
+# 测试是否a中的每一个元素都在b中,即 b>=a ,返回bool值
+b.issuperset(a)
+
              +

              集合操作

              +
              >>>a = {1,2,3}
+>>>b = {4,5,6}
+# 求并集
+>>>a.union(b)
+# 同上,求并集
+>>>a | b
+# 求交集
+>>>a.intersection(b)
+# 同上,求交集
+>>>a & b
+# 求差集
+>>>a.difference(b)
+# 同上,求差集
+>>>a - b
+# 求对称差集
+>>>a.symmetric_difference(b)
+# 同上,求对称差集
+>>>a ^ b
+
              +

              集合对象所有方法

              +
               |  add(...)
+ |      Add an element to a set.
+ |
+ |      This has no effect if the element is already present.
+ |
+ |  clear(...)
+ |      Remove all elements from this set.
+ |
+ |  copy(...)
+ |      Return a shallow copy of a set.
+ |
+ |  difference(...)
+ |      Return the difference of two or more sets as a new set.
+ |
+ |      (i.e. all elements that are in this set but not the others.)
+ |
+ |  difference_update(...)
+ |      Remove all elements of another set from this set.
+ |
+ |  discard(...)
+ |      Remove an element from a set if it is a member.
+ |
+ |      If the element is not a member, do nothing.
+ |
+ |  intersection(...)
+ |      Return the intersection of two sets as a new set.
+ |
+ |      (i.e. all elements that are in both sets.)
+ |
+ |  intersection_update(...)
+ |      Update a set with the intersection of itself and another.
+ |
+ |  isdisjoint(...)
+ |      Return True if two sets have a null intersection.
+ |
+ |  issubset(...)
+ |      Report whether another set contains this set.
+ |
+ |  issuperset(...)
+ |      Report whether this set contains another set.
+ |
+ |  pop(...)
+ |      Remove and return an arbitrary set element.
+ |      Raises KeyError if the set is empty.
+ |
+ |  remove(...)
+ |      Remove an element from a set; it must be a member.
+ |
+ |      If the element is not a member, raise a KeyError.
+ |
+ |  symmetric_difference(...)
+ |      Return the symmetric difference of two sets as a new set.
+ |
+ |      (i.e. all elements that are in exactly one of the sets.)
+ |
+ |  symmetric_difference_update(...)
+ |      Update a set with the symmetric difference of itself and another.
+ |
+ |  union(...)
+ |      Return the union of sets as a new set.
+ |
+ |      (i.e. all elements that are in either set.)
+ |
+ |  update(...)
+ |      Update a set with the union of itself and others.
+
              + + +
              + +
              +
              +
              + +

              results matching ""

              +
                + +
                +
                + +

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                Attack on Python - 字符编码 🐍

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                介绍

                +

                字符编码

                +

                字符编码 (Character encoding) 也称字集码 , 它是一套法则 , 使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合 (如字母表或音节表) , 与其他东西的一个集合 (如号码或电脉冲) 进行配对 , 即在符号集合与数字系统之间建立对应关系

                +

                再简单一点说其实就是一张具有对应关系的表格 , 如下

                +
                +----+-----------+
+| id | character | 
++----+-----------+
+| 65 |     A     | 
+| 66 |     B     | 
+| 67 |     C     | 
++----+-----------+
+

                如上表所示 , 这就是一套法则 , 使我们用数字成功的表示了字符

                +
                +

                为什么要一套这样的法则 ?

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                +

                众所周知 , 计算机只认识机器码 , 也就是一堆0101之类的二进制数字 , 计算机并不认识我们的 "A" , "B" ,"C" , 我们为了使其友好的显示 , 就需要一套这样的法则 , 来完成这些转换 , 于是两个名词诞生了

                +

                编码

                +

                通俗的说 , 就是按照何种规则将字符存储在计算机中 . 比如 "A" 用65表示 , 也就是把字符"A"以二进制的方式存储在计算机中

                +

                解码

                +

                反之 , 将存储在计算机中的二进制数解析显示出来 , 这就是解码

                +

                在Python中

                +
                '''既然是对于字符,那么自然对应着Python中的字符串了'''
+'''Python中提供了两个函数来完成编码和解码'''
+# 编码函数encode()
+encode()  
+character  →  byte
+# 解码函数decode()
+byte  →  character
+
                +

                PS : 必须采用相对应的法则 , 否则就会出错 , 也就是我们常说的乱码

                +

                最后还有一个名词 , 字符集

                +

                字符集

                +

                是一个系统支持的所有抽象字符的集合 , 字符是各种文字和符号的总称 , 包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等

                +

                字符编码就是在字符集与数字系统之间建立的对应关系

                +

                ASCII

                +

                ASCII (American Standard Code for Information Interchange , 美国信息交换标准码) , 是基于拉丁字母的一套电脑编码系统 , 主要用于显示现代英语

                +

                ASCII字符集 : 主要包括控制字符 (回车键 , 退格 , 换行键等) , 可显示字符 (英文大小写字符 , 阿拉伯数字和西文符号)

                +

                ASCII编码 : 将ASCII字符集转换为计算机可以接收的数字系统的数的规则 , 使用7位(Bit)表示一个字符 , 1 Byte = 8 Bit , 一共可以表示128(2的7次方)个字符

                +

                具体ASCII字符集映射到数字编码规则可以自行查询

                +

                ANSI

                +

                ANSI编码为在ASCII编码(7位)的基础上 , 将其最后一位也使用上 , 即使用8位

                +

                ANSI使使计算机支持更多语言 , 通常对于没超过128的即用ASCII编码 , 超过的即用扩展的ASCII编码ANSI

                +

                当然不同的国家和地区指定了不同的标准 , 由此产生了GB2312、GBK、GB18030、Big5、Shift_JIS 等各自的编码标准

                +

                在简体中文Windows操作系统中 , ANSI 编码代表 GBK 编码 ; 在繁体中文Windows操作系统中 , ANSI编码代表Big5 ; 在日文Windows操作系统中 , ANSI 编码代表 Shift_JIS 编码

                +

                GBXXX

                +

                GB2312编码

                +

                计算机发明之初及后面很长一段时间 , 只应用于美国及西方一些发达国家 , 于是到中国时 , 一个字节8位 , 256个字符是远远不能满足的 , 要想想中国有多少汉字 , 于是聪明的中国人这样规定 :

                +

                一个小于127的字符的意义与原来相同 , 但是两个大于127的字符连在一起时 , 就表示一个汉字 , 前面的一个字节称为高字节 , 后面的为低字节 , 这样就组合出了大约7000多个简体汉字了 , 这就是GB2312 ,全称 信息交换用汉字编码字符集 ▪ 基本集

                +

                GB18030

                +

                由于7000多个汉字还是不够用 , 于是继续改进 , 每个汉字可以由1个 , 2个或4个字节组成 , 于是庞大的编码空间形成了 , 最多可以定义161万个字符 , 这就是GB18030 , 全称 信息技术中文编码字符集

                +

                Unicode

                +

                各种各样的字符编码都出来了 , 大家各用各的 , 那么问题就来了 , 一旦出现在网络上 , 由于不兼容 , 互相访问就出现了乱码现象 , 为了解决这个问题 , Unicode编码系统应运而生

                +

                Unicode编码系统为表达任意语言的任意字符而设计 , 它使用2字节的数字来表达每个字母 , 符号 , 或者表意文字 , 每个数字代表唯一的至少在某种语言中使用的符号 (并不是所有的数字都用上了 , 但是总数已经超过了65535 所以2个字节的数字是不够用的)

                +

                总而言之 , Unicode是业界的一种标准 , 也叫做统一码 , 万国码 , 单一码 , 标准万国码

                +

                所以Unicode编码也成为了一个编码转换的基础 , 因为大家都支持他 , 从一种编码到另一中编码 , 只需要Unicode在中间搭桥就能简单的实现了

                +

                UTF - 8

                +

                对于Unicode来讲 , 任何字符都使用2个字节来存储 , 这明显是很浪费内存的 , 因为我们编写代码时 , 用到中文毕竟极少 , 所以为了节省内存 , 就有了UTF-8 , UTF - 8规定 , 英文只使用1个字节 , 中文使用3个字节

                +

                虽然说UTF - 8具有良好的国际兼容性 , 但中文需要比GBK/BIG5版本多占用50%的数据库存储空间 , 因此并不推荐使用

                +

                Python编码处理

                +

                在Python3中 , 源代码读取进行语法校验时 , 会将源代码中的字符串从声明的编码转换成Unicode类型 , 等到语法校验通过后 , 再将这些字符换回初始的编码 , 这也就是说 , Python3中 , 字符串默认编码就是Unicode

                +

                查看默认编码

                +
                >>> import sys
+>>> sys.getdefaultencoding()
+
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                PS : Windows下命令行的字符编码默认是GBK ; 并且Python2中 , 字符串是有两种类型的 , 这里不多说明

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                  Attack on Python - 文件操作 🐍

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                  介绍

                  +

                  在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的 , 现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘 , 所以 , 读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象 (通常称为文件描述符) ; 然后 , 通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据 (读文件) , 或者把数据写入这个文件对象 (写文件)

                  +

                  在Python中我们进行文件操作需要首先利用open() 函数获取一个文件流来操作文件

                  +

                  这个流就是我们所使用的文件描述符 , 是一个I/O通道

                  +

                  open()

                  +
                  open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None):
+    """
+    file:文件名
+    mode:模式
+    buffering:设置缓冲策略
+    encoding:指定使用编码
+    errors:指定处理编码和解码错误的方式
+    newline:控制通用换行模式的工作方式(只适用文本模式)
+    closefd:如果为False并且给出了文件描述符而不是文件名,则文件关闭时,文件描述符将保持打开;如果给定文件名,则closefd必须为True,否则将抛出异常
+    opener:自定义开启器
+    """
+
                  +

                  对于上述参数中 , 我们主要需要了解的就是file , mode , encoding 这三个

                  +

                  对于mode , 有以下模式 :

                  + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                  CharacterMeaning
                  'r'open for reading (default)
                  'w'open for writing, truncating the file first
                  'x'open for exclusive creation, failing if the file already exists
                  'a'open for writing, appending to the end of the file if it exists
                  'b'binary mode
                  't'text mode (default)
                  '+'open a disk file for updating (reading and writing)
                  'U'universal newlines mode (deprecated)
                  +

                  常使用的就是'r' , 'w' , 'a' , '+' , 'b' , 当然还可以组合使用 , 下面进行详细介绍 :

                  +
                    +
                  • r , 只读模式 , 文件必须已经存在
                    • +
                  • r+ , 可读可写模式 , 文件必须已经存在
                    • +
                  • w , 只写模式 , 会重新创建 , 意味着文件如果已存在会被空文件覆盖
                    • +
                  • w+ , 可写可读模式 , 同样会创建文件
                    • +
                  • a , 追写模式 , 文件不存在参考'w'
                    • +
                  • a+ , 追写并可读模式 , 文件不存在参考'w'
                    • +
                  • b , 以二进制的模式进行处理 (Linux可忽略 , Windows处理二进制文件时需标注) , 可以用该模式来读取图片 , 视频等等
                      +
                    • rb , 同r
                      • +
                    • wb , 同w
                      • +
                    • ab , 同a
                      • +
                    +
                    • +
                  +

                  简单实例

                  +

                  file.txt

                  +
                  A man is not old until his regrets take place of his dreams.  
+
+Nothing can help us endure dark times better than our faith.
+
+No one but ourselves can degrade us.
+
                  +

                  实例

                  +
                  f = open('file.txt','r')
+contents = f.read
+print(contents)
+'''
+执行结果:
+A man is not old until his regrets take place of his dreams.  
+
+Nothing can help us endure dark times better than our faith.
+
+No one but ourselves can degrade us. 
+'''
+
                  +

                  file-like object

                  +

                  以下内容可以学习完模块篇之后再继续学习

                  +

                  io 模块提供了Python处理各种类型I/O的主要工具 , 有三种主要类型 , 即文本I/O , 二进 制I/O和原始I/O , 这些是通用类别 , 并且可以为它们中的每一个使用各种后备存储

                  +

                  三种主要类型详细见 : TextIOBase , BufferedIOBase , RawIOBase

                  +

                  属于这些类别中的任何一个的具体对象称为file-like object

                  +

                  创建这些类别的具体对象最简单的方法就是使用内置的open() 函数 , 其也被定义在io模块中 , 下面仅介绍一些这些类别对象常用的方法 :

                  +
                  detach()
+'''
+Separate the underlying binary buffer from the TextIOBase and return it.
+
+After the underlying buffer has been detached, the TextIOBase is in an unusable state.
+
+Some TextIOBase implementations, like StringIO,
+ may not have the concept of an underlying buffer and calling this method will raise UnsupportedOperation.
+
+New in version 3.1.
+'''
+
+read(size)
+'''
+Read and return at most size characters from the stream as a single str. 
+If size is negative or None, reads until EOF.
+'''
+
+readline(size=-1)
+'''
+Read until newline or EOF and return a single str. 
+If the stream is already at EOF, an empty string is returned.
+
+If size is specified, at most size characters will be read.
+'''
+
+readlines(hint=-1)
+'''
+Read and return a list of lines from the stream. hint can be specified to control the number of lines read: no more lines will be read if the total size (in bytes/characters) of all lines so far exceeds hint.
+
+Note that it’s already possible to iterate on file objects using for line in file: ... without calling file.readlines().
+'''
+
+readable()
+'''
+Return True if the stream can be read from. 
+If False, read() will raise OSError.
+'''
+
+write(s)
+'''
+Write the string s to the stream and return the number of characters written.
+'''
+
+writable()
+'''
+Return True if the stream supports writing. 
+If False, write() and truncate() will raise OSError.
+'''
+
+writelines(lines)
+'''
+Write a list of lines to the stream.
+Line separators are not added, 
+so it is usual for each of the lines provided to have a line separator at the end.
+'''
+
+seek(offset[, whence])
+'''
+Change the stream position to the given offset. 
+Behaviour depends on the whence parameter. 
+The default value for whence is SEEK_SET.
+
+SEEK_SET or 0: seek from the start of the stream (the default); 
+offset must either be a number returned by TextIOBase.tell(), or zero. 
+Any other offset value produces undefined behaviour.
+SEEK_CUR or 1: “seek” to the current position; 
+offset must be zero, which is a no-operation (all other values are unsupported).
+SEEK_END or 2: seek to the end of the stream; 
+offset must be zero (all other values are unsupported).
+Return the new absolute position as an opaque number.
+
+New in version 3.1: The SEEK_* constants.
+'''
+
+tell()
+'''
+Return the current stream position as an opaque number. 
+The number does not usually represent a number of bytes in the underlying binary storage.
+'''
+
+close()
+'''
+Flush and close this stream. 
+This method has no effect if the file is already closed. 
+Once the file is closed, 
+any operation on the file (e.g. reading or writing) will raise a ValueError.
+
+As a convenience, it is allowed to call this method more than once; 
+only the first call, however, will have an effect.
+'''
+
+fileno()
+'''
+Return the underlying file descriptor (an integer) of the stream if it exists. An OSError is raised if the IO object does not use a file descriptor.
+'''
+
+flush()
+'''
+Flush the write buffers of the stream if applicable. 
+This does nothing for read-only and non-blocking streams.
+'''
+
+isatty()
+'''
+Return True if the stream is interactive (i.e., connected to a terminal/tty device).
+'''
+
+seek(offset[, whence])
+'''
+Change the stream position to the given byte offset. 
+offset is interpreted relative to the position indicated by whence. 
+The default value for whence is SEEK_SET. Values for whence are:
+
+SEEK_SET or 0 – start of the stream (the default); 
+offset should be zero or positive
+SEEK_CUR or 1 – current stream position; 
+offset may be negative
+SEEK_END or 2 – end of the stream; 
+offset is usually negative
+Return the new absolute position.
+
+New in version 3.1: The SEEK_* constants.
+
+New in version 3.3: Some operating systems could support additional values, 
+like os.SEEK_HOLE or os.SEEK_DATA. 
+The valid values for a file could depend on it being open in text or binary mode.
+'''
+
+seekable()
+'''
+Return True if the stream supports random access. 
+If False, seek(), tell() and truncate() will raise OSError.
+'''
+
+truncate(size=None)
+'''
+Resize the stream to the given size in bytes (or the current position if size is not specified). 
+The current stream position isn’t changed. 
+This resizing can extend or reduce the current file size. 
+In case of extension, the contents of the new file area depend on the platform (on most systems, additional bytes are zero-filled). 
+The new file size is returned.
+
+Changed in version 3.5: Windows will now zero-fill files when extending.
+'''
+
                  +

                  注意 : 当使用完文件后一定要记得使用close() 方法将其关闭 ; 其次在进行文件操作时要注意文件描述符所在的位置

                  +

                  with

                  +

                  为了避免打开文件后忘记手动关闭 , 可以通过管理上下文 , 即使用with语句 , 如下 :

                  +
                  with open('filepath','mode') as f:
+    pass
+
                  +

                  在Python 2.7以上的版本 , 支持同时对多个文件同时进行上下文管理 , 如下 :

                  +
                  with open('filepath1','mode') as f1,open('filepath2','mode') as f2:
+    pass
+
                  +

                  更多文档资料 : https://docs.python.org/3.5/library/io.html?highlight=io#module-io

                  + + +
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                    + + + + + + + + + + + + + + +
                    + + +
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                    + +

                    Attack on Python - 基础篇 🐍

                    + + +

                    前言

                    +

                    基础篇中的内容 , 应对的是 Python 的基础语法 , 以及基础数据类型的文章

                    +

                    在开始之前 , 你可以熟悉一下 Python 的语言参考 : The Python Language Reference

                    +

                    最好的教程就是官方文档 , 所以阅读官方文档是一个好的学习习惯

                    +

                    介绍

                    +

                    Python基础主要包括基础语句 , 基础数据类型 , 字符编码 , 文件操作等

                    +

                    基础语句

                    +
                      +
                    • Hello World
                      • +
                    • 变量
                      • +
                    • 行和缩进
                      • +
                    • 多行语句
                      • +
                    • 注释
                      • +
                    • input
                      • +
                    • print
                      • +
                    • 数据运算
                      • +
                    • 条件语句
                      • +
                    • for
                      • +
                    • while
                      • +
                    +

                    数据类型

                    +
                      +
                    • 数字 , Number
                      • +
                    • 字符串 , String
                      • +
                    • 元组 , Tuple
                      • +
                    • 列表 , List
                      • +
                    • 字典 , Dictionary
                      • +
                    • 集合 , Set
                      • +
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                      Attack on Python - 函数基础 🐍

                      + + +

                      介绍

                      +

                      函数是组织好的 , 可重复使用的 , 用来实现单一 , 或相关联功能的代码段

                      +

                      函数能提高应用的模块性 , 和代码的重复利用率 , 比如我们一直使用的print() , input() 等等 , 都是函数

                      +

                      如下我们写了一个用户认证程序 ; 而现在我们又需要写一个用户管理系统 , 管理系统中有很多的功能 , 比如添加用户 , 删除用户 , 查询用户 , 修改用户 ; 但是这些功能必须先通过用户认证程序才能使用 , 明显我们不可能在每一个功能前加上一段用户认证代码 , 因为这将大大增加我们的重复代码

                      +

                      那么为了解决这个问题我们就可以将用户认证功能封装到一个函数之中 , 而后续我们如果需要使用这个函数仅需调用即可 , 着就是函数的魅力所在 , 当然更多的还是通过下面进一步了解函数

                      +

                      定义函数

                      +
                      # 自定义函数,function_name为函数名
+def function_name():
+    """注释"""
+
+    '''
+    功能代码块
+    '''
+    # 返回值,一般都具有返回值,当然也不可以不设定
+    return result
+
                      +

                      简单实例

                      +
                      def hello():
+    print("Hello Lyon!")
+    return None
+
                      +

                      注意 : 上述仅为定义函数 , 函数并不会执行 , 只有当函数被调用时 , 函数内部代码才会执行

                      +

                      函数调用

                      +

                      函数调用通过函数名后加() 进行调用 , 如下 :

                      +
                      # 定义函数
+def hello():
+    print("Hello Lyon!")
+    return None
+# 调用函数
+hello()
+
                      +

                      既然函数调用是通过函数名后加括号 , 在这个固定语法之中前者函数名有是什么? 如下 :

                      +
                      # 定义函数
+def hello():
+    print("Hello Lyon!")
+    return None
+# 打印函数名
+print(hello)
+'''
+执行结果:
+<function func at 0x000001D7E3FF7F28>
+'''
+
                      +

                      我们可以发现 , 函数名打印出来的是一个内存地址 , 由此不难理解 :

                      +

                      函数名相当于一个变量 , 而变量所绑定的对象就是函数对象本身 ;

                      +

                      参数说明

                      +

                      形参 : 变量只有在被调用时才分配内存单元 , 在调用结束时 , 即刻释放所分配的内存单元 ; 因此 , 形参只在函数内部有效 , 函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

                      +

                      实参 : 可以是常量、变量、表达式、函数等 , 无论实参是何种类型的量 , 在进行函数调用时 , 它们都必须有确定的值 , 以便把这些值传送给形参 ; 因此应预先用赋值 , 输入等办法使参数获得确定值

                      +
                      # 定义函数func
+def func(argument1,argument2):    # argument1与argument2都为形参,形式参数
+    print(argument1,argument2)
+
+# 调用函数func
+func("Hello", "Lyon")             # Hello和Lyon都是实参,实际参数
+'''
+执行结果:
+Hello Lyon
+'''
+
                      +

                      位置参数 : 即参数必须以正确的顺序传入函数 , 传入的数量必须和声明的一样 , 不一样就报错

                      +
                      # 用户登录验证
+def login(username,password):
+    if username == "Lyon" and password == "123456":
+        print("Login successfully!")
+    else:
+        print("Login failed!")
+# 进行调用
+login("Lyon","123456")       
+# 进行调用
+login("Lyon","78910JkQ")       
+'''
+执行结果:
+Login successfully!
+Login failed!
+'''
+
                      +

                      默认参数

                      +

                      调用时不指定就以默认值传入 , 指定则按指定值传入

                      +
                      # 同时定义位置参数和默认参数
+def add_userinfo(name,age,province="北京"):
+      return name,province
+# 位置参数必填,默认参数可选
+add_userinfo("Lyon",18)
+'''
+执行结果:
+('Lyon', '北京')
+'''
+
                      +

                      注：通过默认参数，我们就算不传参数也不会报错 , 即province 默认为"北京"

                      +

                      关键字参数

                      +

                      正常情况下 , 给函数传参数的时候要按照顺序传 , 如果不想按照顺序就可以使用关键参数

                      +
                      def add_userinfo(name,age,province="北京"):
+      return name,province
+add_userinfo("Lyon",province="湖北",age=18)
+# 注意关键参数不用按照顺序传入,但是关键参数必须写在位置参数后面
+
                      +

                      非固定参数

                      +

                      当我们想要传入多个参数 , 但是我们又不确定的时候就可以使用非固定参数 ; 非固定参数有两个 , 一个 *args (元组形式) 以及 **kwargs (字典形式)

                      +
                      # 设定两个非固定参数
+def main(*args,**kwargs):
+    # 打印args,以及args的类型
+    print(args,type(args))
+    # 打印kwargs,以及kwargs的类型
+    print(kwargs,type(kwargs))
+# 调用
+main((1,2,3,4),{1:2,3:4})
+
                      +

                      对于非固定参数 , 其主要在于* 号 , * 号的作用是进行打包与解包 :

                      +
                        +

                      • 一个* 号 , 则表示打包成元组或者将元组进行解包 , 过程如下 :

                        +
                        def main(n,*args):
+    return args
+# 传递参数,第一个参数被认为是位置参数n,余后参数*号将会对其进行打包成元组,但参数形式必须符合元组规范
+result = main(1,2,3,4,5)
+print(result)
+'''
+执行结果:
+(2, 3, 4, 5)
+'''
+'''
+额外说明:
+传递参数时,*号将参数封装成一个元组,即元组args
+'''
+
                        +
                        • +

                      • 两个** 号 , 则表示打包成字典或者将字典进行解包 , 过程如下 :

                        +
                        def main(**kwargs):
+    return kwargs
+# 传递参数,**号将会对其进行打包成字典,但参数形式必须符合字典规范,即必须key-value
+result = main(n2=2,n3=3,n4=4)
+print(result)
+'''
+执行结果:
+{'n4': 4, 'n2': 2, 'n3': 3}
+'''
+'''
+额外说明:
+传递参数时,**号将参数封装成一个字典,即字典kwargs
+'''
+
                        +
                        • +

                      • 两者的解包如下 :

                        +
                        # 进行打包
+def main(*args,**kwargs):      # 参数状态:(1,2,3,4,5){'n1':1,'n2':2,'n3'=3}
+    # 进行解包
+    return (*args),{**kwargs}  # 参数状态:1,2,3,4,5,n1=1,n2=2,n3=3
+result = main(1,2,3,4,5,n1=1,n2=2,n3=3)
+print(result)
+'''
+执行结果:
+(1, 2, 3, 4, 5, {'n2': 2, 'n3': 3, 'n1': 1})
+'''
+# 解包补充
+'''只要是可迭代对象我们都可以对其进行解包,如下'''
+mytuple = (1,2,3,4,5,6,7)
+# _为占位符,*c打包成列表
+a,_,b,*c,d = mytuple
+print(a)
+print(b)
+print(c)
+print(d)
+'''
+执行结果:
+1
+3
+[4, 5, 6]
+7
+'''
+
                        +
                        • +
                      +

                      参数顺序与传递

                      +

                      参数顺序

                      +

                      在函数头部 (定义参数) : 一般参数 → 默认参数 → 非固定参数*args → 非固定参数**kwargs

                      +

                      在函数调用中 (传递参数) : 位置参数 → 关键字参数 → 默认参数 → 非固定参数*args → 非固定参数**kwargs

                      +

                      参数传递

                      +

                      在我们使用过程中 , 如果没有非固定参数 , 那么我们的关键参数或者默认参数可以用关键字进行传递 ; 如果有非固定参数 , 必须按照位置参数的方式进行传递

                      +

                      默认参数和非固定参数*args位置可以进行调换 , 调换后默认参数传递需要加上关键字

                      +

                      全局与局部变量

                      +

                      局部变量：只在函数内部起作用的变量

                      +

                      全局变量：在整个程序中都起作用

                      +
                      # 全局变量name
+name = "Lyon"
+def func(name):
+    print(name)
+    # 局部变量name
+    name = "Kenneth"  
+    print(name)
+# 调用函数
+func(name)
+print(name)
+'''
+执行结果:
+Lyon
+Kenneth
+Lyon
+'''
+
                      +

                      总结 : 全局变量作用域是整个程序 , 局部变量作用域是定义该变量的子程序 ; 当全局变量与局部变量同名时 : 在定义局部变量的子程序内 , 局部变量起作用 ; 在其他地方全局变量起作用

                      +

                      global语句 : 可以将局部变量变成全局变量 , 在函数内部变量前加上 global 即可如 : global name

                      +

                      return语句

                      +

                      return 语句用于返回函数的执行结果 , 比如操作类函数一般都不需要返回值 , 当然可由我们的需要自己进行设定

                      +

                      不使用return 即返回None , 没有返回值

                      +

                      我们函数在执行过程中如果遇到return语句 , 就会结束并返回结果

                      +
                      def sum( arg1, arg2 ):
+    # 返回2个参数的和
+    total = arg1 + arg2
+    print("两数之和:",total)
+    return total
+    # 上一步函数就已经结束,不会往下执行
+    print("已经返回!")
+# 调用sum函数
+total = sum( 10, 20 )
+'''
+执行结果:
+两数之和: 30
+'''
+
                      +

                      如果我们返回函数名

                      +
                      def func():
+    print("I am Lyon")
+    # 返回func,函数名 → 内存地址
+    return func
+# result1接收返回值func函数名
+result1 = func()
+# 返回一个函数对象
+print(result1)
+# 可以继续调用
+result2 = result1()
+print(result2)
+result2()
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+<function func at 0x0000013C309B7F28>
+I am Lyon
+<function func at 0x0000013C309B7F28>
+I am Lyon
+'''
+
                      + + +
                      + +
                      +
                      +
                      + +

                      results matching ""

                      +
                        + +
                        +
                        + +

                        No results matching ""

                        + +
                        +
                        +
                        + +
                        +
                        + +
                        + + + + + + + + + + + + + + +
                        + + +
                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/02-\345\214\277\345\220\215\345\207\275\346\225\260.html" "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/02-\345\214\277\345\220\215\345\207\275\346\225\260.html" new file mode 100644 index 000000000..052d020dd --- /dev/null +++ "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/02-\345\214\277\345\220\215\345\207\275\346\225\260.html" @@ -0,0 +1,1283 @@ + + + + + + + 匿名函数 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                        +
                        + + + + + + + + +
                        + +
                        + +
                        + + + + + + + + +
                        +
                        + +
                        +
                        + +
                        + +

                        Attack on Python - 匿名函数 🐍

                        + + +

                        介绍

                        +

                        匿名函数顾名思义就是一个没有名字的函数 , 我们可以通过 lambda 关键字来定义

                        +

                        lambda 是一个表达式 , 而并非语句 , 所以可以出现在def语句所不能出现的位置 , 并且不需要指定函数名; lambda 表达式还可以提高代码的可读性 , 简化代码

                        +

                        lambda 表达式主要用于写一些简单的方法 , 对于复杂的还是用函数写的好

                        +

                        示例:

                        +
                        # 普通函数
+def func(x):
+    return x * x
+print(func(5))
+-----------------------
+# 匿名函数,自带return功能
+func = lambda x : x * x
+print(func(5))
+---------------------------------------------------
+func = lambda arguments : expression using argument
+
                        +

                        使用匿名函数可以减少命名空间使用内存 , 因为没有函数名

                        +

                        可直接后面传递参数

                        +
                        >>> (lambda x,y : x if x > y else y)(1,2)
+2
+
                        +

                        非固定参数

                        +
                        >>> (lambda *args : args)(1,2,3,4)
+(1, 2, 3, 4)
+
                        +

                        PS : 匿名函数主要是与其他函数搭配使用

                        +

                        运用

                        +

                        结合使用

                        +

                        map , 计算平方

                        +
                        # map后返回的对象为map对象,所以利用list方法进行强转
+>>> list(map(lambda x : x * x, [1,2,3,4]))
+[1,4,9,16]
+
                        +

                        filter , 筛选偶数

                        +
                        >>> list(filter(lambda x : x % 2 == 0,[1,2,3,4]))
+[2,4]
+
                        +

                        reduce , 求和

                        +
                        # python3中已经没有reduce方法了,调用需要导入
+>>> from functools import reduce
+# reduce(function, sequence, initial=None)
+>>> reduce(lambda x , y : x + y, [1,2,3,4,5],100)
+115
+
                        +

                        嵌套使用

                        +

                        版本一

                        +
                        def func(x):
+    return lambda x : x + y
+f = func(2)
+print(f(2))
+# output: 4
+
                        +

                        版本二

                        +
                        func = lambda x : (lambda y: x + y)
+y = func(1)
+y(2)
+# output: 3
+
                        + + +
                        + +
                        +
                        +
                        + +

                        results matching ""

                        +
                          + +
                          +
                          + +

                          No results matching ""

                          + +
                          +
                          +
                          + +
                          +
                          + +
                          + + + + + + + + + + + + + + +
                          + + +
                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/03-\345\207\275\346\225\260\350\277\233\351\230\266.html" "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/03-\345\207\275\346\225\260\350\277\233\351\230\266.html" new file mode 100644 index 000000000..33dc7be3c --- /dev/null +++ "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/03-\345\207\275\346\225\260\350\277\233\351\230\266.html" @@ -0,0 +1,1511 @@ + + + + + + + 函数进阶 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                          +
                          + + + + + + + + +
                          + +
                          + +
                          + + + + + + + + +
                          +
                          + +
                          +
                          + +
                          + +

                          Attack on Python - 函数进阶 🐍

                          + + +

                          介绍

                          +

                          接下来我们会介绍一些函数更高级的用法

                          +

                          嵌套函数

                          +

                          嵌套函数即函数里面再套一个函数 , 如下 :

                          +
                          # 全局变量name
+name = "Lyon_1"
+def func():
+    # 第一层局部变量name
+    name = "Lyon_2"
+    print("第1层打印",name)
+
+    #嵌套
+    def func2():
+        # 第二层局部变量name
+        name = "Lyon_3"
+        print("第2层打印", name)
+
+        # 嵌套
+        def func3():
+            # 第三层局部变量
+            name = "Lyon_4"
+            print("第3层打印", name)
+        # 调用内层函数
+        func3()     
+    # 调用内层函数
+    func2()  
+func()
+print("最外层打印", name)
+'''
+执行结果:
+第1层打印 Lyon_2
+第2层打印 Lyon_3
+第3层打印 Lyon_4
+最外层打印 Lyon_1
+'''
+
                          +

                          嵌套函数不能越级调用 , 也就是说我们不能在func2 的外部去调用func3 , 当然反过来我们的代码就进入无限递归了

                          +

                          当然我们有时需要的就是在嵌套函数中 , 使用上一层的变量 , 那么我们可以使用nonlocal 语句

                          +

                          nonlocal 的作用就是改变变量的作用域 , 但是不会扩展到全局变量 , 即只能在函数内部改变 ; nonlocal声明之后 , 会从上层开始找并返回第一个变量 , 没找到则会报错

                          +
                          def func(arg):
+    n = arg
+    def func1():
+        n = 2
+        def func2():
+            nonlocal n      # n = 2
+            n += 1
+        func2()
+        print(n)        # n = 3
+    func1()
+    print(n)
+func(10)
+'''
+执行结果:
+3
+10
+'''
+
                          +

                          高阶函数

                          +

                          高阶函数就是将一个函数以参数的形式传入另一个函数

                          +
                          # 定义一个主函数,并设置一个参数func
+def main_func(func):
+    # 返回func的值
+    return func
+
+# 定义一个函数作为参数传入主函数
+def func():
+    # 返回"Lyon"给func()
+    return "Lyon"
+
+# res接收main_func的返回值,将func()的返回值作为参数传入main_func函数    
+res = main_func(func())
+print(res)
+'''
+执行结果:
+Lyon
+'''
+
                          +

                          闭包

                          +

                          闭包是一个结构体 , 闭包必须是内部定义的函数 (嵌套函数) , 该函数包含对外部作用域而不是全局作用域名字 (命名空间) 的引用

                          +
                          def foo():
+    # 局部变量name
+    name = 'Lyon'
+    # 内部定义的函数
+    def bar():
+        # 引用了外部定义的变量name,即内部函数使用外部函数变量,这一行为就叫闭包
+        print("I am",name)
+        return "In the bar"
+    # 调用bar并打印结果
+    print(bar())
+    return "In the foo"
+# 调用foo并打印结果
+print(foo())
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+In the bar
+In the foo
+'''
+
                          +

                          我们可以通过查看函数对象的 __closure__ 属性来显示的查看是否有闭包

                          +
                          def foo():
+    # 局部变量name
+    name = 'Lyon'
+    def bar():
+        print("I am",name)
+        return "In the bar"
+    print(bar.__closure__)
+foo()
+'''
+执行结果:
+(<cell at 0x7f9a88272fa8: str object at 0x7f9a88167730>,)
+'''
+
                          +
                            +

                          1. 闭包的这种引用方式 , 我们完全可以把闭包当做一个局部的 "全局命名空间" , 也就是说它只是在闭包的作用域中是可见的 , 对外并不可见 , 且闭包只有调用时才会创建 , 所以每个闭包都是完全独立的 , 拥有自己的环境

                            +
                            2. +

                          2. 而且在闭包中被引用的变量的生命周期将会得到提升 , 只要有一个闭包引用了这个变量 , 它就会一直存在

                            +
                            3. +
                          +

                          我们来用两个例子加深一下印象

                          +

                          我们可以利用上面第一条所说的来实现一个累加器

                          +
                          # 利用闭包实现一个累加器
+def add():
+    count = [0]
+    def inner():
+        count[-1] += 1
+        return count[-1]
+    return inner
+
+adder1 = add() # 实例化第一个累加器
+adder2 = add() # 实例化第二个累加器
+print(adder1())
+print(adder1())
+print(adder1())
+print(adder2())
+'''
+执行结果:
+1
+2
+3
+1
+'''
+
                          +

                          可以看到两个累加器互不干扰 , 这就像对象的实例化 , 所以你应该知道了 , 闭包可以用来实现对象系统

                          +

                          我们再看看生命周期提升的好处

                          +
                          # 方式一, 利用闭包
+def func():
+    name = "Lyon"
+    def inner():
+        hello_name = 'Hello' + name
+    [inner() for _ in range(10)]
+
+# 方式二, 不利用闭包
+def func():
+    def inner():
+        name = "Lyon"
+        hello_name = 'Hello' + name
+    [inner() for _ in range(10)]
+
+func()
+"""
+首先我们不讨论这段代码是否有实际意义, 只讨论它们的执行方式
+我们对比一下方式1和方式2, 它们两者的区别在于 name = "Lyon" 一个在inner外部, 一个在内部
+当func执行时
+方式1: 创建name变量, 然后执行10次inner函数
+方式2: 执行10次inner函数, 每次执行inner函数中, 创建name变量
+"""
+
                          +

                          通过代码 , 很明显 , 方式1只需要创建1次 name , 而方式2会创建10次 , 原因就在于当一个函数执行完毕 , Python 的垃圾回收机制会将无用的对象进行销毁

                          +

                          虽然从这里可以看出 , 闭包的使用可以提升某些时候的性能 , 但是同时 , 由于生命周期的提升 , 它将永远都不会被销毁 , 这不见得是一件好事 , 所以使用闭包还是需要注意不要滥用

                          +

                          我们再留一个思考 , 思考一下下面这道面试题的结果会是什么呢

                          +
                          s = [lambda x: x + i for i in range(10)]
+print(s[0](10))
+print(s[1](10))
+print(s[2](10))
+print(s[3](10))
+
                          +

                          装饰器

                          +

                          装饰器即给原来的函数进行装饰的工具

                          +

                          装饰器由函数去生成 , 用于装饰某个函数或者方法 (类中的说法) , 它可以让这个函数在执行之前或者执行之后做某些操作

                          +

                          装饰器其实就是上一节闭包中的应用 , 而 Python 为了方便我们使用就创造出一个语法糖来方便我们使用

                          +

                          语法糖 : 指那些没有给计算机语言添加新功能 , 而只是对人类来说更"甜蜜"的语法 , 语法糖主要是为程序员提供更实用的编码方式 , 提高代码的可读性 , 并有益于更好的编码风格

                          +

                          语法糖如下 :

                          +
                          # 装饰器函数
+def decorator(func):
+    def inner():
+        # 我们可以在func执行前, 干一些别的事情
+        # 引用外部传入的func, 一般是一个函数对象
+        func()
+        # 当然也可以在func执行后, 干一些别的事情
+    return inner
+
+# 语法糖版本,@ 函数名
+@decorator 
+def func():
+    pass
+
+# 闭包调用版本
+func = decorator(func)
+
                          +

                          该语法糖只是将我们闭包中最后自己处理的部分进行处理了 , 如下 :

                          +
                          @decorator
+    ↓ 等价
+func = decorator(func)
+
                          +

                          实例

                          +
                          def decorator(func):
+    def inner():
+        print("I am decorator")
+        func()   
+    return inner
+@decorator    # → func = decorator(func)
+def func():
+    print("I am func")
+    return func
+func()
+'''
+执行结果:
+I am decorator
+I am func
+'''
+
                          +

                          多个装饰器装饰同一个函数

                          +
                          def decorator1(func):
+    def inner():
+        return func()
+    return inner
+
+def decorator2(func):
+    def inner():
+        return func()
+    return inner
+
+@decorator1
+@decorator2
+def func():
+    print("I am func")
+func()
+
                          +

                          被装饰函数带有参数

                          +
                          def decorator(func):
+    def inner(*args,**kwargs):
+        return func(*args,**kwargs)
+    return inner
+
+@decorator
+def func(name):
+    print("my name is %s" % name)
+func("Lyon")
+
                          +

                          带参数的装饰器

                          +
                          F = False
+def outer(flag):
+    def decorator(func):
+        def inner(*args,**kwargs):
+            if flag:
+                print('before')
+                ret = func(*args,**kwargs)
+                print('after')
+            else:
+                ret = func(*args, **kwargs)
+            return ret
+        return inner
+    return decorator
+
+@outer(F)      # outer(F) = decorator(func)
+def func():
+    print('I am func')
+
                          +

                          我们利用装饰器虽然功能达到了 , 但是注意原函数的元信息却没有赋值到装饰器函数内部 , 比如函数的注释信息 , 如果我们需要将元信息也赋值到装饰器函数内部 , 可以使用 functools 模块中的wraps()方法 , 如下 :

                          +
                          import functools
+def outer(func):
+    @functools.wraps(func)
+    def inner(*args, **kwargs):
+        print(inner.__doc__)
+        return func()
+    return inner
+@outer
+def func():
+    """
+    I am func
+    """
+    return None
+func()
+
                          +

                          我们也可以自己手动修改 , 比如 inner.__qualname__ = func.__qualname__ , inner.__doc__ = func.__doc__

                          + + +
                          + +
                          +
                          +
                          + +

                          results matching ""

                          +
                            + +
                            +
                            + +

                            No results matching ""

                            + +
                            +
                            +
                            + +
                            +
                            + +
                            + + + + + + + + + + + + + + +
                            + + +
                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/04-\345\206\205\347\275\256\345\207\275\346\225\260.html" "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/04-\345\206\205\347\275\256\345\207\275\346\225\260.html" new file mode 100644 index 000000000..f1b568f33 --- /dev/null +++ "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/04-\345\206\205\347\275\256\345\207\275\346\225\260.html" @@ -0,0 +1,1731 @@ + + + + + + + 内置函数 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                            +
                            + + + + + + + + +
                            + +
                            + +
                            + + + + + + + + +
                            +
                            + +
                            +
                            + +
                            + +

                            Attack on Python - 内置函数 🐍

                            + + +

                            str类型代码的执行(3个)

                            +
                            +

                            exec(object[, globals[, locals]]) 👈

                            +
                            +

                            将字符串当做表达式去执行，没有返回值

                            +
                            # 流程语句用exec
+>>> exec("print('123')")
+123
+>>> exec('1+2+3+4')
+10
+>>> res = exec('1+2+3+4')
+None
+
                            +
                            +

                            eval(expression, globals=None, locals=None) 👈

                            +
                            +

                            将字符串当做表达式去执行，并返回执行结果

                            +
                            # 简单求值表达式用eval
+>>> res = eval('1+2+3+4')
+>>> res
+10
+
                            +
                            +

                            compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1) 👈

                            +
                            +

                            把字符传编译成python可执行的代码，但是不会执行

                            +

                            filename : 默认sys.stout，即默认打印在控制台，打印到指定文件

                            +

                            mode : 指定compile后的对象的执行模式，注意有个single模式，当source带有变量赋值时，eval模式是解释不了的，所以需要用single模式或者exec模式

                            +
                            # 交互语句用single
+>>> code3 = 'name = input("please input your name:")'
+>>> compile3 = compile(code3,'','single')
+# 执行前name变量不存在
+>>> name 
+# 报错说'name'变量没有定义
+Traceback (most recent call last):
+  File "<pyshell#29>", line 1, in <module>
+    name
+NameError: name 'name' is not defined
+>>> exec(compile3) 
+# 执行时显示交互命令，提示输入
+please input your name:'pythoner'
+# 执行后name变量有值    
+>>> name 
+"'pythoner'"
+
                            +

                            数据类型相关(38)

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                            +

                            查看一个元素的布尔值

                            +
                            +

                            int(x=0) / int(x, base=10) 👈

                            +
                            +

                            获取一个数的十进制或者进行进制转换

                            +
                            >>> int('1')
+1
+# 二进制转十进制
+>>> int('0b11',base=2)
+3
+
                            +
                            +

                            float([x]) 👈

                            +
                            +

                            将整数和字符串转换成浮点数

                            +
                            +

                            complex([real[, imag]]) 👈

                            +
                            +

                            创建一个值为real + imag * j的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数

                            +
                            >>> complex(1, 2)
+(1+2j)
+# 数字
+>>> complex(1)
+(1+0j)
+# 当做字符串处理
+>>> complex("1")
+(1+0j)
+# 注意：这个地方在“+”号两边不能有空格，也就是不能写成"1 + 2j"，应该是"1+2j"，否则会报错
+>>> complex("1+2j")
+(1+2j)
+
                            +

                            进制转换

                            +
                            +

                            bin(x) 👈

                            +
                            +

                            将整数x转换为二进制字符串，如果x不为Python中int类型，x必须包含方法__index__()并且返回值为整数

                            +
                            # 返回一个整数的二进制
+>>> bin(999)
+'0b1111100111'
+# 非整型的情况，必须包含__index__()方法且返回值为integer的类型
+>>> class myType:
+...   def __index__(self):
+...       return 35
+...
+>>> myvar = myType()
+>>> bin(myvar)
+'0b100011'
+
                            +
                            +

                            oct(x) 👈

                            +
                            +

                            转换为八进制

                            +
                            >>> oct(8)
+'0o10'
+
                            +
                            +

                            hex(x) 👈

                            +
                            +

                            转换为十六进制

                            +
                            >>> oct(13)
+'0o15'
+
                            +

                            数学运算

                            +
                            +

                            abs(x) 👈

                            +
                            +

                            返回一个数的绝对值

                            +
                            >>> num = -1
+>>> abs(num)
+1
+
                            +
                            +

                            divmod(a, b) 👈

                            +
                            +

                            返回两个数的除,余

                            +
                            >>> divmod(5,2)
+# 第一个数为整除,第二个为取余
+(2, 1)
+
                            +
                            +

                            min(iterable, *[, key, default]) 👈

                            +

                            min(arg1, arg2, *args[, key]) 👈

                            +
                            +

                            返回最小值,如果多个参数最小值一样,则返回第一个

                            +
                            >>> min([1,2,3,4])
+1
+# 返回第一个
+>>> min([1,2,3],[4,5],[1,2])
+[1,2,3]
+
                            +
                            +

                            max(iterable, *[, key, default]) 👈

                            +

                            max(arg1 , arg2, *args[, key]) 👈

                            +
                            +

                            返回最大值,如果多个参数最大值,则返回第一个

                            +
                            >>> max([1,2,3,4])
+4
+>>> max([2,3],[1,2,3])
+[2, 3]
+
                            +
                            +

                            sum(iterable[, start]) 👈

                            +
                            +

                            求和,参数为可迭代对象

                            +
                            >>> sum((1,2,3,4))
+10
+
                            +
                            +

                            round(number[, ndigits]) 👈

                            +
                            +

                            小数精确

                            +
                            # 保留两位小数,四舍五入
+>>> round(1.235,2)
+1.24
+
                            +
                            +

                            pow(x, y[, z]) 👈

                            +
                            +

                            幂运算

                            +
                            
+>>> pow(2,2)
+4
+# 参数z相当余  x**y % z
+>>> pow(2,2,2)
+0
+
                            +

                            数据类型相关

                            +

                            序列

                            +

                            列表和元组

                            +
                            +

                            list([iterable]) 👈

                            +
                            +

                            将可迭代对象转换成list对象,实际上我们创建一个空list时,python解释器自动为我们调用了该方法

                            +
                            +

                            tuple([iterable]) 👈

                            +
                            +

                            将可迭代对象转换成tuple对象,与list类似

                            +

                            相关内置函数

                            +
                            +

                            reversed(seq) 👈

                            +
                            +

                            顺序翻转,与list中reverse的区别在于,该翻转为新生成了一个对象,而不是在原对象上操作

                            +
                            +

                            slice(stop) 👈

                            +

                            slice(start, stop[, step]) 👈

                            +
                            +

                            返回切片操作的三个参数

                            +
                            # 相当于[0:2:],注意最后一个参数不能为0而是None
+>>> op = slice(0,2,None)
+>>> l = [1,2,3,4]
+>>> l[op]
+[1,2,3]
+
                            +

                            字符串

                            +
                            +

                            str(object='') 👈

                            +

                            str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict') 👈

                            +
                            +

                            返回一个字符串对象,创建字符串时python解释器为我们调用了该方法进行创建

                            +
                            +

                            repr(object) 👈

                            +
                            +

                            返回一个可打印的字符串对象

                            +
                            >>> repr(123)
+
                            +
                            +

                            format(value[, format_spec]) 👈

                            +
                            +

                            格式化字符串

                            +
                            +

                            bytes([source[, encoding[, errors]]]) 👈

                            +
                            +

                            将字符串转成bytes类型

                            +
                            >>> bytes('lyon',encoding='utf-8')
+b'lyon'
+
                            +
                            +

                            bytearray([source[, encoding[, errors]]]) 👈

                            +
                            +

                            返回一个byte数组,Bytearray类型是一个可变的序列,并且序列中的元素的取值范围为[0,255]

                            +

                            source :

                            +
                              +
                            1. 如果source为整数,则返回一个长度为source的初始化数组;
                              2. +
                            2. 如果source为字符串,则按照指定的encoding将字符串转换为字节序列;
                              3. +
                            3. 如果source为可迭代类型,则元素必须为[0,255]中的整数;
                              4. +
                            4. 如果source为与buffer接口一致的对象,则此对象也可以被用于初始化bytearray
                              5. +
                            +
                            +

                            memoryview(obj) 👈

                            +
                            +

                            函数返回给定参数的内存查看对象(Momory view)

                            +

                            所谓内存查看对象，是指对支持缓冲区协议的数据进行包装，在不需要复制对象基础上允许Python代码访问

                            +
                            +

                            ord(c) 👈

                            +
                            +

                            把一个字符转换成ASCII表中对应的数字

                            +
                            >>> ord('a')
+97
+
                            +
                            +

                            chr(i) 👈

                            +
                            +

                            返回一个数字在ASCII编码中对应的字符

                            +
                            >>> chr(66)
+'B'
+
                            +
                            +

                            ascii(object) 👈

                            +
                            +

                            在对象的类中寻找__repr__方法,获取返回值

                            +
                            >>> class Foo:
+...  def __repr_(self):
+...     return "hello"
+...
+>>> obj = Foo()
+>>> r = ascii(obj)
+>>> print(r)
+# 返回的是一个可迭代的对象
+<__main__.Foo object at 0x000001FDEE13D320>
+
                            +

                            数据集合

                            +

                            字典

                            +
                            +

                            dict(*\kwarg*)

                            +

                            dict(mapping, *\kwarg*)

                            +

                            dict(iterable, *\kwarg*)

                            +
                            +

                            转换成字典类型,创建一个字典时python解释器会自动帮我们调用该方法

                            +

                            集合

                            +
                            +

                            set([iterable]) 👈

                            +
                            +

                            转换成集合类型,创建集合时,事实上就是通过该方法进行创建的

                            +
                            +

                            frozenset([iterable]) 👈

                            +
                            +

                            定义冻结集合,即不可变集合,存在hash值

                            +

                            好处是它可以作为字典的key，也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改，没有add，remove方法

                            +

                            相关内置函数

                            +
                            +

                            len(s) 👈

                            +
                            +

                            返回一个对象的长度

                            +
                            +

                            enumerate(iterable, start=0) 👈

                            +
                            +

                            为元素生成序号,可以定义序号的初始值,默认从0开始

                            +
                            >>> l = ['a','b','c']
+>>> for i,k in enumerate(l,0):
+...      print(i,k)
+...    
+0 a
+1 b
+2 c
+
                            +
                            +

                            all(iterable) 👈

                            +
                            +

                            判断一个可迭代对象中的元素是否都为空,返回bool值

                            +
                            +

                            any(iterable) 👈

                            +
                            +

                            判断一个可迭代对象中是否有真元素,返回bool值

                            +
                            +

                            zip(*iterables) 👈

                            +
                            +

                            将两个长度相同的序列整合成键值对,返回一个zip对象可以用dict方法转换查看

                            +
                            >>> l1 = ['k1','k2','k3']
+>>> l2 = ['v1','v2','v3']
+>>> ret = zip(l1,l2)
+>>> dict(ret)
+{'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
+
                            +
                            +

                            filter(function, iterable) 👈

                            +
                            +

                            筛选过滤,把可迭代对象中的元素一一传入function中进行过滤

                            +
                            # 筛选出偶数
+>>> def func(x):
+...        return x % 2 == 0
+>>> f = filter(func,[1,2,3,4,5])
+<filter object at 0x0000026DA649D160>
+>>> ret = list(f)
+[2,4]
+
                            +
                            +

                            map(function, iterable, ...) 👈

                            +
                            +

                            将可迭代对象中的元素一一传入function中执行并返回结果

                            +
                            >>> def func(s):
+...     return s + ' hello'
+>>> m = map(func,['alex','egon','lyon'])
+>>> m
+<map object at 0x0000026DA649D2E8>
+>>> ret = list(m)
+>>> ret
+['alex hello', 'egon hello', 'lyon hello']
+
                            +
                            +

                            sorted(iterable, **, key=None, reverse=False*) 👈

                            +
                            +

                            为一个对象进行排序,在list中有个sort方法;区别:sort会改变原list,而sorted则不会改变原list

                            +
                            >>> l = [3,4,5,1,2,9,8,7,6]
+>>> sorted(l)
+[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
+>>> l
+
                            +

                            迭代器/生成器相关(3个)

                            +
                            +

                            range(stop) 👈

                            +

                            range(start, stop[, step]) 👈

                            +
                            +

                            返回一个序列,为一个可迭代对象,并可用下标取值

                            +
                            >>> from collections import Iterable
+>>> r = range(10)
+>>> r[0]
+0
+>>> isinstance(r,Iterable)
+True
+>>> list(r)
+[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
+
                            +
                            +

                            next(iterator[, default]) 👈

                            +
                            +

                            拿取迭代器中的元素,一次只拿一个

                            +
                            >>> Iter = iter([1,2,3,4])
+>>> next(Iter)
+1
+>>> next(Iter)
+2
+>>> next(Iter)
+3
+>>> next(Iter)
+4
+# 没有元素就会进行报错
+>>> next(Iter)
+Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+StopIteration
+
                            +
                            +

                            iter(object[, sentinel]) 👈

                            +
                            +

                            创建一个迭代器

                            +
                            >>> obj = iter([1,2,3,4])
+>>> obj
+<list_iterator object at 0x0000026DA649D278>
+
                            +

                            作用域相关(2个)

                            +
                            +

                            locals() 👈

                            +
                            +

                            打印函数局部命名空间

                            +
                            +

                            globals() 👈

                            +
                            +

                            打印函数的全局命名空间

                            +

                            面向对象相关(8个)

                            +

                            定义类方法

                            +
                            +

                            classmethod(function) 👈

                            +
                            +

                            返回一个函数的类方法

                            +
                            +

                            staticmethod(function) 👈

                            +
                            +

                            返回一个函数的属性方法

                            +
                            +

                            property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) 👈

                            +
                            +

                            返回一个静态属性

                            +

                            判断类之间的关系

                            +
                            +

                            isinstance(object, classinfo) 👈

                            +
                            +

                            判断对象的类型,返回bool值,主要用于判断类之间的关心,因为type无法判断类之间的关心

                            +
                            +

                            issubclass(class, classinfo) 👈

                            +
                            +

                            判断一个类是否为另一个类的子类,返回bool值

                            +

                            所有类的基类

                            +
                            +

                            classobject 👈

                            +
                            +

                            返回一个基类,不接收任何参数

                            +

                            继承

                            +
                            +

                            super([type[, object-or-type]]) 👈

                            +
                            +

                            用于继承父类

                            +

                            封装

                            +
                            +

                            vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            返回一个对象中包含的属性

                            +

                            反射相关(4个)

                            +
                            +

                            hasattr(object, name) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            参数是一个对象和一个字符串。如果字符串是对象的一个属性的名称，则结果为True,否则为False

                            +
                            +

                            getattr(object, name[, default]) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            返回对象的命名属性的值,name必须是字符串,如果字符串是对象属性之一的名称,则返回该属性的值

                            +
                            +

                            setattr(object, name, value) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            为某个对象设置一个属性

                            +
                            +

                            delattr(object, name) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            删除对象中的属性值

                            +

                            其他(10个)

                            +
                            +

                            input([prompt]) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            交互式输入

                            +
                            +

                            print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            交互式输出

                            +
                            +

                            open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            打开文件

                            +
                            +

                            help([object]) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            查找官方说明

                            +
                            +

                            hash(object) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            返回一个hash地址

                            +
                            +

                            callable(object) > vars([object]) 👈

                            +
                            +

                            判断一个对象是否可以被调用执行

                            +
                            +

                            dir([object]) 👈

                            +
                            +

                            返回一个对象中的所有方法

                            +
                            +

                            id(object) 👈

                            +
                            +

                            返回一个对象的内存地址

                            +
                            +

                            type(object)

                            +

                            type(name, bases, dict) 👈

                            +
                            +

                            查看一个对象的数据类型

                            +
                            +

                            __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0) 👈

                            +
                            +

                            该函数是由import进行调用的,我们一般不用

                            + + +
                            + +
                            +
                            +
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                              +
                              + +
                              + + + + + + + + + + + + + + +
                              + + +
                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/05-\350\277\255\344\273\243\345\231\250.html" "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/05-\350\277\255\344\273\243\345\231\250.html" new file mode 100644 index 000000000..61ff5edbc --- /dev/null +++ "b/02-\345\207\275\346\225\260\347\257\207/05-\350\277\255\344\273\243\345\231\250.html" @@ -0,0 +1,1291 @@ + + + + + + + 迭代器 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                              +
                              + + + + + + + + +
                              + +
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                              Attack on Python - 迭代器 🐍

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                              介绍

                              +

                              迭代器一般用于对容器对象进行遍历访问 , 例如我们对 Python 中的 str , list , tuple , dict , set 等对象的遍历都可以通过迭代器进行遍历访问

                              +

                              在介绍迭代器之前 , 我们需要介绍一下可迭代对象

                              +

                              可迭代对象

                              +

                              迭代是重复反馈过程的活动 , 其目的通常是为了逼近所需目标或结果

                              +

                              可迭代对象 , 即可以按照迭代的方式进行存取数据的对象 , 在 Python 中我们可以理解为可以用 for 循环遍历的对象就是可迭代对象

                              +

                              可迭代对象的标志是 , 它具有__iter__()方法

                              +

                              如何判断一个对象为可迭代对象

                              +
                              # 导入模块
+>>> from collections import Iterable
+>>> l = ['lyon','oldboy']
+# 判断是否为Iterable , 即可迭代对象
+>>> isinstance(l,Iterable)
+# 返回bool值
+True
+
                              +

                              迭代器

                              +

                              for循环做的那些事 : for循环是我们用来遍历一个数据集合的方法 , 其实就是根据一定的要求 (这个要求叫做'协议' ) 进行一次次的迭代的效果 . 当我们用 for 循环去遍历时 , 它做的第一件事就是判断对象是否是可迭代对象 , 如果是 , 那么它就会通过 __iter__ 方法返回一个迭代器 , 最后利用__next__()方法将迭代器中的内容一个接一个的取出来

                              +

                              也就是说在 Python 中 , 迭代器已经内置在语言中了 , 我们可以称这种为隐式迭代器

                              +

                              所以迭代器其实就是遍历访问容器对象的一种工具 , 设计人员不需要关心容器对象的内存分配的实现细节

                              +

                              特点:

                              +
                                +
                              1. 不依赖索引取值 , 访问者不需要关心迭代器内部的结构 , 仅需通过 __next__() 方法去访问
                                2. +
                              2. 不能随机访问集合中的某个值 , 只能从头到尾依次访问 , 不可返回访问
                                3. +
                              3. 惰性计算 , 只有在需要访问时才会生成值 , 节省内存
                                4. +
                              +

                              在 Python 中有一个iter()方法 , 作用就是将可迭代对象变成一个迭代器 , 实质上 iter() 是去调用了__iter__()方法 , 看代码:

                              +
                              >>> l = ['lyon']
+>>> l.__iter__()
+# iterator即迭代器
+<list_iterator object at 0x0000026DA649D320>
+
                              +

                              可迭代对象与迭代器的区别:

                              +
                              # 用dir方法查看对象中的所有方法
+>>> dir_list = dir([1,2])
+>>> dir_iter = dir([1,2].__iter__())
+# 筛选出不同点
+>>> set(dir_iter) - set(dir_list)
+{'__length_hint__', '__setstate__', '__next__'}
+
                              +

                              我们可以看出迭代器比可迭代对象多出了三个方法 , 所以我们可以根据这一点来判断一个对象到底是可迭代对象还是一个迭代器

                              +
                              # 创建一个迭代器
+>>> i = iter([1,2,3,4])
+# 查看迭代器中元素的长度
+>>> i.__length_hint__()
+4
+# 根据索引指定迭代开始位置
+>>> i.__setstate__(3)
+# 进行取值
+>>> i.__next__()
+4
+
                              +

                              判断方法

                              +
                              # 导入Iterable类
+>>> from collections import Iterable
+# 导入Iterator类
+>>> from collections import Iterator
+# 是否为可迭代对象
+>>> isinstance(obj,Iterable)
+# 是否为迭代器
+>>> isinstance(obj,Iterator)
+# 注意:迭代器也是可迭代对象
+
                              +

                              在迭代时 , 我们需要注意迭代器中是否有值的问题 , 即当我们一直调用__next__ 方法取值时 , 如果值都取完了 , 而此时我们再执行 __next__ 方法 , 解释器就会抛出 StopIteration , 因为已经没有值可以取了

                              +

                              迭代器的实现 , 一种常见的方式是使用受限的协程 , 就是生成器 , 另外生成器也可以叫做 "半协程"

                              +

                              关于协程的文章 , 你可以在 并发篇 中找到它 , 下一章我们会介绍 Python 的生成器

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                                Attack on Python - 生成器 🐍

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                                介绍

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                                生成器 , 又称为 "半协程" , 它与迭代器 , 协程都有着亲密的关系

                                +

                                生成器

                                +

                                生成器非常类似于返回数组的函数 , 都是具有参数、可被调用、产生一系列的值 , 但是生成器不是构造出数组包含所有的值并一次性返回 , 而是每次产生一个值 , 因此生成器看起来像函数 , 但行为像迭代器

                                +

                                因此我们可以利用生成器进行惰性求值 , 不提前存储 , 每次都是通过计算

                                +

                                在 Python 中 , 生成器是用来实现迭代器的 , 所以生成器实际上是迭代器的构造器

                                +

                                虽然迭代器是由生成器构造 , 但是生成器同样是可迭代对象 , 自然生成器也可以算是迭代器 , 至少在 Python 中我们可以这样来判断

                                +
                                from collections import Iterator
+print(isinstance((i for i in range(10)), Iterator))
+
                                +

                                生成器函数

                                +

                                一个函数调用时返回一个迭代器 , 那么这个函数就叫做生成器函数

                                +

                                利用生成器做一个range( 2.x中的xrange ) 的功能

                                +
                                # 定义生成器
+>>> def range(n):
+...        start = 0
+...     while start < n:
+...         yield start
+...            start += 1
+>>> obj = range(5)
+>>> obj.__next__()
+>>> obj.__next__()
+>>> obj.__next__()
+>>> obj.__next__()
+>>> obj.__next__()
+
+# 也可以使用()定义生成器
+range = (i for i in range(5))
+
                                +

                                yield 的作用 : yield 的作用是中断函数的执行并记录中断的位置 , 等下次重新调用这个函数时 , 就会接着上次继续执行

                                +

                                PS : 调用生成器函数时 , 仅仅会返回一个生成器 , 并不会执行函数的内容 , 生成器只能由 next() 进行调用执行 , 实质上next() 方法就是调用的__next__() 方法

                                +

                                yield from

                                +
                                def func1():
+    for i in 'AB':
+        yield i
+    for j in range(3):
+        yield j
+print(list(func()))
+
+def func2():
+    yield from 'AB'
+    yield from range(3)
+
+print(list(func2()))
+
                                +

                                除了通过 yield 和 yield from 语句 , 我们还可以通过生成器表达式来定义 , 也就是 (i for i in range(10)) 这种方式 , 而其他的推导式则是使用 () 之外的定义

                                +
                                # 列表推导式
+l = [i for i in range(10)]
+# 字典推导式
+d = {i:i for i in range(10)}
+# 集合推导式
+s = {i for i in range(10)}
+
                                +

                                应用

                                +

                                监听文件

                                +
                                import time
+def tail(filename):
+    # 打开文件
+    f = open(filename,encoding='utf-8')
+    # 从文件末尾算起
+    f.seek(0, 2) 
+    while True:
+        # 读取文件中新的文本行
+        line = f.readline()  
+        if not line:
+            time.sleep(0.1)
+            continue
+        yield line
+tail_g = tail('tmp')
+# 生成器也是可迭代对象
+for line in tail_g:
+    print(line)
+
                                +

                                计算动态平均值

                                +
                                def averager():
+    total = 0
+    count = 0
+    average = None
+    while True:
+        term = yield average
+        total += term
+        count += 1
+        average = total/count
+# 生成生成器
+g_avg = averager()
+# 激活生成器,不激活无法send
+next(g_avg)
+# send相当于先传参,后调用next()
+print(g_avg.send(10))
+print(g_avg.send(30))
+print(g_avg.send(50))
+
                                +

                                当然在我们工作中更多的是利用生成器来实现惰性计算

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                                生成器进阶可见 《生成器》

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                                  +
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                                  Attack on Python - 递归 🐍

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                                  递归算法

                                  +

                                  递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程（递归函数就是一个体现）。在计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的，它往往使算法的描述简介而且易于理解。

                                  +

                                  特点：👈

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                                    +
                                  1. 递归就是再过程或函数里调用自身
                                    2. +
                                  2. 再使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率低
                                    3. +
                                  3. 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。所以一般不提倡用递归算法设计程序
                                    4. +
                                  +

                                  要求：👈

                                  +
                                    +
                                  1. 每次调用在问题规模上都有所减少（通常是减半）
                                    2. +
                                  2. 相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）
                                    3. +
                                  3. 再问题的规模极小时必须要直接给出解答而不再进行递归调用，因而每次递归调用都是有条件的（以规模未达到直接解答的大小为条件），无条件递归条用将会称为死循环而不能正常结束
                                    4. +
                                  +

                                  递归函数

                                  +

                                  面向函数编程中，利用递归思想来解决一些简单的问题是非常简单便洁的

                                  +

                                  递归函数就是函数内部通过调用自己本身来实现功能的函数。既然是调用自身,那么每次调用，需要解决的问题就应该有所减少，不然这个函数就没有尽头的执行下去。

                                  +

                                  打印10-0

                                  +
                                  def counter(num):
+    # 打印num
+    print(num)
+    # 如果num小于等于0
+    if num <= 0:
+        # 返回num
+        return num
+    # 必须相对上一次有所减少
+    num -= 1
+    # 反复调用，直到return将函数停止运行
+    counter(num)
+# 调用函数
+counter(10)
+
                                  +

                                  递归应用

                                  +

                                  用递归实现斐波那契数列

                                  +
                                  l = []
+def fibonacci(n1,n2):
+    # 大于1000后结束递归
+    if n1 > 2000:
+        # 终止函数，并返回 "不搞了"
+        return "不搞了！"
+    # 追加进列表
+    l.append(n1)
+    # 前两个数之和
+    n3 = n1 + n2
+    # 进行递归
+    fibonacci(n2, n3)
+# 从0开始
+fibonacci(0, 1)
+print(l)
+
                                  +

                                  用递归实现三级菜单

                                  +
                                  menu = {
+    '北京': {
+        '海淀': {
+            '五道口': {
+                'soho': {},
+                '网易': {},
+                'google': {}
+            },
+            '中关村': {
+                '爱奇艺': {},
+                '汽车之家': {},
+                'youku': {},
+            },
+            '上地': {
+                '百度': {},
+            },
+        },
+        '昌平': {
+            '沙河': {
+                '老男孩': {},
+                '北航': {},
+            },
+            '天通苑': {},
+            '回龙观': {},
+        },
+        '朝阳': {},
+        '东城': {},
+    },
+    '上海': {
+        '闵行': {
+            "人民广场": {
+                '炸鸡店': {}
+            }
+        },
+        '闸北': {
+            '火车战': {
+                '携程': {}
+            }
+        },
+        '浦东': {},
+    },
+    '山东': {},
+}
+def threeLM(menu):
+    while True:
+        # 打印本级菜单内容
+        for key in menu:
+            # 打印字典的key
+            print(key)
+        # 用户输入内容
+        chooice = input("请输入菜单>>")
+        if chooice == 'back':
+            return 
+        elif chooice == 'quit':
+            return 'q'
+        if chooice in menu.keys():
+            # 将新字典作为参数进行递归调用
+            ret = threeLM(menu[chooice])
+            if ret == 'q':return 'q'
+threeLM(menu)
+
                                  + + +
                                  + +
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                                    Attack on Python - 函数篇 🐍

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                                    介绍

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                                    该目录下为Python函数篇 , 主要为面向函数编程 , 内容概述如下

                                    +

                                    函数

                                    +
                                      +
                                    • 函数基础语法
                                      • +
                                    • 嵌套函数
                                      • +
                                    • 高阶函数
                                      • +
                                    • 闭包
                                      • +
                                    • 装饰器
                                      • +
                                    • 递归
                                      • +
                                    • 匿名函数
                                      • +
                                    • 内置函数
                                      • +
                                    • 迭代器、生成器
                                      • +
                                    + + +
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                                      Attack on Python - 面向对象 🐍

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                                      介绍

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                                      编程范式

                                      +

                                      编程是程序员用 特定的语法 + 数据结构 + 算法组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程 , 而实现一个任务的方式有很多种不同的方式 , 对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别，即为编程范式

                                      +
                                        +
                                      • 面向过程编程 Procedural Programming
                                        • +
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                                      面向过程编程就是程序从上到下一步步执行 , 基本设计思路就是程序一开始是要着手解决一个大的问题 , 然后把一个大问题分解成很多个小问题或子过程 , 这写子过程再执行的过程再继续分解直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决

                                      +

                                      在Python中 , 我们通过把大段代码拆成函数 , 通过一层一层的函数调用 , 就可以把复杂任务分解成简单的任务 , 这种分解可以称之为面向过程的程序设计 . 函数就是面向过程的程序设计的基本单元

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                                      • 函数式编程 Functional Programming
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                                      函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式 , 纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量 , 函数式编程的一个特点就是 , 允许把函数本身作为参数传入另一个函数 , 还允许返回一个函数 , Python对函数式编程提供部分支持 . 由于Python允许使用变量 , 因此 , Python不是纯函数式编程语言

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                                      • 面向对象编程 Object Oriented Programming
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                                      +

                                      面向对象编程是利用"类"和"对象"来创建各种模型来实现对真实世界的描述 , 使用面向对象编程的原因一方面是因为它可以使程序的维护和扩展变得更简单 , 并且可以大大提高程序开发效率 , 另外 , 基于面向对象的程序可以使它人更加容易理解你的代码逻辑 , 从而使团队开发变得更从容

                                      +

                                      类与实例

                                      +

                                      类的语法

                                      +
                                      class 类名:
+    pass
+
                                      +

                                      一个栗子🌰

                                      +
                                      # 创建一个人的'类',首字母要大写
+class Person(object):
+    # 构造函数,初始化属性
+    def __init__(self,name):
+        self.name = name
+    # 人可以吃饭
+    def eat(self):
+        print("I am eatting")
+# 创造了一个叫做'Lyon'的人        
+p = Person('Lyon')
+# 执行吃饭功能
+p.eat()
+# 执行结果: I am eatting
+
                                      +
                                        +
                                      • 类 (class)
                                        • +
                                      +

                                      类就是 对现实生活中一类具有共同特征事物的抽象

                                      +

                                      类起到一个模板的作用 , 当我们创建一个类时 , 就相当于创建了一个初始的'模型' , 我们可以通过这个'模型' 来创建出一个个具有相同特征或功能的事物 , 来帮助我们更好的处理问题

                                      +

                                      在上述栗子中类名Person 后有一个(object) , 这是新式类的写法 , 而在python3.x 以上的版本中 , 默认为新式类 , 所以也可直接 class Person:

                                      +

                                      我们创建类时 , 都默认继承了object类 , object详解见后期文章

                                      +
                                        +
                                      • 实例 (instance)
                                        • +
                                      +

                                      我们知道类是一个抽象 , 既然是抽象那就是不可操作的 , 所以我们如果进行操作 , 就需要将这一抽象的概念变成具体的事物 , 这个过程我们称为实例化

                                      +

                                      实例化: 由抽象的类转换成实际存在的对象的过程

                                      +

                                      实例: 由类进行实例化所得到的对象 , 上述栗子中的 p 就是一个实例

                                      +

                                      属性与方法

                                      +

                                      属性是实体的描述性质或特征 , 比如人有名字 , 年龄 , 性别等 . 当然还有人所能做的事情也是一种属性 , 比如吃饭 , 睡觉 , 喝水等 . 对于这两种属性 , 一种是表示特征的 , 叫做静态属性 , 另一种则是表示功能的 , 叫做动态属性

                                      +

                                      在Python中 , 我们将静态属性 就称为属性 , 将动态属性 就称为方法 , 并且以变量来表示属性 , 以函数表示方法 ,

                                      +

                                      PS:类中的函数已经不叫函数了 , 而叫做方法

                                      +

                                      调用方式: 类名.属性名

                                      +
                                      class Person:
+    # 类变量
+    role = 'student'
+    # 构造函数
+    def __init__(self,name):
+        # 实例变量
+        self.name = name
+
                                      +

                                      调用方式: 类名 . 方法名( )

                                      +
                                      class Person:
+    # 普通方法
+    def eat(self):
+        pass
+
                                      +

                                      特殊的类属性

                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                      属性名说明
                                      __dict__查看类或对象成员 , 返回一个字典
                                      __name__查看类的名字
                                      __doc__查看类的描述信息 , 即注释部分
                                      __base__查看第一个父类
                                      __bases__查看所有父类 , 返回一个元组
                                      __module__查看类当前所在模块
                                      __class__查看对象通过什么类实例化而来
                                      +

                                      PS:对于属性和方法 , 在网上分类各种各样的都有 , 比如字段 , 还有菜鸟教程中的一些 , 其实本质上都是一个东西

                                      +

                                      构造函数

                                      +

                                      在上述例子中 , 可以看到有一个__init__ 方法 , 这个方法叫做构造方法 , 用于初始化属性 , 所以如果我们要设置属性 , 那么构造方法是必须要的

                                      +
                                      +

                                      self

                                      +
                                      +

                                      我们直接通过实例来说明

                                      +
                                      class Foo:
+    def __init__(self,name):
+        self.name = name
+    def func(self):
+        print(id(self))
+a = Foo('Lyon')
+# 打印实例a的内存地址
+print(id(a))
+# 调用类中的func方法,即打印self的内存地址
+a.func()
+'''
+执行结果:
+1703689404544
+1703689404544
+结果分析:
+我们发现a的内存地址和self的内存地址是一样的,也就是说self其实就是实例本身
+那么在我们进行实例化的时候,self.name = name 就是给实例添加一个name属性,该属性的值就是我们在实例化时传入的'Lyon'
+所以如果我们需要给对象添加属性的话,可以直接通过 对象.属性名 = 属性值 的方式进行添加
+'''
+
                                      +

                                      将上栗子中的构造函数再换个姿势看看

                                      +
                                      a = Foo('Lyon')
+# 等价于如下,用类名调用类中的方法
+Foo.__init__(a,'Lyon')
+
                                      +

                                      命名空间

                                      +

                                      在函数中 , Python解释器在执行时 , 会将函数名称依次加载到命名空间 , 类当然也一样

                                      +

                                      我们创建一个类时 , Python解释器一执行就会创建一个类的命名空间 , 用来存储类中定义的所有名称( 属性和方法 ) , 而我们进行实例化时 , Python解释器又会为我们创建一个实例命名空间 , 用来存放实例中的名称

                                      +

                                      当我们利用 对象. 名称 来访问对象属性 ( 静态与动态 ) 时 , Python解释器会先到该对象的命名空间中去找该名称 , 找不到就再到类 ( 该对象实例化之前的类 ) 的命名空间中去找 , 最后如果都没找到 , 那么就抛出异常了

                                      +

                                      命名空间的本质是一个字典 , 我们可以访问对象的 __dict__ 属性得到命名空间

                                      +

                                      访问属性实例

                                      +
                                      class A(object):
+    """
+    这是一个类
+    """
+    pass
+a = A()
+# 访问实例a的__doc__属性
+print(a.__doc__)
+'''
+执行结果:
+
+    这是一个类
+
+'''
+
                                      +

                                      嵌套组合

                                      +

                                      对象交互

                                      +
                                      class Person:
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+    def attack(self,per):
+        print("{} attacked {}".format(self.name, per.name))
+lyon = Person("Lyon")
+kenneth = Person("kenneth")
+lyon.attack(kenneth)
+# 执行结果: Lyon attacked kenneth
+
                                      +

                                      类的组合

                                      +

                                      传参时组合

                                      +
                                      class BirthDate:
+    def __init__(self, year, month, day):
+        self.year = year
+        self.month = month
+        self.day = day
+class Person:
+    def __init__(self, name, birthdate):
+        self.name = name
+        self.birthdate = birthdate
+p = Person('Lyon', BirthDate(2000, 1, 1))
+
                                      +

                                      定义时组合

                                      +
                                      class BirthDate:
+    def __init__(self, year, month, day):
+        self.year = year
+        self.month = month
+        self.day = day
+class Person:
+    def __init__(self, name, year, month, day):
+        self.name = name
+        self.birthdate = BirthDate(year, month, day)
+p = Person('Lyon', 2000, 1, 1)
+
                                      + + +
                                      + +
                                      +
                                      +
                                      + +

                                      results matching ""

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                                        No results matching ""

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                                        + + +
                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/02-\347\273\247\346\211\277.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/02-\347\273\247\346\211\277.html" new file mode 100644 index 000000000..cae658f56 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/02-\347\273\247\346\211\277.html" @@ -0,0 +1,1727 @@ + + + + + + + 继承 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                        +
                                        + + + + + + + + +
                                        + +
                                        + +
                                        + + + + + + + + +
                                        +
                                        + +
                                        +
                                        + +
                                        + +

                                        Attack on Python - 继承 🐍

                                        + + +

                                        抽象与继承

                                        +

                                        抽象

                                        +
                                        +

                                        抽象是从众多的事物中抽取出共同的、本质性的特征，而舍弃其非本质的特征

                                        +
                                        +

                                        比如 🍎 , 🍌 , 🍇 , 等 , 它们共同的特性就是水果 , 我们得出水果这个概念的过程就是一个抽象的过程 , 抽象能使复杂度降低 , 好让人们能够以纵观的角度来了解许多特定的事态

                                        +

                                        有抽象就会有具体 , 我们会用抽象的对象来表示一类事物 , 而用具体的对象表示某个事物 , 比如苹果 , 香蕉 , 葡萄都是具体的对象 , 水果则是抽象的对象

                                        +

                                        继承

                                        +
                                        +

                                        继承是基于抽象的结果

                                        +
                                        +

                                        抽象可以让我们来以纵观的角度了解一类事物事物 , 并且这类事物都拥有该抽象中所有的特征 , 相当于继承了该抽象中的特征 , 这样我们就可以只将这类事物不同的特征放到具体中 , 而不需要再次关心共同特征 , 所以先有抽象后才能有继承

                                        +

                                        介绍抽象的概念时利用了水果来进行说明 , 为了更好的理解 , 继承就用动物为例子

                                        +
                                        '-----------抽象出动物类-----------'
+# 从狗和猫中抽取共同的特征,它们都能吃,喝,睡,玩
+class Animal(object):           
+    # 吃                 
+    def eat(self):        
+        pass              
+    # 喝                  
+    def drink(self):      
+        pass              
+    # 睡                  
+    def sleep(self):      
+        pass           
+    # 玩
+    def play(self):
+        pass
+'------------具体动物类------------'
+# 所有的类默认是继承了object类的,让'猫'类继承动物类
+class Cat(Animal):
+    # 抓老鼠
+    def catch_mouse(self):
+        pass
+# 让'狗'类继承动物类
+class Dog(Animal):
+    # 跳墙
+    def jump_wall(self):
+        pass
+
                                        +

                                        我们把🌰栗子中的Animal类叫做父类 , 基类或超类 , Cat和Dog类叫做子类或派生类

                                        +
                                        +

                                        简单的继承方式就是在类名后面加入要继承的类

                                        +
                                        +

                                        使用继承可以减少我们代码重用 , 简化代码

                                        +

                                        新式类与经典类

                                        +

                                        在说新式类与经典类之前 , 先说一说单继承和多继承

                                        +

                                        单继承与多继承

                                        +
                                        +

                                        单继承就是只以一个类作为父类进行继承

                                        +
                                        +
                                        # 定义基类
+class Parent:
+    pass
+# 继承基类
+class Subclass(Parent):
+    pass
+
                                        +
                                        +

                                        多继承就是同时以多个类做为基类进行继承

                                        +
                                        +
                                        # 定义第一个基类
+class Parent1:
+    pass
+# 定义第二个基类
+class Parent2:
+    pass
+# 定义第三个基类
+class Parent3:
+    pass
+# 继承三个基类
+class Subclass1(Parent1,Parent2,Parent3):
+    pass
+
                                        +

                                        在多继承中我们需要考虑一个继承优先的问题 , 就像上面的例子 , 如果我们所定义的三个父类中 , 都拥有一个同样的方法那么Python解释器会怎么去继承父类的方法? 三个同名的方法明显只能选择其中一个进行继承 , 这就关系到经典类和新式类了

                                        +

                                        经典类和新式类

                                        +

                                        经典的东西都是比较旧的 , so , 在Python 2.x 中默认都是经典类 , 只有显示继承了object才是新式类 ; 而Python 3.x 中默认都是新式类 , 不必显示的继承object

                                        +
                                        +

                                        经典类与新式类在声明时的区别在于 , 新式类需要加上object关键字

                                        +
                                        +
                                        # python 2.x 环境下
+# 经典类
+class A():
+    pass
+# 新式类
+class A(object):
+    pass
+
+# python 3.x 环境下
+class A:
+    pass
+
                                        +
                                        +

                                        经典类与新式类多继承顺序的区别在于 , 经典类会按照深度优先 (纵向)的方式查找 , 新式类会按照广度优先 (横向)的方式查找

                                        +
                                        +

                                        实例环境Python2

                                        +

                                        经典类

                                        +
                                        # 经典类
+class A():
+    def __init__(self):
+        pass
+    def display(self):
+        print "This is from A"
+class B(A):
+    def __init__(self):
+        pass
+class C(A):
+    def __init__(self):
+        pass
+    def display(self):
+        print  "This is from C"
+class D(B,C):
+    def __init__(self):
+        pass
+obj = D()
+obj.display()
+'''
+执行结果: This is from A
+说明:经典类深度优先,我们通过实例调用display方法时,Python解释器会先找B类,如果B类中没有就会去B类的父类(即A类)中查找,如果在所有的父类中都没有找到需要的方法,才会开始继续找下一个继承的类(即C类)
+'''
+
                                        +

                                        新式类

                                        +
                                        # 新式类
+class A(object):
+    def __init__(self):
+        pass
+    def display(self):
+        print "This is from A"
+class B(A):
+    def __init__(self):
+        pass
+class C(A):
+    def __init__(self):
+        pass
+    def display(self):
+        print  "This is from C"
+class D(B,C):
+    def __init__(self):
+        pass
+obj = D()
+obj.display()
+'''
+执行结果: This is from C
+说明:新式类广度优先,Python解释器首先到B类进行查找,B类中没有就直接去C类中找,并不会去B类的父类(A类)中去查找,如果C类中没有才会再去B类的父类(A类)中查找,最后如果没找到就会报错
+'''
+
                                        +

                                        派生

                                        +

                                        利用继承机制 , 新的类可以从已有的类中派生

                                        +

                                        子类继承了父类 , 父类派生了子类 , 继承是站在子类的角度 , 派生是站在父类的角度 , 我们在子类中可以添加新的属性或方法 . 但是要注意父类属性名与子类属性名相同 , 以及父类与子类中方法名的情况 , 说的有点绕了 , 通过实例进一步描述

                                        +

                                        属性名 , 方法名不发生冲突

                                        +
                                        # 创建一个基类
+class Person:
+    # 基类属性
+    country = 'China'
+    # 构造方法
+    def __init__(self, name, age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    # 工作方法
+    def work(self):
+        print("I am working ...")
+# 派生一个子类,继承基类中的属性和方法
+class Man(Person):
+    # 子类属性
+    male = 'man'
+    # 新增睡觉方法
+    def sleep(self):
+        print("I am sleepiing ...")
+# 实例化子类
+man = Man('Lyon', 18) 
+# 调用从基类继承过来的工作方法
+man.work()
+# 访问从基类继承过来的国家属性
+print(man.country)
+# 调用子类中的睡觉方法
+man.sleep()
+# 访问子类中的male属性
+print(man.male) 
+'''
+执行结果:
+I am working ...
+China
+I am sleepiing ...
+man
+'''
+
                                        +

                                        属性或方法冲突 , 会按照加载顺序进行覆盖 , 定义过程就已完成

                                        +
                                        # Python解释器开始执行,将Person类的名字以及类中包含的属性名方法名加载到Person类的命名空间
+class Person:
+    country = 'China'
+    # 注意构造方法也是方法,Python解释器加载时仅仅会将__init__这个名字加载到命名空间,并不会执行内部代码
+    def __init__(self, name, age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    # 加载方法名
+    def work(self):
+        print("I am working ...")
+# Python解释器将Man类的名字加载到Man的命名空间,随后由于Person类在这步之前已经完成加载,此时就会通过Person类名从Person的命名空间中取出属性和方法名加载到Man类的命名空间
+class Man(Person):
+    # 由于上一已完成Person类中的同名__init__的加载,此时会将其覆盖
+    def __init__(self, male, country):
+        self.male = male
+        self.country = country
+    # 同__init__,将同名work覆盖
+    def work(self):
+        print("I don't like working ...")
+    # 加载到Man类的命名空间
+    def sleep(self):
+        print("I am sleepiing ...")
+# 实例化Man类
+man = Man('male', 'America')
+# 此work为覆盖后的work即子类自己的work
+man.work()
+# country为父类的类属性,在实例化时被实例属性覆盖
+print(man.country)
+# 调用子类中的sleep方法
+man.sleep()
+# 打印实例属性male
+print(man.male)
+'''
+执行结果:
+I don't like working ...
+America
+I am sleepiing ...
+male
+'''
+
                                        +

                                        当然我们在使用时仅需注意一下几点:

                                        +
                                          +
                                        1. 重名时 , 会以子类的方法或属性为主 , 因为父类的会被覆盖
                                          2. +
                                        2. 构造方法里是实例属性 , 子类如果也有构造方法 , 以子类的构造方法为主
                                          3. +
                                        +

                                        通俗的讲 : 我有就用我的 , 没有就拿你的

                                        +

                                        但是上述派生中有两个问题:

                                        +
                                          +
                                        1. 当子类父类都有构造方法时 , 如果子类需要父类构造方法中的实例属性怎么办 ?
                                          2. +
                                        2. 当子类父类都有同名方法时 , 如果子类需要用父类中的方法怎么办?
                                          3. +
                                        +

                                        这两个问题放到下节 super 中解决

                                        +

                                        super

                                        +

                                        先解决上节中的两个问题 , 既然父类中的方法被覆盖掉了 , 那么我们不妨再加载一次父类中的方法 , 将子类中的再次覆盖

                                        +

                                        解决问题1 : 子类父类构造方法中实例属性集合

                                        +
                                        class Person:
+    def __init__(self, name, age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+class Man(Person):
+    # 实例属性集合也还是要传参的,只是传入后各拿各的
+    def __init__(self, name, age, male):
+        self.male = male
+        # 通过类名.方法调用Person类中的__init__方法,即将__init__中的代码拿过来用了一遍
+        Person.__init__(self, name, age)
+# 实例化Man类
+man = Man('Lyon', 18, 'male')
+# 访问man中的name实例属性
+print(man.name)
+# 访问man中的age实例属性
+print(man.age)
+# 访问man中的male
+print(man.male)
+'''
+执行结果:
+Lyon
+18
+male
+'''
+
                                        +

                                        解决问题2 : 使用父类中的重名方法

                                        +

                                        对于第二个问题明显不能利用问题1同样的方式了 , 因为调用就意味着执行 , 虽然我们可以以问题1中的方式执行父类的方法 , 但是子类的方法也还是会照常执行 , so , 我们得换个方式

                                        +
                                        class Person:
+    def work(self):
+        print("I am working ...")
+class Man(Person):
+    def work(self):
+        print("I don't like working ...")
+man = Man()
+# 将实例man作为self传入Person类中的work方法
+# Person().work()
+Person.work(man)
+'''
+执行结果: I am working ...
+'''
+
                                        +

                                        两个问题解决了 , 但是我们发现通过这两种方式来解决会对后期修改造成非常大的麻烦 , 只要类名一变 , 那么我们就得一个个修改 , 开发中来个100个就够你改半小时了 ... 所以就有了super

                                        +
                                        +

                                        super

                                        +
                                        +

                                        super只能用在新式类中 , 在经典类中则只能按照上面的方式进行处理了

                                        +

                                        截取官方文档中的一部分

                                        +
                                        # 相当于super(type, obj),first argument一般是self实例本身
+super() -> same as super(__class__, <first argument>)
+# 返回非绑定父类对象
+super(type) -> unbound super object
+# 返回父类的实例
+super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
+# 返回父类的实例
+super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
+# type参数为子类
+
                                        +

                                        Python中一切皆对象 , 所以其实super是一个类 , 在我们使用super时事实上调用了super类的初始化函数 , 产生了一个super对象

                                        +

                                        首先用super的方式解决上面的问题吧

                                        +

                                        问题1

                                        +
                                        class Person:
+    def __init__(self, name, age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+class Man(Person):
+    def __init__(self, name, age, male):
+        self.male = male
+        super().__init__(name, age)
+
                                        +

                                        问题2

                                        +
                                        class Person:
+    def work(self):
+        print("I am working ...")
+class Man(Person):
+    def work(self):
+        print("I don't like working ...")
+man = Man()
+# super的第一个参数是要找父类的那个类
+super(Man,man).work()
+
                                        +

                                        但是在我们使用多继承时 , 这两者的区别就能显现出来了

                                        +

                                        使用__init__

                                        +
                                        class A(object):
+    def __init__(self):
+        print("This is from A")
+
+class B(A):
+    def __init__(self):
+        print("This is from B")
+        A.__init__(self)
+        print("This is from B")
+
+class C(A):
+    def __init__(self):
+        print("This is from C")
+        A.__init__(self)
+        print("This is from C")
+
+class D(B,C):
+    def __init__(self):
+        print("This is from D")
+        B.__init__(self)
+        C.__init__(self)
+        print("This is from D")
+d = D()
+'''
+执行结果:
+This is from D
+This is from B
+This is from A
+This is from B
+This is from C
+This is from A
+This is from C
+This is from D
+'''
+
                                        +

                                        使用super

                                        +
                                        class A(object):
+    def __init__(self):
+        print("This is from A")
+class B(A):
+    def __init__(self):
+        print("This is from B")
+        super().__init__()
+        print("This is from B")
+class C(A):
+    def __init__(self):
+        print("This is from C")
+        super().__init__()
+        print("This is from C")
+class D(B,C):
+    def __init__(self):
+        print("This is from D")
+        super().__init__()
+        print("This is from D")
+d = D()
+'''
+执行结果:
+This is from D
+This is from B
+This is from C
+This is from A
+This is from C
+This is from B
+This is from D
+'''
+
                                        +

                                        用__init__ 和 super我们得到的结果是不一样的 , 因为super是一个类名 , super( ) 事实上调用了super类的初始化函数 , 产生了一个super对象 , 所以使用super可以避免父类被重复调用

                                        +

                                        PS : super的查找方式遵循MRO表中的顺序 , MRO表后续文章中在研究

                                        +

                                        抽象类与接口

                                        +

                                        Python本身不提供抽象类和接口机制

                                        +

                                        抽象类

                                        +
                                        +

                                        在Java中抽象类的定义是这样的 : 由abstract 修饰的类叫抽象类 , 该类不能被实例化 , 并且仅支持单继承

                                        +
                                        +

                                        在Python中如果要实现抽象类 , 需要借助abc模块 . ABC是Abstract Base Class的缩写

                                        +

                                        在abc模块中有一个用来生成抽象类的元类 ABCMeta

                                        +

                                        生成抽象类

                                        +
                                        # 导入抽象元类和抽象方法
+from abc import ABCMeta,abstractmethod
+class Abstract_class(metaclass=ABCMeta):
+    # 使用抽象方法进行约束
+    @abstractmethod
+    # 父类可以简单实现,子类必须实现
+    def func(self):
+        print('hello func')
+
                                        +

                                        抽象类提供了继承的概念 , 它的出发点就是为了继承 , 否则它没有存在的任何意义 , 所以说定义的抽象类一定是用来继承的

                                        +

                                        接口

                                        +
                                        +

                                        在Java中接口是一个抽象类型 , 是抽象方法的集合 , 接口通常以interface来声明 . 一个类通过继承接口的方式 , 从而来继承接口的抽象方法 , 达到约束的目的

                                        +
                                        +

                                        在Python中默认是没有的 , 所以我们如果要使用接口 , 有两种方法 , 第一种就是我们在抽象类的基础上进行定义 , 第二种则是借助第三方模块 zope.interface

                                        +

                                        这里我们只说第一中方法

                                        +
                                        # 导入抽象元类和抽象方法
+from abc import ABCMeta,abstractmethod
+class Abstract_class(metaclass=ABCMeta):
+    # 使用抽象方法进行约束
+    @abstractmethod
+    # 父类不能实现,子类必须实现
+    def func(self):
+        pass
+
                                        +

                                        与抽象类中的例子比较 , 因为在Python中抽象类与接口类这两者区分并不清晰 , 我们在对于方法是否实现上 , 修改之后基本就实现了一个接口

                                        +
                                        +

                                        什么时候使用抽象类与接口

                                        +
                                        +
                                          +
                                        • 当几个子类的父类,有相同的功能需要被实现的时候,就使用抽象类
                                          • +
                                        • 当几个子类,有相同的功能,但是实现各不相同的时候,就使用接口 (接口归一)
                                          • +
                                        +

                                        接口归一实例

                                        +
                                        from abc import ABCMeta, abstractmethod
+# 定义接口
+class Payment(metaclass = ABCMeta):
+    @abstractmethod
+    def pay(self, money): pass
+# 继承接口
+class Applepay(Payment):
+    def pay(self, money):
+        print('The payment method is Applepay , {}'.format(money))
+# 继承接口
+class Zhifubao(Payment):
+    def pay(self, money):
+        print('The payment method is Zhiwubaopay , {}'.format(money))
+# 继承接口
+class Wexin(Payment):
+    # 没有接口中的pay方法,实例化时就报错
+    def fuqian(self, money):
+        print('The payment method is Wexinpay , {}'.format(money))
+# 接口归一
+def payment(obj,money):
+    obj.pay(money)
+# 实例化就报错,没有pay方法
+# wexin = Wexin()
+zhifubao = Zhifubao()
+apple = Applepay()
+payment(zhifubao,100)
+payment(apple,1000)
+
                                        +

                                        总结

                                        +
                                          +
                                        1. 抽象类与接口都不能被实例化 (抽象方法约束) , 所以必须被继承才能使用
                                          2. +
                                        2. 抽象类中的方法能够被实现 , 接口中的方法不能被实现
                                          3. +
                                        3. 抽象类中可以有构造方法 , 接口中不可有
                                          4. +
                                        4. 抽象类最好不要用多继承 , 而接口类可以
                                          5. +
                                        +

                                        isinstance 和 issubclass

                                        +

                                        isinstance(obj, cls) 检查obj是否是类cls的对象

                                        +
                                        class Foo:
+    pass
+obj = Foo()
+print(isinstance(obj, Foo))
+print(isinstance(obj, object))
+print(isinstance(obj, type))
+'''
+执行结果:
+True  #obj是类Foo的对象
+True  #obj是object的对象,Foo类继承了object类
+False #object类是有type类的实例
+'''
+
                                        +

                                        issubclass(sub, super) 检查sub类是否是super类的派生类

                                        +
                                        class A:
+    pass
+class B(A):
+    pass
+print(issubclass(B, B))
+print(issubclass(B, A))
+print(issubclass(B, object))
+print(issubclass(B, type))
+'''
+执行结果:
+True  #B类是自己的派生类
+True  #B类是A类的派生类
+True  #B类是object类的派生类,因为A类继承了object类
+False #B类不是type类的派生类,type类实例化产生了object类
+'''
+
                                        + + +
                                        + +
                                        +
                                        +
                                        + +

                                        results matching ""

                                        +
                                          + +
                                          +
                                          + +

                                          No results matching ""

                                          + +
                                          +
                                          +
                                          + +
                                          +
                                          + +
                                          + + + + + + + + + + + + + + +
                                          + + +
                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/03-\345\244\232\346\200\201.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/03-\345\244\232\346\200\201.html" new file mode 100644 index 000000000..483c322d1 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/03-\345\244\232\346\200\201.html" @@ -0,0 +1,1334 @@ + + + + + + + 多态 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                          +
                                          + + + + + + + + +
                                          + +
                                          + +
                                          + + + + + + + + +
                                          +
                                          + +
                                          +
                                          + +
                                          + +

                                          Attack on Python - 多态 🐍

                                          + + +

                                          介绍

                                          +

                                          上一篇中已经得知 , 继承可以扩展已存在的代码模块(类) , 其目的是为了解决代码重用 问题

                                          +

                                          多态则是为了实现另一个目的 : 接口重用

                                          +

                                          多态

                                          +

                                          多态 (Polymorphism) 按字面的意思就是"多种状态" , 比如动物有多种形态 , 人 , 猫 , 狗 ; 文件也有多种格式 exe , txt , md(MarkDown格式) , 这就是多态

                                          +

                                          在面向对象语言中 , 接口的多种不同的实现方式即为多态

                                          +
                                          +

                                          多态性是允许你将父对象设置成为一个或多个他的子对象相等的技术 , 赋值之后 , 父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作

                                          +
                                          +

                                          静态多态性

                                          +

                                          必须在编译时就能确定其处理方式

                                          +
                                          n1 = 12
+n2 = 34
+# int类型相加
+print(n1 + n2)
+s1 = 'hello '
+s2 = 'word'
+# str类型相加
+print(s1 + s2)
+'''
+执行结果:
+46
+hello word
+'''
+
                                          +

                                          如上述例子我们利用运算符 "+", 完成了两种情况下的运算 , 并且Python解释器在执行前就已确定处理方式 , 即编译过程中就已经知道了调用哪个函数

                                          +

                                          动态多态性

                                          +

                                          编译时无法立即确定其处理方式 , 只有在执行时才确定处理方式 , 注意一定要同名

                                          +
                                          from abc import ABCMeta,abstractclassmethod
+# 接口继承
+class Animal(metaclass=ABCMeta):
+    @abstractclassmethod
+    # 约束派生类必须有talk方法
+    def talk(self):
+        pass
+class Cat(Animal):
+    def talk(self):
+        print("喵喵喵")
+class Dog(Animal):
+    def talk(self):
+        print("汪汪汪")
+c = Cat()
+d = Dog()
+# 因为接口的缘故,我们无需考虑实例化后的对象具体是什么类型,因为动物都有talk方法,所以我们可以直接使用
+c.talk()
+d.talk()
+# 我们进行接口统一
+def talk(obj):
+    obj.talk()
+talk(c)
+talk(d)
+'''
+执行结果:
+喵喵喵
+汪汪汪
+喵喵喵
+汪汪汪
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                                          +

                                          上栗中, Python解释器在解释时是无法确定处理方式的 , 因为存在几个同名的方法 , 编译时并不能确定是哪一个 , 只有在执行时 , 才能确定使用哪个类中的talk() 方法 , 这就是动态多态性

                                          +

                                          小结:

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                                            +
                                          1. 静态多态性与动态多态性的区别在于 , 编译时是否能确定其处理方式
                                            2. +
                                          2. 通过多态可以实现用一个函数名调用不同内容的函数
                                            3. +
                                          +

                                          多态性的好处

                                          +

                                          多态性是面向对象的三大特性之一 , 有很多人说Python不支持多态 , 事实上Python处处是多态 , 比如内置函数len() 就是多态的一种体现

                                          +

                                          多态的作用:

                                          +
                                            +

                                          1. 增加了程序的灵活性

                                            +

                                            以不变应万变 , 不论对象有多少中形态 , 使用者都是同一种形式去调用 , 如 talk(obj)

                                            +
                                            2. +

                                          2. 增加了程序的可扩展性

                                            +

                                            通过继承Animal类派生了一个新的类 , 使用者无需更改自己的代码 , 依旧利用 talk(obj) 进行调用

                                            +
                                            3. +
                                          +

                                          对于多态 , 可能会觉得比较模糊 , 这是因为 , 我们在写程序时不知不觉就用上了 , 哈哈所以还是说处处是多态

                                          +

                                          鸭子类型

                                          +

                                          Python崇尚鸭子类型

                                          +

                                          以下是维基百科中对鸭子类型得论述 :

                                          +

                                          在程序设计中 , 鸭子类型 (英语 : duck typing) 是动态类型的一种风格。在这种风格中 , 一个对象有效的语义 , 不是由继承自特定的类或实现特定的接口 , 而是由当前方法和属性的集合决定 . 这个概念的名字来源于由James Whitcomb Riley提出的鸭子测试 , " 鸭子测试 "可以这样表述：

                                          +

                                          " 如果走起来像鸭子 , 游泳起来像鸭子 , 叫起来也像鸭子 , 那么它就是鸭子 "

                                          +

                                          在鸭子类型中 , 关注的不是对象的类型本身 , 而是它是如何使用的 . 例如 , 在不使用鸭子类型的语言中 , 我们可以编写一个函数 , 它接受一个类型为鸭的对象 , 并调用它的走和叫方法 . 在使用鸭子类型的语言中 , 这样的一个函数可以接受一个任意类型的对象 , 并调用它的走和叫方法 . 如果这些需要被调用的方法不存在 , 那么将引发一个运行时错误 . 任何拥有这样的正确的走和叫方法的对象都可被函数接受的这种行为引出了以上表述 , 这种决定类型的方式因此得名。

                                          +

                                          鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型 , 而是依赖文档 , 清晰的代码和测试来确保正确使用 . 从静态类型语言转向动态类型语言的用户通常试图添加一些静态的 ( 在运行之前的 ) 类型检查 , 从而影响了鸭子类型的益处和可伸缩性 , 并约束了语言的动态特性

                                          +

                                          例1 : 利用标准库中定义的各种 ' 与文件类似的对象 ' , 尽管这些对象的工作方式像文件 , 但他们没有继承内置对象的方法

                                          +
                                          # 文本文件
+class TxtFile:
+    def read(self):
+        pass
+    def write(self):
+        pass
+# 磁盘文件
+class DiskFile:
+    def read(self):
+        pass
+    def write(self):
+        pass
+
                                          +

                                          二者都像鸭子, 二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用

                                          +

                                          例2 : 序列类型有多种形态 : 字符串 , 列表 , 元组 , 但他们没有直接的继承关系

                                          +
                                          # 三者都是序列类型
+name = 'Lyon'
+namel = ['Lyon']
+namet = ('Lyon',)
+# 字符串,列表,元组并没有直接关系,都可以调用len(),并且我们无需考虑类型
+print(len(name))
+print(len(namel))
+print(len(namet))
+
                                          + + +
                                          + +
                                          +
                                          +
                                          + +

                                          results matching ""

                                          +
                                            + +
                                            +
                                            + +

                                            No results matching ""

                                            + +
                                            +
                                            +
                                            + +
                                            +
                                            + +
                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                            + + +
                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/04-\345\260\201\350\243\205.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/04-\345\260\201\350\243\205.html" new file mode 100644 index 000000000..116d6d8b6 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/04-\345\260\201\350\243\205.html" @@ -0,0 +1,1360 @@ + + + + + + + 封装 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                            +
                                            + + + + + + + + +
                                            + +
                                            + +
                                            + + + + + + + + +
                                            +
                                            + +
                                            +
                                            + +
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                                            Attack on Python - 封装 🐍

                                            + + +

                                            介绍

                                            +

                                            封装就是把客观事物封装成抽象的类 , 并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作 , 对不可信的进行信息隐藏

                                            +

                                            私有问题

                                            +

                                            当我们类中的一些属性或者方法想要对不可信的类或者对象隐藏时 , 我们就可以将这些属性或者方法 , 定义成私有属性或者私有方法

                                            +

                                            在Python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来 , 即带双下划线就为私有属性或者私有方法

                                            +
                                              +
                                            • 私有属性
                                              • +
                                            +
                                            class A:
+    def __init__(self,name):
+        # 定义私有属性
+        self.__name = name
+# 实例化
+a = A("Lyon")
+# 访问a中的__name属性
+print(a.__name)
+# 执行结果 : AttributeError: 'A' object has no attribute '__name'
+'''
+结果报错,意思是对象A中没有__name这个属性
+也就是说,外部已经不能直接利用 .__name 来访问这个属性了
+因为此时它是一个私有属性
+'''
+
                                            +

                                            将属性定义成私有属性其实是一种变形操作 , 即类中所有以双下划线开头的名称都会自动变形成:_类名+名称 如下:

                                            +
                                            class A:
+    def __init__(self, name):
+        # 定义私有属性
+        self.__name = name
+# 实例化
+a = A("Lyon")
+# 访问a中的__name属性
+print(a._A__name)      
+# 执行结果: Lyon
+'''
+__name自动变形为 _A__name
+所以使用a._A__name是可以访问到的
+'''
+
                                            +

                                            由上可知变形的特点如下:

                                            +
                                              +
                                            1. 类中定义的__name只能在内部使用 , 并且内部使用是引用的变形的结果,即( self._A__name)
                                              2. +
                                            2. 这种变形其实是针对外部的变形 , 在外部是无法通过__name访问的
                                              3. +
                                            +

                                            PS : 这种变形机制其实并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性 , 知道了类名和属性名就可以拼出名字 : _类名__属性 , 然后就可以访问了 , 如 a._A__name . 并且变形的过程只在类的定义时发生一次

                                            +
                                              +
                                            • 私有方法
                                              • +
                                            +
                                            class A:
+    def __func(self):
+        print("In the A")
+a = A()
+a.__func()
+# 执行结果: AttributeError: 'A' object has no attribute '__func'
+
                                            +
                                            a._A__func()
+# 执行结果: In the A
+
                                            +

                                            当私有遇到继承

                                            +

                                            当我们在继承中使用私有属性或者方法时 , 因为变形机制 , 我们已经不能将私有属性或者方法 , 来与普通属性或者方法那样看待了

                                            +
                                              +
                                            • 私有属性继承
                                              • +
                                            +
                                            class A:
+    def __init__(self, ame):
+        self.__name = ame
+class B(A):
+    def __init__(self, name, ame):
+        self.__name = name
+        # 继承父类中的属性
+        super().__init__(ame)
+a = B('a', 'b')
+print(a._A__name)
+print(a._B__name)
+'''
+执行结果:
+b
+a
+'''
+
                                            +

                                            例子说明 : 在上节中已经知道变形操作这回事了 , 当遇到继承时需要注意的就是 , 我们表面上看到的是两个类中都只有一个__name属性 , 但是由于变形 , 使其在定义完成后就分别变成了_A__name 和 _B__name , 所以继承时已经是两个不同的属性了 , 所以两个属性都存在 , 只是我们表面上还是看不到

                                            +
                                              +
                                            • 私有方法继承
                                              • +
                                            +

                                            与私有属性继承一样 , 需要注意私有方法名变形的问题

                                            +

                                            我们可以利用这一特点 , 来实现继承时达到子类不会覆盖父类方法的效果

                                            +
                                            class A:
+    def __func(self):
+        print('from A')
+    def test1(self):
+        self.__func()
+class B(A):
+    def __func(self):
+        print('from B')
+    def test2(self):
+        self.__func()
+b=B()
+b.test1()
+b.test2()
+'''
+执行结果:
+from A
+from B
+'''
+
                                            +

                                            封装与扩展性

                                            +

                                            封装在于明确区分内外 , 使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码 ; 而外部使用者只知道一个接口(函数) , 只要接口(函数)名 , 参数不变 , 使用者的代码永远无需改变 . 这就提供了一个良好的合作基础 , 相当于只要接口这个基础约定不变 , 则代码改变也不足为虑

                                            +

                                            原始类

                                            +
                                            class Room:
+    def __init__(self, name, owner, width, length, high):
+        self.name = name
+        self.owner = owner
+        self.__width = width
+        self.__length = length
+        self.__high = high
+    # 对外提供的求面积接口,隐藏内部实现详解
+    def tell_area(self):
+        return self.__width * self.__length
+r1 = Room('卧室','Lyon','0.3','2','2')
+r1.tell_area()
+
                                            +

                                            修改类

                                            +
                                            class Room:
+    def __init__(self, name, owner, width, length, high):
+        self.name = name
+        self.owner = owner
+        self.__width = width
+        self.__length = length
+        self.__high = high
+    # 对外提供的求体积接口,隐藏内部实现详解
+    def tell_area(self):
+        return self.__width * self.__length * self.__high
+r1 = Room('卧室','Lyon','0.3','2','2')
+r1.tell_area()
+
                                            +

                                            我们发现我们将类的功能作出了修改 , 但是对于使用类功能的人来说 , 接口并没有发生变化 , 他们依然可以用原来的接口使用新功能

                                            + + +
                                            + +
                                            +
                                            +
                                            + +

                                            results matching ""

                                            +
                                              + +
                                              +
                                              + +

                                              No results matching ""

                                              + +
                                              +
                                              +
                                              + +
                                              +
                                              + +
                                              + + + + + + + + + + + + + + +
                                              + + +
                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/05-\346\226\271\346\263\225\350\275\254\346\215\242.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/05-\346\226\271\346\263\225\350\275\254\346\215\242.html" new file mode 100644 index 000000000..e071fdd1c --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/05-\346\226\271\346\263\225\350\275\254\346\215\242.html" @@ -0,0 +1,1366 @@ + + + + + + + 方法转换 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                              +
                                              + + + + + + + + +
                                              + +
                                              + +
                                              + + + + + + + + +
                                              +
                                              + +
                                              +
                                              + +
                                              + +

                                              Attack on Python - 方法转换 🐍

                                              + + +

                                              属性方法

                                              +

                                              属性方法就是通过使用装饰器 @property , 将一个方法变成一个静态属性 , 于是我们就可以通过访问属性 , 来或得一个方法的返回值

                                              +
                                              from urllib.request import urlopen
+class Web_page:
+    def __init__(self, url):
+        self.url = url
+        self.__content = None
+    # 将content方法变成属性
+    @property
+    def content(self):
+        # 返回私有属性
+        return self.__content if self.__content else urlopen(self.url).read()
+con = Web_page('http://www.baidu.com')
+res = con.content
+print(res)
+
                                              +

                                              在property中为我们实现了三种方法 , get , set , delete

                                              +
                                              class Foo:
+    # 获取属性
+    @property
+    def AAA(self):
+        print("执行了get方法")
+    # 设定属性值
+    @AAA.setter
+    def AAA(self, value):
+        print("执行了set方法")
+    # 删除属性
+    @AAA.deleter
+    def AAA(self):
+        print("执行了delete方法")
+# 实例化
+f = Foo()
+# 获取属性
+f.AAA
+# 设置属性值,必须设置参数,即使不使用
+f.AAA = 'aaa'
+# 删除属性值
+del f.AAA
+'''
+执行结果:
+执行了get方法
+执行了set方法
+执行了delete方法
+'''
+
                                              +

                                              换一种写法看看

                                              +
                                              class Foo:
+    def get_AAA(self):
+        print('执行了get方法')
+    def set_AAA(self,value):
+        print('执行了set方法')
+    def delete_AAA(self):
+        print('执行了delete方法')
+    # 实例化property类
+    AAA = property(get_AAA, set_AAA, delete_AAA)
+# 实例化
+f = Foo()
+# 获取属性直接调用,执行了get_AAA
+f.AAA
+# 设置属性值,传入参数执行了set_AAA
+f.AAA = 'aaa'
+# 删除属性值,执行了delete_AAA
+del f.AAA
+'''
+执行结果:
+执行了get方法
+执行了set方法
+执行了delete方法
+'''
+
                                              +

                                              实际应用

                                              +
                                              class Goods:
+    def __init__(self):
+        # 原价
+        self.original_price = 100
+        # 折扣
+        self.discount = 0.8
+    @property
+    def price(self):
+        # 实际价格 = 原价 * 折扣
+        new_price = self.original_price * self.discount
+        return new_price
+    @price.setter
+    def price(self, value):
+        self.original_price = value
+    @price.deleter
+    def price(self):
+        del self.original_price
+goods = Goods()
+goods.price         
+goods.price = 200  
+print(goods.price)
+del goods.price
+
                                              +

                                              类方法

                                              +

                                              类方法是通过@classmethod装饰器 , 将普通方法变成类方法 , 类方法只能与类属性交互 , 不能访问实例变量 , 并且默认有一个cls参数传进来表示本类

                                              +
                                              class Person:
+    country = 'China'
+    def __init__(self,name,age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    @classmethod    
+    def search(cls):
+        # 在类方法中不能使用实例变量,会抛出AttributeError
+        print("I come from {}".format(cls.country))
+        # print("{} come from {}".format(self.name,cls.country))  报错
+p = Person('lyon','18')
+p.search()
+# 执行结果: I come from China
+
                                              +

                                              PS:类方法中的默认参数可以改成self , 并不会改变结果 , 同样只能访问类变量 , 不能访问实例变量

                                              +

                                              静态方法

                                              +

                                              静态方法是通过@staticmethod装饰器将类中的方法变成一个静态方法

                                              +

                                              静态方法就像静态属性一样 , 在类中可以通过 self. 的方式进行调用 , 但是静态是不能够访问实例变量或类变量的 , 也就是说静态方法中的self已经跟本类没有关系了 , 它与本类唯一的关联就是需要通过类名来进行调用

                                              +
                                              class Person:
+    country = 'China'
+    def __init__(self,name,age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    # 已经跟本类没有太大的关系了,所以类中的属性无法调用
+    @staticmethod    
+    def search():
+        print("我是静态方法")
+p = Person('lyon','18')
+p.search()
+# 执行结果: 我是静态方法
+
                                              +

                                              加上self , self只为一个普通参数而已

                                              +
                                              class Person:
+    country = 'China'
+    def __init__(self,name,age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    @staticmethod
+    def search(self):
+        print("{} come from {}".format(self.name,self.country))
+p = Person('lyon','18')
+# 将实例传入search方法中
+p.search(p)
+# 执行结果: lyon come from China
+
                                              + + +
                                              + +
                                              +
                                              +
                                              + +

                                              results matching ""

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                                                + +
                                                +
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                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/06-\351\255\224\346\234\257\346\226\271\346\263\225.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/06-\351\255\224\346\234\257\346\226\271\346\263\225.html" new file mode 100644 index 000000000..c5ced9c5f --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/06-\351\255\224\346\234\257\346\226\271\346\263\225.html" @@ -0,0 +1,1702 @@ + + + + + + + 魔术方法 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                +
                                                + + + + + + + + +
                                                + +
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                                                + + + + + + + + +
                                                +
                                                + +
                                                +
                                                + +
                                                + +

                                                Attack on Python - 魔术方法 🐍

                                                + + +

                                                介绍

                                                +

                                                在 Python 中 , 我们自定义类都是基于 Object 对象实现的 , 而在 Object 对象中有一些特殊的操作符 (__method__) 控制着整个对象的行为 , 所以 , 如果我们想对对象的行为进行控制 , 我们就需要自己来实现这些方法

                                                +

                                                下面 , 看看这些方法吧

                                                +

                                                基本行为

                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                操作符控制行为调用说明
                                                __new__对象创建__init__ 只是用处初始化 , __new__ 调用的结果会交给 __init__ 进一步处理
                                                __init__对象初始化构造函数 , 进行属性设置
                                                __del__对象删除析构函数 , 进行对象的销毁
                                                __repr__对象显示 , 针对对象终端显示 , 返回值必须为字符串 , 实例见表下方
                                                __str__对象显示 , 针对 printprint 显示结果 , 返回值必须为字符串 , 如果未实现该方法 , print 将使用 __repr__
                                                __bytes__字节对象转换返回值必须为一个bytes对象 , bytes(obj)
                                                __format__格式化字符串返回值必须为字符串对象 , format(obj)
                                                __lt__< 运算x < y , 返回布尔值 , 下同
                                                __le__<= 运算x <= y
                                                __eq__= 运算x == y
                                                __ne__!= 运算x != y
                                                __gt__> 运算x > y
                                                __ge__>= 运算x >= y
                                                __hash__可哈希返回一个哈希对象 , hash(obj) , 注意 : 定义该方法同时应该定义 __eq__
                                                __bool__真假测试返回布尔值
                                                __call__对象调用在对象被调用时执行
                                                __len__len()使用 len(obj) 时被调用 , 为防止值测试抛出 OverflowError , 必须定义 __bool__()
                                                +

                                                __repr__ 与 __str__ 对比实例 :

                                                +
                                                # 类定义
+class Foo:
+
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+    def __repr__(self):
+        return '<repr:%s>' % self.name
+
+    def __str__(self):
+        return '<str:%s>' % self.name
+
+# 终端结果
+>>> obj = Foo('Lyon')
+>>> obj
+<repr:Lyon>
+>>> print(obj)
+<str:Lyon>
+
                                                +

                                                访问行为

                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                操作符控制行为调用说明
                                                __getattr__. 属性访问运算获取 x.name , __getattribute__ 查询失败后被调用 , 下方实例进一步说明
                                                __getattribute__. 属性访问运算获取 x.name , 查询属性时被调用
                                                __setattr__. 属性赋值运算self.attr = value → self.__setattr__("attr", value) , 见下方实例进一步说明
                                                __delattr__. 属性删除运算del obj.name 时被调用
                                                __dir__dir 运算dir() 调用时被调用 , 必须返回一个序列 , dir() 会将序列转换成 list 并排序
                                                +

                                                __getattr__ 说明实例 :

                                                +
                                                # __getattr__
+# 注意在定义__getattr__或者__getattribute__时,不要出现 self. 因为这样会导致递归调用
+# 正确的方式是,使用object的__getattr__,__getattribute__,或者直接定义返回值
+class Foo:
+
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+    def __getattr__(self, item):
+        return 'Attribute <%s> fetch failure' % item
+
+    def __getattribute__(self, item):
+        # return object.__getattribute__(self, item)
+        if item == "name":
+            return 'Lyon'
+        else:
+            raise AttributeError(item)
+
+x = Foo('Lyon')
+print(x.name)
+print(x.age)
+"""
+执行结果:
+Lyon
+Attribute <age> fetch failure
+"""
+
                                                +

                                                __setattr__ 说明实例 :

                                                +
                                                # __setattr__
+# 与__getattr__一样,在定义__setattr__时,不要出现 self. 因为这样会导致递归调用
+# 正确的方式是,使用object的__setattr__,或者使用self.__dict__[key]
+class Foo:
+
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+    def __setattr__(self, key, value):
+        # object.__setattr__(self, key, value)
+        if key == "name":
+            self.__dict__[key] = value
+        else:
+            raise AttributeError(key + ' not allowed')
+
+
+x = Foo('Lyon')
+x.name = "Kenneth"
+x.age = 18
+print(x.__dict__)
+"""
+执行结果:
+{'name': 'Kenneth'}
+Traceback (most recent call last):
+  File "test.py", line 19, in <module>
+    x.age = 18
+  File "test.py", line 11, in __setattr__
+    raise AttributeError(key + ' not allowed')
+AttributeError: age not allowed
+"""
+
                                                +

                                                描述器行为

                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                操作符控制行为调用说明
                                                __get__. 对象访问运算访问对象时被调用 , 对象访问意指 . 后面接的不是一个属性而是一个对象 , 见下方实例说明
                                                __set__. 对象赋值运算对象赋值时被调用
                                                __delete__. 对象删除运算对象删除时被调用
                                                __set_name__所有者创建在创建所有者时被调用 , Python 3.6 新增
                                                +

                                                __get__ , __set__ , __delete__ 实例

                                                +
                                                # 关于对象访问一说,是建立在两个的使用基础上的
+# 单纯来讲,就是所有者类中的一个属性,是另一个类的实例
+class Dependency:
+    """ 附属类 """
+
+    def __get__(self, instance, owner):
+        print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__get__'))
+
+    def __set__(self, instance, value):
+        print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__set__'))
+
+    def __delete__(self, instance):
+        print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__delete__'))
+
+class Owner:
+    """ 所有者类 """
+    dependency = Dependency()
+
+o = Owner()
+o.dependency
+o.dependency = 'Lyon'
+del o.dependency
+
+"""
+执行结果:
+Dependency.__get__ is called...
+Dependency.__set__ is called...
+Dependency.__delete__ is called...
+"""
+
                                                +

                                                __set_name__ 是在上例 Owner 实例创建时被调用 , Python 3.6 新增

                                                +

                                                容器行为

                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                操作符控制行为调用说明
                                                __getitem__序列方式访问self[key] 时被调用
                                                __missing__序列方式访问失败self[key] 时 key 不在字典中被调用
                                                __setitem__序列方式赋值self[key] = value 时被调用
                                                __delitem__序列方式删除del self[key] 时被调用
                                                __iter__迭代环境通过 iter(obj) 调用 , 如使用for循环进行遍历
                                                __reversed__reversed()reversed(obj) 时被调用
                                                __contains__成员关系 initem in self 时调用
                                                +

                                                运算行为

                                                +
                                                # 基本运算行为
+object.__add__(self, other)              # +
+object.__sub__(self, other)              # -
+object.__mul__(self, other)              # *
+object.__matmul__(self, other)           # @
+object.__truediv__(self, other)          # /
+object.__floordiv__(self, other)         # //
+object.__mod__(self, other)              # %
+object.__divmod__(self, other)           # divmod()
+object.__pow__(self, other[, modulo])    # pow()  **
+object.__lshift__(self, other)           # <<
+object.__rshift__(self, other)           # >>
+object.__and__(self, other)              # &
+object.__xor__(self, other)              # ^
+object.__or__(self, other)               # |
+
+# 二进制运算行为
+object.__radd__(self, other)             
+object.__rsub__(self, other)             
+object.__rmul__(self, other)             
+object.__rmatmul__(self, other)          
+object.__rtruediv__(self, other)        
+object.__rfloordiv__(self, other)       
+object.__rmod__(self, other)             
+object.__rdivmod__(self, other)  
+object.__rpow__(self, other)
+object.__rlshift__(self, other)         
+object.__rrshift__(self, other)          
+object.__rand__(self, other)            
+object.__rxor__(self, other)           
+object.__ror__(self, other) 
+
+# 加=运算行为
+object.__iadd__(self, other)             # +=
+object.__isub__(self, other)             # -=
+object.__imul__(self, other)             # *=
+object.__imatmul__(self, other)
+object.__itruediv__(self, other)
+object.__ifloordiv__(self, other)
+object.__imod__(self, other)
+object.__ipow__(self, other[, modulo])
+object.__ilshift__(self, other)
+object.__irshift__(self, other)
+object.__iand__(self, other)
+object.__ixor__(self, other)
+object.__ior__(self, other)
+
+# 一元算数运算
+object.__neg__(self)
+object.__pos__(self)
+object.__abs__(self)
+object.__invert__(self)
+
+# complex(),int(),float()
+object.__complex__(self)
+object.__int__(self)
+object.__float__(self)
+
+# 整数值hex(X),bin(X),oct(X),o[X],O[X:]
+object.__index__(self)
+
+# round(),trunc(),floor(),ceil()
+object.__round__(self[, ndigits])
+object.__trunc__(self)
+object.__floor__(self)
+object.__ceil__(self)
+
                                                +

                                                上下文管理行为

                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                操作符控制行为调用说明
                                                __enter__进入上下文环境使用with进入上下文环境时被调用
                                                __exit__退出上下文环境退出上下文环境时被调用
                                                __aenter__进入上下文环境 , 异步方法使用with进入上下文环境时被调用
                                                __aexit__退出上下文环境 , 异步方法退出上下文环境时被调用
                                                +

                                                实例

                                                +
                                                class Foo:
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+    def __enter__(self):
+        # 返回值赋值给as指定变量
+        return self
+
+    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
+        print('exc_type',exc_type)  # 异常类型
+        print('exc_val',exc_val)    # 异常值
+        print('exc_tb',exc_tb)      # 追溯信息
+        return True                 # 返回值为True,那么异常会被清空,就好像啥都没发生一样,
+                                    # with后的语句正常执行
+                                    # 为False异常会抛出
+
+with Foo('Lyon') as f:
+    raise AttributeError('ignore exception')
+print('over')
+
                                                +

                                                __slots__

                                                +

                                                __slots__ 的作用是阻止在实例化类时为实例分配dict , 默认情况下每个类都会有一个dict,通过__dict__ 访问 , 这个dict维护了这个实例的所有属性

                                                +

                                                作用 :

                                                +
                                                  +
                                                • 减少内存使用
                                                  • +
                                                • 限制对实例添加新的属性
                                                  • +
                                                +

                                                缺点 :

                                                +
                                                  +
                                                • 不可被继承
                                                  • +
                                                • 不可动弹添加新属性
                                                  • +
                                                +

                                                实例

                                                +
                                                class Foo:
+    __slots__ = ['name', 'age']
+
+    def __init__(self, name, age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+
+f = Foo('Lyon', 18)
+print(f.name)
+print(f.age)
+
+# 报错
+f.sex = 'Man'
+
                                                +

                                                更多 Data model

                                                + + +
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                                                +
                                                + +

                                                results matching ""

                                                +
                                                  + +
                                                  +
                                                  + +

                                                  No results matching ""

                                                  + +
                                                  +
                                                  +
                                                  + +
                                                  +
                                                  + +
                                                  + + + + + + + + + + + + + + +
                                                  + + +
                                                  + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/07-\345\217\215\345\260\204.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/07-\345\217\215\345\260\204.html" new file mode 100644 index 000000000..b23ec8c63 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/07-\345\217\215\345\260\204.html" @@ -0,0 +1,1350 @@ + + + + + + + 反射 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                  +
                                                  + + + + + + + + +
                                                  + +
                                                  + +
                                                  + + + + + + + + +
                                                  +
                                                  + +
                                                  +
                                                  + +
                                                  + +

                                                  Attack on Python - 反射 🐍

                                                  + + +

                                                  介绍

                                                  +

                                                  反射主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力

                                                  +

                                                  Python面向对象中的反射是通过字符串的形式来操作对象相关的属性 , 在Python中一切皆对象 , 并且只要是对象就可以使用反射

                                                  +

                                                  hasattr

                                                  +

                                                  判断对象中是否具有给定名称的属性

                                                  +
                                                  def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown
+    """
+    Return whether the object has an attribute with the given name.  
+    This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError.
+    """
+    pass
+
                                                  +

                                                  实例1

                                                  +
                                                  # 定义一个字符串
+name = 'lyon'
+# 查看是否具有给定名称的属性
+bool = hasattr(name,'__len__')
+# 打印bool
+print(bool)
+# 执行结果:True
+'''
+说明:很多初学者可能一直不理解为什么说Python里一切皆对象,因为没有意识到,在Python中str、list、int ...等这些数据类型,其实就是用class写出来的一个模型,那么既然是类就会有属性这一说,就可以利用反射来操作对象了
+'''
+
                                                  +

                                                  实例2

                                                  +
                                                  import sys
+def s1():
+    pass
+def s2():
+    pass
+this_modules = sys.modules[__name__]
+print(type(this_modules),hasattr(this_modules,'s1'))
+# 执行结果:<class 'module'> True
+
                                                  +

                                                  getattr

                                                  +

                                                  从一个对象中获取属性名称

                                                  +
                                                  def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr
+    """
+    Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y.
+    When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't
+    exist; without it, an exception is raised in that case.
+    """
+    pass
+
                                                  +

                                                  实例

                                                  +
                                                  class A:
+    def __init__(self,name,age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    def hello(self):
+        print('hello {}'.format(self.name))
+# 创建一个实例a        
+a = A('Lyon',18)
+# 获取静态属性age
+age = getattr(a,'age')
+# 打印age
+print(age)
+# 获取动态属性hello,即方法
+hello = getattr(a,'hello')
+# 执行hello
+hello()
+# 如果不存在就需要设置default参数,否则就报错
+birthday = getattr(a,'birthday','today')
+# 打印birthday,即为default参数
+print(birthday)
+'''
+执行结果:
+18
+hello Lyon
+today
+'''
+
                                                  +

                                                  setattr

                                                  +

                                                  定义属性

                                                  +
                                                  def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__
+    """
+    Sets the named attribute on the given object to the specified value.   
+    setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v''
+    """
+    pass
+
                                                  +

                                                  实例

                                                  +
                                                  class B:
+    def __init__(self):
+        pass
+b = B()
+# 新增属性,如果存在即为修改
+setattr(b, 'age', 18)
+# 打印age属性
+print(b.age)
+# 新增add方法
+setattr(b, 'add', lambda age: age + 1)
+# 修改age属性
+b.age = b.add(b.age)
+# 打印age属性
+print(b.age)
+'''
+执行结果:
+18
+19
+'''
+
                                                  +

                                                  delattr

                                                  +

                                                  删除对象中的属性

                                                  +
                                                  def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__
+    """
+    Deletes the named attribute from the given object.
+    delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y''
+    """
+    pass
+
                                                  +

                                                  实例

                                                  +
                                                  class C:
+    def __init__(self,name,age):
+        self.name = name
+        self.age = age
+    def add(self):
+        self.age = self.age + 1
+c = C('Lyon',18)
+# 删除c中的
+delattr(c,'name')
+# print(c.name)   报错
+delattr(c,'add')
+# c.add()   报错
+
                                                  + + +
                                                  + +
                                                  +
                                                  +
                                                  + +

                                                  results matching ""

                                                  +
                                                    + +
                                                    +
                                                    + +

                                                    No results matching ""

                                                    + +
                                                    +
                                                    +
                                                    + +
                                                    +
                                                    + +
                                                    + + + + + + + + + + + + + + +
                                                    + + +
                                                    + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/08-\345\274\202\345\270\270\345\244\204\347\220\206.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/08-\345\274\202\345\270\270\345\244\204\347\220\206.html" new file mode 100644 index 000000000..2cf33b841 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/08-\345\274\202\345\270\270\345\244\204\347\220\206.html" @@ -0,0 +1,1467 @@ + + + + + + + 异常处理 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                    +
                                                    + + + + + + + + +
                                                    + +
                                                    + +
                                                    + + + + + + + + +
                                                    +
                                                    + +
                                                    +
                                                    + +
                                                    + +

                                                    Attack on Python - 异常处理 🐍

                                                    + + +

                                                    介绍

                                                    +

                                                    在我们写程序时难免会出现错误 , 一种为语法错误 , 即为python解释器的语法检测都通不过的错误 , 这种错误只能我们在程序执行前就处理好 . 另一种为逻辑错误 , 这是我们在程序设计时所出现的错误 , 也就是我们通常所说的bug

                                                    +

                                                    在编程过程中为了增加友好性 , 在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户 , 而是显示一个提示错误的页面

                                                    +

                                                    基本语法

                                                    +
                                                    try:
+    pass
+except Exception as e:
+    pass
+# except: 默认就为Exception
+
                                                    +

                                                    实例

                                                    +
                                                    try:0
+    # 用户输入
+    num = input("Please input the number:")
+    # 遇到无法int的对象就用except进行捕获
+    int(num)
+# 利用ValueError来捕获错误,并将捕获的错误返回给e     
+except ValueError as e:
+    # 打印捕获信息
+    print(e)
+'''
+执行结果: 
+Please input the number:Lyon
+invalid literal for int() with base 10: 'Lyon'
+'''
+
                                                    +

                                                    PS : 在try代码块中只要出现异常 , 那么代码块中异常后面的代码就不会执行了

                                                    +

                                                    异常种类

                                                    +

                                                    Python中的异常种类非常多 , 上述中说了个ValueError只能处理值错误 , 当我们需要处理其他的错误时 , 就需要对症下药了 , 并且异常其实也是class , 并且所有的异常都继承了BaseException类

                                                    +

                                                    常用异常

                                                    + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                    异常名称说明
                                                    ValueError传入无效的参数
                                                    AttributeError与对象的属性相关
                                                    IOError输入/输出操作失败 , 基本上是无法打开文件
                                                    ImportError无法引入模块或包 , 基本上是路径问题或名称错误
                                                    IndentationError缩进错误
                                                    IndexError下标索引超出范围 , 即索引不存在
                                                    KeyError字典中不存在该key
                                                    KeyboardInterrupt用户中断执行 , 即被Ctrl + C
                                                    NameError变量还未声明/初始化
                                                    SyntaxError语法错误
                                                    TypeError传入对象类型与要求的不符合
                                                    UnboundLocalError试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，导致你以为正在访问它
                                                    ValueError传入无效的参数
                                                    +

                                                    继承关系与其他异常

                                                    +
                                                    # 所有异常都继承自BaseException类
+BaseException 
+ +-- SystemExit
+ +-- KeyboardInterrupt
+ +-- GeneratorExit
+ +-- Exception
+      +-- StopIteration
+      +-- StopAsyncIteration
+      +-- ArithmeticError
+      |    +-- FloatingPointError
+      |    +-- OverflowError
+      |    +-- ZeroDivisionError
+      +-- AssertionError
+      +-- AttributeError
+      +-- BufferError
+      +-- EOFError
+      +-- ImportError
+           +-- ModuleNotFoundError
+      +-- LookupError
+      |    +-- IndexError
+      |    +-- KeyError
+      +-- MemoryError
+      +-- NameError
+      |    +-- UnboundLocalError
+      +-- OSError
+      |    +-- BlockingIOError
+      |    +-- ChildProcessError
+      |    +-- ConnectionError
+      |    |    +-- BrokenPipeError
+      |    |    +-- ConnectionAbortedError
+      |    |    +-- ConnectionRefusedError
+      |    |    +-- ConnectionResetError
+      |    +-- FileExistsError
+      |    +-- FileNotFoundError
+      |    +-- InterruptedError
+      |    +-- IsADirectoryError
+      |    +-- NotADirectoryError
+      |    +-- PermissionError
+      |    +-- ProcessLookupError
+      |    +-- TimeoutError
+      +-- ReferenceError
+      +-- RuntimeError
+      |    +-- NotImplementedError
+      |    +-- RecursionError
+      +-- SyntaxError
+      |    +-- IndentationError
+      |         +-- TabError
+      +-- SystemError
+      +-- TypeError
+      +-- ValueError
+      |    +-- UnicodeError
+      |         +-- UnicodeDecodeError
+      |         +-- UnicodeEncodeError
+      |         +-- UnicodeTranslateError
+      +-- Warning
+           +-- DeprecationWarning
+           +-- PendingDeprecationWarning
+           +-- RuntimeWarning
+           +-- SyntaxWarning
+           +-- UserWarning
+           +-- FutureWarning
+           +-- ImportWarning
+           +-- UnicodeWarning
+           +-- BytesWarning
+           +-- ResourceWarning
+
                                                    +

                                                    为什么要说继承关系 , 因为在使用except是 , 它不但捕获该异常 , 还会把该异常类的子类也全部捕获

                                                    +

                                                    所以我们把 Exception 也叫做万能异常 , 因为除了SystemExit , KeyboardInterrupt 和 GeneratorExit 三个异常之外 , 其余所有异常基本都为Exception的子类

                                                    +

                                                    异常其他结构

                                                    +

                                                    多分支

                                                    +
                                                    name = 'Lyon'
+try:
+    int(name)
+except IndexError as e:
+    print(e)
+except KeyError as e:
+    print(e)
+# ValueError捕获成功
+except ValueError as e:
+    print(e)
+# 执行结果:invalid literal for int() with base 10: 'Lyon'
+
                                                    +

                                                    else

                                                    +
                                                    num = '1'
+try:
+   int(num)
+except ValueError as e:
+    print(e)
+# 与for..else 和 while...else类似,没被打断就执行
+else:
+    print('没有异常就执行我')
+# 执行结果: 没有异常就执行我
+
                                                    +

                                                    finally

                                                    +
                                                    num = 'Lyon'
+try:
+   int(num)
+except ValueError as e:
+    print(e)
+else:
+    print('没有异常就执行我')
+finally:
+    print('不管怎么样都执行我')
+'''
+执行结果:
+invalid literal for int() with base 10: 'Lyon'
+不管怎么样都执行我
+'''
+
                                                    +

                                                    主动触发异常

                                                    +

                                                    raise

                                                    +
                                                    try:
+    raise TypeError('类型错误')
+except Exception as e:
+    print(e)
+# 执行结果: 类型错误
+
                                                    +

                                                    自定义异常

                                                    +

                                                    通过继承BaseException来实现

                                                    +
                                                    class LyonException(BaseException):
+    def __init__(self,msg):
+        self.msg = msg
+    def __str__(self):
+        return self.msg
+try:
+    # 主动触发异常
+    raise LyonException('你就是错了,别问为什么')
+# 捕获LyonException
+except LyonException as e:
+    print(e)
+# 执行结果: 你就是错了,别问为什么
+
                                                    +

                                                    断言

                                                    +

                                                    断定条件成立 , 不成立就出现AssertionError异常

                                                    +
                                                    try:
+    # 断定1等于1
+    assert 1 == 1
+    print('第一个断言成功就执行')
+    assert 2 == 1
+    print("第二个断言失败不执行")
+# 捕获AssertionError异常
+except Exception:
+    print("抓到你了")
+'''
+执行结果:
+第一个断言成功就执行
+抓到你了
+'''
+
                                                    + + +
                                                    + +
                                                    +
                                                    +
                                                    + +

                                                    results matching ""

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                                                      +
                                                      + +

                                                      No results matching ""

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                                                      +
                                                      +
                                                      + +
                                                      +
                                                      + +
                                                      + + + + + + + + + + + + + + +
                                                      + + +
                                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/index.html" "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/index.html" new file mode 100644 index 000000000..588e3f0b4 --- /dev/null +++ "b/03-\345\257\271\350\261\241\347\257\207/index.html" @@ -0,0 +1,1227 @@ + + + + + + + 对象篇 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                      +
                                                      + + + + + + + + +
                                                      + +
                                                      + +
                                                      + + + + + + + + +
                                                      +
                                                      + +
                                                      +
                                                      + +
                                                      + +

                                                      Attack on Python - 对象篇 🐍

                                                      + + +

                                                      介绍

                                                      +

                                                      一切皆对象

                                                      + + +
                                                      + +
                                                      +
                                                      +
                                                      + +

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                                                        No results matching ""

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                                                        +
                                                        + +
                                                        +
                                                        + +
                                                        + + + + + + + + + + + + + + +
                                                        + + +
                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/01-\346\250\241\345\235\227.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/01-\346\250\241\345\235\227.html" new file mode 100644 index 000000000..6eddbb6ad --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/01-\346\250\241\345\235\227.html" @@ -0,0 +1,1358 @@ + + + + + + + 模块 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                        +
                                                        + + + + + + + + +
                                                        + +
                                                        + +
                                                        + + + + + + + + +
                                                        +
                                                        + +
                                                        +
                                                        + +
                                                        + +

                                                        Attack on Python - 模块 🐍

                                                        + + +

                                                        import

                                                        +

                                                        我们知道一个模块就是一个py文件 , 当我们执行py文件时 , python解释器会先加载内置命名空间 , 其次是加载全局命名空间( 学习函数就已知道 ) , 还有个局部命名空间就不说了

                                                        +

                                                        当python解释器遇到我们的import语句时 , import会将模块进行初始化 , 即会将模块中的内容执行一遍 , 既然执行 , 那么被import的模块的全局命名空间就创建成功了 , 并且会将这个创建成功的命名空间加载到使用import语句的本地的全局命名空间 . 于是我们就可以在本地使用被导入模块了

                                                        +

                                                        自定义模块my_module.py , 文件名my_module.py , 模块名my_module

                                                        +
                                                        在模块my_module.py下
+---------------文件内容----------------
+|  print('from the my_module.py')    |
+|  def read():                       |
+|    print('in the module.py read')  | 
+--------------------------------------
+在当前文件test.py下
+---------------文件内容----------------
+|  import my_module                  |
+|  my_module.read()                  |
+--------------------------------------
+# 执行test.py文件,打印结果
+'''
+# 执行了my_module.py的print语句
+from the my_module.py
+# 成功调用my_module.py中的read函数
+in the module.py read
+'''
+
                                                        +

                                                        import语句是可以在程序中的任意位置使用的 , 且针对同一个模块import多次时 , 为了防止你重复导入 , python进行了如下优化 : 第一次导入后就将模块名加载到内存了 , 后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加一次引用 , 不会重新执行模块内的语句

                                                        +

                                                        import多次同以模块

                                                        +
                                                        在模块my_module.py下
+---------------文件内容----------------
+|  print('from the my_module.py')    |
+|  def read():                       |
+|    print('in the module.py read')  | 
+--------------------------------------
+在当前test.py文件下
+---------------文件内容----------------
+|  import my_module                  |
+|  import my_module                  |
+|  import my_module                  |
+|  my_module.read()                  |
+--------------------------------------
+# 执行test.py文件,打印结果
+'''
+# 仅执行了一次my_module.py中的print语句
+from the my_module.py
+# 成功调用my_module.py中的read函数
+in the module.py read
+'''
+
                                                        +

                                                        我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块 , sys.modules是一个字典 , 内部包含模块名与模块对象的映射 ,该字典决定了导入模块时是否需要重新导入

                                                        +

                                                        每个模块的命名空间都是相互独立的 , 这样我们在编写自己的模块时 , 就不用担心我们定义在自己模块中全局变量在被导入时 , 与使用者的同名全局变量冲突

                                                        +

                                                        ps:模块中的内容使用 :模块名 .函数或者变量或者类来进行调用

                                                        +

                                                        总结

                                                        +

                                                        首次导入模块时python会做三件事

                                                        +
                                                          +
                                                        1. 为源文件(如my_module模块) 创建新的命名空间 , 在my_module中定义的函数和方法若是使用到了globals() 时访问的就是这个命名空间
                                                          2. +
                                                        2. 在新创建的命名空间执行模块中包含的代码 , 如上例中执行了模块中的print语句 , 并加载了函数
                                                          3. +
                                                        3. 创建名字my_module 来引用该命名空间 , 使用my_module.名字的方式访问my_module.py文件中定义的名字 , 且名字与test.py文件中的名字来自两个完全不同的地方
                                                          4. +
                                                        +

                                                        import ... as ...

                                                        +

                                                        为模块取名

                                                        +

                                                        根据用户需求选择额不同的sql(数据库)功能

                                                        +
                                                        # 在mysql.py中
+def sqlparse():
+    print('from mysql sqlparse')
+
                                                        +
                                                        # 在oracle.py中
+def sqlparse():
+    print('from oracle sqlparse')
+
                                                        +
                                                        # 在test.py中
+db_type = input('Please choice the database >>').strip()
+if db_type == 'mysql':
+    import mysql as db
+elif db_type == 'oracle':
+    import oracle as db
+
                                                        +

                                                        一行导入多个模块

                                                        +
                                                        import sys,os,re
+
                                                        +

                                                        from ... import ...

                                                        +

                                                        相当于import , 同样会执行一遍my_module文件 , 同样也会创建命名空间 , 但是from .. . import ... 是将my_module中的名字直接导入到当前的命名空间 , 也就意味着可以直接调用 , 而不用像import那样 , 利用 my_module . 名字 来进行调用

                                                        +

                                                        两种方式对比

                                                        +
                                                        # import方式
+import my_module
+# 模块名 + '.' + 函数名进行调用
+my_module.read()
+# from...import...方式
+from my_module import read
+# 直接用函数名调用
+read()
+
                                                        +

                                                        PS : 利用from...import...方式进行导入 , 一般用来指定导入模块中的某一部分 , 或者方便使用 , 还有一个特殊的导入 from ... import * (作用是导入模块中的所有内容 , 但是有弊端)

                                                        +

                                                        as

                                                        +
                                                        from my_module import read as r
+
                                                        +

                                                        多行

                                                        +
                                                        from my_module import (read1,
+                      read2,
+                      read3)
+
                                                        +

                                                        from ... import *

                                                        +

                                                        from mymodule import * 会将my_module 中的所有的不是以下划线 ' ' 开头的名字都导入到当前位置 , 在大部分情况下我们python程序不应该使用这种导入方式 , 因为你无法知道 * 导入了什么名字 , 很有可能会覆盖掉你已经定义过的名字 , 而且可读性极其的差

                                                        +

                                                        在my_module.py中新增一行

                                                        +
                                                        # 这样在另外一个文件中用from my_module import * 就能导入列表中规定的两个名字
+__all__ = ['money' , 'read1']
+
                                                        +

                                                        if __name__ == '__main__'

                                                        +

                                                        所有的模块都有一个内置属性 __name__ , 可以用来查看模块名

                                                        +

                                                        在当前文件执行时会返回' _main_ ', 如果不在当前文件执行那么就会返回所执行的模块名

                                                        +
                                                        # my_module.py中
+print(__name__)
+# 执行my_module.py
+执行结果: __main__
+
                                                        +
                                                        # test.py中
+import my_modlue
+# 执行 test.py 
+执行结果: my_module
+
                                                        +

                                                        所以利用_name_ 属性 , 我们就可以实现 , 模块可以自己执行 , 也可以导入到别的模块中执行 , 并且他不会执行 两次

                                                        +
                                                        # my_module.py中
+def main():
+    print('we are in %s' % __name__)
+# 如果在当前文件下就会执行
+if __name__ == '__main__':
+    main()
+
                                                        +
                                                        # test.py中 , 执行test.py
+# 解释from语句时 , 并不会执行my_module中的main()
+from my_module import main
+# 执行main()
+main()
+执行结果：we are in my_module
+# 结果显示只执行了一次main()
+
                                                        + + +
                                                        + +
                                                        +
                                                        +
                                                        + +

                                                        results matching ""

                                                        +
                                                          + +
                                                          +
                                                          + +

                                                          No results matching ""

                                                          + +
                                                          +
                                                          +
                                                          + +
                                                          +
                                                          + +
                                                          + + + + + + + + + + + + + + +
                                                          + + +
                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/02-\345\214\205.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/02-\345\214\205.html" new file mode 100644 index 000000000..c251b92da --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/02-\345\214\205.html" @@ -0,0 +1,1339 @@ + + + + + + + 包 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                          +
                                                          + + + + + + + + +
                                                          + +
                                                          + +
                                                          + + + + + + + + +
                                                          +
                                                          + +
                                                          +
                                                          + +
                                                          + +

                                                          Attack on Python - 包 🐍

                                                          + + +

                                                          介绍

                                                          +

                                                          为了帮助组织模块并提供命名层次结构 , Python有一个概念 : 包

                                                          +

                                                          包就相当于一个文件系统的目录 , 模块相当于目录中的文件 , 也就是说所有的包都时模块 , 但不是所有的模块都是包

                                                          +

                                                          包只是一种特殊的模块 , 具体来说 , 包含__path__ 属性的任何模块都被视为包

                                                          +

                                                          所有模块都有一个名称 , 子包名与他们的父包名由点隔开 , 类似于Python的标准属性访问语法

                                                          +

                                                          Python定义了两种类型的包 , 即 regular packages 和 namespace packages , 我们通常使用的就是regular packages , 对于namespace packages可通过上述链接进行学习

                                                          +

                                                          常规包

                                                          +

                                                          常规包时传统的包 , 因为它们存在于Python 3.2 及更早的版本中 ; 常规包通常实现为包含__init__.py 文件的目录

                                                          +

                                                          当我们导入常规包时 , 这个__init__.py文件会被隐式执行 (这意味着我们应该在__init__.py 文件中完成我们的导入 , 即初始化包) , 它定义的对象被绑定到包命名空间中 ; Python会在导入时为模块添加一些其他属性 , 如下 :

                                                          +
                                                          parent/
+    __init__.py
+    one/
+        __init__.py
+    two/
+        __init__.py
+    three/
+        __init__.py
+'''
+导入parent.one将隐式执行parent/__init__.py和parent/one/__init__.py
+随后导入parent.two或parent.three将执行parent/two/__init__.py和parent/three/__init__.py
+'''
+
                                                          +

                                                          在我们使用import导入文件时 , 产生命名空间的名字来源于文件 , import packages产生的命名空间的名字同样来源于文件 , 即包下的__init__.py , 导入包本质就是在导入该文件

                                                          +

                                                          注意 : 在Python 3中 , 即使包下没有__init__.py文件 , import packages仍然不会报错 , 而在Python 2中 , 包下一定要有该文件 , 否则import packages就会抛出异常

                                                          +

                                                          导入包

                                                          +

                                                          glance包

                                                          +
                                                          glance/                   
+├── __init__.py      
+├── api                  
+│   ├── __init__.py   __all__ = ['policy','versions'] 
+│   ├── policy.py
+│   └── versions.py
+├── cmd               __all__ = ['manage']    
+│   ├── __init__.py
+│   └── manage.py    
+└── db                __all__ = ['models']              
+    ├── __init__.py
+    └── models.py
+
                                                          +

                                                          import

                                                          +
                                                          import glance.db.models
+glance.db.models.register_models('mysql')
+
                                                          +

                                                          from ... import ...

                                                          +
                                                          # import后接的必须是明确的模块或者方法或者类或者变量,否则会抛出异常
+from glance.db import models
+models.register_models('mysql')
+from glance.db.models import register_models
+register_models('mysql')
+
                                                          +

                                                          绝对导入与相对导入

                                                          +

                                                          我们的glance包时写给别人用的 , 但是在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求 , 那么就有了绝对导入和相对导入两种方式 :

                                                          +

                                                          绝对导入 : 以glance作为起始

                                                          +

                                                          相对导入 : 用.或者.. 的方式最为起始 , 只能在一个包中使用 , 即包内目录

                                                          +

                                                          我们在glance/api/version.py中导入glance/cmd/manage.py

                                                          +

                                                          glance/api/version.py 下

                                                          +
                                                          # 绝对导入
+from glance.cmd import manage
+manage.main()
+# 相对导入,一个点表示当前目录,两个点表示上一层
+from ..cmd import manage
+manage.main()
+
                                                          +

                                                          绝对导入

                                                          +
                                                          glance/                   
+├── __init__.py      from glance import api
+                             from glance import cmd
+                             from glance import db
+├── api                  
+│   ├── __init__.py  from glance.api import policy
+                              from glance.api import versions
+│   ├── policy.py
+│   └── versions.py
+├── cmd                 from glance.cmd import manage
+│   ├── __init__.py
+│   └── manage.py
+└── db                   from glance.db import models
+    ├── __init__.py
+    └── models.py
+
                                                          +

                                                          相对导入

                                                          +
                                                          glance/                   
+├── __init__.py      from . import api  #.表示当前目录
+                     from . import cmd
+                     from . import db
+├── api                  
+│   ├── __init__.py  from . import policy
+                     from . import versions
+│   ├── policy.py
+│   └── versions.py
+├── cmd              from . import manage
+│   ├── __init__.py
+│   └── manage.py    from ..api import policy   
+                     #..表示上一级目录，想再manage中使用policy中的方法就需要回到上一级glance目录往下找api包，从api导入policy
+└── db               from . import models
+    ├── __init__.py
+    └── models.py
+
                                                          +

                                                          单独导入

                                                          +

                                                          单独导入包时不会导入包中所有包含的所有子模块 , 如 :

                                                          +
                                                          import glance
+glance.cmd.manage.main()
+'''
+执行结果:
+AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd'
+'''
+
                                                          +

                                                          上述导入会隐式执行__init__.py , 所以我们可以让这个文件来初始化 , 如下 :

                                                          +
                                                          # glance/__init__.py
+from . import cmd
+# glance/cmd/__init__.py
+from . import manage
+
                                                          +

                                                          关于导入系统 : https://docs.python.org/3/reference/import.html

                                                          + + +
                                                          + +
                                                          +
                                                          +
                                                          + +

                                                          results matching ""

                                                          +
                                                            + +
                                                            +
                                                            + +

                                                            No results matching ""

                                                            + +
                                                            +
                                                            +
                                                            + +
                                                            +
                                                            + +
                                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            + + +
                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/03-\346\255\243\345\210\231\350\241\250\350\276\276\345\274\217.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/03-\346\255\243\345\210\231\350\241\250\350\276\276\345\274\217.html" new file mode 100644 index 000000000..a5b5a7d86 --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/03-\346\255\243\345\210\231\350\241\250\350\276\276\345\274\217.html" @@ -0,0 +1,1527 @@ + + + + + + + 正则表达式 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            +
                                                            + + + + + + + + +
                                                            + +
                                                            + +
                                                            + + + + + + + + +
                                                            +
                                                            + +
                                                            +
                                                            + +
                                                            + +

                                                            Attack on Python - 正则表达式 🐍

                                                            + + +

                                                            介绍

                                                            +

                                                            正则表达式并不是python的一部分，而是在各个编程语言都有的一种用于处理字符串的强大工具。

                                                            +

                                                            使用正则处理字符串在效率上可能不如str自带的方法，但是它的功能十分强大。python中的正则封装在re模块中。

                                                            +

                                                            匹配方法

                                                            +

                                                            首先将匹配方法进行说明，即re模块的内置方法

                                                            +
                                                            +

                                                            re.match(pattern, string, flags=0) : 👈

                                                            +
                                                            +

                                                            从字符串的开头开始匹配，匹配成功返回一个_sre.SRE_Match类型，可用.group() 取出结果，失败返回None

                                                            +

                                                            pattern : 匹配格式

                                                            +

                                                            string : 要匹配的字符串

                                                            +

                                                            flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式

                                                            +
                                                            # 导入re模块，后续方法实例省略这一步
+>>> import re
+>>> res = re.match('lyon','lyon')
+# 查看类型
+>>> type(res)
+<class '_sre.SRE_Match'>
+# 用.group()取出结果
+>>> res.group()
+'lyon'
+
                                                            +
                                                            +

                                                            re.search(pattern, string, flags=0) : 👈

                                                            +
                                                            +

                                                            扫描整个字符串，匹配成功则返回匹配到的第一个对象（_sre.SRE_Match类型），失败返回None

                                                            +

                                                            pattern : 匹配格式

                                                            +

                                                            string : 要匹配的字符串

                                                            +

                                                            flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式

                                                            +
                                                            # 匹配数字
+>>> re.search('\d+','abc123abc').group()
+'123'
+
                                                            +
                                                            +

                                                            re.findall(pattern, string, flags=0) : 👈

                                                            +
                                                            +

                                                            匹配字符串所有的内容，把匹配到的字符串以列表的形式返回

                                                            +

                                                            pattern : 匹配格式

                                                            +

                                                            string : 要匹配的字符串

                                                            +

                                                            flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式

                                                            +
                                                            # 匹配数字
+>>> re.findall('\d','abc123abc456')
+['1','2','3','4','5','6']
+
                                                            +
                                                            +

                                                            re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) : 👈

                                                            +
                                                            +

                                                            指定格式进行切分，返回一个列表

                                                            +

                                                            pattern : 切分格式

                                                            +

                                                            string : 要切分的字符串

                                                            +

                                                            maxsplit : 切分次数

                                                            +

                                                            flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式

                                                            +
                                                            # 以数字进行切分
+>>> re.split('\d+','abc123abc123+-*/45')
+['abc', 'abc', '+-*/', '']
+
                                                            +
                                                            +

                                                            re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) : 👈

                                                            +
                                                            +

                                                            替换匹配到的字符串并返回替换后的结果

                                                            +

                                                            pattern : 匹配格式

                                                            +

                                                            repl : 替换格式

                                                            +

                                                            string : 要匹配替换的字符串

                                                            +

                                                            flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式

                                                            +
                                                            >>> re.sub("abc","def","abc123abc")
+'def123def'
+# 只替换查找到的字符串一次
+>>> re.sub("abc","def","abc123abc",count=1)
+'def123abc'
+
                                                            +

                                                            flags说明（轻轻了解） :

                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            标志说明
                                                            re.I (re.IGNORECASE)忽略大小写（括号内为全拼写法，效果一样）
                                                            re.M (MULTILINE)多行模式，改变 '^' 和 '$' 的行为 （改变？见下节匹配模式）
                                                            re.S (DOTALL)任意匹配模式，改变 ' . ' 的行为（同上）
                                                            re.L (LOCALE)做本地化识别（locale-aware）匹配，法语等
                                                            re.X (VERBOSE)该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解
                                                            re.U根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\w,\W,\b,\B
                                                            +
                                                            # 忽略大小写
+>>> re.findall('a','aA123aAAA',flags=re.I)
+['a', 'A', 'a', 'A', 'A', 'A']
+
                                                            +

                                                            注意转义的问题：当我们的匹配格式中有我们需要匹配的特殊字符，如 ' \ '、' '、' + '等，为了让解释器知道我们这是需要匹配的，我们可以在格式前加 'r' 进行转义，或者在每个需要匹配的之前加个 ' \ '来完成转义。*

                                                            +

                                                            .group()小知识：

                                                            +

                                                            在我们使用.group()方法时，要注意如果我们的正则表达式没有匹配到结果，即返回None时，用.group()时就会报错，因为"NoneType"是没有该方法的，只有_sre.SRE_Match类型才能使用该方法。

                                                            +

                                                            匹配模式

                                                            +

                                                            字符匹配

                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            字符描述
                                                            .默认匹配除\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行
                                                            \d \D匹配数字0-9/非数字
                                                            \s匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t'
                                                            \S非空白字符
                                                            \w匹配[A-Za-z0-9]
                                                            \W匹配非[A-Za-z0-9]
                                                            \b匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
                                                            \B匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er'，但不能匹配 "never" 中的 'er'。
                                                            +

                                                            次数匹配

                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            字符描述
                                                            *匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a']
                                                            +匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
                                                            ?匹配前一个字符0次或者1次
                                                            {m}匹配前一个字符m次
                                                            {n,m}匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
                                                            *?/+?/??转为非贪婪模式（尽可能少的匹配）
                                                            [...]字符集，匹配字符集中任意字符，字符集可给出范围或者逐个列出
                                                            +

                                                            边界匹配

                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            字符描述
                                                            ^匹配字符串开头，若指定flags MULTILINE，这种也可以匹配上，(r'^a','\nabc\neee',flags=re.MULTILINE)
                                                            $匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
                                                            \A只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的
                                                            \Z匹配字符结尾，同$
                                                            +

                                                            分组匹配

                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                            字符描述
                                                            丨匹配丨左或丨右的字符，re.search("abc丨ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
                                                            (...)分组匹配，re.search("(abc){2}a(123丨456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c
                                                            (?P\<..>)命名分组匹配 re.search("(?P\[0-9]{4})(?P\[0-9]{2})(?P\[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}
                                                            +

                                                            补充

                                                            +

                                                            补充方法

                                                            +
                                                            +

                                                            re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0) :

                                                            +
                                                            +

                                                            返回替换后的字符串和替换次数

                                                            +
                                                            +

                                                            re.escape(pattern) :

                                                            +
                                                            +

                                                            自动进行转义，除了ASCII字母、数字和'_'之外

                                                            +
                                                            +

                                                            re.compile(pattern, flags=0) :

                                                            +
                                                            +

                                                            生成一个_sre.SRE_Pattern对象，以便多次调用

                                                            +
                                                            +

                                                            re.finditer(pattern, string, flags=0) :

                                                            +
                                                            +

                                                            返回一个匹配结果的迭代器，可迭代取值

                                                            +
                                                            +

                                                            re.fullmatch(pattern, string, flags=0) :

                                                            +
                                                            +

                                                            完整匹配，不完整则返回None

                                                            +
                                                            +

                                                            re.template(pattern, flags=0) :

                                                            +
                                                            +

                                                            没人知道是干嘛的，跟compile差不多

                                                            +
                                                            +

                                                            re.purge() :

                                                            +
                                                            +

                                                            清除正则表达式缓存

                                                            +

                                                            ''' +当你在程序中使用 re 模块，无论是先使用 compile 还是直接使用比如 findall 来使用正则表达式操作文本，re 模块都会将正则表达式先编译一下， 并且会将编译过后的正则表达式放到缓存中，这样下次使用同样的正则表达式的时候就不需要再次编译， 因为编译其实是很费时的，这样可以提升效率，而默认缓存的正则表达式的个数是 100, 当你需要频繁使用少量正则表达式的时候，缓存可以提升效率，而使用的正则表达式过多时，缓存带来的优势就不明显了 +'''

                                                            +

                                                            实例

                                                            +

                                                            连续匹配

                                                            +
                                                            # 导入模块
+>>> import re
+# 获取字符串
+>>> source ='192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"'
+# 设置匹配格式
+>>> res = re.match('^(?P<remote_ip>[^ ]*) (?P<date>[^ ]*) "(?P<request>[^"]*)" (?P<status>[^ ]*) (?P<size>[^ ]*) "(?P<referrer>[^"]*)" "(?P<user_agent>[^"]*)"',source)
+# 返回一个字典，groupdict中的key为组名，value为值
+>>> source_dic = res.groupdict()
+# for循环打印
+>>> for k in source_dic:
+        #打印key和vaule
+...     print(k+": "+source_dic[k])
+...
+# 打印结果
+date: 25/Oct/2012:14:46:34
+remote_ip: 192.168.0.1
+referrer: http://abc.com/search
+status: 200
+user_agent: Mozilla/5.0
+size: 44
+request: GET /api HTTP/1.1
+
                                                            + + +
                                                            + +
                                                            +
                                                            +
                                                            + +

                                                            results matching ""

                                                            +
                                                              + +
                                                              +
                                                              + +

                                                              No results matching ""

                                                              + +
                                                              +
                                                              +
                                                              + +
                                                              +
                                                              + +
                                                              + + + + + + + + + + + + + + +
                                                              + + +
                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/04-\345\272\217\345\210\227\345\214\226.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/04-\345\272\217\345\210\227\345\214\226.html" new file mode 100644 index 000000000..d7ce49061 --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/04-\345\272\217\345\210\227\345\214\226.html" @@ -0,0 +1,1405 @@ + + + + + + + 序列化 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                              +
                                                              + + + + + + + + +
                                                              + +
                                                              + +
                                                              + + + + + + + + +
                                                              +
                                                              + +
                                                              +
                                                              + +
                                                              + +

                                                              Attack on Python - 序列化 🐍

                                                              + + +

                                                              介绍

                                                              +

                                                              先说个例子 , 当我们将一个字典或者列表再或者变量存入磁盘中 , 而存入磁盘后原本数据类型就得不到保持了 . 这个时候我们就得用序列化和反序列化了

                                                              +

                                                              序列化是将对象进行存储时保持当时对象的状态 , 实现其生命周期的延长

                                                              +

                                                              反序列化则是将存储的对象读取出来并转成原本的数据类型

                                                              +

                                                              序列化的目的

                                                              +
                                                                +
                                                              1. 以某种存储形式使自定义对象持久化
                                                                2. +
                                                              2. 将对象从一个地方传递到另一个地方
                                                                3. +
                                                              3. 使程序更具维护性
                                                                4. +
                                                              +

                                                              此时应该想到 eval :那么问题来了 , 序列化所达到的功能我用eval()也能达到啊 , eval()直接就可以把字符串转换成python解释器能解释的代码 , 即可以直接将字符串中的字典 , 列表都转成原来的数据类型 . 但是要注意的是 , eval本来就是将字符串内容转换成python可以执行的代码 , 并执行它 , 这样看来eval就不安全了 , 因为如果在我能读取的内容中含有一些其他的 ' 危险代码 ' 如 ' 删除文件 ' , 于是造成了毁灭性的打击 , 所以eval是存在风险的

                                                              +

                                                              Python为我们提供了三个序列化工具 , 分别是 json , pickle , shelve

                                                              +

                                                              json

                                                              +

                                                              用于字符串和python数据类型之间进行转换 , 因为json表示出来就是一个字符串

                                                              +

                                                              json模块提供了四个方法

                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                              方法描述
                                                              dump接收一个文件句柄 , 将原数据类型转换成字符串写入文件
                                                              load接收一个文件句柄 , 将文件中的字符串转换成原数据类型返回
                                                              dumps接收一个数据类型 , 将其转换成字符串
                                                              loads接收一个字符串 , 将其转换成原数据类型
                                                              +

                                                              dump 和 load 实例

                                                              +
                                                              # 导入json模块
+import json
+# 创建一个文件句柄
+f = open('json_file','w')
+# 创建一个字典
+dic = {'k1':'v1','k2':'v2'}
+# 将字典转换成字符串写入文件
+json.dump(dic,f)
+# 关闭文件
+f.close()
+# 创建一个文件句柄
+f = open('json_file')
+# 将文件中的字符串读出并转换成原数据类型
+dic2 = json.load(f)
+# 关闭文件句柄
+f.close()
+# 打印类型和结果
+print(type(dic2),dic2)
+# <class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
+
                                                              +

                                                              dumps 和 loads 实例

                                                              +
                                                              # 导入json模块
+import json
+# 创建一个新列表
+lst = ['1','2','3','4']
+# 将列表转换成字符串,用j_d来接收返回值
+j_d = json.dumps(lst)
+# 将字符串转换成原数据类型,用j_s来接收返回值
+j_s = json.loads(j_d)
+# 打印j_d的值以及类型
+print(j_d,type(j_d))
+# ["1", "2", "3", "4"] <class 'str'>
+# 打印j_s的值以及类型
+print(j_s,type(j_s))
+# ['1', '2', '3', '4'] <class 'list'>
+
                                                              +

                                                              loads的特殊情况

                                                              +
                                                              # 导入json模块
+import json
+# 创建一个字符串,内部为一个字典
+dic_s = "{'k1':'v1','k2':'v2','k3':3}"
+# 将字符串转换成字典
+json.loads(dic_s)
+# 解释器出现报错
+# json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
+'''
+报错原因,用json的loads功能时,字符串类型的字典中的字符串必须由 "" 表示
+即上面的dic_s应该改为 '{"k1":"v1","k2":"v2","k3":3}'
+
+结论:用json的loads功能时,字符串类型的字典中的字符串必须由 "" 表示
+'''
+
                                                              +

                                                              PS : json可用于不同语言之间的数据交换

                                                              +

                                                              pickle

                                                              +

                                                              用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换

                                                              +

                                                              pickle模块也提供了四个方法 , 与json一样 dumps , dump , loads , load

                                                              +

                                                              由于pickle是对于python特有的类型 , 所以 load 和 loads方法不仅支持字典 , 列表 , 它还能把python中任意的数据类型进行序列化

                                                              +
                                                              -------dumps和loads--------
+# 导入pickle模块
+import pickle
+# 创建一个字典
+dic = {'k1':'v1','k2':'v2'}
+# 将字典转换成二进制内容
+p_d = pickle.dumps(dic)
+# 将二进制内容转换成字典
+p_l = pickle.loads(p_d)
+# 打印p_d
+print(p_d)  
+# b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k2q\x01X\x02\x00\x00\x00v2q\x02X\x02\x00\x00\x00k1q\x03X\x02\x00\x00\x00v1q\x04u.'
+# 打印p_d的类型
+print(type(p_d))
+# <class 'bytes'>
+# 打印p_l
+print(p_l)
+# {'k2': 'v2', 'k1': 'v1'}
+# 打印p_l的类型
+print(type(p_l))
+# <class 'dict'>
+---------dump 和 load---------
+# 创建一个文件句柄
+f = open('pickle_file','wb')
+# 写入内容
+pickle.dump('lyon',f)
+# 关闭文件
+f.close()
+# 创建一个文件句柄
+f = open('pickle_file','rb')
+# 读出内容
+p_f = pickle.load(f)
+# 关闭文件
+f.close()
+# 打印
+print(p_f)
+# lyon
+
                                                              +

                                                              但是pickle仅仅只能对python中的数据进行序列化 , 反序列化时其他语言就无法读懂了这是什么了 , 所以我们一般用推荐使用json

                                                              +

                                                              shelve

                                                              +

                                                              shelve也是python提供给我们的序列化工具 , 比pickle用起来简单一些

                                                              +

                                                              shelve只提供给我们一个open方法 , 是用key来访问的 , 使用起来和字典类似

                                                              +
                                                              # 导入shelve模块
+import shelve
+# shelve提供open方法
+f = shelve.open('shelve_file')
+# 直接对文件句柄进行操作,就可以写入文件中
+f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  
+# 关闭文件
+f.close()
+# 打开文件
+f1 = shelve.open('shelve_file')
+# 直接用key取值,key不存在就报错
+existing = f1['key']
+# 关闭文件
+f1.close()
+# 打印结果
+print(existing)
+# {'float': 9.5, 'int': 10, 'string': 'Sample data'}
+
                                                              +

                                                              shelve不支持多个应用同时往一个数据库进行操作 , 所以当我们知道我们的应用如果只进行操作 , 我们可以设置shelve.open() 方法的参数来进行

                                                              +

                                                              shelve.open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False)

                                                              +
                                                              import shelve
+# flag参数为设置操作模式,r 设置只读模式
+f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
+existing = f['key']
+f.close()
+print(existing)
+
                                                              +

                                                              writeback参数 , 可以减少我们出错的概率 , 并且让对象的持久化对用户更加的透明了 ; 但这种方式并不是所有的情况下都需要 , 首先 , 使用writeback以后 , shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗 , 并且当数据库在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到数据库 , 这也会带来额外的等待时间 , 因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了 , 哪些对象没有修改 , 因此所有的对象都会被写入

                                                              +
                                                              import shelve
+f1 = shelve.open('shelve_file')
+print(f1['key'])
+f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
+f1.close()
+# 设置writeback
+f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
+print(f2['key'])
+f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
+f2.close()
+
                                                              + + +
                                                              + +
                                                              +
                                                              +
                                                              + +

                                                              results matching ""

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                                                                + +
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                                                                + +

                                                                No results matching ""

                                                                + +
                                                                +
                                                                +
                                                                + +
                                                                +
                                                                + +
                                                                + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                + + +
                                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/05-os\346\250\241\345\235\227.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/05-os\346\250\241\345\235\227.html" new file mode 100644 index 000000000..2a979e3b9 --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/05-os\346\250\241\345\235\227.html" @@ -0,0 +1,1419 @@ + + + + + + + os模块 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                +
                                                                + + + + + + + + +
                                                                + +
                                                                + +
                                                                + + + + + + + + +
                                                                +
                                                                + +
                                                                +
                                                                + +
                                                                + +

                                                                Attack on Python - OS模块 🐍

                                                                + + +

                                                                介绍

                                                                +

                                                                os模块为我们提供了与操作系统相关的诸多接口

                                                                +

                                                                在Python中 , 使用字符串类型来表示文件名 , 命令行参数和环境变量

                                                                +

                                                                os模块功能总体分为以下几个部分 :

                                                                +
                                                                  +
                                                                • 当前进程和用户操作
                                                                  • +
                                                                • 文件描述符操作
                                                                  • +
                                                                • 文件和目录操作
                                                                  • +
                                                                • 进程管理
                                                                  • +
                                                                • 调度程序接口 (仅在一些Unix平台上)
                                                                  • +
                                                                • 系统信息处理
                                                                  • +
                                                                +

                                                                总体概况

                                                                +
                                                                DESCRIPTION
+    This exports:
+      - all functions from posix, nt or ce, e.g. unlink, stat, etc.
+      - os.path is either posixpath or ntpath
+      - os.name is either 'posix', 'nt' or 'ce'.
+      - os.curdir is a string representing the current directory ('.' or ':')
+      - os.pardir is a string representing the parent directory ('..' or '::')
+      - os.sep is the (or a most common) pathname separator ('/' or ':' or '\\')
+      - os.extsep is the extension separator (always '.')
+      - os.altsep is the alternate pathname separator (None or '/')
+      - os.pathsep is the component separator used in $PATH etc
+      - os.linesep is the line separator in text files ('\r' or '\n' or '\r\n')
+      - os.defpath is the default search path for executables
+      - os.devnull is the file path of the null device ('/dev/null', etc.)
+
                                                                +

                                                                注意 : 在os模块中有很多方法只有在Unix系统上才能使用

                                                                +

                                                                由于os模块提供的方法太多 , 所以本文仅介绍一些在windows下常用的方法

                                                                +

                                                                OS

                                                                +
                                                                os.getcwd()
+"""
+Return a string representing the current working directory.
+"""
+
+os.chdir(path)
+"""
+Change the current working directory to path.
+"""
+
+os.curdir
+"""
+The constant string used by the operating system to refer to the current directory. 
+This is '.' for Windows and POSIX. Also available via os.path.
+"""
+
+os.pardir
+"""
+The constant string used by the operating system to refer to the parent directory. 
+This is '..' for Windows and POSIX. Also available via os.path.
+"""
+
+os.makedirs(name, mode=0o777, exist_ok=False)
+"""
+Recursive directory creation function. Like mkdir(), 
+but makes all intermediate-level directories needed to contain the leaf directory.
+"""
+
+os.removedirs(name)
+"""
+Remove directories recursively. 
+Works like rmdir() except that, 
+if the leaf directory is successfully removed, 
+removedirs() tries to successively remove every parent directory mentioned in path until an error is raised
+"""
+
+os.rmdir(path, *, dir_fd=None)
+"""
+Remove (delete) the directory path. 
+Only works when the directory is empty, otherwise, OSError is raised. 
+In order to remove whole directory trees, shutil.rmtree() can be used.
+"""
+
+os.listdir(path='.')
+"""
+Return a list containing the names of the entries in the directory given by path. 
+The list is in arbitrary order, and does not include the special entries '.' and '..' even if they are present in the directory.
+"""
+
+os.remove(path, *, dir_fd=None)
+"""
+Remove (delete) the file path. 
+If path is a directory, OSError is raised. Use rmdir() to remove directories.
+"""
+
+os.rename(src, dst, *, src_dir_fd=None, dst_dir_fd=None)
+"""
+Rename the file or directory src to dst.
+"""
+
+os.stat(path, *, dir_fd=None, follow_symlinks=True)
+"""
+Get the status of a file or a file descriptor.
+"""
+
+os.sep
+"""
+The character used by the operating system to separate pathname components. 
+This is '/' for POSIX and '\\' for Windows.
+"""
+
+os.linesep    
+"""
+The string used to separate (or, rather, terminate) lines on the current platform. 
+This may be a single character, such as '\n' for POSIX, or multiple characters, for example, '\r\n' for Windows.
+"""
+
+os.pathsep
+"""
+The character conventionally used by the operating system to separate search path components (as in PATH), such as ':' for POSIX or ';' for Windows. 
+Also available via os.path.
+"""
+
+os.name
+"""
+The name of the operating system dependent module imported. 
+The following names have currently been registered: 'posix', 'nt', 'java'.
+"""
+
+os.system(command)
+"""
+Execute the command (a string) in a subshell.
+"""
+
+os.popen(cmd, mode='r', buffering=-1)
+"""
+Open a pipe to or from command cmd. 
+The return value is an open file object connected to the pipe, 
+which can be read or written depending on whether mode is 'r' (default) or 'w'.
+"""
+
+os.environ
+"""
+A mapping object representing the string environment.
+"""
+
                                                                +

                                                                更多os模块相关 : os — Miscellaneous operating system interfaces

                                                                +

                                                                OS.Path

                                                                +
                                                                os.path.abspath(path)
+"""
+Return a normalized absolutized version of the pathname path. 
+On most platforms, this is equivalent to calling the function normpath() as follows: normpath(join(os.getcwd(), path)).
+"""
+
+os.path.exists(path)
+"""
+Return True if path refers to an existing path or an open file descriptor. 
+Returns False for broken symbolic links. 
+"""
+
+os.path.isabs(path)
+"""
+Return True if path is an absolute pathname.
+"""
+
+os.path.isfile(path) 
+"""
+Return True if path is an existing regular file.
+"""
+
+os.path.isdir(path) 
+"""
+Return True if path is an existing directory.
+"""
+
+os.path.join(path, *paths)
+"""
+Join one or more path components intelligently.
+"""
+
+os.path.getatime(path) 
+"""
+Return the time of last access of path.
+"""
+
+os.path.getmtime(path)
+"""
+Return the time of last modification of path.
+"""
+
+os.path.getsize(path)
+"""
+Return the size, in bytes, of path. 
+Raise OSError if the file does not exist or is inaccessible.
+"""
+
                                                                +

                                                                更多os.path相关 : os.path — Common pathname manipulations

                                                                +

                                                                补充 :

                                                                +
                                                                  +
                                                                • 如果需要读取命令行上所有文件中的所有行 , 可以查看fileinput 模块
                                                                  • +
                                                                • 如果需要创建临时文件和目录 , 可以查看tempfile 模块
                                                                  • +
                                                                • 关于文件和文件集合的高级操作 , 可以查看shutil 模块
                                                                  • +
                                                                + + +
                                                                + +
                                                                +
                                                                +
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                                                                  + +
                                                                  + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                  + + +
                                                                  + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/06-random\346\250\241\345\235\227.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/06-random\346\250\241\345\235\227.html" new file mode 100644 index 000000000..2ca14bd0e --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/06-random\346\250\241\345\235\227.html" @@ -0,0 +1,1397 @@ + + + + + + + random模块 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                  +
                                                                  + + + + + + + + +
                                                                  + +
                                                                  + +
                                                                  + + + + + + + + +
                                                                  +
                                                                  + +
                                                                  +
                                                                  + +
                                                                  + +

                                                                  Python - 标准库之random

                                                                  + + +

                                                                  介绍 🍀

                                                                  +

                                                                  random模块为我们提供了各种分布的伪随机数生成器

                                                                  +

                                                                  random模块功能分为以下几个部分 :

                                                                  +
                                                                    +
                                                                  • Bookkeeping functions
                                                                    • +
                                                                  • Functions for integers
                                                                    • +
                                                                  • Functions for sequences
                                                                    • +
                                                                  • Real-valued distributions
                                                                    • +
                                                                  +

                                                                  Bookkeeping functions 🍀

                                                                  +
                                                                  random.seed(a=None, version=2):
+    """
+    Initialize the random number generator.
+    """
+random.getstate():
+    """
+    Return an object capturing the current internal state of the generator.
+    This object can be passed to setstate() to restore the state.
+    """
+random.setstate(state):
+    """
+    State should hava been obtained from a previous call to getstate(),
+    and setstate() restores the internal state of the generator to what it was at the time getstate() was called.
+    """
+random.getrandbits(k):
+    """
+    Returns a Python integer with k random bits.
+    This method is supplied with the Mersenne Twister generator and some other generators may also provide it as an optional part of the API.
+    When available, getrandbits() enables randrange() to handle arbitrarily large ranges.
+    """
+
                                                                  +

                                                                  Functions for integers 🍀

                                                                  +
                                                                  random.randrange(stop)
+random.randrange(start, stop[, step]):
+    """
+    Return a randomly selected element from range(start, stop, step).
+    This is equivalent to choice(range(start, stop, step)),
+    but doesn't actually build a range object.
+    """
+random.randint(a, b):
+    """
+    Return a random integer N such that a <= N <= b. 
+    Alias for randrange(a, b+1).
+    """
+
                                                                  +

                                                                  Functions for sequences 🍀

                                                                  +
                                                                  random.choice(seq):
+    """
+    Return a random element from the non-empty sequence seq. 
+    If seq is empty, raises IndexError.
+    """
+random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1):
+    """
+    Return a k sized list of elements chosen from the population with replacement. 
+    If the population is empty, raises IndexError.
+    """
+random.shuffle(x[, random]):
+    """
+    Shuffle the sequence x in place.
+    """
+random.sample(population, k):
+    """
+    Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence or set. 
+    Used for random sampling without replacement.
+    """
+
                                                                  +

                                                                  Real-valued distributions 🍀

                                                                  +
                                                                  random.random():
+    """
+    Return the next random floating point number in the range [0.0, 1.0).
+    """
+random.uniform(a, b):
+    """
+    Return a random floating point number N such that a <= N <= b for a <= b and b <= N <= a for b < a.
+    """
+random.triangular(low, high, mode):
+    """
+    Return a random floating point number N such that low <= N <= high and with the specified mode between those bounds.
+    """
+random.betavariate(alpha, beta):
+    """
+    Beta distribution. 
+    Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0. 
+    Returned values range between 0 and 1.
+    """
+random.expovariate(lambd):
+    """
+    Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired mean. 
+    """
+random.gammavariate(alpha, beta):
+    """
+    Gamma distribution. 
+    (Not the gamma function!) Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.
+    """
+random.gauss(mu, sigma):
+    """
+    Gaussian distribution. 
+    mu is the mean, and sigma is the standard deviation. 
+    This is slightly faster than the normalvariate() function defined below.
+    """
+random.lognormvariate(mu, sigma):
+    """
+    Log normal distribution.
+    """
+random.normalvariate(mu, sigma):
+    """
+    Normal distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation.
+    """
+random.vonmisesvariate(mu, kappa):
+    """
+    mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, 
+    and kappa is the concentration parameter, 
+    which must be greater than or equal to zero. 
+    If kappa is equal to zero, 
+    this distribution reduces to a uniform random angle over the range 0 to 2*pi.     
+    """
+random.paretovariate(alpha):
+    """
+    Pareto distribution. alpha is the shape parameter.
+    """
+random.weibullvariate(alpha, beta):
+    """
+    Weibull distribution. 
+    alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter.
+    """
+
                                                                  +

                                                                  Examples and Recipes 🍀

                                                                  +

                                                                  Basic examples :

                                                                  +
                                                                  >>> import random
+>>> random.random()                             # Random float:  0.0 <= x < 1.0
+0.37444887175646646
+>>> random.uniform(2.5, 10.0)                   # Random float:  2.5 <= x < 10.0
+3.1800146073117523
+>>> random.expovariate(1 / 5)                   # Interval between arrivals averaging 5 seconds
+5.148957571865031
+>>> random.randrange(10)                        # Integer from 0 to 9 inclusive
+7
+>>> random.randrange(0, 101, 2)                 # Even integer from 0 to 100 inclusive
+26
+>>> random.choice(['win', 'lose', 'draw'])      # Single random element from a sequence
+'draw'
+>>> deck = 'ace two three four'.split()
+>>> random.shuffle(deck)                        # Shuffle a list
+>>> deck
+['four', 'two', 'ace', 'three']
+>>> random.sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4)    # Four samples without replacement
+[40, 10, 50, 30]
+
                                                                  +

                                                                  Simulations :

                                                                  +
                                                                  >>> # Six roulette wheel spins (weighted sampling with replacement)
+>>> random.choices(['red', 'black', 'green'], [18, 18, 2], k=6)
+['red', 'green', 'black', 'black', 'red', 'black']
+
+>>> # Deal 20 cards without replacement from a deck of 52 playing cards
+>>> # and determine the proportion of cards with a ten-value
+>>> # (a ten, jack, queen, or king).
+>>> import collections
+>>> deck = collections.Counter(tens=16, low_cards=36)
+>>> seen = random.sample(list(deck.elements()), k=20)
+>>> seen.count('tens') / 20
+0.15
+>>> # Estimate the probability of getting 5 or more heads from 7 spins
+>>> # of a biased coin that settles on heads 60% of the time.
+>>> trial = lambda: random.choices('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
+>>> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000
+0.4169
+>>> # Probability of the median of 5 samples being in middle two quartiles
+>>> trial = lambda : 2500 <= sorted(random.choices(range(10000), k=5))[2]  < 7500
+>>> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000
+0.7958
+
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                                                                    + +
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                                                                    Attack on Python - sys模块 🐍

                                                                    + + +

                                                                    介绍

                                                                    +

                                                                    sys模块为我们提供了对解释器使用或维护的一些变量的访问 , 以及解释器交互的函数

                                                                    +

                                                                    sys模块总体分为四个部分 :

                                                                    +
                                                                      +
                                                                    • Dynamic objects , 动态对象
                                                                      • +
                                                                    • Static objects , 静态对象
                                                                      • +
                                                                    • Functions , 函数
                                                                      • +
                                                                    • Data , 配置
                                                                      • +
                                                                    +

                                                                    Dynamic objects

                                                                    +
                                                                    argv -- command line arguments; argv[0] is the script pathname if known
+
+path -- module search path; path[0] is the script directory, else ''
+
+modules -- dictionary of loaded modules
+
+displayhook -- called to show results in an interactive session
+
+excepthook -- called to handle any uncaught exception other than SystemExit
+    To customize printing in an interactive session or to install a custom top-level exception handler, 
+    assign other functions to replace these.
+
+stdin -- standard input file object; used by input()
+
+stdout -- standard output file object; used by print()
+
+stderr -- standard error object; used for error messages
+      By assigning other file objects (or objects that behave like files)
+      to these, it is possible to redirect all of the interpreter's I/O.
+
+last_type -- type of last uncaught exception
+
+last_value -- value of last uncaught exception
+
+last_traceback -- traceback of last uncaught exception
+These three are only available in an interactive session after a
+traceback has been printed.
+
                                                                    +

                                                                    Static objects

                                                                    +
                                                                    builtin_module_names -- tuple of module names built into this interpreter
+
+copyright -- copyright notice pertaining to this interpreter
+
+exec_prefix -- prefix used to find the machine-specific Python library
+
+executable -- absolute path of the executable binary of the Python interpreter
+
+float_info -- a struct sequence with information about the float implementation.
+
+float_repr_style -- string indicating the style of repr() output for floats
+
+hash_info -- a struct sequence with information about the hash algorithm.
+
+hexversion -- version information encoded as a single integer
+
+implementation -- Python implementation information.
+
+int_info -- a struct sequence with information about the int implementation.
+
+maxsize -- the largest supported length of containers.
+
+maxunicode -- the value of the largest Unicode code point
+
+platform -- platform identifier
+
+prefix -- prefix used to find the Python library
+
+thread_info -- a struct sequence with information about the thread implementation.
+
+version -- the version of this interpreter as a string
+
+version_info -- version information as a named tuple
+
+dllhandle -- [Windows only] integer handle of the Python DLL
+
+winver -- [Windows only] version number of the Python DLL
+
+__stdin__ -- the original stdin; don't touch!
+
+__stdout__ -- the original stdout; don't touch!
+
+__stderr__ -- the original stderr; don't touch!
+
+__displayhook__ -- the original displayhook; don't touch!
+
+__excepthook__ -- the original excepthook; don't touch!
+
                                                                    +

                                                                    Functions

                                                                    +
                                                                    displayhook() -- print an object to the screen, and save it in builtins._
+
+excepthook() -- print an exception and its traceback to sys.stderr
+
+exc_info() -- return thread-safe information about the current exception
+
+exit() -- exit the interpreter by raising SystemExit
+
+getdlopenflags() -- returns flags to be used for dlopen() calls
+
+getprofile() -- get the global profiling function
+
+getrefcount() -- return the reference count for an object (plus one :-)
+
+getrecursionlimit() -- return the max recursion depth for the interpreter
+
+getsizeof() -- return the size of an object in bytes
+
+gettrace() -- get the global debug tracing function
+
+setcheckinterval() -- control how often the interpreter checks for events
+
+setdlopenflags() -- set the flags to be used for dlopen() calls
+
+setprofile() -- set the global profiling function
+
+setrecursionlimit() -- set the max recursion depth for the interpreter
+
+settrace() -- set the global debug tracing function
+
                                                                    +

                                                                    Data

                                                                    +
                                                                    __stderr__ = <_io.TextIOWrapper name='<stderr>' mode='w' encoding='cp9...
+
+__stdin__ = <_io.TextIOWrapper name='<stdin>' mode='r' encoding='cp936...
+
+__stdout__ = <_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='cp9...
+
+api_version = 1013
+
+argv = ['']
+
+base_exec_prefix = r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Pytho...
+
+base_prefix = r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Python35'
+
+builtin_module_names = ('_ast', '_bisect', '_codecs', '_codecs_cn', '_...
+
+byteorder = 'little'
+
+copyright = 'Copyright (c) 2001-2016 Python Software Foundati...ematis...
+
+dllhandle = 1373306880
+
+dont_write_bytecode = False
+
+exec_prefix = r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Python35'
+
+executable = r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Python35\py...
+
+flags = sys.flags(debug=0, inspect=0, interactive=0, opt...ing=0, quie...
+
+float_info = sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_...epsilo..
+                            .
+float_repr_style = 'short'
+
+hash_info = sys.hash_info(width=64, modulus=2305843009213693...iphash2...
+
+hexversion = 50660080
+
+implementation = namespace(cache_tag='cpython-35', hexversion=506...in...
+
+int_info = sys.int_info(bits_per_digit=30, sizeof_digit=4)
+
+maxsize = 9223372036854775807
+
+maxunicode = 1114111
+
+meta_path = [<class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, <class '_fro...
+
+modules = {'__main__': <module '__main__' (built-in)>, '_ast': <module...
+
+path = ['', r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Python35\pyt...
+
+path_hooks = [<class 'zipimport.zipimporter'>, <function FileFinder.pa...
+
+path_importer_cache = {r'C:\Users\Lyon': FileFinder('C:\\Users\\Lyon')...
+
+platform = 'win32'
+
+prefix = r'C:\Users\Lyon\AppData\Local\Programs\Python\Python35'
+
+ps1 = '>>> '
+
+ps2 = '... '
+
+stderr = <_io.TextIOWrapper name='<stderr>' mode='w' encoding='cp936'>
+
+stdin = <_io.TextIOWrapper name='<stdin>' mode='r' encoding='cp936'>
+
+stdout = <_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='cp936'>
+
+thread_info = sys.thread_info(name='nt', lock=None, version=None)
+
+version = '3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1...
+
+version_info = sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaseleve..
+                                .
+warnoptions = []
+
+winver = '3.5'
+
                                                                    +

                                                                    更多见 : sys — System-specific parameters and functions

                                                                    + + +
                                                                    + +
                                                                    +
                                                                    +
                                                                    + +

                                                                    results matching ""

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                                                                      +
                                                                      + +
                                                                      +
                                                                      + +
                                                                      + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                      + + +
                                                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/08-wsgiref\346\250\241\345\235\227.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/08-wsgiref\346\250\241\345\235\227.html" new file mode 100644 index 000000000..e07d3b31d --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/08-wsgiref\346\250\241\345\235\227.html" @@ -0,0 +1,1440 @@ + + + + + + + wsgiref模块 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                      +
                                                                      + + + + + + + + +
                                                                      + +
                                                                      + +
                                                                      + + + + + + + + +
                                                                      +
                                                                      + +
                                                                      +
                                                                      + +
                                                                      + +

                                                                      Attack on Python - wsgiref模块 🐍

                                                                      + + +

                                                                      介绍

                                                                      +

                                                                      wsgiref 模块是 WSGI 规范的一个参考实现 , 它可以用于将WSGI支持添加到Web服务器或框架中 , 它提供了用于操作WSGI环境变量和响应头的实用工具 、 用于实现WSGI服务器的基类 、 用于服务WSGI应用程序的样本HTTP服务器 、以及检查WSGI服务器和应用程序的验证工具 , 以满足WSGI规范(PEP3333)

                                                                      +

                                                                      包内容

                                                                      +
                                                                      handlers        - server/gateway base classes
+headers         - WSGI response header tools
+simple_server   - a simple WSGI HTTP server
+util            - WSGI environment utilities
+validate        - WSGI conformance checker
+
                                                                      +

                                                                      handlers

                                                                      +

                                                                      这个模块提供了用于实现WSGI服务器和网关的基本处理程序类 . 这些基类处理与WSGI应用程序通信的大部分工作 , 只要它们提供了一个CGI-like环境 , 以及输入、输出和错误流

                                                                      +

                                                                      CLASSES

                                                                      +
                                                                      builtins.object
+BaseHandler
+    """管理WSGI应用程序的调用"""
+    SimpleHandler
+        """初始化数据流,环境等的处理程序"""
+        BaseCGIHandler
+            """CGI-like系统,使用输入/输出/错误流和环境映射"""
+            CGIHandler
+                """CGI-based调用,通过sys.stdin/stdout/stderr和os.environ"""
+                IISCGIHandler
+                    """CGI-based调用与IIS路径错误的解决方法"""
+# 由上到下是一个基类到子类的过程
+
                                                                      +

                                                                      以上类中主要的实现在BaseHandler中 , 其它几个都是在基类基础上做了简单的实现

                                                                      +

                                                                      FUNCTIONS

                                                                      +
                                                                      read_environ()
+    """读取环境,修改HTTP变量"""
+
                                                                      +

                                                                      本文中所有思维导图全部来自这里 , 点我吧

                                                                      +

                                                                      handlers

                                                                      +

                                                                      对于各个类中的具体实现 , 可以去阅读源代码https://pypi.python.org/pypi/wsgiref

                                                                      +

                                                                      headers

                                                                      +

                                                                      这个模块提供了一个类(Headers) , 可以使用mapping-like的接口来方便地操作WSGI响应头 , 也就是一个类似于dict的数据结构 , 并且其实现了dict操作中的get , keys , values 函数

                                                                      +

                                                                      CLASSES

                                                                      +
                                                                      builtins.object
+    Headers
+class Headers(builtins.object)
+     """管理一个HTTP响应头的集合"""
+
                                                                      +

                                                                      headers思维导图

                                                                      +

                                                                      headers!

                                                                      +

                                                                      simple_server

                                                                      +

                                                                      这个模块实现了一个WSGI应用程序的简单HTTP服务器 (基于HTTP.server) , 每个服务器实例都在给定的主机和端口上提供一个WSGI应用

                                                                      +

                                                                      CLASSES

                                                                      +
                                                                      http.server.BaseHTTPRequestHandler(socketserver.StreamRequestHandler)
+    WSGIRequestHandler
+#       WSGIRequestHandler继承体系
+#         +--------------------+
+#         | BaseRequestHandler |
+#         +--------------------+
+#                   ↓
+#         +-----------------------+
+#         | StreamRequestHandler  |
+#         +-----------------------+
+#                   ↓
+#         +------------------------+
+#         | BaseHTTPRequestHandler |
+#         +------------------------+
+#                   ↓
+#         +--------------------+
+#         | WSGIRequestHandler |
+#         +--------------------+
+http.server.HTTPServer(socketserver.TCPServer)
+    WSGIServer
+#       WSGIServer继承体系
+#         +------------+
+#         | BaseServer |
+#         +------------+
+#               ↓
+#         +------------+
+#         | TCPServer  |
+#         +------------+
+#               ↓
+#         +------------+
+#         | HTTPServer |
+#         +------------+
+#               ↓
+#         +------------+
+#         | WSGIServer |
+#         +------------+
+class WSGIRequestHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler)
+    """HTTP请求处理程序基类"""
+class WSGIServer(http.server.HTTPServer)
+    """实现Python WSGI协议的BaseHTTPServer"""
+
                                                                      +

                                                                      FUNCTIONS

                                                                      +
                                                                      demo_app(environ, start_response)
+    """应用程序部分"""
+make_server(host, port, app, server_class=<class 'wsgiref.simple_server.WSGIServer'>, handler_class=<class 'wsgiref.simple_server.WSGIRequestHandler'>)
+    """创建一个新的WSGI服务器,监听主机和端口"""
+
                                                                      +

                                                                      simple_server思维导图

                                                                      +

                                                                      simple_server

                                                                      +

                                                                      simple_server模块主要有两部分内容

                                                                      +
                                                                        +

                                                                      1. 应用程序

                                                                        +

                                                                        函数demo_app是应用程序部分

                                                                        +
                                                                        2. +

                                                                      2. 服务器程序

                                                                        +

                                                                        服务器程序主要分成Server和Handler两部分 , 另外make_server函数用来生成一个服务器实例

                                                                        +
                                                                        3. +
                                                                      +

                                                                      图上可知simple_server中还有一个ServerHandler模块 , 它继承于handlers模块中的SimpleHandler , 继承体系如下

                                                                      +
                                                                      #        +-------------+
+#        | BaseHandler |  
+#        +-------------+
+#               ↓
+#       +----------------+
+#       | SimpleHandler  |
+#       +----------------+
+#               ↓
+#       +---------------+
+#       | ServerHandler |
+#       +---------------+
+
                                                                      +

                                                                      该模块主要完成的功能如下 :

                                                                      +
                                                                        +
                                                                      • 启动服务器
                                                                        • +
                                                                      • 模块用户请求
                                                                        • +
                                                                      • 处理用户请求
                                                                        • +
                                                                      +

                                                                      执行simple_server.py时内容如下

                                                                      +
                                                                      httpd = make_server('', 8000, demo_app)
+sa = httpd.socket.getsockname()
+print "Serving HTTP on", sa[0], "port", sa[1], "..."
+
+# M: webbrowser provides a high-level interface to allow displaying Web-based documents 
+# to users. Under most circumstances
+import webbrowser
+webbrowser.open('http://localhost:8000/xyz?abc')
+
+httpd.handle_request()  # serve one request, then exit
+
                                                                      +

                                                                      demo_app

                                                                      +
                                                                      demo_app(environ, start_response)
+'''
+参数说明:
+environ:为一个字典
+start_response:为一个可调用函数
+return:返回一个可迭代对象
+另外demo_app中会调用start_response函数
+'''
+def demo_app(environ,start_response):
+    from StringIO import StringIO
+    stdout = StringIO()
+    print >> stdout, "Hello world!"
+    print >> stdout
+    h = environ.items()
+    h.sort()
+    for k,v in h:
+        print >> stdout, k,'=',`v`
+    start_response("200 OK", [('Content-Type','text/plain')])
+    return [stdout.getvalue()]
+
                                                                      +

                                                                      make_server

                                                                      +
                                                                      def make_server(host, port, app, server_class=WSGIServer, handler_class=WSGIRequestHandler)
+'''
+参数说明:
+host:主机名
+port:端口号
+server_class:生成server实例时所使用的基类,默认为WSGIServer
+handler_class:用于处理请求的handler类,默认为WSGIRequestHandler
+'''
+def make_server(host, port, app, server_class=WSGIServer, handler_class=WSGIRequestHandler):
+    '''引用no_1y的注释,文尾有详细链接'''
+    # no_1y: -> HTTPServer.__init__
+    #    -> TCPServer.__init__
+    #       -> TCPServer.server_bind
+    #           -> TCPServer.socket.bind
+    #       -> TCPServer.server_activate
+    #           -> TCPServer.socket.listen
+    server = server_class((host, port), handler_class)
+    # no_1y: conresponding to WSGIRequestHandler.handle()
+    #        -> handler.run(self.server.get_app())
+    server.set_app(app)
+    return server
+"""
+server_class为WSGIServer,生成时会沿着继承方向到达最底层的TCPServer,并完成对socket的绑定和监听
+set_app设置了app,它会在handler_class的handle函数中被取出来,交给handler的run函数执行
+"""
+
                                                                      +

                                                                      util

                                                                      +

                                                                      这个模块提供了用于处理WSGI环境的各种实用函数 , WSGI环境是一个包含在PEP 3333中描述的HTTP请求变量的字典

                                                                      +

                                                                      CLASSES

                                                                      +
                                                                      builtins.object
+    FileWrapper
+class FileWrapper(builtins.object):
+    """
+    将文件类对象转换为迭代器的包装器
+    """
+
                                                                      +

                                                                      FUNCTIONS

                                                                      +
                                                                      application_uri(environ)
+    """返回应用程序的基本URI"""
+guess_scheme(environ)
+    """返回一个猜测wsgi.url_scheme是否是http或https"""
+request_uri(environ, include_query=True)
+    """返回完整的请求URI,包括任意的查询字符串"""
+setup_testing_defaults(environ)
+    """用于设置虚拟环境的服务器和应用程序,目的是使WSGI的单元测试更加容易"""
+shift_path_info(environ)
+    """将一个名称从PATH_INFO转移到SCRIPT_NAME,并返回它,如果在pathinfo中没有其他路径段，则返回None"""
+
                                                                      +

                                                                      util思维导图

                                                                      +

                                                                      util

                                                                      +

                                                                      validate

                                                                      +

                                                                      在创建新的WSGI应用程序对象 , 框架 , 服务器或中间件时 , 使用wsgiref.validate验证新代码的一致性是很有用的

                                                                      +

                                                                      这个模块提供了一个函数 , 它创建了WSGI应用程序对象 , 它可以验证WSGI服务器或网关和WSGI应用程序对象之间的通信 , 从而检查双方是否符合协议的一致性

                                                                      +

                                                                      简单的说就是检查你对WSGI的实现是否满足标准

                                                                      +

                                                                      思维导图如下

                                                                      +

                                                                      validate

                                                                      +

                                                                      本文主要参考http://blog.csdn.net/on_1y/article/details/18818081

                                                                      +

                                                                      思维导图来自https://github.com/minixalpha/SourceLearning/tree/master/wsgiref-0.1.2

                                                                      + + +
                                                                      + +
                                                                      +
                                                                      +
                                                                      + +

                                                                      results matching ""

                                                                      +
                                                                        + +
                                                                        +
                                                                        + +

                                                                        No results matching ""

                                                                        + +
                                                                        +
                                                                        +
                                                                        + +
                                                                        +
                                                                        + +
                                                                        + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                        + + +
                                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/index.html" "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/index.html" new file mode 100644 index 000000000..3368269e9 --- /dev/null +++ "b/04-\346\250\241\345\235\227\347\257\207/index.html" @@ -0,0 +1,1223 @@ + + + + + + + 模块篇 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                        +
                                                                        + + + + + + + + +
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                                                                        Attack on Python - 模块篇 🐍

                                                                        + + +
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                                                                          + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                          + + +
                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/01-\347\275\221\347\273\234\347\274\226\347\250\213.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/01-\347\275\221\347\273\234\347\274\226\347\250\213.html" new file mode 100644 index 000000000..c22951489 --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/01-\347\275\221\347\273\234\347\274\226\347\250\213.html" @@ -0,0 +1,1250 @@ + + + + + + + 网络编程 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                          +
                                                                          + + + + + + + + +
                                                                          + +
                                                                          + +
                                                                          + + + + + + + + +
                                                                          +
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                                                                          +
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                                                                          + +

                                                                          Attack on Python - 网络编程 🐍

                                                                          + + +

                                                                          前言

                                                                          +

                                                                          在互联网没有诞生之前 , 我们都是在自己的计算机上自娱自乐 , 那时候的程序也都是单机版的程序 , 随后互联网诞生了 , 用网络把各个计算机连接到了一起 , 让处在网络中的计算机可以互相通信 , 网络编程就是如何在程序中实现两台计算机之间的通信

                                                                          +

                                                                          最基本的例子莫过于我们传输文件了 , 没有网络的情况下我们只能利用U盘或者硬盘 , 先从我的计算机上将要传输的文件写入到我们的U盘或者硬盘 , 然后再用已有文件的U盘或者硬盘写入其他计算机 , 这样的局限性有多大可想而知 ; 利用网络我们可以直接十万八千里进行文件传输 , 比如用我的QQ传文件给你的QQ , 当然这个例子可能不怎么好 , 因为你传文件一般可能不会用QQ来传

                                                                          +

                                                                          网络协议

                                                                          +

                                                                          网络的存在是为了能使计算机之间进行通信 , 既然是通信那么就得有一门大家都会的语言吧 . 就像我跟你说话 , 我只会中文而你只会英文 , 那么我们两个拿什么交流 ? 花钱请个翻译官 ? 不存在的 ...... 那么在网络上的各台计算机之间也需要一种大家都会的语言 , 这就是网络协议

                                                                          +
                                                                          +

                                                                          网络协议是网络上所有设备之间通信规则的集合 , 它规定了通信时信息必须采用的格式和这些格式的意义

                                                                          +
                                                                          +

                                                                          为了使不同计算机厂家生产的计算机能够相互通信 , 以便在更大的范围内建立计算机网络 , 国际标准化组织( ISO ) 在1987年提出了 "开放系统互联参考模型" , 即著名的OSI/RM模型(Open System Interconection/Reference Model) . 它将计算机网络体系结构的通信协议分为七层 , 如下图

                                                                          +

                                                                          OSI

                                                                          +

                                                                          在上图中右边协议部分我们可以了解各层中所包含的协议 , 互联网协议包含了上百种协议 , 但是最重要的两个协议是TCP和IP协议 , 所以我们把互联网的协议简称TCP/IP协议

                                                                          +

                                                                          IP协议

                                                                          +

                                                                          IP ( Internet Protocol ) 就是为计算机网络相互连接进行通信而设计的协议 , 翻译过来即"因特网协议" , 简称"网协"

                                                                          +

                                                                          它定义的地址称为IP地址 , 广泛采用v4版本即IPv4 , 它规定网络地址由32位2进制表示 , 范围为 0.0.0.0 ~ 255.255.255.255 , 一个IP地址通常协程四段十进制数 , 例如 : 127.0.0.1 . 还有IPv6地址 , 规定网络地址由128位2进制表示 , 它是目前使用的IPv4的升级版 , 以字符串表示如 : 2001:0db8:85a3:0042:1000:8a2e:0370:7334

                                                                          +

                                                                          通信的时候 , 双方必须知道对方的标识 , 好比发邮件必须知道对方的邮件地址 . 互联网上每个计算机的唯一标识就是IP地址 , 如果一台计算机同时接入到两个或更多的网络 , 比如路由器 , 它就会有两个或多个IP地址 , 所以 , IP地址对应的实际上是计算机的网络接口 , 通常是网卡

                                                                          +

                                                                          IP协议负责把数据从一台计算机通过网络发送到另一台计算机 . 数据被分割成一小块一小块 , 然后通过IP包发送出去 , 由于互联网链路复杂 , 两台计算机之间经常有多条线路 , 因此 , 路由器就负责决定如何把一个IP包转发出去 ; IP包的特点是按块发送 , 途径多个路由 , 但不保证能到达 , 也不保证顺序到达

                                                                          +

                                                                          一个IP包除了包含要传输的数据外 , 还包含源IP地址和目标IP地址 , 源端口和目标端口

                                                                          +

                                                                          TCP协议

                                                                          +

                                                                          TCP协议则是建立在 IP协议 之上的 , TCP协议负责在两台计算机之间建立可靠连接 , 保证数据包按顺序到达 ; TCP协议会通过握手建立连接 , 然后 , 对每个IP包编号 , 确保对方按顺序收到 , 如果包丢掉了 , 就自动重发

                                                                          +

                                                                          许多常用的更高级的协议都是建立在TCP协议基础上的 , 比如用于浏览器的HTTP协议、发送邮件的SMTP协议等

                                                                          +

                                                                          互联网本质上就是一系列的网络协议 , 互联网协议的功能是定义计算机如何接入internet , 以及接入internet的计算机通信标准

                                                                          +

                                                                          网络编程

                                                                          +

                                                                          互联网已经建立成功了 , 也就是说一大堆协议都准备好了 , 你只是规定好了计算机怎么接入互联网 , 但是却没告诉计算机接入之后怎么收发消息 , 也就是说并没有完全实现通信 , 仅仅是"通"了而已

                                                                          +

                                                                          网络编程就是以实现计算机之间通信为目的的编程 , 而实现计算机之间的通信实质上是实现计算机上两个进程的通信 , 比如我在两台计算机上都装有QQ , 我用一台计算机上的QQ给另一台计算机上的QQ发消息 , 明显实现该通信并不是两台计算机直接通信的 , 而是通过QQ这个正在运行的软件即一个进程来实现该通信的

                                                                          +

                                                                          所以我们可以这样说网络编程就是以实现进程间通信为目的的编程

                                                                          + + +
                                                                          + +
                                                                          +
                                                                          +
                                                                          + +

                                                                          results matching ""

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                                                                            +
                                                                            + +
                                                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            + + +
                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/02-Socket.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/02-Socket.html" new file mode 100644 index 000000000..0bbe978c9 --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/02-Socket.html" @@ -0,0 +1,1524 @@ + + + + + + + Socket · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            +
                                                                            + + + + + + + + +
                                                                            + +
                                                                            + +
                                                                            + + + + + + + + +
                                                                            +
                                                                            + +
                                                                            +
                                                                            + +
                                                                            + +

                                                                            Attack on Python - socket 🐍

                                                                            + + +

                                                                            C/S架构

                                                                            +

                                                                            在网络通信中 , 一般是一方求一方应 , 求的一方就是客户端即 Client , 应的一方就是服务端即Server , 这就是C/S架构 , 在互联网中处处是C/S架构 , 比如我们访问百度 , 百度就是一个服务端 , 而我们的浏览器就是一个客户端

                                                                            +

                                                                            Socket

                                                                            +

                                                                            Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层 , 它是一组接口 , 是从顶上三层 (osi七层协议的应用层) 进入传输层的接口 ; 顶上三层通常构成所谓的用户进程 , 底下四层却通常作为操作系统内核的一个部分提供

                                                                            +

                                                                            Socket又叫做套接字 , Python中socket为我们封装好了TCP/UDP协议 , 所以我们无需深入理解 , 只要遵循socket的规定去编程就可以了

                                                                            +

                                                                            创建socket对象

                                                                            +

                                                                            创建socket对象就是一个建立TCP的过程 , 即三次握手 , 断开当然就是四次挥手了

                                                                            +

                                                                            TCP communication

                                                                            +

                                                                            代码实现

                                                                            +
                                                                            # 导入socket模块
+import socket
+# 调用socket模块中的socket类实例化出对象
+sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0)
+'''或者可以使用 from module import * ,可以大幅度减少代码,仅仅提一下,毕竟有弊端'''
+# 导入socket模块中的所有内容
+from socket import *
+# 实例化socket类
+sock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0)
+
                                                                            +

                                                                            socket类参数说明

                                                                            +

                                                                            其构造函数源码

                                                                            +
                                                                            def __init__(self, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM, proto=0, fileno=None):
+    # 下面内容就不摘了
+    pass
+
                                                                            +
                                                                            +

                                                                            family : 地址簇

                                                                            +
                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            参数说明
                                                                            AF_INETIPv4 , 即默认为IPv4
                                                                            AF_INET6IPv6
                                                                            AF_UNIX针对Unix系统进程间通信
                                                                            +
                                                                            +

                                                                            type : 类型

                                                                            +
                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            参数说明
                                                                            SOCK_STREAM面向流 , 即TCP
                                                                            SOCK_DGRAM面向数据报 , 即UDP
                                                                            SOCK_RAW原始套接字 , 可处理ICMP,IGMP等网络报文 ; 可以处理特殊的IPv4报文 ; 利用原始套接字 , 可以通过IP_HDRINCL套接字选项由用户构造IP头
                                                                            SOCK_RDM一种可靠的UDP形式 . SOCK_RAM用来提供对原始协议的低级访问 , 在需要执行某些特殊操作时使用 , 如发送ICMP报文 , SOCK_RAW通常仅限于高级用户或管理员运行的程序使用
                                                                            SOCK_SEQPACKET可靠的连续数据包服务
                                                                            +
                                                                            +

                                                                            proto : 协议

                                                                            +
                                                                            + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            参数说明
                                                                            0与特定的地址家族相关的协议 , 如果是0 , 则系统就会根据地址格式和套接类别 , 自动选择一个合适的协议
                                                                            +

                                                                            还有一个fileno参数是无需理会的

                                                                            +

                                                                            基于TCP

                                                                            +

                                                                            TCP协议是有链接的 , 面向流的 , 数据传输可靠 , 必须先启动服务端

                                                                            +

                                                                            TCP服务端

                                                                            +
                                                                              +
                                                                            1. 创建套接字对象 创建socket对象
                                                                              2. +
                                                                            2. 绑定IP和端口 绑定 bind()
                                                                              3. +
                                                                            3. 开始监听链接 监听 listen()
                                                                              4. +
                                                                            4. 阻塞 , 等待客户端成功连接 阻塞 accept()
                                                                              5. +
                                                                            5. 接收请求数据 接收 recv()
                                                                              6. +
                                                                            6. 处理并发送请求数据 发送 send()
                                                                              7. +
                                                                            7. 通信完毕 , 关闭链接 , 关闭套接字 关闭 close()
                                                                              8. +
                                                                            +

                                                                            TCP客户端

                                                                            +
                                                                              +
                                                                            1. 创建套接字对象 创建socket对象
                                                                              2. +
                                                                            2. 连接服务端 , 按照IP和端口连接 连接 connet()
                                                                              3. +
                                                                            3. 发送请求数据 发送 send()
                                                                              4. +
                                                                            4. 接收请求数据 接收 recv()
                                                                              5. +
                                                                            5. 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close()
                                                                              6. +
                                                                            +

                                                                            简单实例

                                                                            +

                                                                            tcp_server.py

                                                                            +
                                                                            # 导入socket模块
+import socket
+# 创建socket对象,默认参数就不填了
+sock = socket.socket()
+# 绑定IP和端口,参数是一个元组(ip,port)
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+# 开始监听,最大监听数为5
+sock.listen(5)
+# 阻塞,等待连接,返回一个链接通道和一个地址
+conn,addr = sock.accept()
+# 接收请求数据,接收大小为1024字节
+content = conn.recv(1024)
+# 打印结果(bytes转成str显示)
+print(content.decode())
+# 发送请求结果,必须以bytes类型
+conn.send(b'Hello Lyon')
+# 关闭链接
+conn.close()
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                            +

                                                                            tcp_client.py

                                                                            +
                                                                            # 导入socket模块
+import socket
+# 创建socket对象
+sock = socket.socket()
+# 建立链接
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+# 发送请求数据,必须以bytes类型
+sock.send(b"I'm Lyon")
+# 接收请求结果
+content = sock.recv(1024)
+# 打印结果
+print(content.decode())
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                            +

                                                                            基于UDP

                                                                            +

                                                                            UDP协议是无链接的 , 面向数据报的 , 数据传输全靠吼 , 不可靠 , 先启动哪一端都不会报错

                                                                            +

                                                                            UDP服务端

                                                                            +
                                                                              +
                                                                            1. 创建套接字对象 创建socket对象
                                                                              2. +
                                                                            2. 绑定IP和端口 绑定 bind()
                                                                              3. +
                                                                            3. 接收请求数据 接收 recvfrom()
                                                                              4. +
                                                                            4. 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close()
                                                                              5. +
                                                                            +

                                                                            UDP客户端

                                                                            +
                                                                              +
                                                                            1. 创建套接字对象 创建socket对象
                                                                              2. +
                                                                            2. 发送请求数据 发送 sendto()
                                                                              3. +
                                                                            3. 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close()
                                                                              4. +
                                                                            +

                                                                            简单实例

                                                                            +

                                                                            udp_server.py

                                                                            +
                                                                            # 导入socket模块
+import socket
+# 创建socket对象
+sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM)
+# 绑定ip和端口
+sock.bind(('127.0.0.1', 8090))
+# 接收请求,返回数据和地址
+data,addr = sock.recvfrom(1024)
+# 打印请求
+print(data.decode())
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                            +

                                                                            udp_client.py

                                                                            +
                                                                            # 导入socket模块
+import socket
+# 创建socket对象
+sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM)
+# 发送请求到指定地址
+sock.sendto(b"I'm Lyon", ('127.0.0.1', 8090))
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                            +

                                                                            Socket对象方法

                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                            方法描述
                                                                            s.bind()绑定地址（host,port）到套接字， 在AF_INET下,以元组（host,port）的形式表示地址。
                                                                            s.listen()开始TCP监听。backlog指定在拒绝连接之前，操作系统可以挂起的最大连接数量。该值至少为1，大部分应用程序设为5就可以了。
                                                                            s.accept()被动接受TCP客户端连接,(阻塞式)等待连接的到来
                                                                            s.connect()主动初始化TCP服务器连接，。一般address的格式为元组（hostname,port），如果连接出错，返回socket.error错误。
                                                                            s.connect_ex()connect()函数的扩展版本,出错时返回出错码,而不是抛出异常
                                                                            s.recv()接收TCP数据，数据以字符串形式返回，bufsize指定要接收的最大数据量。flag提供有关消息的其他信息，通常可以忽略。
                                                                            s.send()发送TCP数据，将string中的数据发送到连接的套接字。返回值是要发送的字节数量，该数量可能小于string的字节大小。
                                                                            s.sendall()完整发送TCP数据，完整发送TCP数据。将string中的数据发送到连接的套接字，但在返回之前会尝试发送所有数据。成功返回None，失败则抛出异常。
                                                                            s.recvfrom()接收UDP数据，与recv()类似，但返回值是（data,address）。其中data是包含接收数据的字符串，address是发送数据的套接字地址。
                                                                            s.sendto()发送UDP数据，将数据发送到套接字，address是形式为（ipaddr，port）的元组，指定远程地址。返回值是发送的字节数。
                                                                            s.close()关闭套接字
                                                                            s.getpeername()返回连接套接字的远程地址。返回值通常是元组（ipaddr,port）。
                                                                            s.getsockname()返回套接字自己的地址。通常是一个元组(ipaddr,port)
                                                                            s.setsockopt(level,optname,value)设置给定套接字选项的值。
                                                                            s.getsockopt(level,optname[.buflen])返回套接字选项的值。
                                                                            s.settimeout(timeout)设置套接字操作的超时期，timeout是一个浮点数，单位是秒。值为None表示没有超时期。一般，超时期应该在刚创建套接字时设置，因为它们可能用于连接的操作（如connect()）
                                                                            s.gettimeout()返回当前超时期的值，单位是秒，如果没有设置超时期，则返回None。
                                                                            s.fileno()返回套接字的文件描述符。
                                                                            s.setblocking(flag)如果flag为0，则将套接字设为非阻塞模式，否则将套接字设为阻塞模式（默认值）。非阻塞模式下，如果调用recv()没有发现任何数据，或send()调用无法立即发送数据，那么将引起socket.error异常。
                                                                            s.makefile()创建一个与该套接字相关连的文件
                                                                            +

                                                                            解决OSError: [Errno 48] Address already in use 问题

                                                                            +

                                                                            添加一条socket配置 , 重用ip和端口

                                                                            +
                                                                            import socket
+sock = socket.socket()
+# 添加在bind前
+sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
+sock.bind(address)
+
                                                                            + + +
                                                                            + +
                                                                            +
                                                                            +
                                                                            + +

                                                                            results matching ""

                                                                            +
                                                                              + +
                                                                              +
                                                                              + +

                                                                              No results matching ""

                                                                              + +
                                                                              +
                                                                              +
                                                                              + +
                                                                              +
                                                                              + +
                                                                              + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                              + + +
                                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/03-Socket\345\256\236\347\216\260QQ\350\201\212\345\244\251.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/03-Socket\345\256\236\347\216\260QQ\350\201\212\345\244\251.html" new file mode 100644 index 000000000..c600da0d0 --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/03-Socket\345\256\236\347\216\260QQ\350\201\212\345\244\251.html" @@ -0,0 +1,1319 @@ + + + + + + + Socket实现QQ聊天 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                              +
                                                                              + + + + + + + + +
                                                                              + +
                                                                              + +
                                                                              + + + + + + + + +
                                                                              +
                                                                              + +
                                                                              +
                                                                              + +
                                                                              + +

                                                                              Attack on Python - socket实现QQ聊天 🐍

                                                                              + + +

                                                                              介绍

                                                                              +

                                                                              在上一篇中写了最基本版的socket服务端和客户端 , 即仅能通信一次后就自动关闭了 , 显然实际应用中可不是这样的 , 那就来写一个像QQ一样的聊天程序吧

                                                                              +

                                                                              TCP实现

                                                                              +

                                                                              因为TCP是有链接的 , 这就导致只能有一个服务端 , 但是可以有多个客户端

                                                                              +

                                                                              tcpqq_server.py

                                                                              +
                                                                              import socket
+sock = socket.socket()
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+sock.listen(5)
+# 实现链接循环
+while True:
+    print("Watiting for the link...")
+    conn, addr = sock.accept()
+    print("Your friend {} is online...".format(addr))
+    # 实现通信循环
+    while True:
+        messages = conn.recv(1024)
+        print("Messages from [{}]:{}".format(addr, messages.decode('utf-8')))
+        if messages == b'q':
+            break
+        else:
+            while True:
+                data = input("Please input the messages to be sent:").strip().encode('utf-8')
+                # 注意发送的内容不能为空,否则接收方就会一直等下去
+                if not data:
+                    print("Can't be empty...")
+                    continue
+                conn.send(data)
+                break
+    print("Your friend {} is offline...".format(addr))
+    conn.close()
+sock.close()
+
                                                                              +

                                                                              tcpqq_client.py

                                                                              +
                                                                              import socket
+sock = socket.socket()
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+# 实现通信循环
+while True:
+    messages = input("Please input your messages to be sent:").strip().encode('utf-8')
+    # 注意发送的内容不能为空,否则接收方就会一直等下去
+    if not messages:
+        print("Can't be empty...")
+        continue
+    elif messages == b'q':
+        break
+    else:
+        sock.send(messages)
+        data = sock.recv(1024)
+        print("Messages from [{}]:{}".format(('127.0.0.1', 8080), data.decode('utf-8')))
+sock.close()
+
                                                                              +

                                                                              当然实际应用中是不会用TCP来完成的 , 而是用UDP , 这里只是模拟 , 并且以上还有有问题没有解决的 , 比如如果发送的消息大于1024字节 , 那么就不能完整接收信息了 , 后续再进行处理

                                                                              +

                                                                              TCP版本的服务端可以允许同时连入5个客户端 , 值得注意的是并不是同时连入 , 按照顺序排队 , 只有前面的人说完了会连入后序的客户端

                                                                              +

                                                                              UDP实现

                                                                              +

                                                                              以为UDP是无链接的 , 所以它可以实现想跟谁说话就跟谁说话

                                                                              +

                                                                              udpqq_server.py

                                                                              +
                                                                              import socket
+sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM)
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+# 实现通信循环
+while True:
+    data, addr = sock.recvfrom(1024)
+    print("Receive a message from {}:{}".format(addr, data.decode('utf-8')))
+    if data == b'q':
+        break
+    while True:
+        messages = input("Please input the messages to be sent:").strip().encode('utf-8')
+        if not messages:
+            print("Can't be empty...")
+            continue
+        sock.sendto(messages, addr)
+        break
+sock.close()
+
                                                                              +

                                                                              udpqq_client.py

                                                                              +
                                                                              import socket
+sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM)
+# 实现通信循环
+while True:
+    messages = input("Please input your messages to be sent:").strip().encode('utf-8')
+    if not messages:
+        print("Can't be empty...")
+        continue
+    elif messages == b'q':
+        break
+    else:
+        sock.sendto(messages, ('127.0.0.1',8080))
+        data, addr = sock.recvfrom(1024)
+        print("Receive a message from {}:{}".format(addr, data.decode('utf-8')))
+sock.close()
+
                                                                              +

                                                                              利用UDP实现才更接近现实 , 我们只需要知道他的ip和端口 , 我们就可以跟他讲话 , 在他即可以是服务端 , 也可以是客户端 , 不过必须注意接收和发送流程的问题

                                                                              +

                                                                              以上两种实现方式 , 都只是最基础的版本 , 在UDP中我们可以将所有人的ip和端口放到一个字典里或者其他存储里 , 利用ip和端口就可以实现跟所有人进行聊天了

                                                                              + + +
                                                                              + +
                                                                              +
                                                                              +
                                                                              + +

                                                                              results matching ""

                                                                              +
                                                                                + +
                                                                                +
                                                                                + +

                                                                                No results matching ""

                                                                                + +
                                                                                +
                                                                                +
                                                                                + +
                                                                                +
                                                                                + +
                                                                                + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                + + +
                                                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/04-Socket\345\256\236\347\216\260\350\277\234\347\250\213\346\211\247\350\241\214\345\221\275\344\273\244.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/04-Socket\345\256\236\347\216\260\350\277\234\347\250\213\346\211\247\350\241\214\345\221\275\344\273\244.html" new file mode 100644 index 000000000..7569c24fa --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/04-Socket\345\256\236\347\216\260\350\277\234\347\250\213\346\211\247\350\241\214\345\221\275\344\273\244.html" @@ -0,0 +1,1333 @@ + + + + + + + Socket实现远程执行命令 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                +
                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                + +
                                                                                + +
                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                +
                                                                                + +
                                                                                +
                                                                                + +
                                                                                + +

                                                                                Attack on Python - socket实现远程执行命令 🐍

                                                                                + + +

                                                                                os模块实现

                                                                                +

                                                                                osssh_server.py

                                                                                +
                                                                                # 导入socket模块
+import socket
+# 导入os模块
+import os
+# 创建套接字对象
+sock = socket.socket()
+# 重置ip和端口
+sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
+# 绑定ip和端口
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+# 监听
+sock.listen(5)
+# 链接循环
+while True:
+    print("Waitting for connection...")
+    # 阻塞
+    conn, addr = sock.accept()
+    print("{}successful connection...".format(addr))
+    while True:
+        cmd = conn.recv(1024)
+        # 接收为空说明客户端断开了连接
+        if not cmd:
+            print("Client is disconnected...")
+            break
+        print("The command is {}".format(cmd.decode()))
+        # 利用os模块进行系统调用,py3中popen参数为str,所以先decode
+        data = os.popen(cmd.decode()).read()
+        # 发送命令执行结果
+        conn.send(data.encode('utf-8'))
+    # 关闭链接
+    conn.close()
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                                +

                                                                                osssh_client.py

                                                                                +
                                                                                # 导入socket模块
+import socket
+# 创建套接字对象
+sock = socket.socket()
+# 连接服务端
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+while True:
+    cmd = input("Please input the command:").strip()
+    if not cmd:
+        print("Can't empty...")
+        continue
+    elif cmd == 'exit':
+        break
+    # 发送命令
+    sock.send(cmd.encode('utf-8'))
+    # 接收命令执行结果
+    data = sock.recv(1024)
+    print(data.decode('utf-8'))
+# 关闭套接字
+sock.close()
+
                                                                                +

                                                                                subprocess模块实现

                                                                                +

                                                                                subprocess_server.py

                                                                                +
                                                                                import socket
+import subprocess
+sock = socket.socket()
+sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+sock.listen(5)
+while True:
+    print("Waitting for connection...")
+    conn, addr = sock.accept()
+    print("{}successful connection...".format(addr))
+    while True:
+        cmd = conn.recv(1024)
+        if not cmd:
+            print("Client is disconnected...")
+            break
+        print("The command is {}".format(cmd.decode()))
+        # 利用subprocess模块进行系统调用
+        data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True,
+                                stdout=subprocess.PIPE,
+                                stdin=subprocess.PIPE,
+                                stderr=subprocess.PIPE)
+        stdout = data.stdout.read()
+        stderr = data.stderr.read()
+        # 打包执行结果
+        res = stdout + stderr
+        # 发送执行结果
+        conn.send(res)
+    conn.close()
+sock.close()
+
                                                                                +

                                                                                subprocess_client.py

                                                                                +
                                                                                import socket
+sock = socket.socket()
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+while True:
+    cmd = input("Please input the command:").strip()
+    if not cmd:
+        print("Can't empty...")
+        continue
+    elif cmd == 'exit':
+        break
+    sock.send(cmd.encode('utf-8'))
+    data = sock.recv(1024)
+    # Windows终端默认编码是gbk,所以得用gbk进行解码
+    print(data.decode('gbk'))
+sock.close()
+
                                                                                +

                                                                                以上两种方法实现了简单的ssh , 即远程执行命令 , 但是这两个都一个问题 , 当我们执行多次命令后 , 结果就不是我们想要得到了 , 它会发生粘包 , 即有可能上条命令的结果粘到这条命令的结果了 , 如何解决粘包问题 ? 下一篇整理

                                                                                + + +
                                                                                + +
                                                                                +
                                                                                +
                                                                                + +

                                                                                results matching ""

                                                                                +
                                                                                  + +
                                                                                  +
                                                                                  + +

                                                                                  No results matching ""

                                                                                  + +
                                                                                  +
                                                                                  +
                                                                                  + +
                                                                                  +
                                                                                  + +
                                                                                  + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                  + + +
                                                                                  + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/05-\347\262\230\345\214\205.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/05-\347\262\230\345\214\205.html" new file mode 100644 index 000000000..3ce6380d6 --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/05-\347\262\230\345\214\205.html" @@ -0,0 +1,1411 @@ + + + + + + + 粘包 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                  +
                                                                                  + + + + + + + + +
                                                                                  + +
                                                                                  + +
                                                                                  + + + + + + + + +
                                                                                  +
                                                                                  + +
                                                                                  +
                                                                                  + +
                                                                                  + +

                                                                                  Attack on Python - 粘包 🐍

                                                                                  + + +

                                                                                  粘包

                                                                                  +

                                                                                  由上一篇 Socket实现远程执行命令 中所出现的问题引出了粘包这个问题 , 粘包到底是什么?

                                                                                  +

                                                                                  首先 , 粘包现象只出现在TCP中 , 为什么说只有在TCP中才会发生粘包现象 , 先来详细解释一下TCP与UDP吧

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  TCP

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  TCP (transprot control protocol, 传输控制协议) 是面向连接的 , 面向流的 , 提供高可靠性服务 . 收发两端都有要一一对应的socket(一对一模式) , 因此发送端为了将多个发往接收端的包 , 更有效的发到对方 , 使用了优化方法(Nagle算法) , 将多次间隔较小且数据量小的数据 , 合并成一个大的数据块 , 然后进行封包 . 必须提供科学的拆包机制 , 才能进行合理的分辨 , 所以说面向流的通信是无消息保护边界的

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  UDP

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  UDP(user datagram protocol, 用户数据报协议) 是无连接的 , 面向消息的 , 提供高效率服务 . 不使用块的合并优化算法 , 由于UDP支持的是一对多的模式 , 所以接收端的skbuff (套接字缓冲区) 采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包 , 在每个UDP包中就有了消息头 (消息来源地址 , 端口等信息) , 这样 , 对于接收端来说 , 就容易进行区分处理了 . 即面向的通信是有消息保护边界的

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  区别

                                                                                  +
                                                                                  +

                                                                                  TCP是基于数据流的 , 于是收发的消息不能为空 , 这就需要在客户端和服务端都添加空消息的处理机制 , 防止程序卡住 , 而UDP是基于数据报的 , 就算收发空内容 , 也不是空消息 , UDP协议会自动帮你封装上消息头

                                                                                  +

                                                                                  粘包现象发生的原因

                                                                                  +

                                                                                  粘包分为两种

                                                                                  +
                                                                                    +

                                                                                  1. 发送方引起的粘包

                                                                                    +

                                                                                    这种情况下引起的粘包是TCP协议本身造成的 , TCP为了提高传输效率 , 发送方往往要收集到足够多的数据后才发送一个TCP段 (超过时间间隔也会发送,时间间隔是很短的) , 如果连续几次需要发送的数据都很少 , 通常TCP会根据优化算法把这些数据合成一个TCP段后一次发送出去 , 所以几次的数据到接收方时就粘成一包了

                                                                                    +

                                                                                    如下 :

                                                                                    +
                                                                                    # 发送方第一次发送
+send(b"I'm ")
+# 立马第二次,不超过时间间隔
+send(b"Lyon")
+-------------
+# 接收
+data = recv(1024)
+# 收到的是两次粘在一起的数据
+print(data.decode())
+# 打印结果: I'm Lyon
+
                                                                                    +
                                                                                    2. +

                                                                                  2. 接收方引起的粘包

                                                                                    +

                                                                                    这种情况引起的粘包则是因为接收方不及时接收缓冲区的数据包造成的 , 比如发送方一次发送了10字节的数据 , 而接收方只接收了2字节 , 那么剩余的8字节的数据将都在缓冲区等待接收 , 而此时发送方又发送了2字节的数据 , 过了一会接收方接收了20字节(大于剩余10字节) , 接收完毕 , 缓冲区剩余的数据就和第二次发送的数据粘成了一个包 , 产生粘包

                                                                                    +

                                                                                    如下 :

                                                                                    +
                                                                                    # 发送4字节内容
+send(b"I'm ")
+# 接收1字节,缓冲区还有3字节
+data1 = recv(1)
+print("data1:",data1)
+# 发送4字节内容,粘到缓冲区中剩余的3字节后面
+send(b"Lyon")
+# 接收7字节,接收完毕
+data2 = recv(7)
+print("data2:",data2)
+'''
+打印结果:
+data1:I
+data2:'m Lyon
+'''
+
                                                                                    +
                                                                                    3. +
                                                                                  +

                                                                                  SO : 所以所谓粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限 , 不知道一次性提取多少字节的数据所造成的

                                                                                  +

                                                                                  解决方法

                                                                                  +

                                                                                  既然粘包是因为接收方不知道消息界限 , 那么我们就自己创建界限

                                                                                  +

                                                                                  low方法

                                                                                  +

                                                                                  我们只需要对上一篇中subprocess_server.py以及subprocess_client.py 做一点点修改就行了

                                                                                  +

                                                                                  subprocess_server_development.py

                                                                                  +
                                                                                  import socket
+import subprocess
+sock = socket.socket()
+sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+sock.listen(5)
+while True:
+    print("Waitting for connection...")
+    conn, addr = sock.accept()
+    print("{}successful connection...".format(addr))
+    while True:
+      # 接收指令
+        cmd = conn.recv(1024)
+        if not cmd:
+            print("Client is disconnected...")
+            break
+        print("The command is {}".format(cmd.decode()))
+        # 获取执行结果
+        data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True,
+                                stdout=subprocess.PIPE,
+                                stdin=subprocess.PIPE,
+                                stderr=subprocess.PIPE)
+        # 获取错误句柄
+        err = data.stderr.read()
+        if err:
+            res = err
+        else:
+            res = data.stdout.read()
+        # 发送数据长度
+        conn.send(str(len(res)).encode('utf-8'))
+        # 防止与两次发送数据粘在一起
+        ready = conn.recv(1024)
+        if ready == b'OK':
+            # sendall连续调用send完成发送
+            conn.sendall(res)
+    conn.close()
+sock.close()
+
                                                                                  +

                                                                                  subprocess_client_development.py

                                                                                  +
                                                                                  import socket
+sock = socket.socket()
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+while True:
+    cmd = input("Please input the command:").strip()
+    if not cmd:
+        print("Can't empty...")
+        continue
+    elif cmd == 'exit':
+        break
+    # 发送指令
+    sock.send(cmd.encode('utf-8'))
+    # 获取数据长度
+    length = sock.recv(1024).decode('utf-8')
+    # 发送标志
+    sock.send(b'OK')
+    recvsize = 0
+    data = b''
+    # 循环接收
+    while recvsize < int(length):
+        recvdata = sock.recv(1024)
+        recvsize += len(recvdata)
+        data += recvdata
+    print(data.decode('gbk'))
+sock.close()
+
                                                                                  +

                                                                                  利用这种方式 , 我们需要提前先将数据大小发送过去 , 这无疑会放大网络延迟带来的性能损耗

                                                                                  +

                                                                                  制作报头

                                                                                  +

                                                                                  既然需要将大小发送过去 , 那我们是不是可以为字节流加上自定义固定长度报头 , 报头中包换数据大小等信息 , 然后一次直接发送过去 , 对方只要在接收的时候先从取出报头 , 再取数据

                                                                                  +

                                                                                  所以我们只需要固定好报头的长度可以了 , 我们可以利用struct模块来制作报头 , 只需对上方法稍作修改

                                                                                  +

                                                                                  subprocess_struct_server.py

                                                                                  +
                                                                                  import socket,struct
+import subprocess
+sock = socket.socket()
+sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
+sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
+sock.listen(5)
+while True:
+    print("Waitting for connection...")
+    conn, addr = sock.accept()
+    print("{}successful connection...".format(addr))
+    while True:
+        cmd = conn.recv(1024)
+        if not cmd:
+            print("Client is disconnected...")
+            break
+        print("The command is {}".format(cmd.decode()))
+        data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True,
+                                stdout=subprocess.PIPE,
+                                stdin=subprocess.PIPE,
+                                stderr=subprocess.PIPE)
+        err = data.stderr.read()
+        if err:
+            res = err
+        else:
+            res = data.stdout.read()
+        # 制作4位固定报头并发送
+        conn.send(struct.pack('i', len(res)))
+        # 直接循环发送
+        conn.sendall(res)
+    conn.close()
+sock.close()
+
                                                                                  +

                                                                                  subprocess_struct_client.py

                                                                                  +
                                                                                  import socket,struct
+sock = socket.socket()
+sock.connect(('127.0.0.1', 8080))
+while True:
+    cmd = input("Please input the command:").strip()
+    if not cmd:
+        print("Can't empty...")
+        continue
+    elif cmd == 'exit':
+        break
+    sock.send(cmd.encode('utf-8'))
+    res = sock.recv(4)
+    # 解开报头取出数据长度
+    length = struct.unpack('i', res)[0]
+    recvsize = 0
+    data = b''
+    # 循环接收
+    while recvsize < length:
+        data += sock.recv(1024)
+        recvsize += len(data)
+    print(data.decode('gbk'))
+sock.close()
+
                                                                                  + + +
                                                                                  + +
                                                                                  +
                                                                                  +
                                                                                  + +

                                                                                  results matching ""

                                                                                  +
                                                                                    + +
                                                                                    +
                                                                                    + +

                                                                                    No results matching ""

                                                                                    + +
                                                                                    +
                                                                                    +
                                                                                    + +
                                                                                    +
                                                                                    + +
                                                                                    + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                    + + +
                                                                                    + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/06-Socketserver\345\256\236\347\216\260\345\244\232\345\271\266\345\217\221.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/06-Socketserver\345\256\236\347\216\260\345\244\232\345\271\266\345\217\221.html" new file mode 100644 index 000000000..f5fa9cc0e --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/06-Socketserver\345\256\236\347\216\260\345\244\232\345\271\266\345\217\221.html" @@ -0,0 +1,1296 @@ + + + + + + + Socketserver实现多并发 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                    +
                                                                                    + + + + + + + + +
                                                                                    + +
                                                                                    + +
                                                                                    + + + + + + + + +
                                                                                    +
                                                                                    + +
                                                                                    +
                                                                                    + +
                                                                                    + +

                                                                                    Attack on Python - Socketserver实现多并发 🐍

                                                                                    + + +

                                                                                    介绍

                                                                                    +

                                                                                    在上面的整理篇章中 , 简单的网络编程基本已经会了 , 一个TCP , 一个UDP , 然后就是粘包问题

                                                                                    +

                                                                                    但是在上述中有一个问题 , 在现实生活中 , 一个服务端肯定常常需要同时服务好几个客户端 , 而上述篇章中并没有实现一对多同时进行的情况 , TCP中只能等前一个链接断开后续的才能连上 , 没连上就一直等 ; UDP则是接一次发一次 , 并不能同时接两次发两次 . 为了处理这个问题 , 即实现并发 (后续文章详细讲解) , Python中有一个socketserver模块可以满足我们的要求

                                                                                    +

                                                                                    socketserver

                                                                                    +

                                                                                    Python提供了两个级别访问的网络服务:

                                                                                    +
                                                                                      +
                                                                                    1. 低级别的网络服务支持基本的socket , 它提供了标准的BSD Socket API , 可以访问底层操作系统Socket接口的全部方法
                                                                                      2. +
                                                                                    2. 高级别的网络服务模块socketserver , 它提供了服务器中心类 , 可以简化网络服务器的开发
                                                                                      3. +
                                                                                    +

                                                                                    socket就不用说了 , now socketserver

                                                                                    +

                                                                                    我们知道基于TCP的套接字 , 关键就是两个循环 , 一个链接循环(多人) , 一个通信循环(多消息)

                                                                                    +

                                                                                    在socketserver模块中分为两大类 : server类 (解决链接问题) 和request类 (解决通信问题)

                                                                                    +

                                                                                    如果想进一步了解 , 可以看看官方文档 , < socketserver官方文档 >

                                                                                    +

                                                                                    实现多并发

                                                                                    +

                                                                                    multi_socketserver_server.py

                                                                                    +
                                                                                    import socketserver
+class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler):
+    def handle(self):
+        # 创建一个链接,继承于socketserver中的BaseRequestHandler类
+        conn = self.request
+        # 发送登录提示
+        conn.sendall(b"Welcome to login...")
+        print("Client connect...")
+        while True:
+            print("Waitting for recving message...")
+            # 接收消息
+            message = conn.recv(1024)
+            print(message.decode('utf-8'))
+            # 收到exit就退出
+            if message == "exit":
+                break
+            # 回复消息
+            data = input("Reply message:")
+            # 发送消息
+            conn.sendall(data.encode('utf-8'))
+if __name__ == "__main__":
+  　# 实例化
+    server = socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1', 999, ), MyServer)
+    # 调用serve_forever方法
+    server.serve_forever()
+'''
+def serve_forever(self, poll_interval=0.5):
+    """
+    Handle one request at a time until shutdown.
+    Polls for shutdown every poll_interval seconds. Ignores
+    self.timeout. If you need to do periodic tasks, do them in
+    another thread.
+    """
+'''
+
                                                                                    +

                                                                                    multi_socketserver_client.py

                                                                                    +
                                                                                    # 就是一个简单的TCP客户端
+import socket
+sock = socket.socket()
+# 连接服务端
+sock.connect(('127.0.0.1', 999, ))
+login = sock.recv(1024)
+print(login.decode('utf-8'))
+while True:
+    message = input("Please input the message:").strip()
+    if message == "exit":
+        sock.sendall(b'exit')
+        break
+    else:
+        sock.sendall(message.encode('utf-8'))
+        print("Waitting for recving message...")
+        data = sock.recv(1024)
+        print(data.decode('utf-8'))
+sock.close()
+
                                                                                    +

                                                                                    到这里 , 我们成功实现了多并发 , 多并发是什么? 这就关系到操作系统中的进程和线程了 , 网络编程既然是实现两个进程间的通信 , 那么就逃不过进程 , 线程等了

                                                                                    + + +
                                                                                    + +
                                                                                    +
                                                                                    +
                                                                                    + +

                                                                                    results matching ""

                                                                                    +
                                                                                      + +
                                                                                      +
                                                                                      + +

                                                                                      No results matching ""

                                                                                      + +
                                                                                      +
                                                                                      +
                                                                                      + +
                                                                                      +
                                                                                      + +
                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                      + + +
                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/index.html" "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/index.html" new file mode 100644 index 000000000..deea8cf8d --- /dev/null +++ "b/05-\347\275\221\347\273\234\347\257\207/index.html" @@ -0,0 +1,1223 @@ + + + + + + + 网络篇 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                      +
                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                      + +
                                                                                      + +
                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                      +
                                                                                      + +
                                                                                      +
                                                                                      + +
                                                                                      + +

                                                                                      Attack on Python - 网络篇 🐍

                                                                                      + + +
                                                                                      + +
                                                                                      +
                                                                                      +
                                                                                      + +

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                                                                                        + +

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                                                                                        +
                                                                                        + +
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                                                                                        + + +
                                                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/01-\350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/01-\350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" new file mode 100644 index 000000000..a1d1eb01b --- /dev/null +++ "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/01-\350\277\233\347\250\213\344\270\216\347\272\277\347\250\213.html" @@ -0,0 +1,1376 @@ + + + + + + + 进程与线程 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                        +
                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                        + +
                                                                                        + +
                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                        +
                                                                                        + +
                                                                                        +
                                                                                        + +
                                                                                        + +

                                                                                        Attack on Python - 进程与线程 🐍

                                                                                        + + +

                                                                                        进程

                                                                                        +

                                                                                        进程是对正在运行程序的一个抽象 , 即一个进程就是一个正在执行程序的实例

                                                                                        +

                                                                                        从概念上说 , 每个进程拥有它自己的虚拟CPU . 当然 , 实际上真正的CPU在各进程之间来回切换 . 这种快速切换就是多道程序设计 . 但是某一瞬间 , CPU只能运行一个进程 , 但在1秒钟期间 , 它可能运行多个进程 , 就是CPU在进行快速切换 , 有时人们所说的 伪并行 就是指这种情形

                                                                                        +

                                                                                        创建进程

                                                                                        +

                                                                                        操作系统中 , 有4种事件导致进程的创建

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 系统初始化 , 启动操作系统时 , 通常会创建若干个进程 , 分为前台进程和后台进程
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 执行了正在运行的进程所调用的进程创建系统调用
                                                                                          3. +
                                                                                        3. 用户请求创建一个新的进程
                                                                                          4. +
                                                                                        4. 一个批处理作业的初始化
                                                                                          5. +
                                                                                        +

                                                                                        从技术上看 , 在所有这些情况中 , 新进程都是由一个已存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的 . 这个进程可以是一个运行的用户进程 , 一个由键盘或鼠标启动的系统进程或者一个批处理管理进程 . 这个进程所做的工作是 , 执行一个用来创建新进程的系统调用 . 在Linux/Unix中提供了一个fork() 系统调用就是用来创建进程的 (子进程) , 当然在Windows中也有相对应的系统调用

                                                                                        +

                                                                                        在Python中的os模块封装了常见的系统调用 , 其中就包括fork , 可以在Python程序中轻松创建子进程

                                                                                        +
                                                                                        '''因为Windows中没有fork调用,所以下程序只能在Unix/Linux下执行'''
+import os
+# os.getpid()获取父进程的ID
+print("Process %s start..." % os.getpid())
+# fock()调用一次会返回两次
+pid = os.fork()
+# 子进程返回0
+if pid == 0:
+    print("I am child process %s and my parent is %s" % (os.getpid(), os.getppid()))
+# 父进程返回子进程的ID
+else:
+    print("I %s just created a child process %s" % (os.getpid(), pid))
+
                                                                                        +

                                                                                        终止进程

                                                                                        +

                                                                                        进程不可能永恒的存在 , 迟早都会终止 , 通常由下列条件引起 :

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 正常退出(自愿的) , 任务完成退出
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 出错退出(自愿的) , 进程中的错误
                                                                                          3. +
                                                                                        3. 严重错误(非自愿) , 由进程引起的错误
                                                                                          4. +
                                                                                        4. 被其他进程杀死(非自愿) , 某进程执行一个系统调用通知操作系统杀死某个其他进程
                                                                                          5. +
                                                                                        +

                                                                                        在有些系统中 , 当一个进程终止时 , 不论是自愿的还是其他原因 , 由该进程所创建的所有进程也一律立即被杀死 . 不过Unix和Windows都不是这种工作方式

                                                                                        +

                                                                                        进程状态

                                                                                        +

                                                                                        每个进程都有自己的程序计数器和内部状态 , 但进程之间经常需要相互作用 , 一个进程的输出结构可能作为另一个进程的输入 , 所以进程就会出现如下三种状态 :

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 运行态(该时刻进程实际占用CPU)
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 就绪态(可运行 , 但因为其他进程正在运行而暂时停止)
                                                                                          3. +
                                                                                        3. 阻塞态(除非某中外部事件发生 , 否则进程不能运行)
                                                                                          4. +
                                                                                        +

                                                                                        进程的三种状态之间有四种可能的转换关系

                                                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                        一个进程状态另一个进程状态过程
                                                                                        运行态阻塞态进程为等待输入而
                                                                                        运行态就绪态调度程序选择另一个进程
                                                                                        就绪态运行态调度程序选择这个进程
                                                                                        阻塞态就绪态出现有效输入
                                                                                        +

                                                                                        进程中还有一点就是进程实现的问题 , 这就是依靠进程表了 , 具体就不说明了

                                                                                        +

                                                                                        进程的作用主要是提供了多道编程(多进程) , 并且提高了计算机的利用率 , 但是有两点是进程没有解决的 :

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 进程在同一时间只能做一件事 , 显然这不够我们的需求
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 进程在执行过程中一旦阻塞 , 整个进程就挂起了 , 这也是对计算机资源的一种浪费
                                                                                          3. +
                                                                                        +

                                                                                        人们想到的解决办法就是 , 在一个进程里面再有一类进程 , 称为迷你进程 , 也就是下面要说的线程

                                                                                        +

                                                                                        线程

                                                                                        +

                                                                                        在传统操作系统中 , 每个进程有一个地址空间和一个控制线程 , 事实上 , 这几乎就是进程的定义

                                                                                        +

                                                                                        所以我们可以知道 , 线程是操作系统能够进程运算调度的最小单位 , 它被包含在进程之中 , 是进程中的实际运作单位 . 不过 , 经常存在在同一个地址空间中准并行运行多个控制线程的情况 , 这些线程就像分离的进程

                                                                                        +

                                                                                        一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流 , 一个进程中可以并发多个线程

                                                                                        +

                                                                                        线程的使用

                                                                                        +

                                                                                        人们需要使用线程有两个理由 :

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 在多进程模型中 , 没有并行实体共享同一个地址空间和所有可用数据的能力
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 线程比进程更轻量级 , 在许多系统中 , 创建一个线程较创建一个进程要快10~100倍
                                                                                          3. +
                                                                                        +

                                                                                        线程与进程的区别

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 线程是执行的指令集 , 进程是资源的集合
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 线程的启动速度要比进程的启动速度要快
                                                                                          3. +
                                                                                        3. 两个线程的执行速度是一样的
                                                                                          4. +
                                                                                        4. 进程与线程的运行速度是没有可比性的
                                                                                          5. +
                                                                                        5. 线程共享创建它的进程的内存空间 , 进程的内存是独立的
                                                                                          6. +
                                                                                        6. 两个线程共享的数据都是同一份数据 , 两个子进程的数据不是共享的 , 而且数据是独立的
                                                                                          7. +
                                                                                        7. 同一个进程的线程之间可以直接交流 , 同一个主进程的多个子进程之间是不可以进行交流 , 如果两个进程之间需要通信 , 就必须要通过一个中间代理来实现
                                                                                          8. +
                                                                                        8. 一个新的线程很容易被创建 , 一个新的进程创建需要对父进程进行一次克隆
                                                                                          9. +
                                                                                        9. 一个线程可以控制和操作同一个进程里的其他线程 , 线程与线程之间没有隶属关系 , 但是进程只能操作子进程
                                                                                          10. +
                                                                                        10. 改变主线程 , 有可能会影响到其他线程的行为 , 但是对于父进程的修改是不会影响子进程
                                                                                          11. +
                                                                                        +

                                                                                        并发与并行

                                                                                        +

                                                                                        并发

                                                                                        +

                                                                                        在早期操作系统只有一个处理器 , 所以想达到同时运行多个程序 , 显然是不可能的 , 唯一的办法就是骗自己 , 告诉自己这几个是"同时"在运行 , 怎么骗 ? 如下

                                                                                        +

                                                                                        🌰一

                                                                                        +
                                                                                        现在你女朋友要你同时做三件事
+    1.洗衣服
+    2.洗碗
+    3.拖地
+明显你要同时完成是不可能的,那现在我赋予你超能力,你获得了光速加成,你可以在一瞬间到达洗衣房(厕所吧),厨房,客厅.然后你女朋友就发现了惊悚的一幕
+    1.你女朋友看向客厅,你正在客厅拖地
+    2.接着转头看向厨房,你正在洗碗
+    3.而后转头看向洗衣房,你正在洗衣服
+你女朋友就会告诉你:亲爱的,你是不是有分身呀,怎么可以同时做三件事情?我不管你得再分一个分身出来陪我玩,最后你成功的骗了你女朋友
+

                                                                                        这就是操作系统中 , 单个CPU + 多道技术实现的并发

                                                                                        +

                                                                                        CPU就是你本人 , 多道技术就是我赋予你的用速度"同时"干多件事的能力

                                                                                        +

                                                                                        🌰二

                                                                                        +
                                                                                        现在你女朋友已经知道你有超能力了,原来你一下只能干一件事情,她不高兴了,说道:我不管你得同时陪我还得做事情
+于是你又想出了一个办法
+    1.陪女朋友0.25秒
+    2.洗衣服0.25秒
+    3.洗碗0.25秒
+    4.拖地0.25秒
+以你女朋友的眼力绝对不可能看出你不在,就这样把1秒钟的时间平摊下来,然后一直循环下去,完美,再一次骗到了你女朋友
+

                                                                                        这就是分时系统的并发 , 按时间进行分配

                                                                                        +

                                                                                        并发 , 就是伪并行的

                                                                                        +

                                                                                        并行

                                                                                        +

                                                                                        真正的同时运行 , 只有具备多个CPU才能实现

                                                                                        +

                                                                                        并发事实上就是串行 , 还是一个人在做多个任务 , 而并行则是多个人在做多个任务 . 明显一个人 , 即只有一个执行者同时不可能做两件事的 , 但是并行 , 多个执行者就能够同时做多件事

                                                                                        +

                                                                                        所以并发与并行 , 就是一瞬间是否能存在多个进程

                                                                                        +

                                                                                        同步与异步

                                                                                        +

                                                                                        同步

                                                                                        +

                                                                                        所谓同步 , 就是在发出一个功能调用时 , 在没有得到结果之前，该调用就不会返回 . 按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用 . 但是一般而言 , 我们在说同步、异步的时候 , 特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务

                                                                                        +

                                                                                        异步

                                                                                        +

                                                                                        异步的概念和同步相对 , 当一个异步功能调用发出后 , 调用者不能立刻得到结果 . 当该异步功能完成后 , 通过状态、通知或回调来通知调用者 , 如果异步功能用状态来通知 , 那么调用者就需要每隔一定时间检查一次 , 效率就很低(有些初学多线程编程的人 , 总喜欢用一个循环去检查某个变量的值 , 这其实是一 种很严重的错误) . 如果是使用通知的方式 , 效率则很高 , 因为异步功能几乎不需要做额外的操作 . 至于回调函数 , 其实和通知没太多区别

                                                                                        +

                                                                                        阻塞与非阻塞

                                                                                        +

                                                                                        阻塞

                                                                                        +

                                                                                        阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已

                                                                                        +

                                                                                        非阻塞

                                                                                        +

                                                                                        非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程

                                                                                        +

                                                                                        小结

                                                                                        +
                                                                                          +
                                                                                        1. 对于进程和线程 , 直接阅读《现代操作系统》 一书再好不过了
                                                                                          2. +
                                                                                        2. 并发与并行要注意执行顺序的问题
                                                                                          3. +
                                                                                        3. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式 , 是否等待结果
                                                                                          4. +
                                                                                        4. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程 , 阻塞进程则挂起 , 非阻塞即不挂起
                                                                                          5. +
                                                                                        +

                                                                                        这一篇基本属于纯理论 , 罗哩罗嗦了半天

                                                                                        + + +
                                                                                        + +
                                                                                        +
                                                                                        +
                                                                                        + +

                                                                                        results matching ""

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                                                                                          + +
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                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          + + +
                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/02-\345\244\232\347\272\277\347\250\213.html" "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/02-\345\244\232\347\272\277\347\250\213.html" new file mode 100644 index 000000000..1ced54583 --- /dev/null +++ "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/02-\345\244\232\347\272\277\347\250\213.html" @@ -0,0 +1,1954 @@ + + + + + + + 多线程 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          +
                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                          + +
                                                                                          + +
                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                          +
                                                                                          + +
                                                                                          +
                                                                                          + +
                                                                                          + +

                                                                                          Attack on Python - 多线程 🐍

                                                                                          + + +

                                                                                          介绍

                                                                                          +

                                                                                          在上一篇中说了一大堆理论 , 那么现在就开始实践了

                                                                                          +

                                                                                          先说线程再说进程 , 为什么 ? 因为在Python中有一个Python GIL全局解释器锁 , 这是个什么东西? 最后来说

                                                                                          +

                                                                                          总之线程和进程都是与操作系统有关的知识 , 所以操作系统基础 , 对于这两节内容的理解会有很大的帮助

                                                                                          +

                                                                                          Threading

                                                                                          +

                                                                                          Python通过两个标准库_thread (built-in) 和threading提供对线程的支持 , threading对_thread进行了封装

                                                                                          +
                                                                                          _thread.py
+'''
+This module provides primitive operations to write multi-threaded programs.
+The 'threading' module provides a more convenient interface.
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          So , 明显我们一般直接使用threading

                                                                                          +

                                                                                          threading模块中提供了Thread , Lock , RLock , Semaphore , Event , Condition , Timer等组件

                                                                                          +

                                                                                          Thread

                                                                                          +

                                                                                          参数说明

                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          参数说明
                                                                                          group未使用 , 值始终
                                                                                          target表示调用对象 , 即子线程要执行的任务
                                                                                          name子线程的名称
                                                                                          args传入target函数中的位置参数 , 是一个元组 , 参数后必须加逗号
                                                                                          kwargs表示调用对象的字典
                                                                                          +

                                                                                          方法说明

                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          方法说明
                                                                                          Thread.run (self)进程启动时运行的方法 , 由该方法调用target参数所指定的函数 , 在子类中可以进行重构 , 与线程中一样
                                                                                          Thread.start (self)启动进程 , start方法就是去帮你调用run方法
                                                                                          Thread.terminate (self)强制终止线程 , 不会进行任何清理操作 , 使用时需小心其子进程与锁的问题
                                                                                          Thread.join (self, timeout=None)阻塞调用 , 主线程进行等待 , timeout为超时时间
                                                                                          Thread.is_alive (self)这个方法在run()方法开始之前返回True , 在run()方法结束之后 , 返回所有活动线程的列表
                                                                                          Thread.isDaemon(self)判断是否为守护线程 , 返回bool值
                                                                                          Thread.setDaemon(self,daemonic)将子线程设置为守护线程 , daemonic = daemon
                                                                                          Thread.getName(self,name)获取线程名称
                                                                                          Thread.setName(self,name)设置线程名称
                                                                                          +

                                                                                          实例属性说明

                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          属性说明
                                                                                          Thread.daemon默认值为False , True则为守护线程
                                                                                          Thread.name线程的名称
                                                                                          Thread.isAlive即为is_alive的返回值
                                                                                          Thread.ident线程标识符 , 没启动则为None
                                                                                          +

                                                                                          创建线程

                                                                                          +

                                                                                          Python中使用线程有两种方式 : 函数或者用类来包装线程对象

                                                                                          +

                                                                                          函数调用

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+# 定义线程要运行的函数
+def func(name):
+    print("I am %s" % name)
+    # 为了便于观察,让它睡上2秒
+    time.sleep(2)
+# 防止被导入执行两次
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个线程实例,args参数是一个元组,必须加逗号
+    t1 = threading.Thread(target=func, args=("Lyon",))
+    # 再创建一个线程实例
+    t2 = threading.Thread(target=func, args=("Kenneth",))
+    # 启动线程
+    t1.start()
+    # 启动另一个线程
+    t2.start()
+    # 打印线程名
+    print(t1.getName())
+    # 打印线程名
+    print(t2.getName())
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+I am Kenneth
+Thread-1
+Thread-2
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          类继承调用

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+# 继承threading中的Thread类
+class MyThread(threading.Thread):
+    # 线程中所需要的参数
+    def __init__(self, name):
+        # threading.Thread.__init__(self)
+        super().__init__()
+        self.name = name
+    # 重构run方法,注意这个是表示线程活动的方法,必须有
+    def run(self):
+        print("I am %s" % self.name)
+        time.sleep(2)
+# 防止被导入执行两次
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个线程实例
+    t1 = MyThread('Lyon')
+    # 创建另一个线程实例
+    t2 = MyThread('Kenneth')
+    # 启动线程,调用了类中的run方法
+    t1.start()
+    # 启动另一个线程
+    t2.start()
+    # 获取线程名
+    print(t1.getName())
+    # 获取线程名
+    print(t2.getName())
+'''
+执行结果: 
+I am Lyon
+I am Kenneth
+Lyon
+Kenneth
+'''
+
                                                                                          +
                                                                                          Thread实例对象的方法
+  # isAlive(): 返回线程是否活动的。
+  # getName(): 返回线程名。
+  # setName(): 设置线程名。
+threading模块提供的一些方法：
+  # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
+  # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
+  # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
+

                                                                                          Join & setDaemon

                                                                                          +

                                                                                          在说这两个方法之前 , 需要知道主线程与子线程的概念

                                                                                          +

                                                                                          主线程 : 当一个程序启动时 , 就有一个进程被操作系统创建 , 与此同时一个线程也立刻运行 , 该线程通常叫做程序的主线程

                                                                                          +

                                                                                          子线程 : 因为程序是开始时就执行的 , 如果你需要再创建线程 , 那么创建的线程就是这个主线程的子线程

                                                                                          +

                                                                                          主线程的重要性体现在两方面 : 1. 是产生其他子线程的线程 ; 2. 通常它必须最后完成执行比如执行各种关闭作

                                                                                          +

                                                                                          在Python中线程的一些机制与C/C++不同 , 在C/C++中 , 主线程结束后 , 其子线程会默认被主线程kill掉 . 而在Python中 , 主线程结束后 , 会默认等待子线程结束后 , 主线程才退出

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          Join

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          在上面的线程的创建时 , 获取线程名并不是在最后执行的 , 而是遇到sleep阻塞自动切换执行的 , 而sleep(2)则是在最后执行的 , 如果还不明白在看下面一个例子

                                                                                          +

                                                                                          遇到阻塞自动切换

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+# 定义线程要执行的函数
+def run(name):
+    # 打印内容
+    print("I am %s" % name)
+    # 睡两秒
+    time.sleep(2)
+    # 睡完继续起来干活
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个线程实例
+    lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',))
+    # 创建另一个线程实例
+    kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',))
+    # 启动线程
+    lyon.start()
+    # 启动另一个线程
+    kenneth.start()
+    # 我是主线程,我应该最后执行的
+    print("I was the main thread, and I ended up executing")
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+I am Kenneth
+I was the main thread, and I ended up executing
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+结果分析:
+第一行打印了 I am Lyon,这没问题第一个线程启动了
+第二行打印了 I am Kenneth,这就有问题了,这明明是第二个线程中的事情,我擦我的第一个线程都没执行完
+第三行打印了 I was the main thread, and I ended up executing,你牛逼把我主线程的事都打印了
+睡了两秒,看来是遇到阻塞自动切换了
+最后打印了两个线程中的 When I'm done, I'm going to keep talking...
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          在很多情况下 , 我们需要的是让各个线程执行完毕后 , 才接着往下执行 , 也就是不跳过阻塞 , 就让它等下去 , 这个时候就需要用join了

                                                                                          +

                                                                                          join : 阻塞调用程序 , 知道join () 方法的线程调用终止 , 才会继续往下执行

                                                                                          +

                                                                                          上面加上join后

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+def run(name):
+    print("I am %s" % name)
+    time.sleep(2)
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+if __name__ == '__main__':
+    lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',))
+    kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',))
+    lyon.start()
+    lyon.join()
+    kenneth.start()
+    kenneth.join()
+    print("I was the main thread, and I ended up executing")
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+# sleep 2 seconds
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I am Kenneth
+# sleep 2 seconds
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I was the main thread, and I ended up executing
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          程序按照我们的意愿按顺序执行了

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          setDaemon

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          无论进程还是线程 , 都遵循 : 守护进程 (线程) 会等待主进程 (线程) 运行完毕后被销毁

                                                                                          +

                                                                                          对于主进程来说 , 运行完毕指的是主进程代码运行完毕

                                                                                          +

                                                                                          对于主线程来说 , 运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕

                                                                                          +

                                                                                          setDaemon() 与 join() 基本上是相对的 , join会等子线程执行完毕 ; 而setDaemon则不会等 , 只要主线程执行完了 , 我才不管你子线程执没执行完毕 , 统统给我回收 , 这样才能保证进程能正常结束

                                                                                          +

                                                                                          setDaemon设置守护线程

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+def run(name):
+    print("I am %s" % name)
+    time.sleep(2)
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+if __name__ == '__main__':
+    lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',))
+    kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',))
+    # 设置守护线程,必须在启动前设置
+    lyon.setDaemon(True)
+    # 启动线程
+    lyon.start()
+    # 设置守护线程
+    kenneth.setDaemon(True)
+    kenneth.start()
+    print("I was the main thread, and I ended up executing")
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+I am Kenneth
+I was the main thread, and I ended up executing
+结果说明:
+主线程一旦执行完毕,那么守护线程就一并退出,不管被守护线程是否执行完毕
+所以lyon和kenneth两个子线程并没有执行完毕,如果在主线程中在加上sleep(5),
+即超过子线程阻塞,那么这两个子线程就能执行完毕了
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          将主线程设置为守护线程

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+def run(num):
+    print("I like num %d" % num)
+    time.sleep(2)
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+def main():
+    for i in range(1, 6):
+        # 创建线程实例
+        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
+        # 启动线程
+        t.start()
+        # 阻塞调用
+        t.join()
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个主线程
+    m = threading.Thread(target=main, args=[])
+    # 设置为守护线程
+    m.setDaemon(True)
+    # 启动线程
+    m.start()
+    # 等待其子线程执行完毕后,再8秒退出
+    m.join(timeout=8)
+'''
+执行结果:
+I like num 1
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 2
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 3
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 4
+结果说明:
+子线程并没有执行完毕,主线程退出,守护线程一并退出
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          Python GIL

                                                                                          +
                                                                                          '''
+In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple 
+native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly 
+because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL 
+exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          基本意思是说 , 在CPython解释器中 , 同一个进程下开启的多线程 , 同一时刻只能有一个线程执行 , 无法利用多核优势

                                                                                          +

                                                                                          GIL并不是Python的一种特性 , 它是在实现Python解释器(CPhthon)时引入的一个概念 , 就比如同一段代码可以通过CPython , PyPy , Psyco等不同的Python执行环境来执行 , 像JPython中就没有GIL . 由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境 , 所以在很多人的概念里CPython就是Python , 但是要记住 , GIL并不是Python的特性 , Python完全可以不依赖GIL

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          GIL

                                                                                          +
                                                                                          +

                                                                                          GIL本质就是一把互斥锁 , 即会将并发运行变成串行 , 以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务进行修改 , 从而保证数据的安全性

                                                                                          +

                                                                                          保护不同的数据时 , 应该加不同的锁 , GIL是解释器级别的锁 , 又叫做全局解释器锁

                                                                                          +

                                                                                          CPython加入GIL主要的原因是为了降低程序的开发复杂度 , 让你不需要关心内存回收的问题 , 你可以理解为Python解释器里有一个独立的线程 , 每过一段时间它起wake up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的 , 此时你自己的程序 里的线程和Python解释器自己的线程是并发运行的 , 假设你的线程删除了一个变量 , py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程中的clearing时刻 , 可能一个其它线程正好又重新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了 , 结果就有可能新赋值的数据被删除了 , 为了解决类似的问题 , Python解释器简单粗暴的加了锁 , 即当一个线程运行时 , 其它人都不能动 , 这样就解决了上述的问题 , 这可以说是Python早期版本的遗留问题 . 毕竟Python出来的时候 , 多核处理还没出来呢 , 所以并没有考虑多核问题

                                                                                          +

                                                                                          以上就可以说明 , Python多线程不适合CPU密集型应用 , 但适用于IO密集型应用

                                                                                          +

                                                                                          Lock 🍀

                                                                                          +

                                                                                          多线程与多进程最大的不同在于 , 多进程中 , 同一个变量 , 各自有一份拷贝存在于每个进程中 , 互不影响 , 但是在多线程中 , 所有变量对于所有线程都是共享的 , 因此 , 线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时修改一个变量 , 那就乱套了 , 所以我们需要GIL一样 , 来锁住数据

                                                                                          +

                                                                                          上面说了 , 保护不同的数据 , 要加不同的锁 , GIL是为了保护解释器的数据 , 明显我们还需要保护用户数据的锁

                                                                                          +

                                                                                          所以为了保证用户数据的安全 , 我们需要另一个锁 , 互斥锁(Mutex)

                                                                                          +

                                                                                          无锁版本

                                                                                          +
                                                                                          # 线程的调度是由操作系统决定的,一旦线程交替执行,并且次数足够多,那么就可能出问题了
+# 直接用廖大大的例子,地址:www.liaoxuefeng.com
+import threading
+# 假定这是你的银行存款:
+balance = 0
+def change_it(n):
+    # 先存后取，结果应该为0:
+    global balance
+    balance = balance + n
+    balance = balance - n
+def run_thread(n):
+    for i in range(100000):
+        change_it(n)
+for j in range(10000):
+    t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
+    t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
+    # 这里跟join的位置有关系,因为join也是可以实现锁的功能的,下面说
+    t1.start()
+    t2.start()
+    t1.join()
+    t2.join()
+    print(balance,end="")
+'''
+执行结果:
+0
+0
+5
+5
+5
+# 这里我就只给出5次的结果,因为5次就已经出现错误了
+# 正常情况下数据不混乱,结果应该一直为0
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          加锁版本

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+# 假定这是你的银行存款:
+balance = 0
+def change_it(n):
+    # 先存后取，结果应该为0:
+    global balance
+    balance = balance + n
+    balance = balance - n
+# 创建一把锁
+lock = threading.Lock()
+def run_thread(n):
+    for i in range(100000):
+        # 先要获取锁:
+        lock.acquire()
+        try:
+            # 放心地改吧:
+            change_it(n)
+        finally:
+            # 改完了一定要释放锁:
+            lock.release()
+for j in range(10000):
+    t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
+    t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
+    t1.start()
+    t2.start()
+    t1.join()
+    t2.join()
+    print(balance)
+'''
+执行结果:
+0
+# 这里的结果一直都是0,So我就只写出一个结果了 
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          join vs lock

                                                                                          +

                                                                                          上面第一个无锁版本的例子中 , 其实join()就可以实现我们想要的功能 , 只需要各个线程后面不加多余的东西直接接join()就行 , 因为我们知道join()的功能是进行阻塞 , 一加join() , 肯定其他就没有线程能动了 , 上面例子中故意将t1.join() 加在了t2.start()的后面 , 就是为了能让t2"有机可趁" , 既然join() 就可以实现 , 那我们还要锁干嘛?

                                                                                          +

                                                                                          我们应该想想 , join实现的原理 , join会使线程进行阻塞 , 也就是说会让真个线程变成完全串行的 , 既然只有一个线程在进行操作 , 那么它肯定就不会乱 , 但是使用join影响了执行效率 , 所以我们想能不能只让线程中的一部分串行? 答案是能的 , 就是利用互斥锁 , 想让哪里串行就让哪里串行

                                                                                          +

                                                                                          PS : Python3.x好像会自动加锁 , 但是Python2.x是不会的 , 写的时候还是都加上把 , 保证安全性

                                                                                          +

                                                                                          RLock

                                                                                          +

                                                                                          RLock叫做递归锁 , 在说之前先说一个死锁问题

                                                                                          +

                                                                                          进程也有死锁和递归锁 , 所谓死锁 : 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中 , 因争夺资源而造成的一种互相等待的现象 , 若无外力作用 , 他们都将无法推进下去 . 此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁 , 这些永远在互相等待的进程称为死锁进程 , 如下

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+# 创建两个锁
+mutexA = threading.Lock()
+mutexB = threading.Lock()
+class MyThread(threading.Thread):
+    # 重构run方法
+    def run(self):
+        self.func1()
+        self.func2()
+    def func1(self):
+        # 获取锁A
+        mutexA.acquire()
+        print("\033[31m%s get mutexA...\033[0m" % self.name)
+        # 获取锁B
+        mutexB.acquire()
+        print("\033[33m%s get mutexB...\033[0m" % self.name)
+        # 释放锁B
+        mutexB.release()
+        # 释放锁A
+        mutexA.release()
+    def func2(self):
+        mutexB.acquire()
+        print("\033[35m%s get mutexB...\033[0m" % self.name)
+        # 睡1秒
+        time.sleep(1)
+        mutexA.acquire()
+        print("\033[37m%s get mutexA...\033[0m" % self.name)
+        mutexA.release()
+        mutexB.release()
+if __name__ == '__main__':
+    for i in range(10):
+        t = MyThread()
+        t.start()
+'''
+执行结果:
+Thread-1 get mutexA...
+Thread-1 get mutexB...
+Thread-1 get mutexB...
+Thread-2 get mutexA...
+# 到这里整个程序就永远等着了
+结果说明: 
+首先执行了func1,没有阻塞,顺利执行完毕
+然后执行func2,获取了锁B后就开始睡1一秒,也就是阻塞开始
+于是系统自动切换,再次执行了func1,而B的锁在阻塞前没释放
+最后func1中的mutexB.acquire()就一直等前面一个线程把锁给释放了
+等到天荒地老,海枯石烂,也等不到了
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          为了解决这样的问题 , 于是就有了递归锁 , 在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源 , Python提供了可重入锁RLock

                                                                                          +

                                                                                          这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量 , counter记录了acquire的次数 , 从而使得资源可以被多次require . 直到一个线程所有的acquire都被release , 其他的线程才能获得资源

                                                                                          +

                                                                                          RLock版本

                                                                                          +
                                                                                          # 仅仅只需如下修改
+mutexA = threading.Lock()
+mutexB = threading.Lock()
+# 以上两行修改为
+mutexA = mutexB = threading.RLock()
+# 注意如果仅仅修改后部分,即将Lock() -> RLock()是不行的,那样等于创建了两把递归锁
+
                                                                                          +

                                                                                          queue

                                                                                          +

                                                                                          我们可以使用队列处理线程编程中多个线程之间交换的安全问题

                                                                                          +

                                                                                          在queue中有三种模式 , Queue (先进先出 , FIFO) , LifoQueue (后进先出 , LIFO) , 还有一个可以设置优先级的队列PriorityQueue

                                                                                          +

                                                                                          Queue

                                                                                          +
                                                                                          import Queue
+q = Queue.Queue()
+q.put('First')
+q.put('Second')
+q.put('Third')
+print(q.get())
+print(q.get())
+print(q.get())
+'''
+执行结果:
+First
+Second
+Third
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          LifoQueue

                                                                                          +
                                                                                          import Queue
+q = Queue.LifoQueue()
+q.put('First')
+q.put('Second')
+q.put('Third')
+print(q.get())
+print(q.get())
+print(q.get())
+'''
+执行结果:
+Third
+Second
+First
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          PriorityQueue

                                                                                          +
                                                                                          import Queue
+q = Queue.PriorityQueue()
+# put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级,越小优先级越高
+q.put((20, 'A'))
+q.put((10, 'B'))
+q.put((30, 'C'))
+
+print(q.get())
+print(q.get())
+print(q.get())
+'''
+执行结果:
+(10, 'B')
+(20, 'A')
+(30, 'C')
+'''
+
                                                                                          +

                                                                                          更多请阅读Python标准库目录下的queue模块内容

                                                                                          +

                                                                                          Producer-Consumer

                                                                                          +

                                                                                          生产者 - 消费者问题

                                                                                          +

                                                                                          又称有界缓冲区问题 , 在进程中 , 两个进程共享一个公共的固定大小的缓冲区 , 其中一个是生产者 , 将信息放入缓冲区 ; 另一个是消费者 , 从缓冲区取出信息 . 问题在于当缓冲区满时 , 而此时生产者还想向其中放入一个新的数据项的情况 ; 相反 , 当缓冲区为空时 , 消费者视图从缓冲区中取数据 , 该如何去解决?

                                                                                          +

                                                                                          为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式 , 基本思路也是如进程中睡眠和唤醒

                                                                                          +

                                                                                          生产者消费模式

                                                                                          +

                                                                                          通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题 . 生产者与消费者彼此之间不直接通讯 , 而通过阻塞队列来进行通讯 , 所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理 , 直接扔给阻塞队列 , 消费者不找生产者要数据 , 而是直接从阻塞队列里取 , 阻塞队列就相当于一个缓冲区 , 平衡了生产者和消费者的处理能力

                                                                                          +

                                                                                          在并发编程中使用生产者和消费者模式能解决绝大多数并发问题 , 在线程世界里 , 生产者就是生产数据的线程 , 消费者就是消费数据的线程 . 以下有两个生产者消费者问题的例子

                                                                                          +

                                                                                          基础版本

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import queue
+def producer():
+    for i in range(10):
+        # 进行生产,放入队列
+        q.put("%d bottle of milk" % i)
+    print("Start waiting for all the milk to be taken...")
+    q.join()
+    print("All the milk was taken out...")
+
+def consumer(name):
+    # 队列中有就取
+    while q.qsize() > 0:
+        print("%s got %s" % (name, q.get()))
+        q.task_done()
+# 创建一个队列对象
+q = queue.Queue()
+p = threading.Thread(target=producer,)
+p.start()
+c1 = consumer("Lyon")
+
                                                                                          +

                                                                                          生产与消费同时进行

                                                                                          +
                                                                                          import time
+import random
+import queue
+import threading
+q = queue.Queue()
+def Producer(name):
+  count = 1
+  while count < 20:
+    time.sleep(random.randrange(3))
+    # 将数据放入队列
+    q.put(count)
+    print('Producer %s has produced %s bun...' % (name, count))
+    count += 1
+def Consumer(name):
+  count = 1
+  while count < 20:
+    time.sleep(random.randrange(4))
+    # 不为空就取,为空就提示
+    if not q.empty():
+        # 从队列中取出信息
+        data = q.get()
+        print(data)
+        print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s bun...\033[0m' % (name, data))
+    else:
+        print("No bun anymore...")
+    count += 1
+p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('Lyon',))
+c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('Kenneth',))
+p1.start()
+c1.start()
+
                                                                                          +

                                                                                          Semaphore

                                                                                          +

                                                                                          信号量(Semaphore) , 引入一个整型变量来累计线程的唤醒次数 , threading模块中 , 有一个Semaphore类管理一个内置的计数器 , 每当调用acquire()时内置计数器 -1 ;调用release()时内置计数器 +1;计数器不能小于0 ; 当计数器等于0时 , acquire()将阻塞线程知道其他线程调用release()

                                                                                          +

                                                                                          一次最多连接5个线程

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+def func():
+    # 内置计数器 -1
+    sm.acquire()
+    print('%s get semaphores' % threading.current_thread().getName())
+    time.sleep(2)
+    # 内置计数器 +1
+    sm.release()
+if __name__ == '__main__':
+    # 一次最多只能有5个线程获取信号量
+    sm = threading.Semaphore(5)
+    for i in range(10):
+        t = threading.Thread(target=func)
+        t.start()
+
                                                                                          +

                                                                                          利用信号量可以解决生产者与消费者问题 , 《现代操作系统中》一书中进行了简单的实现

                                                                                          +

                                                                                          Event

                                                                                          +

                                                                                          在多线程中 , 每个线程都是互相独立的 , 互不影响 , 如果我们需要通过某个线程的状态来控制程序的执行过程 , 是非常难的 . 为了解决这些问题 , 我们就可以使用threading中的Event对象来实现我们的目的

                                                                                          +

                                                                                          Event对象中包含一个可由线程设置的信号标志 , 它允许线程等待某些事件的发生 . 在初始情况下 , Event对象中的信号标志被设置为假 ; 如果有线程等待一个Event对象 , 而这个Event对象的标志为假 , 那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真 . 一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真 , 它将唤醒所有等待这个Event对象的线程 . 如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象 , 那么它将忽略这个事件 , 继续执行

                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                          方法描述
                                                                                          Event.isSet()返回Event的状态 , isSet == is_set
                                                                                          Event.wait()如果Event.isSet() == False将阻塞线程
                                                                                          Event.set()设置Event的状态值为True , 所有阻塞池中的线程激活进入就绪状态 , 等待操作系统调度
                                                                                          Event.clear()回复Event的状态值为False
                                                                                          +

                                                                                          解决重复连接问题

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+import time
+import random
+def conn_mysql():
+    count = 1
+    while not event.is_set():
+        # 大于3次主动触发TimeoutError
+        if count > 3:
+            raise TimeoutError('Connection timeout...')
+        print('%s %sth attempt to connect' % (threading.current_thread().getName(), count))
+        # 阻塞0.5秒
+        event.wait(0.5)
+        count += 1
+    print('%s connect successfully' % threading.current_thread().getName())
+def check_mysql():
+    print('%s is checking mysql' % threading.current_thread().getName())
+    time.sleep(random.randint(2, 4))
+    # 激活线程
+    event.set()
+if __name__ == '__main__':
+    event = threading.Event()
+    conn1 = threading.Thread(target=conn_mysql)
+    conn2 = threading.Thread(target=conn_mysql)
+    check = threading.Thread(target=check_mysql)
+    conn1.start()
+    conn2.start()
+    check.start()
+
                                                                                          +

                                                                                          Condition

                                                                                          +

                                                                                          使线程等待 , 只有满足条件时 , 才释放线程

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+def condition_func():
+    ret = False
+    inp = input('>>>')
+    # 只有当inp等于1时才会执行
+    if inp == '1':
+        ret = True
+    return ret
+def run(n):
+    con.acquire()
+    con.wait_for(condition_func)
+    print("run the thread: %s" %n)
+    con.release()
+if __name__ == '__main__':
+    con = threading.Condition()
+    for i in range(10):
+        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
+        t.start()
+
                                                                                          +

                                                                                          Timer

                                                                                          +

                                                                                          threading模块中还有一个Timer类 , 可以指定时间后执行某操作

                                                                                          +
                                                                                          import threading
+def hello1():
+    print("I am Lyon")
+def hello2():
+    print("Hello, future")
+# 1秒后执行
+t1 = threading.Timer(1, hello1)
+# 两秒后执行
+t2 = threading.Timer(2,hello2)
+t1.start()
+t2.start()
+
                                                                                          + + +
                                                                                          + +
                                                                                          +
                                                                                          +
                                                                                          + +

                                                                                          results matching ""

                                                                                          +
                                                                                            + +
                                                                                            +
                                                                                            + +

                                                                                            No results matching ""

                                                                                            + +
                                                                                            +
                                                                                            +
                                                                                            + +
                                                                                            +
                                                                                            + +
                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            + + +
                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/03-\345\244\232\350\277\233\347\250\213.html" "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/03-\345\244\232\350\277\233\347\250\213.html" new file mode 100644 index 000000000..37e1b496a --- /dev/null +++ "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/03-\345\244\232\350\277\233\347\250\213.html" @@ -0,0 +1,1885 @@ + + + + + + + 多进程 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            +
                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                            + +
                                                                                            + +
                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                            +
                                                                                            + +
                                                                                            +
                                                                                            + +
                                                                                            + +

                                                                                            Attack on Python - 多进程 🐍

                                                                                            + + +

                                                                                            介绍

                                                                                            +

                                                                                            上一篇 多线程 中已经对Python中多线程部分进行了整理 , 进程中有很多也是相似的

                                                                                            +

                                                                                            概念在并发编程第一篇中就已经介绍了 , So直接开始操作

                                                                                            +

                                                                                            multiprocessing

                                                                                            +

                                                                                            从上一篇我们也已经知道了 , Python中的多线程无法利用多核优势 , 所以如果我们想要充分地使用多核CPU的资源 , 那么就只能靠多进程了 , 因为进程是系统调度的 , Python提供了multiprocessing模块了对多进程的支持

                                                                                            +

                                                                                            multiprocessing模块中提供了Process , Queue , Pipe , Lock , RLock , Event , Condition等组件 , 与threading模块有很多相似之处

                                                                                            +

                                                                                            Process

                                                                                            +

                                                                                            用于创建进程的类 , 与threading模块中的_Thread类类似

                                                                                            +
                                                                                            '''
+Process类的构造函数
+def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}):
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            参数说明

                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            参数说明
                                                                                            group未使用 , 值始终
                                                                                            target与threading.Tread中的target参数一样 , 表示调用对象 , 即子进程要执行的任务
                                                                                            name子进程的名称
                                                                                            args传入target函数中的位置参数 , 是一个元组 , 与线程一样 , 参数后必须加逗号
                                                                                            kwargs表示调用对象的字典
                                                                                            +

                                                                                            方法说明

                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            方法说明
                                                                                            Process.run (self)进程启动时运行的方法 , 由该方法调用target参数所指定的函数 , 在子类中可以进行重构 , 与线程中一样
                                                                                            Process.start (self)启动进程 , start方法就是去帮你调用run方法
                                                                                            Process.terminate (self)强制终止进程 , 不会进行任何清理操作 , 使用时需小心其子进程与锁的问题
                                                                                            Process.join (self, timeout=None)与线程中一样 , 阻塞调用 , 主进程进行等待 , timeout为超时时间
                                                                                            Process.is_alive (self)判断进程是否正在运行 , 返回bool值
                                                                                            +

                                                                                            实例属性说明

                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            属性说明
                                                                                            Process.daemon默认值为False , True则为守护进程
                                                                                            Process.name进程的名称
                                                                                            Process.pid进程的pid
                                                                                            Process.exitcode进程运行时为None , 如果为-N , 表示被信号N结束
                                                                                            Process.authkey进程的身份验证键 , 默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串 . 这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性 , 这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功
                                                                                            +

                                                                                            创建进程

                                                                                            +

                                                                                            与创建线程的方式一样 , 有两种

                                                                                            +

                                                                                            函数调用

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+import time
+def hello(name):
+    print("I am %s" % name)
+    time.sleep(1)
+    print("Hello future...")
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个进程实例
+    p = multiprocessing.Process(target=hello, args=("Lyon",))
+    # 启动进程,实质调用run()
+    p.start()
+    print("End of main process...")
+'''
+执行结果:
+End of main process...
+I am Lyon
+Hello future...
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            类继承调用

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+import time
+# 自定义进程类,继承multiprocessing中的Process类
+class MyProcess(multiprocessing.Process):
+    def __init__(self, name):
+        super().__init__()
+        self.name = name
+    # 重构父类中的run方法
+    def run(self):
+        print("I am %s" % self.name)
+        time.sleep(1)
+        print("Hello future...")
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个进程实例
+    p = MyProcess('Lyon')
+    # 启动进程
+    p.start()
+    print("End of main process...")
+'''
+执行结果:
+End of main process...
+I am Lyon
+Hello future...
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            在上栗创建进程中有一个问题 , 就是如果我们在Windows下 , 使用start()方法 , 就必须加上if __name__ == '__main__': , 进程是通过fork系统调用 , 而Windows中并没有fork , 所以多处理模块启动了一个新的Python进程 , 并导入了调用模块 . 如果进程在导入的时候被调用 , 那么这就会引发无限的新进程 , 后果不言而喻 . 当然还是可以直接使用run()的

                                                                                            +

                                                                                            Join & Daemon

                                                                                            +

                                                                                            join

                                                                                            +

                                                                                            进程中join与线程中的join是一样的 , 就进行阻塞调用 , 让主进程进行等待 , 整体串行

                                                                                            +

                                                                                            实例

                                                                                            +
                                                                                            # 多线程中的例子,换汤不换药
+import multiprocessing
+import time
+def run(name):
+    print("I am %s" % name)
+    time.sleep(2)
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+if __name__ == '__main__':
+    lyon = multiprocessing.Process(target=run, args=('Lyon',))
+    kenneth = multiprocessing.Process(target=run, args=('Kenneth',))
+    lyon.start()
+    lyon.join()
+    kenneth.start()
+    kenneth.join()
+    print("I was the main thread, and I ended up executing")
+'''
+执行结果:
+I am Lyon
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I am Kenneth
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I was the main thread, and I ended up executing
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            Daemon

                                                                                            +

                                                                                            守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

                                                                                            +
                                                                                            # 还是多线程中的例子
+import multiprocessing
+import time
+def run(num):
+    print("I like num %d" % num)
+    time.sleep(2)
+    print("When I'm done, I'm going to keep talking...")
+def main():
+    for i in range(1, 6):
+        t = multiprocessing.Process(target=run, args=(i,))
+        t.daemon = True
+        t.start()
+        t.join()
+if __name__ == '__main__':
+    m = multiprocessing.Process(target=main, args=[])
+    m.start()
+    m.join(timeout=8)
+'''
+执行结果:
+I like num 1
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 2
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 3
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 4
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+I like num 5
+When I'm done, I'm going to keep talking...
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            PS : 与线程不同的是 , 守护进程内无法再开启子进程 , 否则就抛出异常

                                                                                            +

                                                                                            Lock

                                                                                            +

                                                                                            进程之间的数据是不共享的 , 因为每个进程之间是相互独立的 , 但是进程共享一套文件系统 , 所以访问同一个文件 , 是没有问题的 , 但是如果有多个进程对同一文件进行修改 , 就会造成错乱 , 所以我们为了保护文件数据的安全 , 就需要给其进行加锁

                                                                                            +

                                                                                            同样的 , join为整体串行 , lock为局部串行

                                                                                            +

                                                                                            廖大大实例 , Lock

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+# 假定这是你的银行存款:
+balance = 0
+def change_it(n):
+    # 先存后取，结果应该为0:
+    global balance
+    balance = balance + n
+    balance = balance - n
+# 创建一把锁
+lock = multiprocessing.Lock()
+def run_thread(n):
+    for i in range(100000):
+        # 先要获取锁:
+        lock.acquire()
+        try:
+            # 放心地改吧:
+            change_it(n)
+        finally:
+            # 改完了一定要释放锁:
+            lock.release()
+# 在多线程例子中并没有写这句,但是多进程中使用start()必须加
+if __name__ == '__main__':
+    for j in range(10000):
+        t1 = multiprocessing.Process(target=run_thread, args=(5,))
+        t2 = multiprocessing.Process(target=run_thread, args=(8,))
+        t1.start()
+        t2.start()
+        t1.join()
+        t2.join()
+        print(balance)
+'''
+执行结果:
+0
+.
+# 数据安全得到了保障,所以全为0
+...
+
                                                                                            +

                                                                                            RLock

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+import time
+mutexA = mutexB = multiprocessing.RLock()
+class MyThread(multiprocessing.Process):
+    def run(self):
+        self.func1()
+        self.func2()
+    def func1(self):
+        mutexA.acquire()
+        print("\033[31m%s get mutexA...\033[0m" % self.name)
+        mutexB.acquire()
+        print("\033[33m%s get mutexB...\033[0m" % self.name)
+        mutexB.release()
+        mutexA.release()
+    def func2(self):
+        mutexB.acquire()
+        print("\033[35m%s get mutexB...\033[0m" % self.name)
+        time.sleep(1)
+        mutexA.acquire()
+        print("\033[37m%s get mutexA...\033[0m" % self.name)
+        mutexA.release()
+        mutexB.release()
+if __name__ == '__main__':
+    for i in range(10):
+        t = MyThread()
+        t.start()
+
                                                                                            +

                                                                                            Producer-consumer

                                                                                            +

                                                                                            生产者消费者模式 , 在多线程中已经有过说明了 , 目的是为了解决并发问题

                                                                                            +

                                                                                            实例

                                                                                            +
                                                                                            # 可与多线程篇中进行对照
+import time
+import random
+import multiprocessing
+q = multiprocessing.Queue()
+def Producer(name, q):
+    count = 1
+    while count < 5:
+        time.sleep(random.randrange(3))
+        q.put(count)
+        print('Producer %s has produced %s bun...' % (name, count))
+        count += 1
+def Consumer(name , q):
+    count = 1
+    while count < 20:
+        time.sleep(random.randrange(4))
+        if not q.empty():
+            data = q.get()
+            print(data)
+            print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s bun...\033[0m' % (name, data))
+        else:
+            print("No bun anymore...")
+if __name__ == '__main__':
+    # 进程间的数据是不共享的,注意我们需要把q,即队列对象传入函数中
+    p1 = multiprocessing.Process(target=Producer, args=('Lyon', q,))
+    c1 = multiprocessing.Process(target=Consumer, args=('Kenneth', q,))
+    p1.start()
+    c1.start()
+    p1.join()
+    c1.join()
+    print("End of main process...")
+
                                                                                            +

                                                                                            Queue

                                                                                            +

                                                                                            multiprocessing模块支持进程间通信有两种主要形式 , 队列和管道

                                                                                            +

                                                                                            在多线程中有queue模块 , 供我们实现队列接口 , 在多进程中则是Queue类为我们提供队列接口

                                                                                            +

                                                                                            Queue为单向通道 , 先进先出(FIFO)

                                                                                            +
                                                                                            
+class Queue(object):
+    def __init__(self, maxsize=-1):
+        self._maxsize = maxsize
+    # 返回队列中目前项目数量,使用时防止竞争,最好令其串行
+    def qsize(self):
+        return 0
+    # 队列是否为空,返回True,使用时防止竞争,最好令其串行
+    def empty(self):
+        return False
+    # 队列是否已满,返回True,使用时防止竞争,最好令其串行
+    def full(self):
+        return False
+    # 将数据放入队列
+    def put(self, obj, block=True, timeout=None):
+        pass
+    # 同上put
+    def put_nowait(self, obj):
+        pass
+    # 从队列中取出项
+    def get(self, block=True, timeout=None):
+        pass
+    # 同上get
+    def get_nowait(self):
+        pass
+    # 关闭队列,垃圾回收会调用此方法
+    def close(self):
+        pass
+    # 连接队列的后台线程,用于等待所有队列项消耗
+    def join_thread(self):
+        pass
+    # 不会在在进程退出时自动连接后台线程,可防止join_thread()方法阻塞
+    def cancel_join_thread(self):
+        pass
+
                                                                                            +

                                                                                            实例

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+q = multiprocessing.Queue(3)
+q.put("First")
+q.put("Second")
+q.put("Third")
+print(q.full())
+print(q.get())
+print(q.get())
+print(q.get())
+print(q.empty())
+'''
+执行结果:
+True
+First
+Second
+Third
+True
+
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            Pipe

                                                                                            +

                                                                                            介绍

                                                                                            +
                                                                                            # Pipe在进程之间创建一条管道,并返回元组(connection(),connection())
+def Pipe(duplex=True):
+    return Connection(), Connection()
+# 管道端的连接对象
+class Connection(object):
+    # 发送对象
+    def send(self, obj):
+        pass
+    # 接收另一端发送的对象
+    def recv(self):
+        pass
+    # 返回连接使用的整数文件描述符
+    def fileno(self):
+        return 0
+    # 关闭链接
+    def close(self):
+        pass
+    # 如果链接上的数据可用,返回True
+    def poll(self, timeout=None):
+        pass
+    # 发送字节到数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset为偏移量,size为字节数
+    def send_bytes(self, buffer, offset=-1, size=-1):
+        pass
+    # 接收一条完整字节消息
+    def recv_bytes(self, maxlength=-1):
+        pass
+    # 接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口
+    def recv_bytes_into(self, buffer, offset=-1):
+        pass
+'''
+Connection类与我们网络编程中所使用的socket(TCP)类似,socket(TCP)对象之间通信也是双向的
+...
+
                                                                                            +

                                                                                            基于管道实现进程间通信

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+def producer(seq, p):
+    left,right = p
+    # 关闭不使用的一端
+    right.close()
+    for i in seq:
+        # 发送进管道中
+        left.send(i)
+    else:
+        # 关闭管道
+        left.close()
+def consumer(p, name):
+    left,right = p
+    # 关闭不使用的一端
+    left.close()
+    while True:
+        # 如果消费者不使用的一端忘记关闭,消费者中的recv()就一直等下去
+        try:
+            bun = right.recv()
+            print('%s got %s buns...' % (name, bun))
+        # 触发EOFError
+        except EOFError:
+            right.close()
+            break
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建管道实例
+    left, right = multiprocessing.Pipe()
+    c1 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=((left, right), 'c1'))
+    c1.start()
+    seq = (i for i in range(10))
+    producer(seq, (left, right))
+    right.close()
+    left.close()
+    c1.join()
+    print('End of main process...')
+
                                                                                            +

                                                                                            Manager

                                                                                            +

                                                                                            进程之间是相互独立的 , 在multiprocessing模块中的Manager可以实现进程间数据共享 , 并且Manager还支持进程中的很多操作 , 比如Condition , Lock , Namespace , Queue , RLock , Semaphore等

                                                                                            +

                                                                                            由于基于消息传递(Queue , Pipe)的并发编程才是未来的主流 , 所以对于Manager应该尽量避免使用

                                                                                            +

                                                                                            Manager实例

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+# 既然数据共享了,就需要像多线程那样,防止竞争
+def run(d,lock):
+      # 演示没加锁的实例
+    # lock.acquire()
+    d['count'] -= 1
+    # lock.release()
+if __name__ == '__main__':
+    # lock = multiprocessing.Lock()
+    with multiprocessing.Manager() as m:
+        dic = m.dict({'count' : 100})
+        process_list = []
+        for i in range(100):
+            p = multiprocessing.Process(target=run, args=(dic, lock,))
+            process_list.append(p)
+            p.start()
+        for p in process_list:
+            p.join()
+        print(dic)
+'''
+执行结果:
+# 该结果看缘分了,没加锁数据共享,导致混乱,与线程中一样
+{'count': 1}
+'''
+
                                                                                            +

                                                                                            更多详细内容< multiprocessing.Manager >

                                                                                            +

                                                                                            Semaphore

                                                                                            +

                                                                                            与线程中一样

                                                                                            +
                                                                                            class Semaphore(object):
+    def __init__(self, value=1):
+        pass
+
+    def acquire(self, blocking=True, timeout=None):
+        pass
+
+    def release(self):
+        pass
+
                                                                                            +

                                                                                            实例

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+import time
+def func(sem, num):
+    sem.acquire()
+    print('%s get semaphores' % num)
+    time.sleep(2)
+    sem.release()
+if __name__ == '__main__':
+    sem = multiprocessing.Semaphore(5)
+    for i in range(1,11):
+        t = multiprocessing.Process(target=func, args=(sem, i,))
+        t.start()
+
                                                                                            +

                                                                                            Event

                                                                                            +

                                                                                            与线程中一样

                                                                                            +
                                                                                            class Event(object):
+    def is_set(self):
+        return False
+    def set(self):
+        pass
+    def clear(self):
+        pass
+    def wait(self, timeout=None):
+        pass
+
                                                                                            +

                                                                                            实例

                                                                                            +
                                                                                            import multiprocessing
+import time
+import random
+def conn_mysql(conn, event):
+    count = 1
+    while not event.is_set():
+        if count > 3:
+            # 主动触发超时异常
+            raise TimeoutError('Connection timeout...')
+        print('%s %sth attempt to connect' % (conn, count))
+        event.wait(0.5)
+        count += 1
+    print('%s connect successfully' % conn)
+def check_mysql(conn, event):
+    print('%s is checking mysql' % conn)
+    time.sleep(random.randint(2, 4))
+    event.set()
+if __name__ == '__main__':
+    event = multiprocessing.Event()
+    for i in range(10):
+        conn = multiprocessing.Process(target=conn_mysql, args=('conn'+str(i), event))
+        conn.start()
+
                                                                                            +

                                                                                            Pool

                                                                                            +

                                                                                            multiprocessing中的Process实现了我们对多进程的需求 , 但是当我们进行并发编程时 , 一旦需要开启的进程数量非常大时 , 使用Process已经不能满足我们的要求了 . 因为进程是需要占用系统资源的 , 操作系统不可能去无限的开启进程 ; 并且使用Process动态生成多个进程 , 我们还需要手动的去限制进程的数量 , 所以这个时候我们就应该用进程池(Pool)来实现了

                                                                                            +

                                                                                            multiprocessing.Pool

                                                                                            +

                                                                                            参数说明

                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            参数说明
                                                                                            numprocess要创建的进程数 , 如果省略 将默认使用cpu_count()
                                                                                            initializer每个进程启动时要执行的可调用对象
                                                                                            initargs传给initializer的参数组
                                                                                            +

                                                                                            方法说明

                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                            方法说明
                                                                                            Pool.apply(self, func, args=(), kwds={})在一个进程池中执行func(args , *kwargs) , 并返回结果
                                                                                            Pool.apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None,与apply()方法一样 , 该方法为异步版本应用的方法 , 返回结果是AsyncResult类的实例 , callback指定回调的函数 . callback禁止执行任何阻塞操作 , 否则将接收其他异步操作中的结果
                                                                                            Pool.close(self)关闭进程池 , 如果所有操作持续挂起 , 它们将在工作进程终止前完成
                                                                                            Pool.join(self)等待所有工作进程退出
                                                                                            Pool.get(self, timeout=None)获取结果 , timeout可选
                                                                                            Pool.ready(self)完成调用就返回True
                                                                                            Pool.successful(self)完成调用并且没有引发异常返回True , 在结果就绪之前调用此方法会引发异常
                                                                                            Pool.wait(self, timeout=None)等待结果变为可用
                                                                                            Pool.terminate(self)立即终止所有工作进程 , 垃圾回收会自动调用此方法
                                                                                            +

                                                                                            同步调用apply

                                                                                            +
                                                                                            from multiprocessing import Pool
+import os
+import time
+def run(n):
+    print("%s run..." % os.getpid())
+    # 不令其阻塞,结果会同时打印
+    time.sleep(2)
+    return n**2
+if __name__ == '__main__':
+    # 进程池没满就新创建进程执行请求,否则就等待
+    # 注意,这里指定进程池数量为3,会一直是这三个进程在执行,只不过执行的请求可能改变
+    pool = Pool(3)
+    res_list = []
+    for i in range(10):
+        # 获取执行结果,同步运行,会阻塞等待拿到结果,等待过程中无论是否阻塞都会在原地等
+        # 注意等待过程中由于阻塞,其cpu权限会被夺走
+        res = pool.apply(run, args=(i,))
+        res_list.append(res)
+    print(res_list)
+
                                                                                            +

                                                                                            异步调用apply_async

                                                                                            +
                                                                                            from multiprocessing import Pool
+import os
+import time
+def run(n):
+    print("%s run..." % os.getpid())
+    time.sleep(2)
+    return n**2
+if __name__ == '__main__':
+    # 进程池没满就新创建进程执行请求,否则就等待
+    # 注意,这里指定进程池数量为3,会一直是这三个进程在执行,只不过执行的请求可能改变
+    pool = Pool(3)
+    res_list = []
+    for i in range(10):
+        res = pool.apply_async(run, args=(i,))
+        res_list.append(res)
+    pool.close()
+    pool.join()
+    for res in res_list:
+        print(res.get())
+
                                                                                            + + +
                                                                                            + +
                                                                                            +
                                                                                            +
                                                                                            + +

                                                                                            results matching ""

                                                                                            +
                                                                                              + +
                                                                                              +
                                                                                              + +

                                                                                              No results matching ""

                                                                                              + +
                                                                                              +
                                                                                              +
                                                                                              + +
                                                                                              +
                                                                                              + +
                                                                                              + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                              + + +
                                                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/04-\345\244\232\350\277\233\347\250\213\345\256\236\344\276\213\345\217\212\345\233\236\350\260\203\345\207\275\346\225\260.html" "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/04-\345\244\232\350\277\233\347\250\213\345\256\236\344\276\213\345\217\212\345\233\236\350\260\203\345\207\275\346\225\260.html" new file mode 100644 index 000000000..b5517c3e8 --- /dev/null +++ "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/04-\345\244\232\350\277\233\347\250\213\345\256\236\344\276\213\345\217\212\345\233\236\350\260\203\345\207\275\346\225\260.html" @@ -0,0 +1,1355 @@ + + + + + + + 多进程实例及回调函数 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                              +
                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                              + +
                                                                                              + +
                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                              +
                                                                                              + +
                                                                                              +
                                                                                              + +
                                                                                              + +

                                                                                              Attack on Python - 多进程实例及回调函数 🐍

                                                                                              + + +

                                                                                              进程池实例

                                                                                              +

                                                                                              使用进程池维护固定数目的进程

                                                                                              +

                                                                                              server.py

                                                                                              +
                                                                                              import socket
+import os
+import multiprocessing
+server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
+server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
+server.bind(('127.0.0.1', 8080))
+server.listen(5)
+def talk(conn, client_addr):
+    print("Process pid : %s" % os.getpid())
+    while True:
+        try:
+            msg = conn.recv(1024)
+            if not msg:break
+            conn.send(msg.upper())
+        except Exception:
+            break
+if __name__ == '__main__':
+    pool = multiprocessing.Pool()
+    while True:
+        conn, client_addr = server.accept()
+        # 同步则一时间只有一个客户端能访问,所以使用异步
+        pool.apply_async(talk,args=(conn, client_addr,))
+
                                                                                              +

                                                                                              client.py

                                                                                              +
                                                                                              import socket
+client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
+client.connect(('127.0.0.1', 8080))
+while True:
+    msg = input("Please input message:").strip()
+    if not msg: continue
+    client.send(msg.encode('utf-8'))
+    data = client.recv(1024)
+    print(data.decode('utf-8'))
+
                                                                                              +

                                                                                              回调函数

                                                                                              +

                                                                                              回调函数就是一个通过函数指针调用的函数 , 如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数 , 当这个指针被用来调用其所指向的函数时 , 我们就说这是回调函数

                                                                                              +

                                                                                              回调函数不是由该函数的实现方直接调用 , 而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的 , 用于对该事件或条件进程响应

                                                                                              +

                                                                                              进程池中使用回调函数

                                                                                              +

                                                                                              apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])

                                                                                              +
                                                                                              If callback is specified then it should be a callable which accepts a single argument. When the result becomes ready callback is applied to it, that is unless the call failed, in which case the error_callback is applied instead.
+'''
+意思是如果指定了回调,那么它应该是可调用的,调用失败则会应用error_callback
+'''
+
                                                                                              +

                                                                                              实例

                                                                                              +
                                                                                              import multiprocessing
+import requests
+import os
+def get_page(url):
+    print('Process %s get %s...' % (os.getpid(), url))
+    respone = requests.get(url)
+    if respone.status_code == 200:
+        return {'url': url, 'text': respone.text}
+# 进行回调的函数,处理结果
+def pasrse_page(res):
+    print('Process %s parse %s...' % (os.getpid(), res['url']))
+    parse_res = 'url : %s\nsize : %s\n' % (res['url'], len(res['text']))
+    with open('db.txt', 'a') as f:
+        f.write(parse_res)
+if __name__ == '__main__':
+    urls = [
+        'https://www.baidu.com',
+        'https://www.python.org',
+        'https://www.openstack.org',
+        'https://help.github.com/',
+        'http://www.sina.com.cn/'
+    ]
+    p = multiprocessing.Pool(3)
+    res_list = []
+    for url in urls:
+        # 执行并返回结果,异步,
+        res = p.apply_async(get_page, args=(url,), callback=pasrse_page)
+        res_list.append(res)
+    p.close()
+    p.join()
+    # 拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了
+    print([res.get() for res in res_list])
+
                                                                                              +

                                                                                              处理结果db.txt

                                                                                              +
                                                                                              url : https://www.openstack.org
+size : 60191
+url : https://www.python.org
+size : 49081
+url : https://www.baidu.com
+size : 2443
+url : https://help.github.com/
+size : 118622
+url : http://www.sina.com.cn/
+size : 601426
+
                                                                                              +

                                                                                              爬虫案例

                                                                                              +
                                                                                              from multiprocessing import Pool
+import requests
+import re
+def get_page(url, pattern):
+    response = requests.get(url)
+    if response.status_code == 200:
+        print(response.text)
+        return (response.text,pattern)
+def parse_page(info):
+    page_content, pattern = info
+    res=re.findall(pattern, page_content)
+    for item in res:
+        dic={
+            'index' : item[0],
+            'title' : item[1],
+            'actor' : item[2].strip()[3:],
+            'time' : item[3][5:],
+            'score' : item[4]+item[5]
+        }
+        print(dic)
+if __name__ == '__main__':
+    pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(\d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)
+    url_dic={
+        'http://maoyan.com/board/7' : pattern1,
+    }
+    p=Pool()
+    res_l=[]
+    for url,pattern in url_dic.items():
+        res = p.apply_async(get_page, args=(url, pattern), callback=parse_page)
+        res_l.append(res)
+    for i in res_l:
+        i.get()
+ '''
+ 不是每次抓取都能成功
+ '''
+
                                                                                              + + +
                                                                                              + +
                                                                                              +
                                                                                              +
                                                                                              + +

                                                                                              results matching ""

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                                                                                                + + +

                                                                                                介绍

                                                                                                +

                                                                                                关于协程相关的内容 , 已经移至《Attack on Tornado - 协程》 , 请前往阅读

                                                                                                + + +
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                                                                                                  Attack on Python - IO多路复用 🐍

                                                                                                  + + +

                                                                                                  前言

                                                                                                  +

                                                                                                  在网络编程中 , 如果服务端需要面临同时接收上千甚至上万次的客户端请求 , 利用 "进程池" 或 "线程池" 或许可以缓解部分压力 , 但是并不是一个好的选择 , 因为超过数量还是得等 ; 又或者线程一旦进行堵塞 ; 以及任务之间的高度独立 , 并不需要互相通信或者等待时 , 我们就需要用到I/O多路复用(IO Multiplexing) 了 , 又叫做事件驱动IO (Event driven IO)

                                                                                                  +

                                                                                                  I/O多路复用

                                                                                                  +
                                                                                                  +

                                                                                                  I/O多路复用是指单个线程中 , 通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态 , 来同时管理多个I/O流

                                                                                                  +
                                                                                                  +

                                                                                                  在I/O多路复用中只要一遇到IO就注册一个事件 , 然后主程序就可以继续干其他的事情了 , 直到IO处理完毕 , 继续恢复之前中断的任务 , 也就是说一个线程可以同时处理多个请求

                                                                                                  +

                                                                                                  举🌰

                                                                                                  +

                                                                                                  在UI编程中 , 常常要对鼠标点击进行响应 , 还要同时对键盘敲击也进行响应

                                                                                                  +

                                                                                                  多进程多线程方式 :

                                                                                                  +

                                                                                                  创建一个进程 , 进程中由两个线程 , 一个循环检测鼠标点击 , 一个循环检测键盘敲击 , 一旦检测到有情况就再开一个线程去处理 , 然后一直开下去......基本上是由创建进程/线程 , 维护进程/线程来解决的 , 这样对于CPU的资源是很浪费的

                                                                                                  +

                                                                                                  IO多路复用(事件驱动) :

                                                                                                  +

                                                                                                  创建一个事件(消息)队列 , 鼠标点击就往队列中增加一个鼠标点击事件 , 键盘敲击就往队列中增加一个键盘敲击事件 , 创建一个线程(IO线程)负责不断从队列中取出事件 , 根据不同的事件 , 调用不同的函数 , 如onClick() , onKeyDown()等 , 即一个线程解决了所有事件的问题 , 这就是复用

                                                                                                  +

                                                                                                  比较 : 与多进程多线程技术相比 , I/O多路复用最大的优势是系统开销小 , 系统不必创建进程/线程 , 也不必维护这些进程/线程 , 从而大大减小了系统的开销

                                                                                                  +

                                                                                                  目前常见支持I/O多路复用的系统调用select , poll , epoll ,I/O多路复用就是通过一种机制 , 一个进程可以监视多个描述符 , 一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪) , 能够通知程序进行相应的读写操作

                                                                                                  +

                                                                                                  而I/O多路复用的具体实现就是 , select , poll , epoll

                                                                                                  +

                                                                                                  Select

                                                                                                  +

                                                                                                  select 监视的文件描述符(FD)分3类 , 分别是writefds、readfds和exceptfds , 程序启动后select函数会阻塞 , 直到有描述符就绪(有数据 可读、可写、或者有except) , 或者超时(timeout指定等待时间 , 如果立即返回设为null即可) , 函数返回 , 当select函数返回后 , 可以通过遍历fdset , 来找到就绪的描述符

                                                                                                  +

                                                                                                  I/O多路复用概念被提出来后 , select是第一个实现的 , select虽然实现了I/O多路复用 , 但是暴露出了很多问题 :

                                                                                                  +
                                                                                                    +

                                                                                                  • select 会修改传入的参数数组 , 这对于一个需要调用很多次的函数 , 是非常不友好的

                                                                                                    +
                                                                                                    • +

                                                                                                  • select 如果任何一个sokc(I/O stream) 出现了数据 , select仅仅会返回 , 但是并不会告诉你是哪个sock上有数据 , 于是你只能自己一个一个的找 , 十几个sock还好 , 但是数量一旦多了 , 这无谓的开销可就大了

                                                                                                    +
                                                                                                    • +

                                                                                                  • select 只能监视1024个链接

                                                                                                    +
                                                                                                    • +

                                                                                                  • select对socket进行扫描时是线性扫描 , 即采用轮询的方法 , 效率较低

                                                                                                    +
                                                                                                    • +

                                                                                                  • select 不是线程安全的 , 如果你把一个sock(I/O stream) 加入到select , 然后突然另外一个线程发现这个sock不用 , 需要收回 , 那么对不起 , select不支持 , 并且如果你想关掉这个sock , 那么select的标准行为是不可预测的

                                                                                                    +
                                                                                                    If a file descriptor being monitored by select() is closed in another thread , the result is unspecified
+

                                                                                                    Python实现select模型代码

                                                                                                    +
                                                                                                    import select
+import socket
+sk1 = socket.socket()
+sk1.bind(('127.0.0.1', 8002, ))
+sk1.listen()
+demo_li = [sk1]
+outputs = []
+message_dict = {}
+while True:
+    r_list, w_list, e_list = select.select(sk1, outputs, [], 1)
+    print(len(demo_li),r_list)
+    for sk1_or_conn in r_list:
+        if sk1_or_conn == sk1:
+            conn, address = sk1_or_conn.accept()
+            demo_li.append(conn)
+            message_dict[conn] = []
+        else:
+            try:
+                data_bytes = sk1_or_conn.recv(1024)
+                # data_str = str(data_bytes, encoding="utf-8")
+                # print(data_str)
+                # sk1_or_conn.sendall(bytes(data_str+"good", encoding="utf-8"))
+            except Exception as e:
+                demo_li.remove(sk1_or_conn)
+            else:
+                data_str = str(data_bytes, encoding="utf-8")
+                message_dict[sk1_or_conn].append(data_str)
+                outputs.append(sk1_or_conn)
+    for conn in w_list:
+        recv_str = message_dict[conn][0]
+        del message_dict[conn][0]
+        conn.sendall(bytes(recv_str+"Good", encoding="utf-8"))
+        outputs.remove(conn)
+
                                                                                                    +
                                                                                                    • +
                                                                                                  +

                                                                                                  Poll

                                                                                                  +

                                                                                                  poll本质上和select没有区别 , 它将用户传入的数组拷贝到内核空间 , 然后查询每个fd对应的设备状态 , 如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历 , 如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备 , 则挂起当前进程 , 直到设备就绪或者主动超时 , 被唤醒后它又要再次遍历fd , 这个过程经历了多次无谓的遍历

                                                                                                  +

                                                                                                  它没有最大连接数的限制 , 原因是它是基于链表来存储的 , 但是同样有缺点 :

                                                                                                  +
                                                                                                    +
                                                                                                  • 大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间 , 而不管这样的复制是不是有意义
                                                                                                    • +
                                                                                                  • poll还有一个特点是"水平触发" , 如果报告了fd后 , 没有被处理 , 那么下次poll时会再次报告该fd
                                                                                                    • +
                                                                                                  • 同样不是线程安全的
                                                                                                    • +
                                                                                                  +

                                                                                                  Epoll 🍀

                                                                                                  +

                                                                                                  poll是在2.6内核中提出的 , 是之前的select和poll的增强版本 , 相对于select和poll来说 , epoll更加灵活 , 没有描述符限制 ; epoll使用一个文件描述符管理多个描述符 , 将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中 , 这样在用户空间和内核空间的copy只需一次

                                                                                                  +

                                                                                                  基本原理 :

                                                                                                  +

                                                                                                  epoll支持水平触发和边缘触发 , 最大的特点在于边缘触发 , 它只告诉进程哪些fd刚刚变为就绪态 , 并且只会通知一次 ; 还有一个特点是 , epoll使用"事件"的就绪通知方式 , 通过epoll_ctl注册fd , 一旦该fd就绪 , 内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd , epoll_wait便可以收到通知

                                                                                                  +

                                                                                                  epoll的优点 :

                                                                                                  +
                                                                                                    +
                                                                                                  • 没有最大并发连接的限制 , 能打开的FD的上限远大于1024(1G的内存上能监听约10万个端口)
                                                                                                    • +
                                                                                                  • 效率提升 , 不是轮询的方式 , 不会随着FD数目的增加效率下降 , 只有活跃可用的FD才会调用callback函数 ; 即Epoll最大的优点就在于它只管你"活跃"的连接 , 而跟连接总数无关 , 因此在实际的网络环境中 , Epoll的效率就会远远高于select和poll
                                                                                                    • +
                                                                                                  • 内存拷贝 , 利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递 ; 即epoll使用mmap减少复制开销
                                                                                                    • +
                                                                                                  • 是线程安全的
                                                                                                    • +
                                                                                                  +

                                                                                                  epoll对文件描述符的操作有两种模式 : LT(level trigger)和ET(edge trigger) , LT模式是默认模式 , LT模式与ET模式的区别如下 :

                                                                                                  +

                                                                                                  LT模式 : 当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序 , 应用程序可以不立即处理该事件 , 下次调用epoll_wait时 , 会再次响应应用程序并通知此事件

                                                                                                  +

                                                                                                  ET模式 : 当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序 , 应用程序必须立即处理该事件 , 如果不处理 , 下次调用epoll_wait时 , 不会再次响应应用程序并通知此事件

                                                                                                  +

                                                                                                  LT模式 LT(level triggered)是缺省的工作方式 , 并且同时支持block和no-block socket , 在这种做法中 , 内核告诉你一个文件描述符是否就绪了 , 然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作 , 如果你不作任何操作 , 内核还是会继续通知你的

                                                                                                  +

                                                                                                  ET模式 ET(edge-triggered)是高速工作方式 , 只支持no-block socket , 在这种模式下 , 当描述符从未就绪变为就绪时 , 内核通过epoll告诉你 , 然后它会假设你知道文件描述符已经就绪 , 并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知 , 直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如 , 你在发送 , 接收或者接收请求 , 或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误) , 但是请注意 , 如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪) , 内核不会发送更多的通知(only once) , ET模式在很大程度上减少了epoll事件被重复触发的次数 , 因此效率要比LT模式高 , epoll工作在ET模式的时候 , 必须使用非阻塞套接口 , 以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死

                                                                                                  +

                                                                                                  在select/poll中 , 进程只有在调用一定的方法后 , 内核才对所有监视的文件描述符进行扫描 , 而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符 , 一旦基于某个文件描述符就绪时 , 内核会采用类似callback的回调机制 , 迅速激活这个文件描述符 , 当进程调用epoll_wait()时便得到通知 (此处去掉了遍历文件描述符 , 而是通过监听回调的的机制 , 这正是epoll的魅力所在)

                                                                                                  + + +
                                                                                                  + +
                                                                                                  +
                                                                                                  +
                                                                                                  + +

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                                                                                                    +
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                                                                                                    Attack on Python - 实现线程池 🐍

                                                                                                    + + +

                                                                                                    方式一

                                                                                                    +
                                                                                                    import Queue
+import threading
+
+
+class ThreadPool(object):
+
+    def __init__(self, max_num=20):
+        self.queue = Queue.Queue(max_num)
+        for i in xrange(max_num):
+            self.queue.put(threading.Thread)
+
+    def get_thread(self):
+        return self.queue.get()
+
+    def add_thread(self):
+        self.queue.put(threading.Thread)
+
+"""
+使用:
+pool = ThreadPool(10)
+
+def func(arg, p):
+    import time
+    time.sleep(2)
+    p.add_thread()
+
+
+for i in range(30):
+    thread = pool.get_thread()
+    t = thread(target=func, args=(i, pool))
+    t.start()
+"""
+
                                                                                                    +

                                                                                                    方式二

                                                                                                    +
                                                                                                    import queue
+import threading
+import contextlib
+import time
+
+StopEvent = object()
+
+class ThreadPool(object):
+
+    def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
+        if max_task_num:
+            self.q = queue.Queue(max_task_num)
+        else:
+            self.q = queue.Queue()
+        self.max_num = max_num
+        self.cancel = False
+        self.terminal = False
+        self.generate_list = []
+        self.free_list = []
+
+    def run(self, func, args, callback=None):
+        """
+        线程池执行一个任务
+        :param func: 任务函数
+        :param args: 任务函数所需参数
+        :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
+        :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
+        """
+        if self.cancel:
+            return
+        if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
+            self.generate_thread()
+        w = (func, args, callback,)
+        self.q.put(w)
+
+    def generate_thread(self):
+        """
+        创建一个线程
+        """
+        t = threading.Thread(target=self.call)
+        t.start()
+
+    def call(self):
+        """
+        循环去获取任务函数并执行任务函数
+        """
+        current_thread = threading.currentThread()
+        self.generate_list.append(current_thread)
+
+        event = self.q.get()
+        while event != StopEvent:
+
+            func, arguments, callback = event
+            try:
+                result = func(*arguments)
+                success = True
+            except Exception as e:
+                success = False
+                result = None
+
+            if callback is not None:
+                try:
+                    callback(success, result)
+                except Exception as e:
+                    pass
+
+            with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
+                if self.terminal:
+                    event = StopEvent
+                else:
+                    event = self.q.get()
+        else:
+
+            self.generate_list.remove(current_thread)
+
+    def close(self):
+        """
+        执行完所有的任务后，所有线程停止
+        """
+        self.cancel = True
+        full_size = len(self.generate_list)
+        while full_size:
+            self.q.put(StopEvent)
+            full_size -= 1
+
+    def terminate(self):
+        """
+        无论是否还有任务，终止线程
+        """
+        self.terminal = True
+
+        while self.generate_list:
+            self.q.put(StopEvent)
+
+        self.q.queue.clear()
+
+    @contextlib.contextmanager
+    def worker_state(self, state_list, worker_thread):
+        """
+        用于记录线程中正在等待的线程数
+        """
+        state_list.append(worker_thread)
+        try:
+            yield
+        finally:
+            state_list.remove(worker_thread)
+
+"""
+pool = ThreadPool(5)
+
+def callback(status, result):
+    # status, execute action status
+    # result, execute action return value
+    pass
+
+def action(i):
+    print(i)
+
+for i in range(30):
+    ret = pool.run(action, (i,), callback)
+
+time.sleep(5)
+print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
+print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
+pool.close()
+pool.terminate()
+"""
+
                                                                                                    + + +
                                                                                                    + +
                                                                                                    +
                                                                                                    +
                                                                                                    + +

                                                                                                    results matching ""

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                                                                                                      No results matching ""

                                                                                                      + +
                                                                                                      +
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                                                                                                      + +
                                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                      + + +
                                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/index.html" "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/index.html" new file mode 100644 index 000000000..41eb40cf0 --- /dev/null +++ "b/06-\345\271\266\345\217\221\347\257\207/index.html" @@ -0,0 +1,1223 @@ + + + + + + + 并发篇 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                      +
                                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                                      + +
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                                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                                      +
                                                                                                      + +
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                                                                                                      + +
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                                                                                                      Attack on Python - 并发篇 🐍

                                                                                                      + + +
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                                                                                                        +
                                                                                                        + +
                                                                                                        +
                                                                                                        + +
                                                                                                        + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                        + + +
                                                                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/01-\345\257\271\350\261\241\346\234\272\345\210\266.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/01-\345\257\271\350\261\241\346\234\272\345\210\266.html" new file mode 100644 index 000000000..aac6dab6e --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/01-\345\257\271\350\261\241\346\234\272\345\210\266.html" @@ -0,0 +1,1425 @@ + + + + + + + 对象机制 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                        +
                                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                                        + +
                                                                                                        + +
                                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                                        +
                                                                                                        + +
                                                                                                        +
                                                                                                        + +
                                                                                                        + +

                                                                                                        Attack on Python - 对象机制 🐍

                                                                                                        + + +

                                                                                                        介绍

                                                                                                        +

                                                                                                        在Python中一切皆对象

                                                                                                        +

                                                                                                        我们知道Python是用C语言设计出来的 , 而在Python中 , 对象就是C中的结构体在堆上申请的一块内存

                                                                                                        +

                                                                                                        对象是不能被静态初始化的 , 并且也不能在栈空间上生存 ; 唯一列外的就是类型对象 , Python中所有的内建类型对象 (如整数类型对象 , 字符串类型对象) 都是被静态初始化的

                                                                                                        +

                                                                                                        在Python中 , 一个对象一旦被创建 , 那么它在内存中的大小就固定不变了 , 这就意味着对于那些可变长度的数据对象 (如列表) , 只能在对象内维护一个指向一块可变大小的内存区域的指针

                                                                                                        +

                                                                                                        利用这种对象机制可以使由指针维护对象的工作变得非常的简单

                                                                                                        +

                                                                                                        对象机制的基石

                                                                                                        +

                                                                                                        Python中一切皆对象 , 而所有的对象都拥有一些相同的内容 , 其被定义在PyObject中

                                                                                                        +

                                                                                                        我们先对比源码 , 从源码目录Python-2.7\Include\object.h中 , 截取如下片段 :

                                                                                                        +
                                                                                                        106:typedef struct _object {
+107:    PyObject_HEAD      /*这个宏如下*/
+108:} PyObject;
+
+
+77:/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */
+78:#define PyObject_HEAD                 \
+79:    _PyObject_HEAD_EXTRA              \
+/* Py_ssize_t 是一个所占字节数与 size_t 相同的有符号的整数类型*/
+80:    Py_ssize_t ob_refcnt;             \
+81:    struct _typeobject *ob_type;
+
+
+65:/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */
+66:#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
+67:    struct _object *_ob_next;           \
+68:    struct _object *_ob_prev;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        从源码目录Python-3.5.4\Include\object.h中 , 截取如下片段 :

                                                                                                        +
                                                                                                        106:typedef struct _object {
+107:    _PyObject_HEAD_EXTRA     /* 与2.7相比没有发生任何实质性变化 */
+108:    Py_ssize_t ob_refcnt;     
+109:    struct _typeobject *ob_type;
+110:} PyObject;
+
+
+82:/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */
+83:#define PyObject_HEAD                   PyObject ob_base;
+
+
+70:/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */
+71:#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
+72:    struct _object *_ob_next;           \
+73:    struct _object *_ob_prev;
+
+75:#define _PyObject_EXTRA_INIT 0, 0,
+
+78:#else
+79:#define _PyObject_HEAD_EXTRA
+
                                                                                                        +

                                                                                                        两个版本源码并没有什么真正意义上的改变 , 从中我们可以看出 , PyObject主要由ob_refcnt , ob_type , _PyObject_HEAD_EXTRA 几个部分组成 , 而对于_PyObject_HEAD_EXTRA , 我们发现它只有在DEBUG模式下才不为空 , 所以我们可以将其忽略

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_refcnt

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_refcnt 是内存管理机制的核心 , 它实现了基于引用计数的垃圾回收机制 , 例如 :

                                                                                                        +

                                                                                                        对于某一个对象A , 当有一个新的PyObject * (对象指针) 引用该对象时 , A的引用计数 (ob_refcnt) 就会增加 ; 而当这个PyObject * 被删除时 , A的引用计数就会减少 , 并且当A的引用计数减少到0时 , A就可以从堆上被删除 , 以释放出内存供别的对象使用

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_refcnt是一个32位的整型变量 , 这实际蕴含着Python所做的一个假设 , 即对一个对象的引用不会超过一个整型变量的最大值 , 这个假设如果不是恶意代码的话 , 明显是成立的

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_type

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_type是对象类型的核心 , 源码中我们可以看到 , 它是一个指向_typeobject的结构体的指针 , 该结构体对应的是一种特殊的对象 , 它是用来指定一个对象类型的类型对象 , 也就是说ob_type所指向的位置存放着一个对象的类型信息

                                                                                                        +

                                                                                                        Python就是利用ob_type构造了对象类型的基石

                                                                                                        +

                                                                                                        PyObject中定义了所有Python对象中都必须有的内容 , 即ob_refcnt和ob_type , 当然一个对象中肯定不止于这些 , 不同的对象中还保存了各自的特殊信息 , 于是才实现了各种基础数据类型

                                                                                                        +

                                                                                                        定长对象和变长对象

                                                                                                        +

                                                                                                        定长对象

                                                                                                        +

                                                                                                        我们把不包含可变长度数据的对象称为 "定长对象" , 并且定长对象在内存中所占的大小是一样的 , 比如我们的整数对象 , 内存中 1 和 100占用的内存大小都是sizeof(PyIntObject)

                                                                                                        +

                                                                                                        你可能会将定长对象理解为 "不可变对象" , 但是实际上并不是这样 , 因为像Python的字符串 , 元组这两者都是 "不可变对象" , 但是他们却是 "变长对象" , 我们通过源码来看看Python中的整数对象 :

                                                                                                        +

                                                                                                        目录Python-2.7\Include\intobject.h中 , 截取如下片段 :

                                                                                                        +
                                                                                                        23:typedef struct {
+24:    PyObject_HEAD   /*PyObject对象宏 */
+25:    long ob_ival;   /*PyIntObject的特殊信息*/
+26:} PyIntObject;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        如上 , 也就是说在Python 2.x中 , 整数对象都是定长对象 , 因为PyIntObject结构体中没有任何多余的内容 , 但是别忘了数字还有Long类型 , 而Long则是变长对象

                                                                                                        +

                                                                                                        源码如下 :

                                                                                                        +

                                                                                                        Python-2.7\Include\longintrepr.h中 , 截取如下片段 :

                                                                                                        +
                                                                                                        90:struct _longobject {
+91:    PyObject_VAR_HEAD     /*变长对象基石*/
+92:    digit ob_digit[1];    
+93:};
+
                                                                                                        +

                                                                                                        注意 : 在Python 3.x中 , Long类型和Int类型合并到一起去了 , 我们在3.x中所看到的Int类型 , 实际上是Long 类型 , 关于数字类型将会在下一篇中整理

                                                                                                        +

                                                                                                        Python 3.x中这部分源码也在logintrepr.h中 , 分别在第89 - 92行

                                                                                                        +

                                                                                                        变长对象

                                                                                                        +

                                                                                                        上面已经说明了定长对象 , 变长对象则就是包含可变长度数据的对象

                                                                                                        +

                                                                                                        定长对象与变长对象的区别在于 : 定长对象占用的内存大小是一样的 , 而变长对象占用的大小不一样 , 实例如下 :

                                                                                                        +
                                                                                                        >>> a = 1
+>>> type(a)
+<type 'int'>
+>>> a.__sizeof__()
+24
+>>> b = 100
+>>> type(b)
+<type 'int'>
+>>> b.__sizeof__()
+24
+
                                                                                                        +

                                                                                                        注意 : 字符串是变长对象 , Python2.7中源码如下 :

                                                                                                        +
                                                                                                        // Python2.7\Include\stringobject.h
+
+35:typedef struct {
+36:    PyObject_VAR_HEAD    /*变长对象基石*/
+37:    long ob_shash;
+38:    int ob_sstate;
+39:    char ob_sval[1];
+  /* 省略注释 */
+49:} PyStringObject;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        实例说明

                                                                                                        +
                                                                                                        # env : Python 2.x
+>>> a = "lyon"
+>>> b = "lyonyang"
+>>> a.__sizeof__()
+37
+>>> b.__sizeof__()
+41
+
                                                                                                        +

                                                                                                        PyVarObject

                                                                                                        +

                                                                                                        PyVarObject就是Python中变长对象的基石 , 上面的PyStringObject中我们已经见过了, 那么继续翻源码 :

                                                                                                        +

                                                                                                        Python-2.7\Include\object.h :

                                                                                                        +
                                                                                                        110:typedef struct {
+111:    PyObject_VAR_HEAD
+112:} PyVarObject;
+
+/* PyObject_VAR_HEAD defines the initial segment of all variable-size
+ * container objects.  These end with a declaration of an array with 1
+ * element, but enough space is malloc'ed so that the array actually
+ * has room for ob_size elements.  Note that ob_size is an element count,
+ * not necessarily a byte count.
+ */
+96:#define PyObject_VAR_HEAD               \
+97:    PyObject_HEAD                       \
+98:    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
+
                                                                                                        +

                                                                                                        Python-3.5.4\Include\object.h :

                                                                                                        +
                                                                                                        112:typedef struct {
+113:    PyObject ob_base;   /* 等价于PyObject_HEAD */
+114:    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
+115:} PyVarObject;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        版本2.7 与 3.5.4无变化 , 我们可以看出 , PyVarObject其实就是在PyObject上的一个扩展而已 , 而这个扩展就是在PyVarObject中多出了一个ob_size变量 , 这是一个整型变量 , 该变量记录的是变长对象中一共容纳了多少个元素

                                                                                                        +

                                                                                                        注意 : 变长对象通常都是容器 , 并且ob_size指明的是所容纳元素的个数 , 而不是字节的数量 , 比如一个列表中有5个元素 , 那么ob_size的值就是5

                                                                                                        +

                                                                                                        所以对于判断Python底层实现的对象是否是变长对象 , 只需查看其定义中是否具有ob_size属性

                                                                                                        +

                                                                                                        类型对象

                                                                                                        +

                                                                                                        上面已经提到过了在PyObject中有一个ob_type指针 , 它指向对象的类型信息 , 这样在分配内存空间时 , 就可以根据ob_type所指向的信息来决定对象申请多大的空间

                                                                                                        +

                                                                                                        ob_type指向结构体_typeobject , 如下 :

                                                                                                        +

                                                                                                        Python-2.7\Include\object.h :

                                                                                                        +
                                                                                                        324:typedef struct _typeobject {
+325:    PyObject_VAR_HEAD
+326:    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
+327:    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */
+329:    /* Methods to implement standard operations */
+          ...
+338:    /* Method suites for standard classes */
+          ...
+344:    /* More standard operations (here for binary compatibility) */
+          ...
+411:} PyTypeObject;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        Python-3.5.4\Include\object.h :

                                                                                                        +
                                                                                                        343:typedef struct _typeobject {
+344:    PyObject_VAR_HEAD
+345:    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
+346:    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */
+
+348:    /* Methods to implement standard operations */
+        ...
+358:    /* Method suites for standard classes */
+        ...
+364:    /* More standard operations (here for binary compatibility) */
+
+432:} PyTypeObject;
+
                                                                                                        +

                                                                                                        同样 , 在版本2.7 与 3.5.4之间不能存在差异

                                                                                                        +

                                                                                                        我们可以将该结构体主要分为4个部分 :

                                                                                                        +
                                                                                                          +
                                                                                                        1. 类型名 , 即tp_name , 主要是Python内部以及调试的时候使用
                                                                                                          2. +
                                                                                                        2. 创建该类型对象时分配内存空间大小的信息 , 即 tp_basicsize , tp_itemsize
                                                                                                          3. +
                                                                                                        3. 与该类型对象相关联的操作信息 , 可以通过源码进行详查
                                                                                                          4. +
                                                                                                        4. 类型的类型信息
                                                                                                          5. +
                                                                                                        +

                                                                                                        由于在PyObject的定义中包含了PyTypeObject , 我们可以认为PyObject对象是继承了PyTypeObject对象 , 而PyTypeObject则是最原始的抽象

                                                                                                        +

                                                                                                        因为在实际的Python中确实如此 : object类 (即PyObject) 的基类就是type类 (即PyTypeObject)

                                                                                                        +

                                                                                                        我们用Python简单描述 :

                                                                                                        +
                                                                                                        >>> isinstance(object, type)
+True
+
                                                                                                        +

                                                                                                        并且由于Python对外提供了C API , 以及Python本身就是用C写成的 , 所以Python内部也大量使用了这些API

                                                                                                        +

                                                                                                        Python中的API分为两种 :

                                                                                                        +
                                                                                                          +
                                                                                                        1. 范型API , 或者称为AOL (Abstract Object Layer) , 这类API都具有诸如Pyobject_*的形式 , 可以应用于任何Python对象上
                                                                                                          2. +
                                                                                                        2. 类型相关API , 或者称为COL (Concrete Object Layer) , 这类API通常只能作用在某一种类型的对象上 , 对于Python内建对象 , 都提供了这样一组API , 诸如PyInt_Type
                                                                                                          3. +
                                                                                                        +

                                                                                                        所以对于Python中的内建类型对象 , 可以利用以上两种API进行创建 :

                                                                                                        +
                                                                                                          +
                                                                                                        1. 范型API : PyObject *intobj = PyObject_New(PyObject, &PyInt_Type)
                                                                                                          2. +
                                                                                                        2. 类型API : PyObject *intobj = PyInt_FromLong(10)
                                                                                                          3. +
                                                                                                        +

                                                                                                        注意 : 我们经常所见到的<type 'int'>中的 int 代表的就是Python内部的PyInt_Type

                                                                                                        +

                                                                                                        总结 :

                                                                                                        +

                                                                                                        通过这一篇文章我们已经理清了Python对象机制中的核心定义

                                                                                                        +

                                                                                                        以下从上往下依次扩展

                                                                                                        +

                                                                                                        PyTypeObject - - 类型对象基石

                                                                                                        +

                                                                                                        PyObject - - 对象基石

                                                                                                        +

                                                                                                        PyVarObject - - 变长对象基石

                                                                                                        + + +
                                                                                                        + +
                                                                                                        +
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                                                                                                          + + +
                                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/02-\345\257\271\350\261\241\347\232\204\345\210\233\345\273\272.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/02-\345\257\271\350\261\241\347\232\204\345\210\233\345\273\272.html" new file mode 100644 index 000000000..d1d6a02f6 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/02-\345\257\271\350\261\241\347\232\204\345\210\233\345\273\272.html" @@ -0,0 +1,1332 @@ + + + + + + + 对象的创建 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                          +
                                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                                          + +
                                                                                                          + +
                                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                                          +
                                                                                                          + +
                                                                                                          +
                                                                                                          + +
                                                                                                          + +

                                                                                                          Attack on Python - 对象的创建 🐍

                                                                                                          + + +

                                                                                                          介绍

                                                                                                          +

                                                                                                          上一篇关于Python中对象实现中我们知道 , 创建一个对象Python提供了两种API , 即范型API和类型API

                                                                                                          +

                                                                                                          而在对象真正创建时 , Python为我们使用的是类型API

                                                                                                          +

                                                                                                          因为如果使用范型API , 那么意味着Python要提前为我们准备好PyObject_New 这一系列的API , 对于创建内置类型的对象这并没有问题 , 但是如果对于创建用户自定义的类型这样就非常的不明智了 , 因为需要提前创建好诸多的_New对象

                                                                                                          +

                                                                                                          创建对象

                                                                                                          +

                                                                                                          我们定义一个类 , 通过这个自定义类来说明Python对象的创建流程

                                                                                                          +
                                                                                                          # Python对象的基石,即PyObject
+class object():
+    pass
+
+# 自定义类
+class MyObject(object):
+    pass
+
                                                                                                          +

                                                                                                          创建object对象

                                                                                                          +

                                                                                                          在分析自定义类型的对象创建之前 , 我们需要分析一下object对象是如何创建的 , 虽然我们在实际中是不会也不需要去创建object对象的 , 但是这有利于我们下一步的分析 :

                                                                                                          +

                                                                                                          创建object对象

                                                                                                          +

                                                                                                          object对象的创建 : 如上图 , 创建object对象首先调用类型API (PyBaseObject_Type) , 并且会首先调用API中的tp_new , 因为这里是创建object , 所以tp_new中不会为NULL

                                                                                                          +

                                                                                                          创建自定义对象

                                                                                                          +

                                                                                                          无论是Python 2.x还是3.x , Python中所有的类都是以object类为基础的 , 也就是说所有的类都继承了object类 , 所以自定义类型对象的创建流程如下 :

                                                                                                          +

                                                                                                          创建myobject对象

                                                                                                          +

                                                                                                          无论是自定义对象的创建还是object对象的创建 , 其创建对象的流程都是一样的 :

                                                                                                          +
                                                                                                            +
                                                                                                          1. 首先都会调用其类型API中的tp_new , 如果我们自定义类型中tp_new为NULL , 那么它将通过tp_base指定的基类继续去寻找tp_new , 直到找到tp_new为止 , 不要担心会找不到 , Python中所有的类都继承了object类 , 而object类中是一定有tp_new的
                                                                                                            2. +
                                                                                                          2. 在找到tp_new之后会回到原点拿取tp_basicsize , 这里面记录了该对象应该占用内存大小的信息 , 拿取后申请内存完成创建 , 返回一个新对象
                                                                                                            3. +
                                                                                                          3. 拿到新对象我们对新对象进行初始化
                                                                                                            4. +
                                                                                                          +

                                                                                                          通过这三大步 , 一个对象的创建基本就完成了

                                                                                                          +

                                                                                                          站在Python的角度来看 , tp_new对应的就是特殊操作符中的__new__方法 , 此方法返回一个对象实例 , tp_init 对应的就是特殊操作符中的__init__方法 , 当我们创建一个类时一般都会对__init__方法进行重载以达到我们的目标

                                                                                                          +

                                                                                                          当然PyBaseObject_Type并不是类型对象的终点 , 在其之上还存在着一个PyType_Type

                                                                                                          +

                                                                                                          更多关于类型对象的信息详见上一篇 , 其中定义了对象的行为

                                                                                                          +

                                                                                                          类型的类型

                                                                                                          +

                                                                                                          我们知道PyObject中有一个 ob_type指针 , 记录着PyObject的类型信息 , 但是这个结构体也是一个对象 , 就是上一篇中所说的类型对象PyTypeObject

                                                                                                          +

                                                                                                          既然是对象 , 那么就肯定有类型 , 而这个类型就是PyType_Type

                                                                                                          +

                                                                                                          Python-2.7\Objects\typeobject.c

                                                                                                          +
                                                                                                          2730:PyTypeObject PyType_Type = {
+     PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
+     "type",                                     /* tp_name */
+     sizeof(PyHeapTypeObject),                   /* tp_basicsize */
+     sizeof(PyMemberDef),                        /* tp_itemsize */
+     (destructor)type_dealloc,                   /* tp_dealloc */
+     0,                                          /* tp_print */
+     0,                                          /* tp_getattr */
+     0,                                          /* tp_setattr */
+     0,                                  /* tp_compare */
+     (reprfunc)type_repr,                        /* tp_repr */
+     0,                                          /* tp_as_number */
+     0,                                          /* tp_as_sequence */
+     0,                                          /* tp_as_mapping */
+     (hashfunc)_Py_HashPointer,                  /* tp_hash */
+     (ternaryfunc)type_call,                     /* tp_call */
+     0,                                          /* tp_str */
+     (getattrofunc)type_getattro,                /* tp_getattro */
+     (setattrofunc)type_setattro,                /* tp_setattro */
+     0,                                          /* tp_as_buffer */
+     Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_HAVE_GC |
+         Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS,         /* tp_flags */
+     type_doc,                                   /* tp_doc */
+     (traverseproc)type_traverse,                /* tp_traverse */
+     (inquiry)type_clear,                        /* tp_clear */
+     type_richcompare,                                           /* tp_richcompare */
+     offsetof(PyTypeObject, tp_weaklist),        /* tp_weaklistoffset */
+     0,                                          /* tp_iter */
+     0,                                          /* tp_iternext */
+     type_methods,                               /* tp_methods */
+     type_members,                               /* tp_members */
+     type_getsets,                               /* tp_getset */
+     0,                                          /* tp_base */
+     0,                                          /* tp_dict */
+     0,                                          /* tp_descr_get */
+     0,                                          /* tp_descr_set */
+     offsetof(PyTypeObject, tp_dict),            /* tp_dictoffset */
+     type_init,                                  /* tp_init */
+     0,                                          /* tp_alloc */
+     type_new,                                   /* tp_new */
+     PyObject_GC_Del,                            /* tp_free */
+     (inquiry)type_is_gc,                        /* tp_is_gc */
+2772:};
+
                                                                                                          +

                                                                                                          在Python 3.5.4中内容是一样就不列出了 , 行数3328-3369

                                                                                                          +

                                                                                                          所有的对象中的类型对象都是由PyType_Type对象进行创建的 , 包括PyObject , 如下 :

                                                                                                          +
                                                                                                          >>> object.__class__
+<class 'type'>
+>>> int.__class__
+<class 'type'>
+>>> class A(object):
+...     pass
+...
+>>> A.__class__
+<class 'type'>
+>>> type.__class__
+<class 'type'>
+>>>
+
                                                                                                          +

                                                                                                          通过这一实验 , 我们可以知道其实所有类的祖宗实际上是type , 也就是PyType_Type , 所以它在Python中被称为 metaclass(元类)

                                                                                                          +

                                                                                                          我们发现就算是type类竟然也是由type (PyType_Type)产生的 , 就像在type类中成了一个 "圈一样" , 自己引用自己 , 事实上确实是这样 , 同样以上一小节的例子进行说明 , 如下图 :

                                                                                                          +

                                                                                                          object_type_relation

                                                                                                          +

                                                                                                          也就是说PyType_Type中的ob_type指针最终指向了自己本身

                                                                                                          +

                                                                                                          这些基本上就是Python对象的创建流程了 , 但是注意对于Python内部的类型 , 创建时可能存在一些差异 , 但是这些差异并不会影响我们分析的结果

                                                                                                          +

                                                                                                          总结 :

                                                                                                          +

                                                                                                          这一篇主要整理了对象创建的流程 , 以及对类型对象的整理

                                                                                                          +
                                                                                                            +
                                                                                                          1. tp_new对应到C++中 , 可以视为new操作符 , Python中则是__new__操作符
                                                                                                            2. +
                                                                                                          2. tp_init则是Python中的__init__ 也就是类的构造函数 , 功能就是对创建的新对象进行初始化
                                                                                                            3. +
                                                                                                          3. Python中一切皆对象 , 类型也是对象 ; 对象必然具有类型 , PyType_Type是类型对象的创造者
                                                                                                            4. +
                                                                                                          4. PyType_Type的类型就是其本身
                                                                                                            5. +
                                                                                                          + + +
                                                                                                          + +
                                                                                                          +
                                                                                                          +
                                                                                                          + +

                                                                                                          results matching ""

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                                                                                                            +
                                                                                                            + +

                                                                                                            No results matching ""

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                                                                                                            +
                                                                                                            + +
                                                                                                            +
                                                                                                            + +
                                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                            + + +
                                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/03-\346\225\264\346\225\260\345\257\271\350\261\241.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/03-\346\225\264\346\225\260\345\257\271\350\261\241.html" new file mode 100644 index 000000000..e0af532f0 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/03-\346\225\264\346\225\260\345\257\271\350\261\241.html" @@ -0,0 +1,1473 @@ + + + + + + + 整数对象 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                            +
                                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                                            + +
                                                                                                            + +
                                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                                            +
                                                                                                            + +
                                                                                                            +
                                                                                                            + +
                                                                                                            + +

                                                                                                            Attack on Python - 整数对象 🐍

                                                                                                            + + +

                                                                                                            介绍

                                                                                                            +

                                                                                                            在Python的应用程序中 , 整数的使用非常地广泛

                                                                                                            +

                                                                                                            这就意味着整数对象的创建和销毁肯定是非常的频繁的 , 并且我们知道Python中采用了引用计数机制 , 即一个整数类型的变量ob_refcnt , 这样Python中对于整数对象的创建和销毁会更加的疯狂 , 这样的执行效率明显我们是无法接受的 , 更何况Python已经背负了人们对其执行效率的不满 , 所以Python中大量采用了内存对象池的技术

                                                                                                            +

                                                                                                            整数对象必然也使用了内存对象池技术 , 也就是整数对象池 , 当然我们应该从整数对象的创建开始说起 , 以及Python 2.x中与Python 3.x两个版本之间的差异

                                                                                                            +

                                                                                                            整数类型

                                                                                                            +

                                                                                                            Python 2.x中的整数类型

                                                                                                            +

                                                                                                            在Python 2.x中有两种整数类型 , 一种是int 也就是我们通常说的整型 , 另一种是long也就是长整型 , 根据两种对象的源码 , 我们可以知道 , int (PyIntObject) 属于定长对象 , 而long (PyLongObject) 属于变长对象

                                                                                                            +

                                                                                                            对于int , 当其进行运算时 , 如果值溢出 , 那么Python将会将值自动转为long类型 , 如下 :

                                                                                                            +
                                                                                                            # python 2.x
+>>> n = 2147483647
+>>> type(n)
+<type 'int'>
+# 加法溢出
+>>> n = n + 1
+>>> n
+2147483648L
+>>> type(n)
+<type 'long'>
+>>> n = -2147483647
+>>> type(n)
+<type 'int'>
+# 减法溢出
+>>> n = n - 2
+>>> n
+-2147483649L
+>>> type(n)
+<type 'long'>
+
                                                                                                            +

                                                                                                            但是long就不会出现这种溢出情况了 , 因为long是一个变长对象 , 当空间不够存放这个数字值 , 加空间就是了 , 无非是从1Byte 到2 Byte的过程 , 以此类推

                                                                                                            +

                                                                                                            Python 3.x中的整数类型

                                                                                                            +

                                                                                                            在Python 3.x中 , 只有long了 , 我们所见到的int实际上就是long , 根据源码的注释所说 , 大概意思就是对于未来而言 , long比int好 , 并且在Python 3.x的官方文档中 , 第一句就说明了 :

                                                                                                            +
                                                                                                            All integers are implemented as “long” integer objects of arbitrary size.
+

                                                                                                            还有一点值得注意的就是 , 在3.x的源码中 , 已经没有intobject.h这个文件了 , 而只有longobject.h , 我们可以在Python-3.5.4\Objects\longobject.c中看到long的类型信息 :

                                                                                                            +
                                                                                                            5179:PyTypeObject PyLong_Type = {
+     PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
+     "int",                                      /* tp_name */
+     offsetof(PyLongObject, ob_digit),           /* tp_basicsize */
+     sizeof(digit),                              /* tp_itemsize */
+     long_dealloc,                               /* tp_dealloc */
+     0,                                          /* tp_print */
+     0,                                          /* tp_getattr */
+     0,                                          /* tp_setattr */
+     0,                                          /* tp_reserved */
+     long_to_decimal_string,                     /* tp_repr */
+     &long_as_number,                            /* tp_as_number */
+     0,                                          /* tp_as_sequence */
+     0,                                          /* tp_as_mapping */
+     (hashfunc)long_hash,                        /* tp_hash */
+     0,                                          /* tp_call */
+     long_to_decimal_string,                     /* tp_str */
+     PyObject_GenericGetAttr,                    /* tp_getattro */
+     0,                                          /* tp_setattro */
+     0,                                          /* tp_as_buffer */
+     Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE |
+         Py_TPFLAGS_LONG_SUBCLASS,               /* tp_flags */
+     long_doc,                                   /* tp_doc */
+     0,                                          /* tp_traverse */
+     0,                                          /* tp_clear */
+     long_richcompare,                           /* tp_richcompare */
+     0,                                          /* tp_weaklistoffset */
+     0,                                          /* tp_iter */
+     0,                                          /* tp_iternext */
+     long_methods,                               /* tp_methods */
+     0,                                          /* tp_members */
+     long_getset,                                /* tp_getset */
+     0,                                          /* tp_base */
+     0,                                          /* tp_dict */
+     0,                                          /* tp_descr_get */
+     0,                                          /* tp_descr_set */
+     0,                                          /* tp_dictoffset */
+     0,                                          /* tp_init */
+     0,                                          /* tp_alloc */
+     long_new,                                   /* tp_new */
+     PyObject_Del,                               /* tp_free */
+5220:};
+
                                                                                                            +

                                                                                                            注意 : 在此文件中还有一个long_as_number 域 , 其中定义了一个对象作为数值对象时所有可选的操作 , 其中2.7中一共有39个函数指针 , 3.5.2中一共有34个函数指针 , 每一个函数指针都代表着一种可选的操作 , 包括加法 , 减法 , 乘法 , 模运算等等 ; 具体行数见5142-5176

                                                                                                            +

                                                                                                            创建方式

                                                                                                            +

                                                                                                            对于整数对象的创建 , 其途径都定义在intobject.c或者longobject.c中 , 方式都不止一种 , 例如创建int就有以下3种方式 :

                                                                                                            +
                                                                                                              +
                                                                                                            1. 从long值创建 , PyInt_FromLong(long ival)
                                                                                                              2. +
                                                                                                            2. 从Py_UNICODE对象生成 , PyInt_FromUnicode(Py_UNICODE *s, int length, int base)
                                                                                                              3. +
                                                                                                            3. 从字符串生成 , PyInt_FromString(char *s, char **pend, int base)
                                                                                                              4. +
                                                                                                            +

                                                                                                            而对于创建long方法就更多了 , 这些创建方法都定义在Python\Objects\目录下对应的.c文件中

                                                                                                            +

                                                                                                            小整数对象池

                                                                                                            +

                                                                                                            在实际编程中 , 数值比较小的整数 , 比如 1, 2, 29等 , 可能在程序中会非常频繁地使用 ; 在Python中 , 所有的对象都存货在系统堆上 , 也就是说 , 如果没有特殊的机制 , 对于这些频繁使用的小整数对象 , Python将一次又一次使用malloc在堆上申请空间 , 并且不厌其烦地一次次free释放空间 , 这样的操作会严重影响Python的整体性能

                                                                                                            +

                                                                                                            所以Python中对于小整数对象使用了对象池技术 , 也就是Python会直接将小整数对象缓存在内存中 , 并将其指针存放在small_ints中 , 这个小整数集合的范围无论是在Python 2.x 还是在Python 3.x , 其范围都设定在[-5, 257) , 源码如下 :

                                                                                                            +

                                                                                                            Python-2.7\Objects\intobject.c

                                                                                                            +
                                                                                                            67:#ifndef NSMALLPOSINTS
+68:#define NSMALLPOSINTS           257
+69:#endif
+70:#ifndef NSMALLNEGINTS
+71:#define NSMALLNEGINTS           5
+72:#endif
+73:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
+/* References to small integers are saved in this array so that they
+   can be shared.
+   The integers that are saved are those in the range
+   -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive).
+*/
+79:static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];
+
                                                                                                            +

                                                                                                            Python-3.5.4\Objects\longobject.c

                                                                                                            +
                                                                                                            12:#ifndef NSMALLPOSINTS
+13:#define NSMALLPOSINTS           257
+14:#endif
+15:#ifndef NSMALLNEGINTS
+16:#define NSMALLNEGINTS           5
+17:#endif
+
+25:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
+/* Small integers are preallocated in this array so that they
+   can be shared.
+   The integers that are preallocated are those in the range
+   -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive).
+*/
+31:static PyLongObject small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];
+
                                                                                                            +

                                                                                                            小整数池测试

                                                                                                            +
                                                                                                            # Python 2.7
+>>> a = 1
+>>> id(a)
+87319208L
+>>> b = 1
+>>> id(b)
+87319208L
+
+# Python 3.5.3
+>>> a = 1
+>>> id(a)
+1852703184
+>>> b = 1
+>>> id(b)
+1852703184
+
                                                                                                            +

                                                                                                            超出小整数集合的整数对象 , 内存地址就不一样了 , 这一点可以自己尝试

                                                                                                            +

                                                                                                            对于小整数集合的范围我们是可以修改的 , 但是修改的方法非常原始 , 那就是修改Python的源码然后重新编译

                                                                                                            +

                                                                                                            注意 : 小整数对象池中完全地缓存其对象 , 也就是说在执行我们的程序之前小整数对象池就已经激活

                                                                                                            +

                                                                                                            通用整数对象池

                                                                                                            +

                                                                                                            小整数对象池解决了小整数频繁的使用问题 , 但是我们并不能保证大整数就不会被频繁的使用 , 所以对于这些整数 , Python运行环境将提供一块内存空间 , 供这些大整数轮流使用 , 结构体如下 :

                                                                                                            +

                                                                                                            Python-2.7\Objects\intobject.c

                                                                                                            +
                                                                                                            33:#define BLOCK_SIZE      1000    /* 1K less typical malloc overhead */
+34:#define BHEAD_SIZE      8       /* Enough for a 64-bit pointer */
+35:#define N_INTOBJECTS    ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject))
+
+37:struct _intblock {
+38:    struct _intblock *next;
+39:    PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];
+40:};
+
+42:typedef struct _intblock PyIntBlock;
+
+44:static PyIntBlock *block_list = NULL;
+45:static PyIntObject *free_list = NULL;
+
                                                                                                            +

                                                                                                            在上述结构体中 , N_INTOBJECTS表示所维护的对象的个数 , 在32位的系统上 , 一个int类型所需要的内存为12bytes , 所以可以计算出这个值应该是82 , 这一个值我们也可以通过修改源码进行修改

                                                                                                            +

                                                                                                            而PyIntBlock的单向列表通过block_list维护 , 每一个block中都维护了一个PyIntObject数组 , 这就是真正用于存储被缓存的PyIntObject对象的内存 , 而对于这个内存中的空闲内存则是由单向链表free_list进行管理 ; 最开始时这两个指针都指向一个空值 (NULL)

                                                                                                            +

                                                                                                            在Python 3.5.4中 , 我没有找到如同2.7一样的源码 , 但是我们可以通过两个版本的实验发现 , 通用对象池机制是一样的 :

                                                                                                            +
                                                                                                            # Python 2.x
+>>> id(257),id(258),id(259)
+(81956248L, 81956224L, 81956200L)
+>>> n = 258
+>>> id(n)
+81956248L
+
+# Python 3.x
+>>> id(257),id(258),id(259)
+(1910529789904, 1910534766192, 1910534766096)
+>>> n = 258
+>>> id(n)
+1910529789904
+
                                                                                                            +

                                                                                                            在进行实验时 , 走了很多弯路 , 有兴趣的话可以自己尝试 , 下面是上面实验的结果总结 :

                                                                                                            +
                                                                                                              +
                                                                                                            1. 申请完内存之后 , Python解释器就再也不会返回内存给操作系统了 , 就算对象被销毁
                                                                                                              2. +
                                                                                                            2. 创建大整数对象时 , 会到堆里面找最近的那一块空内存 , 注意堆里面存储数据是由高到低进行存储的
                                                                                                              3. +
                                                                                                            3. 也就是说 , 通用整数对象池机制所做的优化就是 , 解决了内存的频繁开辟问题
                                                                                                              4. +
                                                                                                            +

                                                                                                            注意 : 如果第一块空间满了 , 那么就会往第二块进行存储 ;

                                                                                                            +

                                                                                                            添加和删除

                                                                                                            +

                                                                                                            通过使用PyInt_FromLong API为例 , 创建一个整数对象的过程如下 :

                                                                                                            +

                                                                                                            Python-2.7\Objects\intobject.c

                                                                                                            +
                                                                                                             87:PyInt_FromLong(long ival)
+ 88:{
+ 89:   register PyIntObject *v;
+ 90:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
+       /* 尝试使用小整数对象池 */
+
+ 91:   if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {
+ 92:       v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
+ 93:       Py_INCREF(v);
+ 94:#ifdef COUNT_ALLOCS
+ 95:       if (ival >= 0)
+ 96:           quick_int_allocs++;
+ 97:       else
+ 98:           quick_neg_int_allocs++;
+ 99:#endif
+100:        return (PyObject *) v;
+101:    }
+102:#endif
+       /* 为通用整数对象池申请新的内存空间 */
+
+103:    if (free_list == NULL) {
+104:        if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)
+105:            return NULL;
+106:    }
+107:    /* Inline PyObject_New */
+108:    v = free_list;
+109:    free_list = (PyIntObject *)Py_TYPE(v);
+110:    PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
+111:    v->ob_ival = ival;
+112:    return (PyObject *) v;
+113:}
+
                                                                                                            +

                                                                                                            Python-3.5.4\Objects\longobject.c 中25行至296行 可以查看到关于Python 3中的一些处理

                                                                                                            +
                                                                                                            37:get_small_int(sdigit ival)
+   {
+       PyObject *v;
+       assert(-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS);
+       v = (PyObject *)&small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
+       Py_INCREF(v);
+   #ifdef COUNT_ALLOCS
+       if (ival >= 0)
+           quick_int_allocs++;
+       else
+           quick_neg_int_allocs++;
+   #endif
+       return v;
+50:}
+51:#define CHECK_SMALL_INT(ival) \
+    do if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) { \
+        return get_small_int((sdigit)ival); \
+54:    } while(0)
+
+231:PyLong_FromLong(long ival)
+   { 
+         ......
+239:   CHECK_SMALL_INT(ival);
+       ......
+296:}
+
                                                                                                            +

                                                                                                            也就是说整数对象的创建会通过两步来完成 :

                                                                                                            +
                                                                                                              +
                                                                                                            1. 如果小整数对象池机制被激活 (默认就已激活) , 则尝试使用小整数对象池
                                                                                                              2. +
                                                                                                            2. 如果不能使用小整数对象池 , 则使用通用的整数对象池
                                                                                                              3. +
                                                                                                            +

                                                                                                            对于整数对象的实现大概核心就是这些东西了 , 关于通用对象池的创建 , 可以通过源码或者 , 《Python源码剖析》一书进行探索

                                                                                                            + + +
                                                                                                            + +
                                                                                                            +
                                                                                                            +
                                                                                                            + +

                                                                                                            results matching ""

                                                                                                            +
                                                                                                              + +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +

                                                                                                              No results matching ""

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                                                                                                              +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +
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                                                                                                              + + +
                                                                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/04-\345\255\227\347\254\246\344\270\262\345\257\271\350\261\241.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/04-\345\255\227\347\254\246\344\270\262\345\257\271\350\261\241.html" new file mode 100644 index 000000000..389ba0690 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/04-\345\255\227\347\254\246\344\270\262\345\257\271\350\261\241.html" @@ -0,0 +1,1740 @@ + + + + + + + 字符串对象 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                              +
                                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                                              + +
                                                                                                              + +
                                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +
                                                                                                              + +

                                                                                                              Attack on Python - 字符串对象 🐍

                                                                                                              + + +

                                                                                                              介绍

                                                                                                              +

                                                                                                              在前面有提到过 "定长对象" 和 "变长对象" , 这是一种对对象的二分法

                                                                                                              +

                                                                                                              当然不止这一种 , 还有一种就是 "可变对象(mutable)" 和 "不可变对象(immutable)" , 这种二分法是根据对象维护数据的可变性来进行区分的 , 在Python的官方文档中也是有说到的

                                                                                                              +

                                                                                                              可变对象维护的数据在对象被创建后还能再变化 , 比如一个list被创建后 , 可以向其中添加元素或删除元素 , 这些操作都会改变其维护的数据 ; 而不可变对象所维护的数据在对象创建之后就不能再改变了 , 比如Python中的string和tuple , 他们都不支持添加或删除的操作

                                                                                                              +

                                                                                                              Python 2.x 与 Python 3.x

                                                                                                              +
                                                                                                              # Python 2.7
+>>> name = 'lyon'
+>>> type(name)
+<type 'str'>
+>>> name.decode('utf-8')
+u'lyon'
+>>> uname = u'lyon'
+>>> type(uname)
+<type 'unicode'>
+
+# Python 3.5.4
+>>> name = 'lyon'
+>>> type(name)
+<class 'str'>
+>>> name.decode('utf-8')
+Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
+>>> uname = u'lyon'
+>>> type(uname)
+<class 'str'>
+
                                                                                                              +

                                                                                                              在进行对比两种版本的差异前 , 我们需要知道在它们中有哪些字符串类型 :

                                                                                                              +
                                                                                                                +
                                                                                                              • Python 3.x中 , 有3种字符串类型 :
                                                                                                                  +
                                                                                                                • str , 表示Unicode文本 (8位的和更宽的)
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • bytes , 表示二进制数据
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • bytearray , 是bytes的一种可变的变体
                                                                                                                  • +
                                                                                                                +
                                                                                                                • +
                                                                                                              • Python 2.x中 , 有2中字符串类型 :
                                                                                                                  +
                                                                                                                • str , 表示8位文本和二进制数据
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • unicode , 表示宽字符Unicode文本
                                                                                                                  • +
                                                                                                                +
                                                                                                                • +
                                                                                                              +

                                                                                                              虽然在2中没有bytesarray , 但是在Python 2.6 及之后的版本都可以使用bytesarray

                                                                                                              +

                                                                                                              总体差异 :

                                                                                                              +

                                                                                                              在Python 2.x 与 Python 3.x中 , 字符串的实现主要体现在 , Python 3.x中将Python 2.x中常规的str和Unicode字符串整合到了一个单独的类型str中 , 以支持常规的和Unicode文本 ; 这样的处理使得Python在编码处理方面更加的方便

                                                                                                              +

                                                                                                              接下来就来分析Python中的字符串对象了

                                                                                                              +

                                                                                                              PyStringObject

                                                                                                              +

                                                                                                              在Python中 , PyStringObject是对字符串对象的实现 , PyStringObject 是一个拥有可变长度内存的对象 , 比如 : "Lyon" 和 "KennethReitz" 这两个字符串对象所需要的内存空间明显是不一样的

                                                                                                              +

                                                                                                              同时 , PyStringObject 对象又是一个不可变对象 , 即当创建了一个PyStringObject对象之后 , 该对象内部维护的字符串就不能再被改变了 , 这一点特性使得PyStringObject对象可以作为dict的键 , 但是同时也使得一些字符串的操作效率大大降低 , 比如多个字符串的连接操作

                                                                                                              +

                                                                                                              PyStringObject对象的定义如下 :

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Include\stringobject.h :

                                                                                                              +
                                                                                                              35:typedef struct {
+36:    PyObject_VAR_HEAD  /* 在前面的篇章已经介绍过了,变长对象宏 */
+37:    long ob_shash;
+38:    int ob_sstate;
+39:    char ob_sval[1];
+
+41:    /* Invariants:
+42:     *     ob_sval contains space for 'ob_size+1' elements.
+43:     *     ob_sval[ob_size] == 0.
+44:     *     ob_shash is the hash of the string or -1 if not computed yet.
+45:     *     ob_sstate != 0 iff the string object is in stringobject.c's
+46:     *       'interned' dictionary; in this case the two references
+47:     *       from 'interned' to this object are *not counted* in ob_refcnt.
+48:     */
+49:} PyStringObject;
+
                                                                                                              +

                                                                                                              定义说明 :

                                                                                                              +
                                                                                                                +

                                                                                                              1. PyObject_VAR_HEAD中有一个ob_size变量保存着对象中维护的可变长度内存的大小

                                                                                                                +
                                                                                                                2. +

                                                                                                              2. ob_shash变量的作用是缓存该对象的hash值 , 这样可以避免每一次都重新计算该字符串对象的hash值 , 如果一个PyStringObject对象还没有被计算过hash值 , 那么ob_shash的初始值是-1

                                                                                                                +

                                                                                                                这个hash值在后期dict类型中发挥了巨大的作用

                                                                                                                +
                                                                                                                3. +

                                                                                                              3. ob_sstate变量标记了该对象是否已经过intern机制的处理 , intern机制见下文 , 预存的字符串的hash值与intern机制将Python虚拟机的执行效率提升了20%

                                                                                                                +
                                                                                                                4. +

                                                                                                              4. ob_sval在定义中虽然是一个字符的字符数组 , 但是ob_sval实际上是作为一个字符指针指向一段内存的 , 这段内存保存着这个字符串对象所维护的实际字符串 , 而这段内存的实际长度(字节) , 正式通过ob_size来维护的 , 这就是变长对象的实现机制 , 比如一个字符串对象 "Lyon" , ob_size的值就是4

                                                                                                                +
                                                                                                                5. +
                                                                                                              +

                                                                                                              在Python 3.x中 , 遗留的字符串定义在unicodeobject.h中 , 不另行说明了

                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_Type

                                                                                                              +

                                                                                                              如下是PyStringObject的类型对象的定义 :

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +
                                                                                                              
+3800:PyTypeObject PyString_Type = {
+        PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
+        "str",
+        PyStringObject_SIZE,
+        sizeof(char),
+        ......
+        string_repr,                                /* tp_repr */
+        &string_as_number,                          /* tp_as_number */
+        &string_as_sequence,                        /* tp_as_sequence */
+        &string_as_mapping,                         /* tp_as_mapping */
+        (hashfunc)string_hash,                      /* tp_hash */
+        0,                                          /* tp_call */
+        ......
+        &PyBaseString_Type,                         /* tp_base */
+        ......
+        string_new,                                 /* tp_new */
+        PyObject_Del,                               /* tp_free */
+3842:};
+
                                                                                                              +

                                                                                                              对于类型对象就无需多说了 , 在前面的篇章也已经介绍过了 , 这里值得注意的是 , tp_itemsize和ob_size共同决定了应该额外申请的内存之总大小是多少 , tp_itemsize指明了由变长对象保存的元素的单位长度 , 这里就是单个字符在内存中的长度

                                                                                                              +

                                                                                                              tp_as_number , tp_as_sequence , tp_as_mapping 三个域都被设置了 , 表示PyStringObject对数值操作 , 序列操作和映射操作都支持

                                                                                                              +

                                                                                                              创建PyStringObject对象

                                                                                                              +

                                                                                                              Python 2.7 提供了两个接口 : PyString_FromString 和 PyString_FromStringAndSize

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_FromString

                                                                                                              +
                                                                                                              119:PyString_FromString(const char *str)
+    {
+        register size_t size;
+        register PyStringObject *op;
+        // 判断字符串长度
+        assert(str != NULL);
+        size = strlen(str);
+        if (size > PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) {
+            PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
+                "string is too long for a Python string");
+            return NULL;
+        }
+
+        // 处理null string
+        if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) {
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            null_strings++;
+    #endif
+            Py_INCREF(op);
+            return (PyObject *)op;
+        }
+
+        // 处理字符
+        if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL) {
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            one_strings++;
+    #endif
+            Py_INCREF(op);
+            return (PyObject *)op;
+        }
+
+        /* Inline PyObject_NewVar */
+        op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size);
+        if (op == NULL)
+            return PyErr_NoMemory();
+        PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size);
+        op->ob_shash = -1;
+        op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED;
+        Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size+1);
+        /* share short strings */
+        if (size == 0) {
+            PyObject *t = (PyObject *)op;
+            PyString_InternInPlace(&t);
+            op = (PyStringObject *)t;
+            nullstring = op;
+            Py_INCREF(op);
+        } else if (size == 1) {
+            PyObject *t = (PyObject *)op;
+            PyString_InternInPlace(&t);
+            op = (PyStringObject *)t;
+            characters[*str & UCHAR_MAX] = op;
+            Py_INCREF(op);
+        }
+        return (PyObject *) op;
+169:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              传给PyString_FromString的参数必须是一个指向以NUL('\0') 结尾的字符串的指针

                                                                                                              +

                                                                                                              根据定义我们知道 , 在创建PyStringObject时 :

                                                                                                              +
                                                                                                                +
                                                                                                              • 首先会检查该字符串数组的长度 , 如果字符数组的长度大于PY_SSIZE_T_MAX , 那么Python将不会创建对应的PyStringObject对象 , PY_SSIZE_T_MAX是一个与平台相关的值 , 在WIN32系统下 , 该值为2147483647 , 即2GB
                                                                                                                • +
                                                                                                              • 接下来检查传入的字符串是不是一个空串 , 对于空串 , Python并不是每一次都会创建相应的PyStringObject ; Python运行时有一个PyStringObject对象指针nullstring专门负责处理空的字符数组 , 如果第一次在一个空字符串基础上创建PyStringObject , 由于nullstring指针被初始化为NULL , 所以iPython会为这个字符建立一个PyStringObject对象 , 将这个对象通过intern机制进行共享 , 然后将nullstring指向这个被共享的对象 , 以后再创建空字符串就直接返回nullstring的引用了
                                                                                                                • +
                                                                                                              • 如果不是创建空字符串对象 , 那么就申请内存 , 创建PyStringObject对象 ; 处理申请字符串本身所需要的内存外 , 还会申请额外的内存 , 存放了其他的属性 , 以字符数组"Python"为例 , 如下图
                                                                                                                • +
                                                                                                              +

                                                                                                              PyStringObject内存布局

                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_FromStringAndSize

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +
                                                                                                               61:PyString_FromStringAndSize(const char *str, Py_ssize_t size)
+    {
+        register PyStringObject *op;
+        if (size < 0) {
+            PyErr_SetString(PyExc_SystemError,
+                "Negative size passed to PyString_FromStringAndSize");
+            return NULL;
+        }
+        if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) {
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            null_strings++;
+    #endif
+            Py_INCREF(op);
+            return (PyObject *)op;
+        }
+        if (size == 1 && str != NULL &&
+            (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL)
+        {
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            one_strings++;
+    #endif
+            Py_INCREF(op);
+            return (PyObject *)op;
+        }
+
+        if (size > PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) {
+            PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, "string is too large");
+            return NULL;
+        }
+
+        /* Inline PyObject_NewVar */
+        op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size);
+        if (op == NULL)
+            return PyErr_NoMemory();
+        PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size);
+        op->ob_shash = -1;
+        op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED;
+        if (str != NULL)
+            Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size);
+        op->ob_sval[size] = '\0';
+        /* share short strings */
+        if (size == 0) {
+            PyObject *t = (PyObject *)op;
+            PyString_InternInPlace(&t);
+            op = (PyStringObject *)t;
+            nullstring = op;
+            Py_INCREF(op);
+        } else if (size == 1 && str != NULL) {
+            PyObject *t = (PyObject *)op;
+            PyString_InternInPlace(&t);
+            op = (PyStringObject *)t;
+            characters[*str & UCHAR_MAX] = op;
+            Py_INCREF(op);
+        }
+        return (PyObject *) op;
+116:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_FromStringAndSize 的操作和PyString_FromString几乎一样 , 只有一点 , PyString_FromString传入的参数必须是以NUL('\0') 结尾的字符数组的指针 , 而PyString_FromStringAndSize则没有这个要求 , 因为通过传的size参数就可以确定需要拷贝的字符的个数

                                                                                                              +

                                                                                                              intern机制

                                                                                                              +

                                                                                                              从上面两种创建方式的源码中发现 , 无论是PyString_FromString还是PyString_FromStringAndSize , 当字符数组的长度为0或1时 , 需要进行一个特别的操作 : PyString_InternInPlace , 这就是字符串的intern机制 , 也就是上面代码中share short strings 注释下的代码

                                                                                                              +
                                                                                                               /* share short strings */
+if (size == 0) {
+    PyObject *t = (PyObject *)op;
+    PyString_InternInPlace(&t);
+    op = (PyStringObject *)t;
+    nullstring = op;
+    Py_INCREF(op);
+} else if (size == 1 && str != NULL) {
+    PyObject *t = (PyObject *)op;
+    PyString_InternInPlace(&t);
+    op = (PyStringObject *)t;
+    characters[*str & UCHAR_MAX] = op;
+    Py_INCREF(op);
+}
+return (PyObject *) op;
+
                                                                                                              +

                                                                                                              字符串对象的intern机制的目的是 : 对于被共享之后的字符串 , 比如"Ruby" , 在整个Python的运行期间 , 系统中都只有唯一的一个与字符串"Ruby"对应的 PyStringObject对象

                                                                                                              +

                                                                                                              当判断两个字符串对象是否相同时 , 如果它们都被共享了 , 那么只需要检查它们对应的PyObject *是否相同就可以了 , 这个机制节省了空间 , 如下 :

                                                                                                              +
                                                                                                              # Python 2.7
+>>> str1 = 'lyon'
+>>> str2 = 'lyon'
+>>> id(str1)
+79116928L
+>>> id(str2)
+79116928L
+
+# Python 3.5.4
+>>> str1 = 'lyon'
+>>> str2 = 'lyon'
+>>> id(str1)
+2767446375480
+>>> id(str2)
+2767446375480
+
                                                                                                              +

                                                                                                              这个例子的创建过程 :

                                                                                                              +
                                                                                                                +
                                                                                                              1. 因为'lyon' 对象不存在 , 所以调用接口创建PyStringObject对象 (创建时经过intern机制处理)
                                                                                                                2. +
                                                                                                              2. Python在查找系统中记录的已经被intern机制处理了的PyStringObject 对象 (上一步中同样会进行查找) , 发现'lyon'字符数组对应的PyStringObject已经存在 , 于是返回该对象的引用返回
                                                                                                                3. +
                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_InternInPlace

                                                                                                              +

                                                                                                              我们已经知道了创建字符串对象时进行了特殊的操作PyString_InternInPlace , 其源码如下 :

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +
                                                                                                              4712:void
+     PyString_InternInPlace(PyObject **p)
+     {
+         register PyStringObject *s = (PyStringObject *)(*p);
+         PyObject *t;
+
+         // 对PyStringObject进行类型和状态检查
+         if (s == NULL || !PyString_Check(s))
+             Py_FatalError("PyString_InternInPlace: strings only please!");
+         /* If it's a string subclass, we don't really know what putting
+            it in the interned dict might do. */
+         if (!PyString_CheckExact(s))
+             return;
+         if (PyString_CHECK_INTERNED(s))
+             return;
+
+         // 创建记录经intern机制处理后的PyStringObject的dict
+         if (interned == NULL) {
+             interned = PyDict_New();
+             if (interned == NULL) {
+                 PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */
+                 return;
+             }
+         }
+
+         // 检查PyStringObject对象s是否存在对应的intern后的PyStrinObject对象
+         t = PyDict_GetItem(interned, (PyObject *)s);
+         if (t) {
+
+             // 调整引用计数
+             Py_INCREF(t);
+             Py_DECREF(*p);
+             *p = t;
+             return;
+         }
+
+         // 在interned中记录检查PyStringObject对象s
+         if (PyDict_SetItem(interned, (PyObject *)s, (PyObject *)s) < 0) {
+             PyErr_Clear();
+             return;
+         }
+         /* The two references in interned are not counted by refcnt.
+            The string deallocator will take care of this */
+         // 调整引用计数
+         Py_REFCNT(s) -= 2;
+
+         // 调整s中的intern状态标志
+         PyString_CHECK_INTERNED(s) = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
+4748:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_InternInPlace 首先会进行一系列检查 :

                                                                                                              +
                                                                                                                +
                                                                                                              • 检查传入的对象是否是一个PyStringObject对象 , intern机制只能应用在PyStringObject对象上 , 甚至对于它的派生类对象系统都不会应用intern机制
                                                                                                                • +
                                                                                                              • 检查传入的PyStringObject对象是否已经被intern机制处理过
                                                                                                                • +
                                                                                                              +

                                                                                                              在代码中 , 我们可以清楚的看到 , intern机制的核心在于interned , 它指向一个由PyDict_new创建的对象 , 也就是一个字典 , 也就是说intern机制的关键就是在系统中有一个存在映射关系的集合 , 它的名字叫做interned , 这个集合里面记录了被intern机制处理过的

                                                                                                              +

                                                                                                              特殊的引用计数

                                                                                                              +

                                                                                                              intern机制进行处理时 , 会将PyStringObject对象的PyObject指针分别作为key和value添加到interned中, 也就是说在这里该对象的引用计数应该加了2 , 如果按照正常的引用计数机制 , 那么明显这个对象是永远都不会被删除的 , 比如a = 1;del a , 我们只能够让引用计数减1 , 却无法让其减2 , 所以这里肯定用了特殊的引用计数机制

                                                                                                              +

                                                                                                              特殊就在于 , interned中的指针不能作为对象的有效引用 , 这也是为什么在PyString_InternInPlace的代码清单中第4746行为什么会将引用计数减2的原因

                                                                                                              +

                                                                                                              一个对象的引用计数在某个时刻减为0之后 , 系统将会销毁该对象 , 那么字符串中到底是怎么解决的呢 ? 看看string_dealloc代码清单 :

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +
                                                                                                              582:static void
+    string_dealloc(PyObject *op)
+    {
+        switch (PyString_CHECK_INTERNED(op)) {
+            case SSTATE_NOT_INTERNED:
+                break;
+
+            case SSTATE_INTERNED_MORTAL:
+                /* revive dead object temporarily for DelItem */
+                Py_REFCNT(op) = 3;
+                if (PyDict_DelItem(interned, op) != 0)
+                    Py_FatalError(
+                        "deletion of interned string failed");
+                break;
+
+            case SSTATE_INTERNED_IMMORTAL:
+                Py_FatalError("Immortal interned string died.");
+
+            default:
+                Py_FatalError("Inconsistent interned string state.");
+        }
+        Py_TYPE(op)->tp_free(op);
+602:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              在这份代码清单中 , SSTATE_INTERNED_MORTAL 和 SSTATE_INTERNED_IMMORTAL 表示着PyStringObject的两种状态 , 也就是说被intern机制处理后的PyStringObject对象分为两类 , 这两类的区别在于 , SSTATE_INTERNED_IMMORTAL 状态的PyStringObject对象是永远不会被销毁的

                                                                                                              +

                                                                                                              PyString_IntenInPlace 只能创建SSTATE_INTERNED_MORTAL 状态的PyStringObject对象 , 如果想创建SSTATE_INTERNED_IMMORTAL状态的对象 , 必须通过另外的接口 , 在调用了PyString_InternInPlace后 , 强制改变PyStringObject的intern状态

                                                                                                              +

                                                                                                              注意 : intern机制节省了内存空间 , 但是在我们创建PyStringObject时 , 无论在interned中是否存在 , 都是会创建一个PyStringObject对象的 , 只不过这是一个临时的对象 , 如果interned中有 , 那么就PyString_InternInPlace 会对这个对象的引用计数减1 , 于是它就会被销毁了

                                                                                                              +

                                                                                                              字符缓冲池

                                                                                                              +

                                                                                                              与Python整数对象类似 , Python的设计者为PyStringObject中的一个字节的字符对应的PyStringObject对象也设计了一个对象池characters

                                                                                                              +

                                                                                                              Python-2.7\Objects\stringobject.c :

                                                                                                              +
                                                                                                              13:static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1]
+
                                                                                                              +

                                                                                                              其中UCHAR_MAX是在系统头文件中定义的常量 , 这一个跟平台相关的常量 , 在Win32平台下 :

                                                                                                              +
                                                                                                              #define UCHAR_MAX     0xff      /* maximum unsigned char value */
+
                                                                                                              +

                                                                                                              在Python的整数对象体系中 , 小整数的缓冲池是在Python初始化时被创建的 , 而字符串对象体系中的字符串缓冲池则是以静态变量的形式存在着的 , 在Python初始化完成之后 , 缓冲池中的所有PyStringObject指针都为空

                                                                                                              +

                                                                                                              当我们创建一个字符串对象时 , 无论是通过调用PyString_FromString 还是PyString_FromStringAndSize , 如果字符串实际上是一个字符 , 则会对所创建字符串 (字符) 对象进行intern操作 , 再将intern的结果缓存到字符缓冲池characters中

                                                                                                              +

                                                                                                              万恶的加号

                                                                                                              +

                                                                                                              字符串拼接绝对是再正常不过的事情了 , 一拼接 , 那么效率问题就来了

                                                                                                              +

                                                                                                              Python中提供了 "+" 来进行字符串拼接 , 可惜这实际上就是万恶之源 ; 我们除了使用"+" 外 , 还有一种方法就是使用list的join方法 , 这也是官方推荐我们使用的

                                                                                                              +

                                                                                                              "+" 与 join

                                                                                                              +

                                                                                                              通过"+"操作符对字符串进行拼接时 , 会调用string_concat函数 :

                                                                                                              +
                                                                                                              1014:static PyObject *
+     string_concat(register PyStringObject *a, register PyObject *bb)
+     {
+          register Py_ssize_t size;
+          register PyStringObject *op;
+      ......
+      #define b ((PyStringObject *)bb)
+          /* Optimize cases with empty left or right operand */
+           ......
+            // 计算字符串连接后的长度size
+          size = Py_SIZE(a) + Py_SIZE(b);
+          /* Check that string sizes are not negative, to prevent an
+             overflow in cases where we are passed incorrectly-created
+             strings with negative lengths (due to a bug in other code).
+          */
+          ......
+          // 创建新的PyStringObject对象,其维护的用于存储字符的内存长度为size
+          op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size);
+          if (op == NULL)
+              return PyErr_NoMemory();
+          PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size);
+          op->ob_shash = -1;
+          op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED;
+
+             // 将a和b中的字符拷贝到新创建的PyStringObject中
+          Py_MEMCPY(op->ob_sval, a->ob_sval, Py_SIZE(a));
+          Py_MEMCPY(op->ob_sval + Py_SIZE(a), b->ob_sval, Py_SIZE(b));
+          op->ob_sval[size] = '\0';
+          return (PyObject *) op;
+      #undef b
+1071:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              小结 : 对于任意两个PyStringObject对象的连接 , 就会进行一次内存申请的动作

                                                                                                              +

                                                                                                              通过join函数对字符串进行拼接时 , 会调用string_join函数 :

                                                                                                              +
                                                                                                              1573:static PyObject *
+     string_join(PyStringObject *self, PyObject *orig)
+     {
+         char *sep = PyString_AS_STRING(self);
+         const Py_ssize_t seplen = PyString_GET_SIZE(self);
+         PyObject *res = NULL;
+         char *p;
+         Py_ssize_t seqlen = 0;
+         size_t sz = 0;
+         Py_ssize_t i;
+         PyObject *seq, *item;
+         // 拼接字符
+         seq = PySequence_Fast(orig, "");
+         if (seq == NULL) {
+             return NULL;
+         }
+         // 拼接字符长度
+         seqlen = PySequence_Size(seq);
+         if (seqlen == 0) {
+             Py_DECREF(seq);
+             return PyString_FromString("");
+         }
+         if (seqlen == 1) {
+             item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, 0);
+             if (PyString_CheckExact(item) || PyUnicode_CheckExact(item)) {
+                 Py_INCREF(item);
+                 Py_DECREF(seq);
+                 return item;
+             }
+         }
+
+         /* There are at least two things to join, or else we have a subclass
+          * of the builtin types in the sequence.
+          * Do a pre-pass to figure out the total amount of space we'll
+          * need (sz), see whether any argument is absurd, and defer to
+          * the Unicode join if appropriate.
+          */
+         // 遍历list中每一个字符串,获取所有字符串长度
+         for (i = 0; i < seqlen; i++) {
+             const size_t old_sz = sz;
+             item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, i);
+             if (!PyString_Check(item)){
+     #ifdef Py_USING_UNICODE
+                 if (PyUnicode_Check(item)) {
+                     /* Defer to Unicode join.
+                      * CAUTION:  There's no gurantee that the
+                      * original sequence can be iterated over
+                      * again, so we must pass seq here.
+                      */
+                     PyObject *result;
+                     result = PyUnicode_Join((PyObject *)self, seq);
+                     Py_DECREF(seq);
+                     return result;
+                 }
+     #endif
+                 PyErr_Format(PyExc_TypeError,
+                              "sequence item %zd: expected string,"
+                              " %.80s found",
+                              i, Py_TYPE(item)->tp_name);
+                 Py_DECREF(seq);
+                 return NULL;
+             }
+             sz += PyString_GET_SIZE(item);
+             if (i != 0)
+                 sz += seplen;
+             if (sz < old_sz || sz > PY_SSIZE_T_MAX) {
+                 PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
+                     "join() result is too long for a Python string");
+                 Py_DECREF(seq);
+                 return NULL;
+             }
+         }
+
+         /* Allocate result space. */
+         // 创建长度为sz的PyStringObject对象
+         res = PyString_FromStringAndSize((char*)NULL, sz);
+         if (res == NULL) {
+             Py_DECREF(seq);
+             return NULL;
+         }
+
+         /* Catenate everything. */
+         // 将list中的字符串拷贝到新创建的PyStringObject对象中
+         p = PyString_AS_STRING(res);
+         for (i = 0; i < seqlen; ++i) {
+             size_t n;
+             item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, i);
+             n = PyString_GET_SIZE(item);
+             Py_MEMCPY(p, PyString_AS_STRING(item), n);
+             p += n;
+             if (i < seqlen - 1) {
+                 Py_MEMCPY(p, sep, seplen);
+                 p += seplen;
+             }
+         }
+
+         Py_DECREF(seq);
+         return res;
+1668:}
+
                                                                                                              +

                                                                                                              小结 : 首先统计出list中的对象个数 , 并统计这些对象的字符串总长度 , 申请一次内存空间 , 将所有的PyStringObject对象维护的字符串都拷贝到新开辟的内存空间中

                                                                                                              +

                                                                                                              通过小结可以很直接的得出答案 , 如果要拼接n个字符串对象 , 那么使用 "+" 需要申请空间n-1次 , 而使用join则仅需一次

                                                                                                              + + +
                                                                                                              + +
                                                                                                              +
                                                                                                              +
                                                                                                              + +

                                                                                                              results matching ""

                                                                                                              +
                                                                                                                + +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +

                                                                                                                No results matching ""

                                                                                                                + +
                                                                                                                +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +
                                                                                                                + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                + + +
                                                                                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/05-List\345\257\271\350\261\241.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/05-List\345\257\271\350\261\241.html" new file mode 100644 index 000000000..02525d074 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/05-List\345\257\271\350\261\241.html" @@ -0,0 +1,1642 @@ + + + + + + + List对象 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                +
                                                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                                                + +
                                                                                                                + +
                                                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +
                                                                                                                + +

                                                                                                                Attack on Python - List对象 🐍

                                                                                                                + + +

                                                                                                                介绍

                                                                                                                +

                                                                                                                元素的一个群是一个非常重要的抽象概念 , 我们可以将符合某一特性的一堆元素聚集为一个群

                                                                                                                +

                                                                                                                群的概念对于编程语言十分重要 , C语言就内建了数组的概念 , 每一种实现都为某种目的的元素聚集或元素访问提供极大的方便

                                                                                                                +

                                                                                                                PyListObject是Python提供的对列表的抽象 , 它可以支持对元素的插入 , 删除 , 添加等操作 , 所以它是一个可变对象

                                                                                                                +

                                                                                                                PyListObject

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Include\listobject.h

                                                                                                                +
                                                                                                                22:typedef struct {
+23:    PyObject_VAR_HEAD
+24:    /* Vector of pointers to list elements.  list[0] is ob_item[0], etc. */
+25:    PyObject **ob_item;
+26:
+27:    /* ob_item contains space for 'allocated' elements.  The number
+28:     * currently in use is ob_size.
+29:     * Invariants:
+30:     *     0 <= ob_size <= allocated
+31:     *     len(list) == ob_size
+32:     *     ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
+33:     * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
+34:     *
+35:     * Items must normally not be NULL, except during construction when
+36:     * the list is not yet visible outside the function that builds it.
+37:     */
+38:    Py_ssize_t allocated;
+39:} PyListObject;
+
                                                                                                                +

                                                                                                                分析 :

                                                                                                                +
                                                                                                                  +
                                                                                                                • PyObject_VAR_HEAD , Python中的列表是一个变长对象
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • PyObject **ob_item , ob_item为指向元素列表的指针 , 实际上 , Python中的list[0] 就是ob_item[0]
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • Py_ssize_t allocated , 与PyListObject对象的内存管理有关
                                                                                                                  • +
                                                                                                                +

                                                                                                                实际上 , 在PyObject_VAR_HEAD中的ob_size和allocated 都和PyListObject对象的内存管理有关 :

                                                                                                                +

                                                                                                                PyListObject采用的内存管理策略和C++中vector采取的内存管理策略是一样的 , 它并不是存了多少东西就申请对应大小的内存 , 因为这样的策略显然是低效的 , 而我们使用列表就是为了用户方便用户频繁地插入或删除元素 , 所以 , 在每一次需要申请内存的时候 , PyListObject总会申请一大块内存 , 这时申请的总内存的大小记录在allocated中 , 而其实际被使用了的内存的数量记录在了ob_size中

                                                                                                                +

                                                                                                                假如有一个能容纳10个元素的列表已经装入了5个元素 , 那么这个列表的ob_size就是5 , 而allcoated则是10

                                                                                                                +

                                                                                                                即 : 0 <= ob_size <= allocated

                                                                                                                +

                                                                                                                在Python-3.5.4\Include\listobject.h的22至40行 , 我们可以找到相同的代码 , 也就是说2.7与3.5.4的这一部分是没有区别的

                                                                                                                +

                                                                                                                创建与维护

                                                                                                                +

                                                                                                                在之前对于Python对象创建方式已有说明 , 为了创建一个列表 , Python只提供了唯一的一条途径 , 就是PyList_New

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                112:PyObject *
+    PyList_New(Py_ssize_t size)
+    {
+        PyListObject *op;
+        size_t nbytes;
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+        static int initialized = 0;
+        if (!initialized) {
+            Py_AtExit(show_alloc);
+            initialized = 1;
+        }
+    #endif
+
+        if (size < 0) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return NULL;
+        }
+        /* Check for overflow without an actual overflow,
+         *  which can cause compiler to optimise out */
+        // 检查是否会发生溢出
+        if ((size_t)size > PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *))
+            return PyErr_NoMemory();
+        // 计算需要使用的内存总量
+        nbytes = size * sizeof(PyObject *);
+        if (numfree) {
+
+            // 缓冲池可用
+            numfree--;
+            op = free_list[numfree];
+            _Py_NewReference((PyObject *)op);
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+            count_reuse++;
+    #endif
+        } else {
+
+            // 缓冲池不可用
+            op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);
+            if (op == NULL)
+                return NULL;
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+            count_alloc++;
+    #endif
+        }
+
+        // 为对象中维护的元素列表申请空间
+        if (size <= 0)
+            op->ob_item = NULL;
+        else {
+            op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes);
+            if (op->ob_item == NULL) {
+                Py_DECREF(op);
+                return PyErr_NoMemory();
+            }
+            memset(op->ob_item, 0, nbytes);
+        }
+        Py_SIZE(op) = size;
+        op->allocated = size;
+        _PyObject_GC_TRACK(op);
+        return (PyObject *) op;
+163:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                分析 :

                                                                                                                +
                                                                                                                  +
                                                                                                                • 这个函数接受一个size参数 , 也就是我们可以在创建时指定PyListObject对象的初始元素个数
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • 在创建时 , 首先计算需要使用的内存总量 , 因为PyList_New指定的仅仅是元素的个数 , 而不是元素实际将占用的内存空间 , 在这里 , Python会检查指定的元素个数是否会大到使所需内存数量产生溢出的程度 , 并根据判断结果做出相应的操作
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • 检查缓冲池是否可用
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • 为维护对象申请内存空间 , 维护对象与PyListOjbect对象本身通过ob_item建立了连接
                                                                                                                  • +
                                                                                                                +

                                                                                                                当Python创建了新的PyListObject对象之后 , 会立即根据调用PyList_New时传递的size参数创建PyListObject对象所维护的元素列表 , 其中每一个元素都被初始化为NULL

                                                                                                                +

                                                                                                                在完成了PyListObject对象及维护的列表的创建之后 , Python会调整该PyListObject对象 , 用于维护元素列表中元素数量的ob_size和allocated两个变量

                                                                                                                +

                                                                                                                对于缓冲池free_list中的对象个数 , 我们可以在源码中找到 , free_list最多会维护80个PyListObject对象

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                94:#ifndef PyList_MAXFREELIST
+95:#define PyList_MAXFREELIST 80
+96:#endif
+97:static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST];
+98:static int numfree = 0;
+
                                                                                                                +

                                                                                                                Python-3.5.4\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                95:#ifndef PyList_MAXFREELIST
+96:#define PyList_MAXFREELIST 80
+97:#endif
+98:static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST];
+99:static int numfree = 0;
+
                                                                                                                +

                                                                                                                设置元素

                                                                                                                +

                                                                                                                在我们创建第一个PyListObject对象时 , 这时候缓冲池是不可用的 , 于是会调用PyObject_GC_New在系统堆上创建一个新的PyListObject对象 , 假如我们创建一个包含6个元素的PyListObject , 那么创建成功之后 , 这个对象的ob_size为6 , allocated为6 , 而ob_item则是指向这些元素的指针

                                                                                                                +

                                                                                                                而当我们设置元素时 , 如现有一个列表la = [1, 2, 3] , 当我们执行la[0] = 4时 , 在Python内部 , 会调用PyList_SetItem来完成这个动作 ; 首先Python会进行类型检查 , 随后会进行索引的有效性检查 , 当这两者都通过后 , 将新设置的元素指针放到指定的位置 , 然后调整引用计数 , 将这个位置原来存放的对象的引用计数减1 , 源码如下 :

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                198:int
+    PyList_SetItem(register PyObject *op, register Py_ssize_t i,
+                   register PyObject *newitem)
+    {
+        register PyObject *olditem;
+        register PyObject **p;
+        if (!PyList_Check(op)) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        if (i < 0 || i >= Py_SIZE(op)) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_SetString(PyExc_IndexError,
+                            "list assignment index out of range");
+            return -1;
+        }
+        p = ((PyListObject *)op) -> ob_item + i;
+        olditem = *p;
+        *p = newitem;
+        Py_XDECREF(olditem);
+        return 0;
+220:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                Python-3.5.4\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                215:int
+    PyList_SetItem(PyObject *op, Py_ssize_t i,
+                   PyObject *newitem)
+    {
+        PyObject *olditem;
+        PyObject **p;
+        if (!PyList_Check(op)) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        if (i < 0 || i >= Py_SIZE(op)) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_SetString(PyExc_IndexError,
+                            "list assignment index out of range");
+            return -1;
+        }
+        p = ((PyListObject *)op) -> ob_item + i;
+        olditem = *p;
+        *p = newitem;
+        Py_XDECREF(olditem);
+        return 0;
+237:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                在两个版本中 , 没有变化

                                                                                                                +

                                                                                                                插入元素

                                                                                                                +

                                                                                                                设置元素和插入元素的动作是不同的 , 设置元素不会导致ob_item指向的内存发生变化 , 但是插入元素的动作则有可能使得ob_item指向的内存发生变化

                                                                                                                +

                                                                                                                Python内部通过调用PyList_Insert来完成元素的插入动作 , 而PyList_Insert实际上是调用了内部的insl , 如下 :

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                222:static int
+    ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v)
+    {
+        Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);
+        PyObject **items;
+        if (v == NULL) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
+            PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
+                "cannot add more objects to list");
+            return -1;
+        }
+        // 调整列表容量
+        if (list_resize(self, n+1) == -1)
+            return -1;
+        // 确定插入点
+        if (where < 0) {
+            where += n;
+            if (where < 0)
+                where = 0;
+        }
+        if (where > n)
+            where = n;
+        // 插入元素
+        items = self->ob_item;
+        for (i = n; --i >= where; )
+            items[i+1] = items[i];
+        Py_INCREF(v);
+        items[where] = v;
+        return 0;
+    }
+
+255:int
+256:PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem)
+    {
+        // 类型检查
+        if (!PyList_Check(op)) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        return ins1((PyListObject *)op, where, newitem);
+263:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                Python-3.5.4\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                239:static int
+    ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v)
+    {
+        Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);
+        PyObject **items;
+        if (v == NULL) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
+            PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
+                "cannot add more objects to list");
+            return -1;
+        }
+        // 调整列表容量
+        if (list_resize(self, n+1) == -1)
+            return -1;
+        // 确定插入点
+        if (where < 0) {
+            where += n;
+            if (where < 0)
+                where = 0;
+        }
+        if (where > n)
+            where = n;
+           // 插入元素
+        items = self->ob_item;
+        for (i = n; --i >= where; )
+            items[i+1] = items[i];
+        Py_INCREF(v);
+        items[where] = v;
+        return 0;
+    }
+
+272:int
+273:PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem)
+    {
+        // 类型检查
+        if (!PyList_Check(op)) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        return ins1((PyListObject *)op, where, newitem);
+280:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                在insl中 , 为了完成元素的插入工作 , 首先必须保证PyListObject对象有足够的内存来容纳我们期望插入的元素 , 这一步是通过insl中的list_resize函数来实现的 , 正是这个函数改变了PyListObject所维护的PyObject * 列表的大小

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                24:static int
+   list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize)
+   {
+       PyObject **items;
+       size_t new_allocated;
+       Py_ssize_t allocated = self->allocated;
+
+       /* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough
+          to accommodate the newsize.  If the newsize falls lower than half
+          the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list.
+       */
+       // 不需要重新申请内存
+       if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {
+           assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);
+           Py_SIZE(self) = newsize;
+           return 0;
+       }
+
+       /* This over-allocates proportional to the list size, making room
+        * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
+        * enough to give linear-time amortized behavior over a long
+        * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
+        * system realloc().
+        * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
+        */
+       // 计算重新申请的内存大小
+       new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);
+
+       /* check for integer overflow */
+       if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) {
+           PyErr_NoMemory();
+           return -1;
+       } else {
+           new_allocated += newsize;
+       }
+
+       if (newsize == 0)
+           new_allocated = 0;
+       // 扩展列表
+       items = self->ob_item;
+       if (new_allocated <= ((~(size_t)0) / sizeof(PyObject *)))
+           // 最终调用C中的realloc
+           PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);
+       else
+           items = NULL;
+       if (items == NULL) {
+           PyErr_NoMemory();
+           return -1;
+       }
+       self->ob_item = items;
+       Py_SIZE(self) = newsize;
+       self->allocated = new_allocated;
+       return 0;
+73:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                同样的 , 在Python-3.5.4\Objects\listobject.c 中的第25至74行为该函数的定义

                                                                                                                +

                                                                                                                在调整PyListObject对象所维护的列表的内存时 , Python分两种情况处理 :

                                                                                                                +
                                                                                                                  +
                                                                                                                • newsize < allocated && newsize > allocated/2 , 也就是说当插入后使用的实际内存大小要小于总内存大小 , 以及要大于总内存大小的一半时 , 就简单调整ob_size值
                                                                                                                  • +
                                                                                                                • 其他情况 , 调用realloc , 重新分配空间
                                                                                                                  • +
                                                                                                                +

                                                                                                                我们可以发现 , 对于第二种情况 , 比如newsize < allocated/2 时 , Python也会调用realloc来收缩列表的内存空间 , 不得不说这是物尽其用的设计

                                                                                                                +

                                                                                                                删除元素

                                                                                                                +

                                                                                                                以list对象方法remove为例 , 当我们使用remove方法时 , PyListObject中的listremove操作就会被激活

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                2336:static PyObject *
+     listremove(PyListObject *self, PyObject *v)
+     {
+         Py_ssize_t i; 
+
+         for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) {
+             int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ);
+             if (cmp > 0) {
+                 if (list_ass_slice(self, i, i+1,
+                                    (PyObject *)NULL) == 0)
+                     Py_RETURN_NONE;
+                 return NULL;
+             }
+             else if (cmp < 0)
+                 return NULL;
+         }
+         PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "list.remove(x): x not in list");
+         return NULL;
+2354:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                Python-3.5.4\Objects\listobject.c 第2197至2215见同上代码清单

                                                                                                                +

                                                                                                                首先Python会对整个列表进行遍历 , 在遍历PyListObject中所有元素的过程中 , 将待删除元素与PyListObject中的每个元素一一进行比较 , 比较操作是通过PyObject_RichCompareBool完成的 , 如果返回值大于0 , 则表示要删除的元素与列表中的元素匹配成功 , Python将立即调用list_ass_slice删除该元素

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                607:/* a[ilow:ihigh] = v if v != NULL.     // 不为空就替换
+     * del a[ilow:ihigh] if v == NULL.   // 为空就删除
+     *
+     * Special speed gimmick:  when v is NULL and ihigh - ilow <= 8, it's
+     * guaranteed the call cannot fail.
+     */
+    static int
+    list_ass_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh, PyObject *v)
+    {
+        ......
+709:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                Python-3.5.4\Objects\listobject.c 第572至579见同上代码清单

                                                                                                                +

                                                                                                                如上 , 对于list_ass_slice其实是有两种语义的 , 即replace和remove ; 于是 , 在Python列表中删除元素我们还可以这样做 :

                                                                                                                +
                                                                                                                # Python 2.x & 3.x
+>>> la = [1,2,3,4,5]
+>>> la[1:3] = []
+>>> la
+[1, 4, 5]
+
                                                                                                                +

                                                                                                                对于list对象的pop方法 , 同样也是调用list_ass_slice来进行删除 , 源码位于listobject.c文件中

                                                                                                                +

                                                                                                                对象缓冲池

                                                                                                                +

                                                                                                                在PyList_New中我们见过一个free_list , 这就是PyListObject对象缓冲池 ; 但是我们在PyList_New中并没有看到缓冲池中的PyListObject对象的添加过程 , 这是因为缓冲池对象并不像前面的字符串对象或者整数对象一样 , 是在创建时添加的 , Python列表的缓冲池是在其销毁的时候添加的

                                                                                                                +

                                                                                                                Python-2.7\Objects\listobject.c

                                                                                                                +
                                                                                                                296:static void
+    list_dealloc(PyListObject *op)
+    {
+        Py_ssize_t i;
+        PyObject_GC_UnTrack(op);
+        Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)
+        // 销毁PyListObject对象维护的元素列表
+        if (op->ob_item != NULL) {
+            /* Do it backwards, for Christian Tismer.
+               There's a simple test case where somehow this reduces
+               thrashing when a *very* large list is created and
+               immediately deleted. */
+            i = Py_SIZE(op);
+            while (--i >= 0) {
+                Py_XDECREF(op->ob_item[i]);
+            }
+            PyMem_FREE(op->ob_item);
+        }
+        // 释放PyListObject自身
+        if (numfree < PyList_MAXFREELIST && PyList_CheckExact(op))
+            free_list[numfree++] = op;
+        else
+            Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);
+        Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)
+318:}
+
                                                                                                                +

                                                                                                                与PyListObject对象创建一样 , PyListObject对象的销毁也是分离的 , 首先销毁PyListObject对象所维护的元素列表 , 然后再释放PyListObject对象本身 ; 这样的工作无非是改变该对象的引用计数 , 然后再释放内存 , 但是我们发现 , 在释放PyListObject本身时 , Python会检查前面提到的这个缓冲池free_list

                                                                                                                +

                                                                                                                首先Python会查看其中缓存的PyListObject对象的数量是否已经满了 , 如果没有 , 就将该待删除的PyListObject对象放到缓冲池中 , 以备后用

                                                                                                                +

                                                                                                                注意 , 我们也已经发现了 , 添加进缓冲池的是PyListObject对象本身 , 而不包括它之前维护的元素列表 , 也就是说我们在创建新的PyListObject时 , Python会首先唤醒这些已经 "死去" 的PyListObject , 然后赋予它们新的元素列表 , 使其能够重新做 "人"

                                                                                                                +

                                                                                                                对于每次创建PyListObject对象时必须创建元素列表 , 这是Python为了避免过多的消耗系统内存 , 采取的时间换空间的做法

                                                                                                                + + +
                                                                                                                + +
                                                                                                                +
                                                                                                                +
                                                                                                                + +

                                                                                                                results matching ""

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                                                                                                                  +
                                                                                                                  + +

                                                                                                                  No results matching ""

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                                                                                                                  + +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                  + + +
                                                                                                                  + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/06-Dict\345\257\271\350\261\241.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/06-Dict\345\257\271\350\261\241.html" new file mode 100644 index 000000000..38270ac39 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/06-Dict\345\257\271\350\261\241.html" @@ -0,0 +1,1754 @@ + + + + + + + Dict对象 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  + + + + + + + + +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  + + + + + + + + +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  + +

                                                                                                                  Attack on Python - Dict对象 🐍

                                                                                                                  + + +

                                                                                                                  介绍

                                                                                                                  +

                                                                                                                  为了刻画某种元素之间的对应关系 , 现代编程语言通常都在语言级或标准库中提供某种关联式的容器 ; 关联容器的设计总会极大地关注键的搜索效率 , 因为我们希望根据我们手中已有的某个元素来快速获得与之有某种联系的另一元素

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python中同样提供关联式容器 , 即PyDictObject 对象 , 与map不同的是 , PyDictObject对搜索的效率要求极其苛刻 , 这也是因为PyDictObject对象在Python本身的实现中被大量采用 ; 比如Python会通过PyDictObject来建立执行Python字节码的运行环境 , 其中会存放变量名和变量值的元素对 , 通过查找变量名获得变量值 , 因此PyDictObject采用的是散列表 (hash table) , 因为理论上 , 在最优情况下 , 散列表能提供O(1)复杂度的搜索效率

                                                                                                                  +

                                                                                                                  散列表

                                                                                                                  +

                                                                                                                  散列表的基本思想 , 是通过一定的函数将需搜索的键值映射为一个整数 , 将这个整数视为索引值去访问某片连续的区域

                                                                                                                  +

                                                                                                                  对散列表这种数据结构的采用是以加速键的搜索过程为终极目标的 , 所以 , 将元素映射为整数的过程对于Python中dict的实现就显得尤为关键 ; 用于映射的函数称为散列函数 (hash function) , 映射后的值称为元素的散列值 (hash value) , 在散列表的实现中 , 所选择的散列函数的优劣直接决定所实现的散列表的搜索效率的高低

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在使用散列表的过程中 , 不同的对象经过散列函数的作用 , 可能被映射为相同的散列值 , 这就是散列冲突

                                                                                                                  +

                                                                                                                  根据研究表明 , 当散列表的装载率大于2/3时 , 散列冲突发生的概率就会大大增加

                                                                                                                  +

                                                                                                                  解决散列冲突的方法有很多种 , 在Python中采用的是开放定址法

                                                                                                                  +

                                                                                                                  当产生散列冲突时 , Python会通过一个二次探测函数f , 计算下一个候选位置addr , 如果位置addr可用 , 则可将待插入元素放到位置addr ; 如果位置addr不可用 , 则Python会再次使用探测函数f , 获得下一个候选位置 , 以此依次寻找下去

                                                                                                                  +

                                                                                                                  最后 , 这些位置会形成一个"冲突探测链"(或简称探测序列) , 而当我们要删除某条探测链上的某个元素时 , 按照探测链会发生什么样的情况 ; 假如这条链的首元素位置为a , 尾元素的位置为c , 现在需要删除中间的某个位置b上的元素 , 如果直接将位置b上的元素删除 , 则会导致探测链的断裂 , 于是探测函数在探测时将再也不能到达位置c了 , 所以删除某条探测链上的元素时不能进行真正的删除 , 而是进行一种 "伪删除" 操作 , 必须要让该元素还存在于探测链上

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python中 , 这种伪删除是在PyDictObject对象中实现的

                                                                                                                  +

                                                                                                                  PyDictObject

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python2.7中 , 关联容器的一个(键 , 值)元素对称为一个entry或slot

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.h

                                                                                                                  +
                                                                                                                  50:typedef struct {
+       /* Cached hash code of me_key.  Note that hash codes are C longs.
+        * We have to use Py_ssize_t instead because dict_popitem() abuses
+        * me_hash to hold a search finger.
+        */
+       Py_ssize_t me_hash;
+       PyObject *me_key;
+       PyObject *me_value;
+58:} PyDictEntry;
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  在PyDictEntry中 , me_hash域存储的是me_key的散列值 , 利用一个域来记录这个散列值可以避免每次查询的时候都要重新计算一遍散列值

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python中 , 在一个PyDictObject对象生存变化的过程中 , 其中的entry会在不同的状态间转换 ; PyDictObject中entry可以在3种状态之间转换 : Unused , Active , Dummy

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  • Unused : 当一个entry的me_key和me_value都为NULL时 , entry处于Unused态 ; 表明目前该entry中并没有存储(key , value)对 , 而且在此之前 , 也没有存储过它们 , 这时每一个entry在初始化时的状态 , 并且也只有在Unused态下 , entry的me_key域才会为NULL
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • Active : 当entry中存储了一个(key , value)对时 , entry便转到了Active态 , 在Active态下 , me_key和me_value都不能为NULL
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • Dummy : 当entry中存储的(key , value)对被删除后 , entry的状态不能直接从Active态转为Unused态 , 因为这样会导致冲突探测链的中断 , 所以entry中的me_key将指向dummy对象 , 从而entry进入Dummy态 , 这就是"伪删除"技术 ; 当Python沿着某条冲突链搜索时 , 如果发现一个entry处于Dummy态 , 说明目前该entry虽然是无效的 , 但是其后的entry可能是有效的 , 是应该被搜索的 , 这样就保证了冲突探测链的连续性
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python中 , 关联容器是通过PyDictObject对象来实现的 , 而一个PyDictObject

                                                                                                                  +

                                                                                                                  对象实际上是一大堆entry的集合 :

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.h

                                                                                                                  +
                                                                                                                  70:typedef struct _dictobject PyDictObject;
+   struct _dictobject {
+       PyObject_HEAD
+       Py_ssize_t ma_fill;  /* # Active + # Dummy */
+       Py_ssize_t ma_used;  /* # Active */
+
+       /* The table contains ma_mask + 1 slots, and that's a power of 2.
+        * We store the mask instead of the size because the mask is more
+        * frequently needed.
+        */
+       Py_ssize_t ma_mask;
+
+       /* ma_table points to ma_smalltable for small tables, else to
+        * additional malloc'ed memory.  ma_table is never NULL!  This rule
+        * saves repeated runtime null-tests in the workhorse getitem and
+        * setitem calls.
+        */
+       PyDictEntry *ma_table;
+       PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash);
+       PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];
+90:};
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  定义说明 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  • ma_fill , ma_fill域中维护着从PyDictObject对象创建开始直到现在 , 曾经及正处于Active态的entry个数 , 而ma_used则维护着当前正处于Active态的entry的数量
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • 在定义的最后 , 有一个名为ma_smalltable的PyDictEntry数组 , 这个数组意味着当创建一个PyDictObject对象时 , 至少有PyDict_MINSIZE个entry被同时创建 , 在dictobject.h中 , 这个值被设定为8 , 这个值被认为时通过大量的实验得出的最佳值 ; 它既不会态浪费内存空间 , 又能很好地满足Python内部大量使用PyDictObject的环境的需求
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • ma_table , ma_table域是关联对象的关键所在 , 它将指向一片作为PyDictEntry集合的内存的开始位置 , 当一个PyDictObject对象是一个比较小的dict时 (entry数量少于8) , ma_table域将指向ma_smalltable , 而当PyDictObject中的entry数量超过8个时 , 将会申请额外的内存空间 , 并将ma_table指向这块空间 , 这样 , 无论何时 , ma_table域都不会为NULL , 那么在程序运行时就不需要一次又一次的检查ma_table的有效性了 , 因为ma_table总是有效的 , 这两种ma_table见下图
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • ma_mask , PyDictObject中的ma_mask记录了一个PyDictObject对象中所拥有的entry数量
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  ma_table

                                                                                                                  +

                                                                                                                  创建与维护

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python内部通过PyDict_New来创建一个新的dict对象

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  210:#define INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp) do {                                \
+        (mp)->ma_table = (mp)->ma_smalltable;                               \
+        // PyDict_MINSIZE定义在dictobject.h中,默认值为8
+        (mp)->ma_mask = PyDict_MINSIZE - 1;                                 \
+        } while(0)                                                          \
+
+    #define EMPTY_TO_MINSIZE(mp) do {                                       \
+        memset((mp)->ma_smalltable, 0, sizeof((mp)->ma_smalltable));        \
+        (mp)->ma_used = (mp)->ma_fill = 0;                                  \
+        INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp);                                        \
+219:} while(0)
+
+220:/* Dictionary reuse scheme to save calls to malloc, free, and memset */
+    #ifndef PyDict_MAXFREELIST
+    #define PyDict_MAXFREELIST 80
+    #endif
+    static PyDictObject *free_list[PyDict_MAXFREELIST];
+226:static int numfree = 0;
+......
+240:PyObject *
+    PyDict_New(void)
+    {
+        register PyDictObject *mp;
+        // 自动创建dummy对象
+        if (dummy == NULL) { /* Auto-initialize dummy */
+            dummy = PyString_FromString("<dummy key>");
+            if (dummy == NULL)
+                return NULL;
+    #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS
+            Py_AtExit(show_counts);
+    #endif
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+            Py_AtExit(show_alloc);
+    #endif
+    #ifdef SHOW_TRACK_COUNT
+            Py_AtExit(show_track);
+    #endif
+        }
+        if (numfree) {
+            // 使用缓冲池
+            mp = free_list[--numfree];
+            assert (mp != NULL);
+            assert (Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type);
+            _Py_NewReference((PyObject *)mp);
+            if (mp->ma_fill) {
+                EMPTY_TO_MINSIZE(mp);
+            } else {
+                /* At least set ma_table and ma_mask; these are wrong
+                   if an empty but presized dict is added to freelist */
+                INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp);
+            }
+            assert (mp->ma_used == 0);
+            assert (mp->ma_table == mp->ma_smalltable);
+            assert (mp->ma_mask == PyDict_MINSIZE - 1);
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+            count_reuse++;
+    #endif
+        } else {
+            // 创建PyDictObject对象
+            mp = PyObject_GC_New(PyDictObject, &PyDict_Type);
+            if (mp == NULL)
+                return NULL;
+            EMPTY_TO_MINSIZE(mp);
+    #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT
+            count_alloc++;
+    #endif
+        }
+        mp->ma_lookup = lookdict_string;
+    #ifdef SHOW_TRACK_COUNT
+        count_untracked++;
+    #endif
+    #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS
+        ++created;
+    #endif
+        return (PyObject *)mp;
+293:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  在定义的开始部分我们可以发现 , 自动创建dummy对象 , 这个dummy对象竟然时一个PyStringObject对象 , 实际上 , 它仅仅时用来作为一种指示标志 , 表明该entry曾被使用过 , 且探测序列下一个位置的entry有可能时有效的 , 从而防止探测序列中断

                                                                                                                  +

                                                                                                                  如果不使用缓冲池 , 创建时将调用EMPTY_TO_MINSIZE , 将ma_smalltable清零 , 同时设置ma_size和ma_fill , 初始时 , 这两个变量都为0 , 随后调用INIT_NONZERO_DICT_SLOTS , 其功能是将ma_table指向ma_smalltable , 并设置ma_mask为7

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在创建过程的最后 , 将lookdict_string赋给了ma_lookup , 这个ma_lookup指定了PyDictObjec在entry集合中搜索某一特定entry时需要进行的动作 , 在ma_lookup中 , 包含了散列函数和发生冲突时二次探测函数的具体实现 , 它时PyDictObject的搜索策略

                                                                                                                  +

                                                                                                                  PyDictObject缓冲池见下文

                                                                                                                  +

                                                                                                                  元素搜索

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python为PyDictObject对象提供了两种搜索策略 , lookdict和lookdict_string , 但是实际上 , 这两种策略使用的相同的算法 , lookdict_string只是对lookdict的一种针对PyStringObject对象的特殊形式 , 这是因为以PyStringObject对象作为PyDictObject对象中entry的键在Python中应用非常广泛

                                                                                                                  +

                                                                                                                  lookdict

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  319:static PyDictEntry *
+    lookdict(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash)
+    {
+        register size_t i;
+        register size_t perturb;
+        register PyDictEntry *freeslot;
+        register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask;
+        PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table;
+        register PyDictEntry *ep;
+        register int cmp;
+        PyObject *startkey;
+        // 散列,定位冲突探测链的第一个entry
+331:    i = (size_t)hash & mask;
+        ep = &ep0[i];
+        // entry处于Unused态
+        if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key)
+            return ep;
+        // entry处于Dummy态
+        if (ep->me_key == dummy)
+337:        freeslot = ep;
+        else {
+            // 检查Active态entry
+            if (ep->me_hash == hash) {
+                startkey = ep->me_key;
+                Py_INCREF(startkey);
+                cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ);
+                Py_DECREF(startkey);
+                if (cmp < 0)
+                    return NULL;
+                if (ep0 == mp->ma_table && ep->me_key == startkey) {
+                    if (cmp > 0)
+                        return ep;
+                }
+                else {
+                    /* The compare did major nasty stuff to the
+                     * dict:  start over.
+                     * XXX A clever adversary could prevent this
+                     * XXX from terminating.
+                     */
+                    return lookdict(mp, key, hash);
+                }
+            }
+            freeslot = NULL;
+        }
+//------------------ 以上为第一检查--------------------
+
+        /* In the loop, me_key == dummy is by far (factor of 100s) the
+           least likely outcome, so test for that last. */
+
+        // 寻找探测链上的下一个entry
+        for (perturb = hash; ; perturb >>= PERTURB_SHIFT) {
+            i = (i << 2) + i + perturb + 1;
+            ep = &ep0[i & mask];
+            // Unused态entry,搜索失败
+            if (ep->me_key == NULL)
+                return freeslot == NULL ? ep : freeslot;
+            // 检查引用是否相同
+            if (ep->me_key == key)
+                return ep;
+            // 检查值是否相同
+            if (ep->me_hash == hash && ep->me_key != dummy) {
+                startkey = ep->me_key;
+                Py_INCREF(startkey);
+                cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ);
+                Py_DECREF(startkey);
+                if (cmp < 0)
+                    return NULL;
+                if (ep0 == mp->ma_table && ep->me_key == startkey) {
+                    if (cmp > 0)
+                        return ep;
+                }
+                else {
+                    /* The compare did major nasty stuff to the
+                     * dict:  start over.
+                     * XXX A clever adversary could prevent this
+                     * XXX from terminating.
+                     */
+                    return lookdict(mp, key, hash);
+                }
+            }
+            // 设置freeslot
+            else if (ep->me_key == dummy && freeslot == NULL)
+                freeslot = ep;
+        }
+        assert(0);          /* NOT REACHED */
+        return 0;
+396:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  第一次检查

                                                                                                                  +

                                                                                                                  PyDictObject中维护的entry的数量是有限的 , 而传入lookdict中的key的hash值却不一定在限定范围内 , 所以这就要求lookdict将hash值映射到某个entry上去 , lookdict采取的策略是 , 直接将hash值与entry的数量做一个&操作(见331行) , 该操作的结果就是entry的数量 , 也就是ma_mask

                                                                                                                  +

                                                                                                                  之所以命名为mask而不是size , 是因为ma_mask会被用来进行大量的&操作 , 所以entry数量相关的变量被命名为ma_mask

                                                                                                                  +

                                                                                                                  freeslot指向一个指示失败且立即可用的entry :

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在搜索过程中 , 如果探测链中的某个位置上 , entry处于Dummy态 , 那么如果在这个序列中搜索不成功 , 就会返回这个处于Dummy态的entry , 这个freeslot正是用来指向探测序列中第一个处于Dummy态的entry (me_value为NULL); 如果探测序列并没有Dummy态entry , 搜索失败时 , freeslot则指向一个处于Unused态的entry , 同样是一个能指示失败且立即可用的entry

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在元素搜索时 , 会先进行两个key的值检查 , 首先检查两个对象的hash值是否相同 , 如果不相同 , 就直接中断 ; 而如果相同 , 那么Python将通过PyObject_RichCompareBool进行比较 , 其原型如下 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                  int PyObject_RichCompareBool(PyObject *v, PyObject *w, int op)
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  当v op w成立时 , 返回1 ; 不成立时 , 返回0 ; 如果在比较中发生了错误返回-1

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在lookdict代码清单中 , 指定的Py_EQ , 表示进行相等比较操作

                                                                                                                  +

                                                                                                                  对于lookdict代码清单的前半部分 , 也就是第一次检查小结 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  1. 根据hash值获取entry索引 , 这是冲突探测链上的第一个entry索引
                                                                                                                    2. +
                                                                                                                  2. 两种情况下 , 搜索结束 :
                                                                                                                      +
                                                                                                                    1. entry处于Unused态 , 表明冲突探测链搜索完成 , 搜索失败
                                                                                                                      2. +
                                                                                                                    2. ep->me_key == key , 表明entry的key与待搜索的key匹配 , 搜索成功
                                                                                                                      3. +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    3. +
                                                                                                                  3. 若当前entry处于Dummy态 , 设置freeslot
                                                                                                                    4. +
                                                                                                                  4. 检查Active态entry中的key与待查找的key是否值相同
                                                                                                                    5. +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  后续操作

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在第一个entry检查完毕后 , 后续的动作本质都是一样的

                                                                                                                  +

                                                                                                                  对于lookdict代码清单的前半部分小结 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  1. 根据Python所采用的探测函数 , 获得探测链中的下一个待检查的entry
                                                                                                                    2. +
                                                                                                                  2. 检查到一个Unused态entry , 表明搜索失败 , 有如下两种结果 :
                                                                                                                      +
                                                                                                                    1. 如果freeslot不为空 , 则返回freeslot 所指entry
                                                                                                                      2. +
                                                                                                                    2. 如果freeslot为空 , 则返回该Unused态entry
                                                                                                                      3. +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    3. +
                                                                                                                  3. 检查entry中的key与待查找的key是否引用相同
                                                                                                                    4. +
                                                                                                                  4. 检查entry中的key与待查找的key是否值相同
                                                                                                                    5. +
                                                                                                                  5. 在遍历过程中 , 如果发现Dummy态entry , 且freeslot未设置 , 则设置freeslot
                                                                                                                    6. +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  lookdict_string

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  407:static PyDictEntry *
+    lookdict_string(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash)
+    {
+        register size_t i;
+        register size_t perturb;
+        register PyDictEntry *freeslot;
+        register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask;
+        PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table;
+        register PyDictEntry *ep;
+
+        /* Make sure this function doesn't have to handle non-string keys,
+           including subclasses of str; e.g., one reason to subclass
+           strings is to override __eq__, and for speed we don't cater to
+           that here. */
+        // 选择搜索策略
+        if (!PyString_CheckExact(key)) {
+    #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS
+            ++converted;
+    #endif
+            mp->ma_lookup = lookdict;
+            return lookdict(mp, key, hash);
+        }
+        // 检查冲突链上第一个entry
+        i = hash & mask;
+        ep = &ep0[i];
+        // entry处于Unused态,entry中的key与待搜索的key匹配
+        if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key)
+            return ep;
+        // 第一个entry处于Dummy态,设置freeslot
+        if (ep->me_key == dummy)
+            freeslot = ep;
+        else {
+            // 检查Active态entry
+            if (ep->me_hash == hash && _PyString_Eq(ep->me_key, key))
+                return ep;
+            freeslot = NULL;
+        }
+
+        /* In the loop, me_key == dummy is by far (factor of 100s) the
+           least likely outcome, so test for that last. */
+        // 遍历冲突链,检查每一个entry
+        for (perturb = hash; ; perturb >>= PERTURB_SHIFT) {
+            i = (i << 2) + i + perturb + 1;
+            ep = &ep0[i & mask];
+            if (ep->me_key == NULL)
+                return freeslot == NULL ? ep : freeslot;
+            if (ep->me_key == key
+                || (ep->me_hash == hash
+                && ep->me_key != dummy
+                && _PyString_Eq(ep->me_key, key)))
+                return ep;
+            if (ep->me_key == dummy && freeslot == NULL)
+                freeslot = ep;
+        }
+        assert(0);          /* NOT REACHED */
+        return 0;
+457:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  lookdict_string是一种有条件限制的搜索策略 , 即待搜索的key是一个PyStringObject对象 , 只有当假设成立时 , lookdict_string才会被使用 , 其中_PyString_Eq将保证能正确处理非PyStringObject *参数

                                                                                                                  +

                                                                                                                  其实lookdict_string仅仅是一个lookdict的优化版本 , 因为在Python中大量的使用了PyDictObject对象 , 以用来维护一个命名空间(名字空间)中变量名与变量值之间的对应关系 , 又或者是用来在为函数传递参数名与参数值的对应关系 , 而这些对象几乎都是用PyStringObject对象作为entry中的key , 所以lookdict_string的出现是很有必要的 , 它对Python整体的运行效率都有着重要的影响

                                                                                                                  +

                                                                                                                  插入与删除

                                                                                                                  +

                                                                                                                  PyDictObject对象中元素的插入动作是建立在搜索的基础之上的

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  512:static int
+insertdict(register PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash, PyObject *value)
+{
+    PyObject *old_value;
+    register PyDictEntry *ep;
+    typedef PyDictEntry *(*lookupfunc)(PyDictObject *, PyObject *, long);
+
+    assert(mp->ma_lookup != NULL);
+    ep = mp->ma_lookup(mp, key, hash);
+    if (ep == NULL) {
+        Py_DECREF(key);
+        Py_DECREF(value);
+        return -1;
+    }
+    MAINTAIN_TRACKING(mp, key, value);
+    // 搜索成功
+    if (ep->me_value != NULL) {
+        old_value = ep->me_value;
+        ep->me_value = value;
+        Py_DECREF(old_value); /* which **CAN** re-enter */
+        Py_DECREF(key);
+    }
+    // 搜索失败
+    else {
+        if (ep->me_key == NULL)
+            mp->ma_fill++;
+        else {
+            assert(ep->me_key == dummy);
+            Py_DECREF(dummy);
+        }
+        ep->me_key = key;
+        ep->me_hash = (Py_ssize_t)hash;
+        ep->me_value = value;
+        mp->ma_used++;
+    }
+    return 0;
+546:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  insertdict中 , 根据搜索的结果采取不同的动作 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  • 搜索成功 , 返回处于Active的entry , 并直接替换me_value
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • 搜索失败 , 返回Unused或Dummy态的entry , 完整设置me_key , me_hash 和 me_value
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  在Python中 , 对PyDictObject对象插入或设置元素两种情况 , 如下代码 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                  d = {}
+# entry不存在
+d[1] = 1
+# entry已存在
+d[1] = 2
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  当这段代码执行时 , Python并不是直接调用insertdict , 因为insertdict需要一个hash值作为调用参数 , 所以在调用insertdict会先调用PyDict_SetItem

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  747:int
+    PyDict_SetItem(register PyObject *op, PyObject *key, PyObject *value)
+    {
+        register PyDictObject *mp;
+        register long hash;
+        register Py_ssize_t n_used;
+        if (!PyDict_Check(op)) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        assert(key);
+        assert(value);
+        mp = (PyDictObject *)op;
+        // 计算hash值
+        if (PyString_CheckExact(key)) {
+            hash = ((PyStringObject *)key)->ob_shash;
+            if (hash == -1)
+                hash = PyObject_Hash(key);
+        }
+        else {
+            hash = PyObject_Hash(key);
+            if (hash == -1)
+                return -1;
+        }
+        assert(mp->ma_fill <= mp->ma_mask);  /* at least one empty slot */
+        // 插入(key, value)元素对
+        n_used = mp->ma_used;
+        Py_INCREF(value);
+        Py_INCREF(key);
+        // 必要时调整dict的内存空间
+        if (insertdict(mp, key, hash, value) != 0)
+            return -1;
+        /* If we added a key, we can safely resize.  Otherwise just return!
+         * If fill >= 2/3 size, adjust size.  Normally, this doubles or
+         * quaduples the size, but it's also possible for the dict to shrink
+         * (if ma_fill is much larger than ma_used, meaning a lot of dict
+         * keys have been * deleted).
+         *
+         * Quadrupling the size improves average dictionary sparseness
+         * (reducing collisions) at the cost of some memory and iteration
+         * speed (which loops over every possible entry).  It also halves
+         * the number of expensive resize operations in a growing dictionary.
+         *
+         * Very large dictionaries (over 50K items) use doubling instead.
+         * This may help applications with severe memory constraints.
+         */
+        // 可转换为 (mp->mafill)/(mp->ma_mask+1) >= 2/3
+        if (!(mp->ma_used > n_used && mp->ma_fill*3 >= (mp->ma_mask+1)*2))
+            return 0;
+        return dictresize(mp, (mp->ma_used > 50000 ? 2 : 4) * mp->ma_used);
+794:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  我们可以看到 , 在PyDict_SetItem中 , 会首先获取key的hash值 , 随后会调用insertdict来插入元素对 , 再接下来会检查是否需要改变PyDictObject内部ma_table所维护的内存区域的大小

                                                                                                                  +

                                                                                                                  至于如何调整 , 可以查看dictobject.c中的dictresize函数 , 接下来看如何删除一个元素

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  796:int
+    PyDict_DelItem(PyObject *op, PyObject *key)
+    {
+        register PyDictObject *mp;
+        register long hash;
+        register PyDictEntry *ep;
+        PyObject *old_value, *old_key;
+
+        if (!PyDict_Check(op)) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        assert(key);
+        // 同样先获取hash值
+        if (!PyString_CheckExact(key) ||
+            (hash = ((PyStringObject *) key)->ob_shash) == -1) {
+            hash = PyObject_Hash(key);
+            if (hash == -1)
+                return -1;
+        }
+        // 搜索entry
+        mp = (PyDictObject *)op;
+        ep = (mp->ma_lookup)(mp, key, hash);
+        if (ep == NULL)
+            return -1;
+        if (ep->me_value == NULL) {
+            set_key_error(key);
+            return -1;
+        }
+        // 删除entry所维护的元素,将entry的状态转为dummy态
+        old_key = ep->me_key;
+        Py_INCREF(dummy);
+        ep->me_key = dummy;
+        old_value = ep->me_value;
+        ep->me_value = NULL;
+        mp->ma_used--;
+        Py_DECREF(old_value);
+        Py_DECREF(old_key);
+        return 0;
+832:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  与插入操作类似 , 先计算hash值 , 然后搜索相应的entry , 最后删除entry中维护的元素 , 并将entry从Active态变换为Dummy态 , 同时还将调整PyDictObject对象中维护table使用情况的变量

                                                                                                                  +

                                                                                                                  小结 :

                                                                                                                  +

                                                                                                                  无论是插入还是删除元素 , 都会先计算hash值 , 随后进行搜索相应的entry , 随后插入或删除元素 , 转换entry的状态 ; 而PyDictObject对象元素的插入则主要是通过freeslot所指向的entry来进行的

                                                                                                                  +

                                                                                                                  对象缓冲池

                                                                                                                  +

                                                                                                                  在PyDictObject的实现机制中 , 同样使用了缓冲池计数 , 并且其缓冲池机制与PyListObject中使用的缓冲池机制是一样的

                                                                                                                  +

                                                                                                                  Python-2.7\Include\dictobject.c

                                                                                                                  +
                                                                                                                  974:static void
+    dict_dealloc(register PyDictObject *mp)
+    {
+        register PyDictEntry *ep;
+        Py_ssize_t fill = mp->ma_fill;
+        PyObject_GC_UnTrack(mp);
+        Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(mp)
+        // 调整dict中对象的引用计数
+        for (ep = mp->ma_table; fill > 0; ep++) {
+            if (ep->me_key) {
+                --fill;
+                Py_DECREF(ep->me_key);
+                Py_XDECREF(ep->me_value);
+            }
+        }
+        // 释放从系统堆中申请的内存空间
+        if (mp->ma_table != mp->ma_smalltable)
+            PyMem_DEL(mp->ma_table);
+        // 将被销毁的PyDictObject对象放入缓冲池
+        if (numfree < PyDict_MAXFREELIST && Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type)
+            free_list[numfree++] = mp;
+        else
+            Py_TYPE(mp)->tp_free((PyObject *)mp);
+        Py_TRASHCAN_SAFE_END(mp)
+995:}
+
                                                                                                                  +

                                                                                                                  开始时 , 这个缓冲池中什么也没有 , 直到第一个PyDictObject被销毁时 , 这个缓冲池才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象 , 与PyListObject对象一样 , 只保留了PyDictObject对象

                                                                                                                  +

                                                                                                                  但是需要注意的是 , 销毁时根据ma_table的两种情况处理方式也是不同的 :

                                                                                                                  +
                                                                                                                    +
                                                                                                                  • 如果ma_table指向的是从系统堆申请的内存空间 (额外的内存) , 那么Python将释放这块内存空间归还给系统堆
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  • 如果ma_table指向的是PyDictObject的ma_smalltable , 那么只需要调整ma_smalltable中的对象的引用计数就可以了
                                                                                                                    • +
                                                                                                                  +

                                                                                                                  在创建新的PyDictObject对象时 , 如果在缓冲池中有可以使用的对象 , 则直接从缓冲池中取出使用 , 而不需要再重新创建 , 这一点在PyDict_New中就已经体现了

                                                                                                                  +

                                                                                                                  至此 , 对于Python 2.7中的dict对象就差不多了 , 对于Python 3.5.4版本的比较待后期继续 , 不过简单的对比之下就可以发现 , 在Python 3.5.4的版本中 , 新增了一个dictnotes.txt文件 , 而且由2.7的3个状态变成了4个状态 , 数据层次也发生了一些改变 , 比如PyDictObject从2.7中的一种形式 , 变成了两种形式 (联合表和分割表) , 新增了PyDictKeyObject对象等

                                                                                                                  + + +
                                                                                                                  + +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  +
                                                                                                                  + +

                                                                                                                  results matching ""

                                                                                                                  +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +

                                                                                                                    No results matching ""

                                                                                                                    + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                    + + +
                                                                                                                    + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/07-Tuple\345\257\271\350\261\241.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/07-Tuple\345\257\271\350\261\241.html" new file mode 100644 index 000000000..f12b887c4 --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/07-Tuple\345\257\271\350\261\241.html" @@ -0,0 +1,1421 @@ + + + + + + + Tuple对象 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + + + + + + + + +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    + + + + + + + + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    + +

                                                                                                                    Attack on Python - Tuple对象 🐍

                                                                                                                    + + +

                                                                                                                    介绍

                                                                                                                    +

                                                                                                                    Python中的tuple与str一样 , 都属于不可变对象 , 即其所维护的数据在对象创建之后就不能再改变了

                                                                                                                    +

                                                                                                                    直接看PyTupleObject吧

                                                                                                                    +

                                                                                                                    PyTupleObject

                                                                                                                    +

                                                                                                                    Python-2.7\Include\tupleobject.h:

                                                                                                                    +
                                                                                                                    24:typedef struct {
+25:    PyObject_VAR_HEAD
+26:    PyObject *ob_item[1];
+27:
+28:    /* ob_item contains space for 'ob_size' elements.
+29:     * Items must normally not be NULL, except during construction when
+30:     * the tuple is not yet visible outside the function that builds it.
+31:     */
+32:} PyTupleObject;
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    通过上面的代码清单 , 我们可以看到 , PyTupleObject除了是一个不可变对象之外 , 它还是一个变长对象 ; 而ob_item 则为指向元素列表的指针

                                                                                                                    +

                                                                                                                    通过前面的整理 , 对于这些再熟悉不过了

                                                                                                                    +

                                                                                                                    创建与维护

                                                                                                                    +

                                                                                                                    PyTupleObject对象的创建同其他对象一样 , 其是通过PyTuple_New来创建的

                                                                                                                    +

                                                                                                                    Python-2.7\Objects\tupleobject.c

                                                                                                                    +
                                                                                                                     48:PyObject *
+    PyTuple_New(register Py_ssize_t size)
+    {
+        register PyTupleObject *op;
+        Py_ssize_t i;
+         // 大小为负数
+        if (size < 0) {
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return NULL;
+        }
+    #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
+         // 如果是空元组,直接取free_list第一个返回
+        if (size == 0 && free_list[0]) {
+            op = free_list[0];
+            Py_INCREF(op);
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            tuple_zero_allocs++;
+    #endif
+            return (PyObject *) op;
+        }
+         // 缓冲池可用
+        if (size < PyTuple_MAXSAVESIZE && (op = free_list[size]) != NULL) {
+            free_list[size] = (PyTupleObject *) op->ob_item[0];
+            numfree[size]--;
+    #ifdef COUNT_ALLOCS
+            fast_tuple_allocs++;
+    #endif
+            /* Inline PyObject_InitVar */
+    #ifdef Py_TRACE_REFS
+            Py_SIZE(op) = size;
+            Py_TYPE(op) = &PyTuple_Type;
+    #endif
+            _Py_NewReference((PyObject *)op);
+        }
+         // 缓冲池不可用
+        else
+    #endif
+        {
+            // 通过传入的size参数计算需要的内存总量
+            Py_ssize_t nbytes = size * sizeof(PyObject *);
+            /* Check for overflow */
+            if (nbytes / sizeof(PyObject *) != (size_t)size ||
+                (nbytes > PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) - sizeof(PyObject *)))
+            {
+                return PyErr_NoMemory();
+            }
+            // 创建PyTupleObject对象
+            op = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size);
+            if (op == NULL)
+                return NULL;
+        }
+         // 初始化每个元素
+        for (i=0; i < size; i++)
+            op->ob_item[i] = NULL;
+    #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
+         // 第一次分配时将空数组放入缓冲池的第一个位置
+        if (size == 0) {
+            free_list[0] = op;
+            ++numfree[0];
+            Py_INCREF(op);          /* extra INCREF so that this is never freed */
+        }
+    #endif
+    #ifdef SHOW_TRACK_COUNT
+        count_tracked++;
+    #endif
+        _PyObject_GC_TRACK(op);
+        return (PyObject *) op;
+108:}
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    分析 :

                                                                                                                    +
                                                                                                                      +
                                                                                                                    • 我们不难发现 , PyTuple_New与PyList_New有很多相同之处 , 首先这个函数同样接受一个size参数 , 也就是我们在创建时指定PyTupleObject对象的初始元素个数 , 不同的地方在于两种对象在计算需要的内存总量的时机不同
                                                                                                                      • +
                                                                                                                    • 随后检查缓冲池是否可用 , 如果可用 , 那么不用多说 ; 如果缓冲池不可用 , 那么现在才计算所需内存总量 , 而在PyList_New中 , 无论缓冲池是否可用都会计算其所需内存总量
                                                                                                                      • +
                                                                                                                    • 缓冲池不可用之后 , 接下来就是创建PyTupleObject对象了 , 再然后初始化每个元素
                                                                                                                      • +
                                                                                                                    • 最后的一步 , 则是将空元组放入缓冲池的第一位置 , 在整个Python的执行过程中 , 这个操作只会执行一次
                                                                                                                      • +
                                                                                                                    +

                                                                                                                    而对于缓冲池free_list , 如下 :

                                                                                                                    +

                                                                                                                    Python-2.7\Objects\tupleobject.c

                                                                                                                    +
                                                                                                                     7:#ifndef PyTuple_MAXSAVESIZE
+ 8:#define PyTuple_MAXSAVESIZE     20  /* Largest tuple to save on free list */
+ 9:#endif
+10:#ifndef PyTuple_MAXFREELIST
+11:#define PyTuple_MAXFREELIST  2000  /* Maximum number of tuples of each size to save */
+12:#endif
+13:
+14:#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
+15:/* Entries 1 up to PyTuple_MAXSAVESIZE are free lists, entry 0 is the empty
+16:   tuple () of which at most one instance will be allocated.
+17:*/
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    通过定义我们可以看到 , PyTupleObject对象缓冲池中维护的最大个数为2000 , 但是注意 , 不是所有的元组都会放入缓冲池 , 不用想也知道 , 这肯定是有一个界限的 , 也就是要小于PyTuple_MAXSAVESIZE的 , 从上面我们知道 , 这个值为20 , 也就是说只有tuple长度小于20的PyTupleObject才能被放入缓冲池

                                                                                                                    +

                                                                                                                    并且缓冲池的第一个位置是留给()的 (有且仅有一个) , 也就是空元组 ; 对于空元组它是在PyTupleObject对象创建时就已经被放入缓冲池了的 , 而其他的PyTupleObject对象什么时候会放入缓冲池中 , 与PyListObject对象也是一样的 , 就是在对象被销毁时 , 这一点同前面的篇章一样 , 放在最后来说

                                                                                                                    +

                                                                                                                    设置元素

                                                                                                                    +

                                                                                                                    与PyListObject一样 , 在我们创建第一个PyTupleObject对象时 , 这时候缓冲池是不可用的 , 于是会调用PyObject_GC_New在系统堆上创建一个新的PyTupleObject对象

                                                                                                                    +

                                                                                                                    而当我们设置元素时 , 在Python内部会调用PyTupe_SetItem来完成这个动作

                                                                                                                    +
                                                                                                                    135:int
+    PyTuple_SetItem(register PyObject *op, register Py_ssize_t i, PyObject *newitem)
+    {
+        register PyObject *olditem;
+        register PyObject **p;
+        // 类型与引用计数检查
+        if (!PyTuple_Check(op) || op->ob_refcnt != 1) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_BadInternalCall();
+            return -1;
+        }
+        // 索引有效性检查
+        if (i < 0 || i >= Py_SIZE(op)) {
+            Py_XDECREF(newitem);
+            PyErr_SetString(PyExc_IndexError,
+                            "tuple assignment index out of range");
+            return -1;
+        }
+        p = ((PyTupleObject *)op) -> ob_item + i;
+        olditem = *p;
+        *p = newitem;
+        Py_XDECREF(olditem);
+        return 0;
+156:}
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    与PyListObject非常相似 , 首先进行类型检查 ,随后进行索引的有效性检查 , 当这两者都通过后 , 将新设置的元素指针放到指定的位置 , 然后调整引用计数 , 将这个位置原来存放的对象的引用计数减1

                                                                                                                    +

                                                                                                                    PyTupleObject对象是不可变对象 , 所以没有类似于PyListObject对象的插入等操作

                                                                                                                    +

                                                                                                                    对象缓冲池

                                                                                                                    +

                                                                                                                    通过前面我们已经知道 , PyTupleObject对象的缓冲池机制在创建PyTupleObject对象时 , 仅仅会将空元组加入缓冲池中 , 而对于其他的PyTupleObject对象并没有出现在PyTuple_New中

                                                                                                                    +

                                                                                                                    其实PyTupleObject对象的缓冲池与PyListObject对象是一样 , 是在其销毁时添加的

                                                                                                                    +

                                                                                                                    Python-2.7\Objects\tupleobject.c

                                                                                                                    +
                                                                                                                    210:static void
+    tupledealloc(register PyTupleObject *op)
+    {
+        register Py_ssize_t i;
+        register Py_ssize_t len =  Py_SIZE(op);
+        PyObject_GC_UnTrack(op);
+        Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)
+        // 销毁PyTupeObject对象维护的元素列表
+        if (len > 0) {
+            i = len;
+            while (--i >= 0)
+                Py_XDECREF(op->ob_item[i]);
+    #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
+            // 检查是否满足放入缓冲池的条件
+            if (len < PyTuple_MAXSAVESIZE &&
+                numfree[len] < PyTuple_MAXFREELIST &&
+                Py_TYPE(op) == &PyTuple_Type)
+            {
+                op->ob_item[0] = (PyObject *) free_list[len];
+                numfree[len]++;
+                free_list[len] = op;
+                goto done; /* return */
+            }
+    #endif
+        }
+        Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);
+    done:
+        Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)
+236:}
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    根据上面的代码清单 , 可以看出 , 在PyTupleObject对象进行销毁时 , 首先会销毁PyTupleObject对象维护的元素列表 , 然后判断该PyTupleObject的大小是否超过缓冲池可缓冲的最大大小 (PyTuple_MAXSAVESIZE=20) , 以及缓冲池是否已满 , 对象是否为PyTupleObject对象

                                                                                                                    +

                                                                                                                    随后 , 如果满足使用缓冲池的要求 , 那么就将这个PyTupleObject对象放入缓冲池中 , 这时这个PyTupleObject对象中的元素列表是已经被销毁了的 ; 如果不满足就直接销毁整个PyTupleObject对象

                                                                                                                    +

                                                                                                                    小结 :

                                                                                                                    +

                                                                                                                    通过与PyListObject对象的实现相比较 , 其与PyTupleObject的差异基本取决于一个是可变对象 , 一个是不可变对象 , 我们可以看到在设置元素和缓冲池机制 , 在两种对象的源码上差别都非常的小 ; 而在对象创建时有所不同的是 , PyTupleObject对象会在创建时将空元组放入缓冲池中 (第一个位置) , 而PyListObject对象则不会 , 如下小实验 :

                                                                                                                    +
                                                                                                                    # Python 2.7
+>>> list1 = []
+>>> list2 = []
+>>> id(list1)
+79581256L
+>>> id(list2)
+79684744L
+>>> tuple1 = ()
+>>> tuple2 = ()
+>>> id(tuple1)
+77598792L
+>>> id(tuple2)
+77598792L
+# Python 3.5.3结果相同
+
                                                                                                                    +

                                                                                                                    由于缓冲池实现的小差异 , 空元组是不会反复创建的 , 并且在缓冲池的第一位置

                                                                                                                    + + +
                                                                                                                    + +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    +
                                                                                                                    + +

                                                                                                                    results matching ""

                                                                                                                    +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + +

                                                                                                                      No results matching ""

                                                                                                                      + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                      + + +
                                                                                                                      + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/08-\345\236\203\345\234\276\345\233\236\346\224\266.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/08-\345\236\203\345\234\276\345\233\236\346\224\266.html" new file mode 100644 index 000000000..d8155779a --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/08-\345\236\203\345\234\276\345\233\236\346\224\266.html" @@ -0,0 +1,1299 @@ + + + + + + + 垃圾回收 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      + + + + + + + + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      + +

                                                                                                                      Attack on Python - 垃圾回收 🐍

                                                                                                                      + + +

                                                                                                                      介绍

                                                                                                                      +

                                                                                                                      引用计数在对Python内置数据类型的分析时 , 已经见过太多次了 , 就是通过对象中的ob_refcnt变量来实现的

                                                                                                                      +

                                                                                                                      在Python中引用计数是一种垃圾收集机制 , 并且是一种最直观 , 最简单的垃圾收集技术

                                                                                                                      +

                                                                                                                      虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的动作 , 然而与其他主流的垃圾收集技术相比 , 引用计数有一个最大的优点 , 即实时性 , 任何内存 , 一旦没有指向它的引用 , 就会立即被回收 ; 而其他的垃圾收集计数必须在某种特殊条件下 (比如内存分配失败) 才能进行无效内存的回收

                                                                                                                      +

                                                                                                                      引用计数机制所带来的维护引用计数的额外操作与Python运行中所进行的内存分配和释放 , 引用赋值的次数是成正比的 , 这是Python的一个弱点 , 因此在Python内置数据类型中就大量使用了对象缓冲池机制 , 就是为了竭力弥补引用计数机制的软肋

                                                                                                                      +

                                                                                                                      除了执行效率这个软肋之外 , 引用计数还存在一个致命的弱点 , 那就是循环引用

                                                                                                                      +

                                                                                                                      循环引用

                                                                                                                      +

                                                                                                                      我们知道 , 当一个对象的引用被创建或复制时 , 对象的引用计数就会加1 ; 而当一个对象的引用被销毁时 , 对象的引用计数就会减1 ; 如果对象的引用计数减少为0 , 那么就以为着这个对象不会被任何人使用 , 那么就可以进行回收了

                                                                                                                      +

                                                                                                                      而引用计数的另一个现象就是循环引用了 , 就相当于有两个对象a和b , 其中a引用了b , b引用了a , 这样a和b的引用计数都为1 , 并且永远都不会为0 , 这就意味着 , 这两个对象永远都不会被回收了 , 这就是循环引用 , a与b形成了一个引用循环 , 示例如下 :

                                                                                                                      +
                                                                                                                      # 我们让list1中包含list2的引用,而list2中又包含list1的引用,形成引用循环
+>>> list1 = []
+>>> list2 = []
+>>> list1.append(list2)
+# 此时还没有形成引用循环
+>>> list1
+[[]]
+# 循环引用
+>>> list2.append(list1)
+>>> l1
+[[[...]]]
+>>> l2
+[[[...]]]
+'''
+[...]:这就是list循环引用的结果
+'''
+
                                                                                                                      +

                                                                                                                      除了上述两个对象互相引用之外 , 还可以引用自身 , 示例如下 :

                                                                                                                      +
                                                                                                                      >>> list3 = []
+>>> list3.append(list3)
+>>> list3
+[[...]]
+
                                                                                                                      +

                                                                                                                      循环引用与手动进行内存管理所产生的内存泄漏毫无区别 , 不过循环引用对于int或者str类型明显是不存在的

                                                                                                                      +

                                                                                                                      所以为了解决循环引用的问题 , Python引入了主流垃圾收集技术中的标记——清除和分代收集两种技术来填补其内存管理机制中最致命的漏洞

                                                                                                                      +

                                                                                                                      标记清除

                                                                                                                      +

                                                                                                                      垃圾收集机制一般分为两个阶段 : 垃圾检测和垃圾回收

                                                                                                                      +

                                                                                                                      垃圾检测是从所有的已分配的内存中区别出可以回收的内存和不可回收的内存 , 而垃圾回收则是使系统重新掌握在垃圾检测阶段被标识出来的可回收内存块

                                                                                                                      +

                                                                                                                      对于标记——清除方法其简要工作过程如下 :

                                                                                                                      +
                                                                                                                        +
                                                                                                                      • 寻找根对象的集合 , 所谓根对象就是一些全局引用和函数栈中的引用 , 这些引用的对象是不可被删除的, 而这个根对象集合也是垃圾检测动作的起点
                                                                                                                        • +
                                                                                                                      • 从根对象的集合 , 沿着根对象集合中的每一个引用 , 如果能到达某个对象A , 则A称为可达的 , 可达的对象也不可被删除 , 这个阶段就是垃圾检测阶段
                                                                                                                        • +
                                                                                                                      • 当垃圾检测阶段结束后 , 所有的对象分为了可达的和不可达的两部分 , 所有的可达的对象都必须予以保留 , 而所有的不可达对象所占用的内存将被回收 , 这就是垃圾回收阶段
                                                                                                                        • +
                                                                                                                      +

                                                                                                                      分代回收

                                                                                                                      +

                                                                                                                      我们的开发程序 , 其一定比例的内存块的生存周期都比较短 , 通常是几百万条机器指令的时间 , 而只有剩下的极少部分内存块 , 生存周期比较长 , 而对于不同的语言 , 不同的应用程序 , 生存周期比较短的内存块的比例通常在80%到98%之间游走

                                                                                                                      +

                                                                                                                      从上面我们知道 , 标记——清除技术所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的 , 当需要回收的内存块越多时 , 垃圾检测带来的额外操作就越多 , 而垃圾回收带来的额外操作就越少

                                                                                                                      +

                                                                                                                      所以通常为了提高垃圾收集的效率 , 我们就可以采用一种以空间换时间的策略 , 分代回收计数 , 这也是当前支撑着Java的关键技术

                                                                                                                      +

                                                                                                                      分代回收 : 将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合 , 每一个集合就称为一个 "代" , 垃圾收集的频率随着 "代" 的存活时间的增大而减小

                                                                                                                      +

                                                                                                                      也就是说 , 活得越长的对象 , 就越可能不是垃圾 , 就应该越少去收集 . 而这个存活时间通常就是利用经过了几次垃圾收集动作来衡量 ; 如果一个对象经过的垃圾收集次数越多, 那么显然 , 其存活时间就越长

                                                                                                                      +

                                                                                                                      在Python中 , 一个 "代" 就是一个链表 , Python采用了三代的分代收集机制

                                                                                                                      +

                                                                                                                      Python-2.7\Modules\gcmodule.c

                                                                                                                      +
                                                                                                                      32:struct gc_generation {
+33:    PyGC_Head head;
+       /* 回收阀值 */
+34:    int threshold; /* collection threshold */ 
+       /* 实时个数 */
+35:    int count; /* count of allocations or collections of younger
+36:                  generations */
+37:};
+
+39:#define NUM_GENERATIONS 3
+40:#define GEN_HEAD(n) (&generations[n].head)
+41:
+42:/* linked lists of container objects */
+43:static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
+44:    /* PyGC_Head,                               threshold,      count */
+       /* 第0代,可收集700个container对象,一旦超出就立即触发垃圾回收机制 */
+45:    {{{GEN_HEAD(0), GEN_HEAD(0), 0}},           700,            0},
+46:    {{{GEN_HEAD(1), GEN_HEAD(1), 0}},           10,             0},
+47:    {{{GEN_HEAD(2), GEN_HEAD(2), 0}},           10,             0},
+48:};
+49:
+50:PyGC_Head *_PyGC_generation0 = GEN_HEAD(0);
+
                                                                                                                      + + +
                                                                                                                      + +
                                                                                                                      +
                                                                                                                      +
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                                                                                                                        + +
                                                                                                                        +
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                                                                                                                        + + +
                                                                                                                        + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/09-\345\205\203\347\261\273.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/09-\345\205\203\347\261\273.html" new file mode 100644 index 000000000..2ecc444db --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/09-\345\205\203\347\261\273.html" @@ -0,0 +1,1415 @@ + + + + + + + 元类 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                        +
                                                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                                                        + +
                                                                                                                        + +
                                                                                                                        + + + + + + + + +
                                                                                                                        +
                                                                                                                        + +
                                                                                                                        +
                                                                                                                        + +
                                                                                                                        + +

                                                                                                                        Attack on Python - 元类 🐍

                                                                                                                        + + +

                                                                                                                        介绍

                                                                                                                        +

                                                                                                                        元类 ( metaclass ) , 是一种实例是类的类

                                                                                                                        +

                                                                                                                        普通的类定义的是特定对象的行为 , 元类定义的则是特定的类及其对象的行为 , 不是所有面向对象编程语言都支持元类

                                                                                                                        +

                                                                                                                        type

                                                                                                                        +

                                                                                                                        元类在 Wiki 中的解释已经说的很明确了 , 它是一种实例是类的类 , 这也就意味着元类可以创造类

                                                                                                                        +

                                                                                                                        这么说你可能会不太清晰 , 我们从问题出发 , 在 Python 中是谁创建了类 , 也就是说 Python 中的元类是谁?

                                                                                                                        +

                                                                                                                        如果你看过 Python 这一部分的源码 , 那么想必你对这个问题肯定了然于心 , 没错就是 type 类

                                                                                                                        +
                                                                                                                        >>> object.__class__
+<class 'type'>
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        至于 type 类为什么是元类 , 你可以从我的另一篇文章中获得答案 《对象的创建》

                                                                                                                        +

                                                                                                                        看下面的例子 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                        >>> class Foo:
+...     pass
+...
+>>> f = Foo()
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        在这个例子中 , Foo() , 也就是调用 Foo 的 __call__ 方法 , 它会做两件事情 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                          +
                                                                                                                        1. 调用 __new__ , 创建对象
                                                                                                                          2. +
                                                                                                                        2. 调用 __init__ , 初始化对象
                                                                                                                          3. +
                                                                                                                        +

                                                                                                                        但是注意 , 这个 __call__ 是 object 类的 , 因为 Python 3 中所有的类都默认继承了 object , 至于 Python 2 没什么好谈的 , 相信你查查就能知道

                                                                                                                        +

                                                                                                                        我们本就可以通过重载 __new__ 来控制对象的创建 , 如下 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                        def new(cls):
+    x = object.__new__(cls)
+    x.attr = 100
+    return x
+
+Foo.__new__ = new
+
+f = Foo()
+print(f.attr)
+
+g = Foo()
+print(g.attr)
+"""
+执行结果如下: 
+100
+100
+"""
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        但是不同的是 , 你对 type 不能这么干 , Python 也不允许你这么干 , 如果唯一的元类都被动了 , 那就乱套了

                                                                                                                        +
                                                                                                                        def new(cls):
+    x = type.__new__(cls)
+    x.attr = 100
+    return x
+
+type.__new__ = new
+
+"""
+Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'type'
+"""
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        所以你从这里也可以知道 , type 和 object 的区别就在于 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                          +
                                                                                                                        • type 的 __new__ , 返回了一个类
                                                                                                                          • +
                                                                                                                        • object 的 __new__ , 返回了一个对象实例
                                                                                                                          • +
                                                                                                                        +

                                                                                                                        如果我们要定义一个元类 , 只需要如下 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                        class Meta(type):
+    def __new__(cls, name, bases, dct):
+        x = super().__new__(cls, name, bases, dct)
+        x.attr = 100
+        return x
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        当然你也看出来了 , 这只是继承 , 要让它真正成为元类 , 你还需要如下 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                        class Foo(metaclass=Meta):
+    pass
+
+print(Foo.attr)
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        我们再看看这个 Foo 和普通的对象有什么不同 :

                                                                                                                        +
                                                                                                                        class Meta(type):
+    def __new__(cls, name, bases, dct):
+        x = super().__new__(cls, name, bases, dct)
+        x.attr = 100
+        return x
+
+class Foo(metaclass=Meta):
+    pass
+
+class Bar(Foo):
+    pass
+
+print(type(Meta))
+print(type(object))
+print(type(Foo))
+print(type(Bar))
+
+"""
+执行结果如下:
+<class 'type'>
+<class 'type'>
+<class '__main__.Meta'>
+<class '__main__.Meta'>
+"""
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        当指定了 metaclass 之后 , 类的创建将不再由 type 负责 , 而是由元类 Meta 负责 , 也就是说 type 类与这类的 Meta 类都是元类 , 大家是同一级

                                                                                                                        +

                                                                                                                        元类的作用

                                                                                                                        +

                                                                                                                        元类可以用来改变类的行为 , 这和类并没有什么差别 , 因为我们定义类也可以改变对象的行为 , 我们来看一个例子

                                                                                                                        +
                                                                                                                        class Foo:
+    pass
+
+# 调用__call__
+f = Foo()
+
+# 如果我们想改变 () 也就是 __call__的行为要怎么做?
+# 当然不可能是在Foo类中重载 __call__ 因为那是控制 Foo 实例化出来的对象的
+# 所以我们需要用元类来控制它
+
+# 单例模式直接用metaclass来实现, 而且它是线程安全的
+class SingletonMeta(type):
+    _instances = {}
+
+    def __call__(self, *args, **kwargs):
+        if self not in self._instances:
+            self._instances[self] = super(SingletonMeta, self).__call__(*args, **kwargs)
+        return self._instances[self]
+
+
+class Singleton(metaclass=SingletonMeta):
+    pass
+
+a = Singleton()
+b = Singleton()
+c = Singleton()
+d = Singleton()
+e = Singleton()
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        如果你想要改变类的行为 , 除了 Python 默认提供的一个魔术方法 (__new__) , 你必须通过元类来改变

                                                                                                                        +

                                                                                                                        因为 __new__ 是唯一一个第一个参数不是 self 而是 cls 的魔术方法

                                                                                                                        +

                                                                                                                        所以上面这个例子 , 除了用元类 , 你也可以通过覆盖 __new__ 来实现

                                                                                                                        +

                                                                                                                        元类其实就是一个类工厂 , 而类则是对象工厂 , 但是实际上我们不需要使用元类同样可以达到生产的目的 , 因为通常我们不会需要去改变类的行为 , 需要改变的是对象的行为

                                                                                                                        +

                                                                                                                        看下面几个例子

                                                                                                                        +

                                                                                                                        继承

                                                                                                                        +
                                                                                                                        >>> class Base:
+...     attr = 100
+...
+
+>>> class X(Base):
+...     pass
+...
+
+>>> class Y(Base):
+...     pass
+...
+
+>>> class Z(Base):
+...     pass
+...
+
+>>> X.attr
+100
+>>> Y.attr
+100
+>>> Z.attr
+100
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        类装饰器

                                                                                                                        +
                                                                                                                        >>> def decorator(cls):
+...     class NewClass(cls):
+...         attr = 100
+...     return NewClass
+...
+>>> @decorator
+... class X:
+...     pass
+...
+>>> @decorator
+... class Y:
+...     pass
+...
+>>> @decorator
+... class Z:
+...     pass
+...
+
+>>> X.attr
+100
+>>> Y.attr
+100
+>>> Z.attr
+100
+
                                                                                                                        +

                                                                                                                        总而言之 , 元类的作用就是用来创造类的 , 我们通常更多的是使用继承 (也就是利用抽象) 的方式来达到我们的目的

                                                                                                                        +

                                                                                                                        Python 之禅中这么说到 : 元类是深层次的魔术代码 , 99% 的用户都不需要关心它 , 如果你好奇你是否需要 , 那你就不需要 , 真正需元类的人 , 是很清楚他们需要的 , 并且 , 不需要一个理由来解释

                                                                                                                        +

                                                                                                                        简单的说 , 元类不适合在生产的代码中使用 , 它更适合用来设计 , 比如 Django , SQLAlchemy 中 , 你就能发现它的身影 , 总而言之 , 元类控制类 , 类控制对象

                                                                                                                        + + +
                                                                                                                        + +
                                                                                                                        +
                                                                                                                        +
                                                                                                                        + +

                                                                                                                        results matching ""

                                                                                                                        +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +

                                                                                                                          No results matching ""

                                                                                                                          + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                          + + +
                                                                                                                          + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/index.html" "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/index.html" new file mode 100644 index 000000000..d3f62594e --- /dev/null +++ "b/07-\345\206\205\345\255\230\347\257\207/index.html" @@ -0,0 +1,1266 @@ + + + + + + + 内存篇 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          + + + + + + + + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          + +

                                                                                                                          Attack on Python - 内存篇 🐍

                                                                                                                          + + +

                                                                                                                          Python总体架构

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Python总体分为三个部分 , 即文件组 , Python核心 (解释器) , 运行环境 , 如下 :

                                                                                                                          +
                                                                                                                             File Groups          Python Core            Runtime Environment
+            INTERPRETER
++---------------+   +----------------+
+| Core Modules  |   |    Scanner     |  ↓
++---------------+   +----------------+        +--------------------------+
+| Library       |   |    Parser      |  ↓   |  Object/Type Structures  |
++---------------+   +----------------+        +--------------------------+
+| User-defined  |   |    Compiler    |    ↓   |  Memory Allocator        |
+|    Modules    |   +----------------+        +--------------------------+
++---------------+   |  Code Evauator |    ↓   |  Current State of Python |
+                      +----------------+        +--------------------------+
+

                                                                                                                          源码组织

                                                                                                                          +

                                                                                                                          我们可以在Python官网中获取源码 , 即http://www.python.org

                                                                                                                          +

                                                                                                                          本目录下深入整理主要参考Python 2.7 与Python 3.5.4源码

                                                                                                                          +

                                                                                                                          参考书籍 : Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Python 源码目录结构如下 :

                                                                                                                          +
                                                                                                                          Python
+├── Doc
+├── Grammar
+├── Include
+├── Lib
+├── Mac
+├── Misc
+├── Modules
+├── Objects
+├── Parser
+├── PC
+├── PCbuild
+├── Programs
+├── Python
+└── Tools
+

                                                                                                                          主要说明 , 其中加粗部分为主要分析对象 :

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Include : 该目录下包含了Python提供的所有头文件 , 如果用户需要自己用C或C++来编写自定义模块扩展Python , 那么就需要用到这里提供的头文件

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Lib : 该目录包含了Python自带的所有标准库 , Lib中的库都是用Python语言编写的

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Modules : 该目录中包含了所有用C语言编写的模块 , 比如random , cStringIO等 ; Modules中的模块时那些对速度要求非常严格的模块 , 而有一些对速度没有太严格要求的模块 , 比如os , 就是用Python编写的 , 并且放在Lib目录下

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Parser : 该目录中包含了Python解释器中的Scanner和Parser部分 , 即对Python源代码进行词法分析和语法分析的部分 ; 除了这些 , Parser目录下还包含了一些有用的工具 , 这些工具能够根据Python语言的语法自动生成Python语言的词法和语法分析器 , 与YACC非常类似

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Objects : 该目录中包含了所有Python的内建对象 , 包括整数 , list , dict等 , 同时 , 该目录还包括了Python在运行时需要的所有的内部使用对象的实现

                                                                                                                          +

                                                                                                                          Python : 该目录下包含了Pyton解释器中的Compiler和执行引擎部分 , 是Python运行的核心所在

                                                                                                                          +

                                                                                                                          PCBuild : 包含了VS使用的工程文件

                                                                                                                          + + +
                                                                                                                          + +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          +
                                                                                                                          + +

                                                                                                                          results matching ""

                                                                                                                          +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            + +

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                                                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                            + + +
                                                                                                                            + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/01-PyMySQL.html" "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/01-PyMySQL.html" new file mode 100644 index 000000000..24d4fe30d --- /dev/null +++ "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/01-PyMySQL.html" @@ -0,0 +1,1452 @@ + + + + + + + PyMySQL · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            + + + + + + + + +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            + +

                                                                                                                            Python - 第三方库之PyMySQL

                                                                                                                            + + +

                                                                                                                            介绍 🍀

                                                                                                                            +

                                                                                                                            pymysql是用于Python 3.x 链接MySQL数据库的一个第三方库 , 其使用方法和MySQLdb几乎相同 , pymysql的目的就是为了称为MySQLdb的替代品 , 因为MySQLdb不支持Python 3.x以后的版本

                                                                                                                            +

                                                                                                                            安装

                                                                                                                            +
                                                                                                                            $ pip install PyMySQL
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            包内容

                                                                                                                            +
                                                                                                                            PACKAGE CONTENTS
+    _compat
+    _socketio
+    charset
+    connections
+    constants (package)
+    converters
+    cursors
+    err
+    optionfile
+    tests (package)
+    times
+    util
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            使用 🍀

                                                                                                                            +

                                                                                                                            包中我们主要需要了解connectinos.py 中的内容

                                                                                                                            +

                                                                                                                            在pymysql包中我们只需要使用Connect() 来创建一个Connection对象

                                                                                                                            +
                                                                                                                            def Connect(*args, **kwargs):
+    """
+    Connect to the database; see connections.Connection.__init__() for
+    more information.
+    """
+    from .connections import Connection
+    return Connection(*args, **kwargs)  # 返回一个Connection对象
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            Connection.__init __() 参数如下

                                                                                                                            +
                                                                                                                            Connect(*args, **kwargs)
+        Establish a connection to the MySQL database. Accepts several
+        arguments:
+
+        host: Host where the database server is located
+        user: Username to log in as
+        password: Password to use.
+        database: Database to use, None to not use a particular one.
+        port: MySQL port to use, default is usually OK. (default: 3306)
+        bind_address: When the client has multiple network interfaces, specify
+            the interface from which to connect to the host. Argument can be
+            a hostname or an IP address.
+        unix_socket: Optionally, you can use a unix socket rather than TCP/IP.
+        charset: Charset you want to use.
+        sql_mode: Default SQL_MODE to use.
+        read_default_file:
+            Specifies  my.cnf file to read these parameters from under the [client] section.
+        conv:
+            Conversion dictionary to use instead of the default one.
+            This is used to provide custom marshalling and unmarshaling of types.
+            See converters.
+        use_unicode:
+            Whether or not to default to unicode strings.
+            This option defaults to true for Py3k.
+        client_flag: Custom flags to send to MySQL. Find potential values in constants.CLIENT.
+        cursorclass: Custom cursor class to use.
+        init_command: Initial SQL statement to run when connection is established.
+        connect_timeout: Timeout before throwing an exception when connecting.
+            (default: 10, min: 1, max: 31536000)
+        ssl:
+            A dict of arguments similar to mysql_ssl_set()'s parameters.
+            For now the capath and cipher arguments are not supported.
+        read_default_group: Group to read from in the configuration file.
+        compress; Not supported
+        named_pipe: Not supported
+        autocommit: Autocommit mode. None means use server default. (default: False)
+        local_infile: Boolean to enable the use of LOAD DATA LOCAL command. (default: False)
+        max_allowed_packet: Max size of packet sent to server in bytes. (default: 16MB)
+            Only used to limit size of "LOAD LOCAL INFILE" data packet smaller than default (16KB).
+        defer_connect: Don't explicitly connect on contruction - wait for connect call.
+            (default: False)
+        auth_plugin_map: A dict of plugin names to a class that processes that plugin.
+            The class will take the Connection object as the argument to the constructor.
+            The class needs an authenticate method taking an authentication packet as
+            an argument.  For the dialog plugin, a prompt(echo, prompt) method can be used
+            (if no authenticate method) for returning a string from the user. (experimental)
+        db: Alias for database. (for compatibility to MySQLdb)
+        passwd: Alias for password. (for compatibility to MySQLdb)
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            连接数据库 🍀

                                                                                                                            +
                                                                                                                            import pymysql
+# 连接MySQL数据库
+connection = pymysql.connect(host='localhost',
+                             port=3306,
+                             user='root',
+                             password='myroot',
+                             db='mydatabase',
+                             charset='utf8mb4',
+                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            pymysql包中的cursors.py 中的class Cursor(object) 可供我们建立与数据库进行交互的对象 , cursor(游标) , 下面就开始与数据库进行交互了

                                                                                                                            +

                                                                                                                            创建表 🍀

                                                                                                                            +
                                                                                                                            import pymysql.cursors
+# 连接MySQL数据库
+connection = pymysql.connect(host='localhost',
+                             port=3306,
+                             user='root',
+                             password='myroot',
+                             db='mydatabase',
+                             charset='utf8mb4',
+                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
+try:
+    # 创建游标实例
+    with connection.cursor() as cursor:
+        sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
+                 FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
+                 LAST_NAME  CHAR(20),
+                 AGE INT,
+                 SEX CHAR(1),
+                 INCOME FLOAT );"""
+        # 执行sql,并返回受影响行数
+        cursor.execute(sql)
+        # executemany()可一次性执行多个sql语句,提高了多行插入的性能
+    # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据
+    connection.commit()
+finally:
+    connection.close()
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            execute介绍

                                                                                                                            +
                                                                                                                            def execute(self, query, args=None):
+    """Execute a query
+    :param str query: Query to execute.
+    :param args: parameters used with query. (optional)
+    :type args: tuple, list or dict
+
+    :return: Number of affected rows
+    :rtype: int
+
+     If args is a list or tuple, %s can be used as a placeholder in the query.
+     If args is a dict, %(name)s can be used as a placeholder in the query.
+     """
+# list example
+cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,))
+# tuple example
+cursor.execute("insert into hosts(host,color_id) values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            查询表 🍀

                                                                                                                            +

                                                                                                                            Python查询MySQL获取数据使用方法如下 :

                                                                                                                            +
                                                                                                                              +
                                                                                                                            • fetchone(self) : 获取下一行查询结果
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            • fetchmany(self, size=None) : 获取size行数的查询结果
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            • fetchall(self) : 获取全部的返回结果
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            • rowcount : 这是一个只读属性 , 并返回执行execute() 方法后影响的行数
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            +

                                                                                                                            在fetch数据时按照顺序进行 , 可以使用scroll(num, mode)来移动游标位置 , 如 :

                                                                                                                            +
                                                                                                                              +
                                                                                                                            • cursor.scroll(1, mode='relative') , 相对当前位置移动
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            • cursor.scroll(2, mode='absolute') , 相对绝对位置移动
                                                                                                                              • +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            import pymysql.cursors
+# 连接MySQL数据库
+connection = pymysql.connect(host='localhost',
+                             port=3306,
+                             user='root',
+                             password='myroot',
+                             db='mydatabase',
+                             charset='utf8mb4',
+                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
+try:
+      # 创建游标实例
+    with connection.cursor() as cursor:
+        sql = "SELECT * FROM user_info"
+        # 执行sql,并返回受影响行数
+        cursor.execute(sql)
+        # 查询结果
+        result = cursor.fetchall()
+        print(result)
+    # 提交
+    connection.commit()
+finally:
+    connection.close()
+'''
+执行结果:
+[{'username': 'Lyon', 'id': 1, 'password': '456'}]
+'''
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            注意 : fetch默认获取的数据是元组类型 , 可以在建立cursor(游标)对象时 , 设置cursor属性进行修改 , 如设置为字典类型 : cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

                                                                                                                            +

                                                                                                                            获取最新自增ID : cursor.lastrowid

                                                                                                                            +

                                                                                                                            修改表 🍀

                                                                                                                            +
                                                                                                                            import pymysql.cursors
+# 连接MySQL数据库
+connection = pymysql.connect(host='localhost',
+                             port=3306,
+                             user='root',
+                             password='myroot',
+                             db='mydatabase',
+                             charset='utf8mb4',
+                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
+try:
+    # 创建游标实例
+    with connection.cursor() as cursor:
+        sql = "UPDATE user_info SET password = '456' WHERE username = 'Lyon'"
+        # 执行sql,并返回受影响行数
+        effect_row = cursor.execute(sql)
+        print(effect_row)
+    # 提交
+    connection.commit()
+except:
+    # 发生错误时回滚
+    connection.rollback()
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                            +

                                                                                                                            删除表 🍀

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                                                                                                                            import pymysql.cursors
+# 连接MySQL数据库
+connection = pymysql.connect(host='localhost',
+                             port=3306,
+                             user='root',
+                             password='myroot',
+                             db='mydatabase',
+                             charset='utf8mb4',
+                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
+try:
+    # 创建游标实例
+    with connection.cursor() as cursor:
+        sql = "DROP TABLE EMPLOYEE"
+        # 执行sql,并返回影响行数
+        cursor.execute(sql)
+    # 提交
+    connection.commit()
+finally:
+    # 关闭连接
+    connection.close()
+
                                                                                                                            + + +
                                                                                                                            + +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            +
                                                                                                                            + +

                                                                                                                            results matching ""

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                                                                                                                              +
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                                                                                                                              +
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                                                                                                                              + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                              + + +
                                                                                                                              + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/02-MySQLdb.html" "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/02-MySQLdb.html" new file mode 100644 index 000000000..32c7d4e42 --- /dev/null +++ "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/02-MySQLdb.html" @@ -0,0 +1,1405 @@ + + + + + + + MySQLdb · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                                                              + +
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                                                                                                                              + + + + + + + + +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              + +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              + +
                                                                                                                              + +

                                                                                                                              Python - 第三方库之MySQLdb

                                                                                                                              + + +

                                                                                                                              介绍 🍀

                                                                                                                              +

                                                                                                                              MySQLdb是用于Python链接MySQL数据库的接口 , 它实现了Python数据库API规范V2.0 , 基于MySQL C API 上建立的

                                                                                                                              +

                                                                                                                              Python DB-API使用流程 :

                                                                                                                              +
                                                                                                                                +
                                                                                                                              1. 导入API模块
                                                                                                                                2. +
                                                                                                                              2. 获取与数据的连接
                                                                                                                                3. +
                                                                                                                              3. 执行SQL语句和存储过程
                                                                                                                                4. +
                                                                                                                              4. 关闭数据库连接
                                                                                                                                5. +
                                                                                                                              +

                                                                                                                              MySQLdb只支持Python 3.x之前的版本 , 在Python 3.x中则是用PyMySQL来代替

                                                                                                                              +

                                                                                                                              安装

                                                                                                                              +
                                                                                                                              https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
+# 安装相关教程可以通过google,baidu等进行查找
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              在上一篇已经介绍了PyMySQL , MySQLdb的用户与PyMySQL是一样的 , 所以这篇直接以实例进行整理 , 并补充对于事务的说明

                                                                                                                              +

                                                                                                                              连接数据库 🍀

                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              创建表 🍀

                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+# 连接数据库
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+# 创建游标
+cursor = connection.cursor()
+# 定义sql语句
+sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
+         FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
+         LAST_NAME  CHAR(20),
+         AGE INT,  
+         SEX CHAR(1),
+         INCOME FLOAT )"""
+# 执行sql
+cursor.execute(sql)
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              查询表 🍀

                                                                                                                              +

                                                                                                                              查询方法如下 :

                                                                                                                              +
                                                                                                                                +
                                                                                                                              • fetchone() : 获取下一条查询结果 , 结果集是一个对象
                                                                                                                                • +
                                                                                                                              • fetchall() : 获取全部查询结果
                                                                                                                                • +
                                                                                                                              • rowcount : 这是一个只读属性 , 并返回执行execute() 方法后的影响行数
                                                                                                                                • +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+# 连接数据库
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+# 创建游标
+cursor = connection.cursor()
+# 定义sql语句
+sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
+       WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
+try:
+   # 执行SQL语句
+   cursor.execute(sql)
+   # 获取所有记录列表
+   results = cursor.fetchall()
+   for row in results:
+      fname = row[0]
+      lname = row[1]
+      age = row[2]
+      sex = row[3]
+      income = row[4]
+      # 打印结果
+      print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
+             (fname, lname, age, sex, income )
+except:
+   print "Error: unable to fecth data"
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              修改表 🍀

                                                                                                                              +

                                                                                                                              插入数据

                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+# 连接数据库
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+# 创建游标
+cursor = connection.cursor()
+# 定义sql语句
+sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
+         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
+         VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
+try:
+   # 执行sql语句
+   cursor.execute(sql)
+   # 提交到数据库执行
+   connection.commit()
+except:
+   # 出现异常回滚
+   connection.rollback()
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              更新数据

                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+# 连接数据库
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+# 创建游标 
+cursor = connection.cursor()
+# 定义sql语句
+sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
+try:
+   # 执行SQL语句
+   cursor.execute(sql)
+   # 提交到数据库执行
+   connection.commit()
+except:
+   # 发生错误时回滚
+   connection.rollback()
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              删除表 🍀

                                                                                                                              +
                                                                                                                              import MySQLdb
+# 连接数据库
+connection = MySQLdb.Connect(host='localhost',
+                             user='root',
+                             passwd='myroot',
+                             db='test',
+                             port='3306',
+                             charset='utf8')
+# 创建游标 
+cursor = connection.cursor()
+# 定义sql语句
+sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
+try:
+   # 执行SQL语句
+   cursor.execute(sql)
+   # 提交修改
+   connection.commit()
+except:
+   # 发生错误时回滚
+   connection.rollback()
+# 关闭连接
+connection.close()
+
                                                                                                                              +

                                                                                                                              事务 🍀

                                                                                                                              +

                                                                                                                              事务机制是为了确保数据的一致性

                                                                                                                              +

                                                                                                                              事务应该具有4个属性 :

                                                                                                                              +
                                                                                                                                +
                                                                                                                              1. 原子性 : 一个事务是一个不可分割的工作单位 , 事务中包括的诸操作要么都做 , 要么都不做
                                                                                                                                2. +
                                                                                                                              2. 一致性 : 事务必须是数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态 , 一致性与原子性是密切相关的
                                                                                                                                3. +
                                                                                                                              3. 隔离性 : 一个事务的执行不能被其他事务干扰 , 即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的 , 并发执行的各个事务之间不能互相干扰
                                                                                                                                4. +
                                                                                                                              4. 持久性 : 也成为永久性 , 指一个事务一旦提交 , 它对数据库中数据的改变就应该是永久性的 , 接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响
                                                                                                                                5. +
                                                                                                                              +

                                                                                                                              Python DB-API 2.0的事务提供了两个方法 commit 和rollback , 在上述实例中已经见过了

                                                                                                                              +
                                                                                                                              try:
+   # 执行SQL语句
+   cursor.execute(sql)
+   # 向数据库提交
+   connection.commit()
+except:
+   # 发生错误时回滚
+   connection.rollback()
+
                                                                                                                              + + +
                                                                                                                              + +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              +
                                                                                                                              + +

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                                                                                                                                +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                                + + +
                                                                                                                                + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/03-SQlAlchemy.html" "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/03-SQlAlchemy.html" new file mode 100644 index 000000000..b09a04b73 --- /dev/null +++ "b/08-\347\225\252\345\244\226\347\257\207/03-SQlAlchemy.html" @@ -0,0 +1,1573 @@ + + + + + + + SQlAlchemy · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
                                                                                                                                +
                                                                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                + + + + + + + + +
                                                                                                                                +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                + +

                                                                                                                                Python - 第三方库之SQlAlchemy

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy官方文档

                                                                                                                                + + +

                                                                                                                                介绍 🍀

                                                                                                                                +

                                                                                                                                在介绍SQLAlchemy之前先介绍一下什么是ORM

                                                                                                                                +

                                                                                                                                ORM

                                                                                                                                +

                                                                                                                                ORM即Object Relational Mapping , 简称ORM , 中文意思就是对象关系映射 ; 是一种程序技术 , 用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换

                                                                                                                                +

                                                                                                                                换一个方式介绍 , 我们知道面向对象是从软件工程基本原则(如耦合 , 聚合 , 封装) 的基础上发展起来的 , 而关系型数据库是从数学理论发展而来的 , 两套理论完全是不匹配的 , 那么正是为了解决这个问题 , 对象关系映射技术诞生了

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy是Python中最有名的一款ORM框架 , 该框架建立在数据库API之上 , 使用关系对象映射进行数据库操作

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy对象关系映射代表了用户使用Python定义类来与数据库中的表相关联的一种方式 , 类的实例则对应数据表中的一行数据 , SQLAlchemy包括了一套将对象中的变化同步到数据库表中的系统 , 这套系统被称之为工作单元(unit of work) , 同时也提供了使用类查询来实现数据库查询以及查询表之间关系的功能

                                                                                                                                +

                                                                                                                                安装

                                                                                                                                +
                                                                                                                                $ pip3 install SQLAlchemy
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                版本检查

                                                                                                                                +
                                                                                                                                >>>import sqlalchemy
+>>>sqlalchemy.__version__
+'1.1.14'
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                各数据库Dialect

                                                                                                                                +
                                                                                                                                MySQL-Python
+    mysql+mysqldb://:@[:]/
+pymysql
+    mysql+pymysql://:@/[?]
+MySQL-Connector
+    mysql+mysqlconnector://:@[:]/
+cx_Oracle
+    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
+-- 更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                内部处理

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy操作数据库是利用Engine/ConnectionPooling/Dialect进行的 , Engine(引擎)使用ConnectionPooling连接数据库 , 然后再通过Dialect执行SQL语句 , SQLAlchemy Core如下

                                                                                                                                +
                                                                                                                                SQLAlchemy Core
++-----------------+  +-------------------------+  +-----------------+
+|  Schema/Types   |  | SQL Expression Language |  |      Engine     |
++-----------------+  +-------------------------+  +-----------------+
+                                                           ↓
+                                       +------------------+ +-------+
+                                       |Connection Pooling| |Dialect|
+                                       +------------------+ +-------+
+---------------------------------------------------------------------
+                            DBAPI
+

                                                                                                                                连接数据库 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy import create_engine
+engine = create_engine("mysql+pymysql://root:myroot@localhost:3306/t1", echo=True)
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                echo参数是用来设置SQLAlchemy日志的 , 通过Python标准库logging模块实现 ; 设置为True表示所有操作记录可见 , 也可设置为False来减少日志的输出

                                                                                                                                +

                                                                                                                                create_engine() 的返回值是Engine的一个实例 , 此实例代表了操作数据库的核心接口 , 通过Dialect来处理数据库和数据库的API

                                                                                                                                +

                                                                                                                                PS : 初次调用create_engine()时并不会真正的去连接数据库 , 只有在真正执行一条命令的时候才会去简历真正的DBAPI连接 ; 很多地方都会使用这种方式 , 以达到省资源的目的

                                                                                                                                +

                                                                                                                                声明映射 🍀

                                                                                                                                +

                                                                                                                                当使用ORM的时候 , 配置过程以描述数据库的表来开始 , 然后定义与之匹配的类 ; 而在SQLAlchemy中 , 这两个过程一般结合在一起 , 通过一个声明(Declarative)系统实现 , 该系统帮我们定义类以及实现与表的对应

                                                                                                                                +

                                                                                                                                声明系统实现类与表的对应是通过一系列基类实现的 , 即声明基类(Declarative Base Class) , 我们的应用程序经常只有一个此基类的实例

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
+Base = declarative_base()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                根据声明的基类"Base" , 我们就可以通过它定义任何数量的映射类

                                                                                                                                +

                                                                                                                                使用原生SQL

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy import create_engine
+from consts import DB_URI
+
+eng = create_engine(DB_URI)
+with eng.connect() as con:
+    con.execute('drop table if exists users')
+    con.execute('create table users(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, '
+                'Name VARCHAR(25))')
+    con.execute("insert into users(name) values('Lyon')")
+    con.execute("insert into users(name) values('Kenneth')")
+    rs = con.execute('select * from users')
+    for row in rs:
+        print(row)
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                使用表达式

                                                                                                                                +

                                                                                                                                SQLAlchemy 支持使用表达式的方式来操作数据库

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy import (create_engine, Table, MetaData, Column, Integer,
+                        String, tuple_)
+from sqlalchemy.sql import select, asc, and_
+from consts import DB_URI
+
+eng = create_engine(DB_URI)
+
+meta = MetaData(eng)
+users = Table(
+    'Users', meta,
+    Column('Id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
+    Column('Name', String(50), nullable=False),
+)
+
+if users.exists():
+    users.drop()
+users.create()  # 创建表
+
+
+def execute(s):
+    print('-' * 20)
+    rs = con.execute(s)
+    for row in rs:
+        print(row['Id'], row['Name'])
+
+with eng.connect() as con:
+    for username in ('xiaoming', 'wanglang', 'lilei'):
+        user = users.insert().values(Name=username)
+        con.execute(user)
+
+    stm = select([users]).limit(1)
+    execute(stm)
+
+    k = [(2,)]
+    stm = select([users]).where(tuple_(users.c.Id).in_(k))
+    execute(stm)
+
+    stm = select([users]).where(and_(users.c.Id > 2,
+                                     users.c.Id < 4))
+    execute(stm)
+
+    stm = select([users]).order_by(asc(users.c.Name))
+    execute(stm)
+
+    stm = select([users]).where(users.c.Name.like('%min%'))
+    execute(stm)
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                ORM功能使用 🍀

                                                                                                                                +

                                                                                                                                流程如下 :

                                                                                                                                +
                                                                                                                                  +
                                                                                                                                1. 使用者通过ORM对象提交命令
                                                                                                                                  2. +
                                                                                                                                2. 将命令给SQLAlchemy Core转换成SQL
                                                                                                                                  3. +
                                                                                                                                3. 匹配使用者事先配置好的engine
                                                                                                                                  4. +
                                                                                                                                4. engine从连接池中取出一个链接
                                                                                                                                  5. +
                                                                                                                                5. 基于该链接通过Dialect调用DBAPI , 将SQL转交给数据库去执行
                                                                                                                                  6. +
                                                                                                                                +

                                                                                                                                创建表 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                # 创建单表
+from sqlalchemy import create_engine
+from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
+from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint
+# 根据Dialet创建引擎,echo=True表示输出所有操作日志
+engine = create_engine('mysql+pymysql://root:myroot@localhost:3306/test', echo=True) 
+# 声明基类
+Base = declarative_base()
+# 定义映射类
+class Userinfo(Base):
+    # 表名
+    __tablename__ = 'user_info'  
+    # 设置主键自增列
+    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    name = Column(String(32))
+    extra = Column(String(16))
+    __table_args__ = (
+        # 唯一索引,索引名为uix_id_name
+        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
+        # 联合索引
+        Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
+    )
+    # 定义格式
+    def __repr__(self):
+        return "<User(id='%s', name='%s')>" % (self.id, self.name)
+# 初始化函数
+def init_db():
+    # 将所有继承Base类的类,创建表结构
+    Base.metadata.create_all(engine)
+def drop_db():
+    # 将所有继承Base类的类,删除表
+    Base.metadata.drop_all(engine)
+init_db()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                对应的SQL语句

                                                                                                                                +
                                                                                                                                CREATE TABLE `UserInfo` (
+    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
+    name VARCHAR(32), 
+    extra VARCHAR(16), 
+    PRIMARY KEY (id), 
+    CONSTRAINT uix_id_name UNIQUE (id, name)
+)
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                创建其他表

                                                                                                                                +
                                                                                                                                # 创建单表:业务线
+class Business(Base):
+    __tablename__='business'
+    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
+    bname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
+# 一对多:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务
+class Service(Base):
+    __tablename__='service'
+    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
+    sname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
+    ip=Column(String(15),nullable=False)
+    port=Column(Integer,nullable=False)
+    business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'))
+    __table_args__=(
+        UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'),
+        Index('ix_id_sname',id,sname)
+    )
+# 一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理
+class Role(Base):
+    __tablename__='role'
+    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
+    rname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
+    priv=Column(String(64),nullable=False)
+    business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True
+# 多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户
+class Users(Base):
+    __tablename__='users'
+    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
+    uname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
+class Users2Role(Base):
+    __tablename__='users2role'
+    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
+    uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id'))
+    rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id'))
+    __table_args__=(
+        UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'),
+    )
+class Favor(Base):
+    __tablename__ = 'favor'
+    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
+class Person(Base):
+    __tablename__ = 'person'
+    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
+'''
+设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])
+'''
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                扩展分析 : 根据流程可以发现 , 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句 , 那么我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句 , 即利用配置好的engine执行 , engine.execute()

                                                                                                                                +

                                                                                                                                删除表 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                Base.metadata.drop_all(engine)  # 把所有继承Base类的类，删除表
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                操作表 🍀

                                                                                                                                +

                                                                                                                                ORM处理数据库的方式是通过Session来实现的 , 当我们需要与数据库进行对话时 , 就需要创建一个Session实例 :

                                                                                                                                +

                                                                                                                                engine对象已经创建完成时

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+# 创建Session工厂,并连接engine
+Session = sessionmaker(bind=engine)
+# 创建Session实例
+session = Session()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                engine未创建时

                                                                                                                                +
                                                                                                                                from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+from sqlalchemy import create_engine
+# 创建Session工厂
+Session = sessionmaker()
+# 创建引擎
+engine = create_engine()
+# 连接Session与engine
+Session.configure(bind=engine)
+# 创建Session实例
+session = Session()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                增加数据 🍀

                                                                                                                                +

                                                                                                                                单条数据

                                                                                                                                +
                                                                                                                                Session = sessionmaker(bind=engine)
+session = Session()
+# 创建一条数据
+users = Userinfo(name='Hello', password='World')
+# 把数据添加到表内
+session.add(users)
+# 提交生效
+session.commit()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                多条数据

                                                                                                                                +
                                                                                                                                session.add_all([
+    Userinfo(name='Lyon',extra='xxx'),
+    Userinfo(name='Kenneth Reitz',extra='xxx'),
+])
+session.commit()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                删除数据 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                session.query(Userinfo).filter(Userinfo.name == 'Kenneth Reitz').delete()
+session.commit()
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                修改数据 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
+# synchronize_session同步会话
+session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
+# 设置评估标准
+session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
+session.commit()
+'''
+更多synchronize_session的参数可以查看官方文档
+'''
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                查询数据 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                # 查所有,取所有字段
+res = session.query(Userinfo).all()
+print(res)
+# 查所有,取指定字段,按照id排序
+res = session.query(Userinfo.name).order_by(Userinfo.id).all()
+print(res)
+# 查所有,取指定字段,第一条信息
+res = session.query(Userinfo.name).first()
+print(res)
+# 过滤查,逗号分隔,默认为and
+res = session.query(Userinfo).filter(Userinfo.id > 1,Userinfo.id <1000)
+print([(row.id, row.name) for row in res], type(res))
+'''
+执行结果:
+[<User(id='1', name='Lyon')>]
+[('Lyon',)]
+('Lyon',)
+[] <class 'sqlalchemy.orm.query.Query'>
+'''
+
                                                                                                                                +

                                                                                                                                其他查询 🍀

                                                                                                                                +
                                                                                                                                #　条件
+ret = session.query(MyClass).filter_by(name = 'some name')
+ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id > 1, MyClass.name == 'Lyon').all()
+ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.between(1, 3), MyClass.name == 'eric').all()
+ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.in_([1,2,3])).all()
+ret = session.query(MyClass).filter(~MyClass.id.in_([1,2,3])).all()
+ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.in_(session.query(MyClass.id).filter_by(name='Lyon'))).all()
+from sqlalchemy import and_, or_
+ret = session.query(MyClass).filter(and_(MyClass.id > 3, MyClass.name == 'Lyon')).all()
+ret = session.query(MyClass).filter(or_(MyClass.id < 2, MyClass.name == 'Lyon')).all()
+ret = session.query(MyClass).filter(
+    or_(
+        MyClass.id < 2,
+        and_(MyClass.name == 'eric', MyClass.id > 3),
+        MyClass.extra != ""
+    )).all()
+# 通配符
+ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.name.like('e%')).all()
+ret = session.query(MyClass).filter(~MyClass.name.like('e%')).all()
+# 限制
+ret = session.query(MyClass)[1:2]
+# 排序
+ret = session.query(MyClass).order_by(MyClass.name.desc()).all()
+ret = session.query(MyClass).order_by(MyClass.name.desc(), MyClass.id.asc()).all()
+# 分组
+from sqlalchemy.sql import func
+ret = session.query(MyClass).group_by(MyClass.extra).all()
+ret = session.query(
+    func.max(MyClass.id),
+    func.sum(MyClass.id),
+    func.min(MyClass.id)).group_by(MyClass.name).all()
+ret = session.query(
+    func.max(MyClass.id),
+    func.sum(MyClass.id),
+    func.min(MyClass.id)).group_by(MyClass.name).having(func.min(MyClass.id) >2).all()
+# 连表
+ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
+ret = session.query(Person).join(Favor).all()
+ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
+# 组合
+q1 = session.query(MyClass.name).filter(MyClass.id > 2)
+q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
+ret = q1.union(q2).all()
+q1 = session.query(MyClass.name).filter(MyClass.id > 2)
+q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
+ret = q1.union_all(q2).all()
+
                                                                                                                                + + +
                                                                                                                                + +
                                                                                                                                +
                                                                                                                                +
                                                                                                                                + +

                                                                                                                                results matching ""

                                                                                                                                +
                                                                                                                                  + +
                                                                                                                                  +
                                                                                                                                  + +

                                                                                                                                  No results matching ""

                                                                                                                                  + +
                                                                                                                                  +
                                                                                                                                  +
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                                                                                                                                  +
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                                                                                                                                  + + +
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                                                                                                                                    + + +

                                                                                                                                    Algorithm

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python数据结构与算法分析（第2版） - [美] 布拉德利 • 米勒 & 戴维 • 拉努姆(2019).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Basic

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    程序是怎样跑起来的图灵程序设计丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    网络是怎样连接的.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    计算机是怎样跑起来的图灵程序设计丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker全攻略.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker技术入门与实战（第2版） (容器技术系列).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker源码分析 (容器技术系列).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker生产环境实践指南.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Docker进阶与实战 (容器技术系列).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    devopspuppetdockerandkubernetes.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    dockerandkubernetesforjavadevelopers.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    docker实践第1部分docker基础.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    docker实践第2部分docker与开发.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    docker经典实例图灵程序设计丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    循序渐进学Docker.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    码农docker云图.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    第一本docker书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    高可用架构docker实战第1期.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    高性能docker.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    ElasticSearch

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch实战与原理解析.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch实战异步图书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch技术解析与实战数据分析与决策技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch服务器开发第2版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch权威指南中文版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    elasticsearch源码解析与优化实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    learningelasticsearch.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    亿级电商elasticsearch开发实践.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    实战elasticsearchlogstashkibana分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案7263461.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入理解elasticsearch云计算与虚拟化技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Golang

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Go Web编程.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Go语言学习笔记.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Go语言实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Go语言程序设计.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Go语言编程.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Kubernetes

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Kubernetes in Action中文版 - 七牛容器云团队(2018).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetesinaction中文版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetespatterns.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetesupandrunning.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetes中文文档.epub

                                                                                                                                    +

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                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetes权威指南从docker到kubernetes实践全接触.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetes权威指南从docker到kubernetes实践全接触第2版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetes源码剖析.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    kubernetes进阶实战云计算与虚拟化技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    thekubernetesbookmarch.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    再也不踩坑的kubernetes实战指南.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    基于kubernetes的devops实践容器加速软件交付.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    基于kubernetes的容器云平台实战云计算与虚拟化技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入剖析Kubernetes.pdf

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Mongodb

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    10gen mongodb operations best practices.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    mongodb入门经典.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    mongodb实战图灵程序设计丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    mongodb权威指南（中文第二版）.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    mongodb管理与开发精要数据库技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    the little mongodb book中文版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    大数据存储mongodb实战指南异步图书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    左手mongodb右手redis从入门到商业实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    MySQL

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    MYSQL 5.5从零开始学.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    MySQL实战45讲.pdf

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    MySQL必知必会.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    MySQL性能优化和高可用架构实践 - 宋立桓(2020).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    SQL反模式.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护(第2版).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Nginx

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    nginxcookbook.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    nginx中文官方文档.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    nginx教程从入门到精通.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    实战nginx取代apache的高性能web服务器.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入剖析nginx本书不提供光盘下载链接.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入理解nginx模块开发与架构解析.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    深入理解nginx模块开发与架构解析第2版linuxunix技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    精通nginx.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python Web开发实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python和Pygame游戏开发指南.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python学习手册第4版.epub

                                                                                                                                    +

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                                                                                                                                    +

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                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python数据科学与机器学习：从入门到实践 - [美]弗兰克 • 凯恩(2019).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python数据结构与算法分析（第2版） - [美] 布拉德利 • 米勒 & 戴维 • 拉努姆(2019).epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python爬虫开发与项目实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python物理学高效计算.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python网络数据采集.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Python自然语言处理实战：核心技术与算法.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    像计算机科学家一样思考Python.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    利用Python进行数据分析.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    机器人系统设计与制作：Python语言实现.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    流畅的Python.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Redis

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Redis实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    Redis设计与实现.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    nettyrediszookeeper高并发实战.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis4.xcookbook中文版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis5设计与源码分析数据库技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis使用手册数据库技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis入门指南第2版.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis开发与运维数据库技术丛书.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    redis深度历险核心原理与应用实践.epub

                                                                                                                                    +

                                                                                                                                    当redis遇上thinkphp.epub

                                                                                                                                    + + +
                                                                                                                                    + +
                                                                                                                                    +
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Subject to the terms and conditions of + this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, + worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable + copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, + publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the + Work and such Derivative Works in Source or Object form. + + 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of + this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, + worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable + (except as stated in this section) patent license to make, have made, + use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, + where such license applies only to those patent claims licensable + by such Contributor that are necessarily infringed by their + Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) + with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You + institute patent litigation against any entity (including a + cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work + or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct + or contributory patent infringement, then any patent licenses + granted to You under this License for that Work shall terminate + as of the date such litigation is filed. + + 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the + Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without + modifications, and in Source or Object form, provided that You + meet the following conditions: + + (a) You must give any other recipients of the Work or + Derivative Works a copy of this License; and + + (b) You must cause any modified files to carry prominent notices + stating that You changed the files; and + + (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works + that You distribute, all copyright, patent, trademark, and + attribution notices from the Source form of the Work, + excluding those notices that do not pertain to any part of + the Derivative Works; and + + (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its + distribution, then any Derivative Works that You distribute must + include a readable copy of the attribution notices contained + within such NOTICE file, excluding those notices that do not + pertain to any part of the Derivative Works, in at least one + of the following places: within a NOTICE text file distributed + as part of the Derivative Works; within the Source form or + documentation, if provided along with the Derivative Works; or, + within a display generated by the Derivative Works, if and + wherever such third-party notices normally appear. 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However, in accepting such obligations, You may act only + on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf + of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, + defend, and hold each Contributor harmless for any liability + incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason + of your accepting any such warranty or additional liability. + + END OF TERMS AND CONDITIONS + + APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. + + To apply the Apache License to your work, attach the following + boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" + replaced with your own identifying information. (Don't include + the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate + comment syntax for the file format. We also recommend that a + file or class name and description of purpose be included on the + same "printed page" as the copyright notice for easier + identification within third-party archives. + + Copyright [2021] [Attack on backend - Lyon] + + Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); + you may not use this file except in compliance with the License. + You may obtain a copy of the License at + + http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 + + Unless required by applicable law or agreed to in writing, software + distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, + WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. + See the License for the specific language governing permissions and + limitations under the License. diff --git a/SUMMARY.html b/SUMMARY.html new file mode 100644 index 000000000..cf003e867 --- /dev/null +++ b/SUMMARY.html @@ -0,0 +1,1309 @@ + + + + + + + 目录 · 进击的Python + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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handlerH1Toc(config, count, header, tocs, pageLevel) { + var title = header.text(); + var id = header.attr('id'); + var level = ''; //层级 + + if (config.showLevel) { + //层级显示仅在需要的时候处理 + count.h1 += 1; + count.h2 = 0; + count.h3 = 0; + if(config.multipleH1){ + level = count.h1 + '. '; + }else{ + level = ' '; + } + // 是否与官网默认主题层级序号相关联 + if (config.associatedWithSummary && config.themeDefault.showLevel) { + level = pageLevel + '.' + level; + } + header.text(level + title); //重写标题 + } + titleAddAnchor(header, id); + tocs.push({ + name: title, + level: level, + url: id, + children: [] + }); +} +/** + * 处理h2 + * @param count 计数器 + * @param header + */ +function handlerH2Toc(config, count, header, tocs, pageLevel) { + var title = header.text(); + var id = header.attr('id'); + var level = ''; //层级 + + if (tocs.length <= 0) { + titleAddAnchor(header, id); + return; + } + + var h1Index = tocs.length - 1; + var h1Toc = tocs[h1Index]; + if (config.showLevel) { + count.h2 += 1; + count.h3 = 0; + if(config.multipleH1){ + level = (count.h1 + '.' + count.h2 + '. '); + }else{ + level = (count.h2 + '. '); + } + if (config.associatedWithSummary && config.themeDefault.showLevel) { + level = pageLevel + '.' + level; + } + header.text(level + title); //重写标题 + } + titleAddAnchor(header, id); + h1Toc.children.push({ + name: title, + level: level, + url: id, + children: [] + }); +} +/** + * 处理h3 + * @param count 计数器 + * @param header + */ +function handlerH3Toc(config, count, header, tocs, pageLevel) { + var title = header.text(); + var id = header.attr('id'); + var level = ''; //层级 + + if (tocs.length <= 0) { + titleAddAnchor(header, id); + return; + } + var h1Index = tocs.length - 1; + var h1Toc = tocs[h1Index]; + var h2Tocs = h1Toc.children; + if (h2Tocs.length <= 0) { + titleAddAnchor(header, id); + return; + } + var h2Toc = h1Toc.children[h2Tocs.length - 1]; + + if (config.showLevel) { + count.h3 += 1; + if(config.multipleH1){ + level = (count.h1 + '.' + count.h2 + '.' + count.h3 + '. '); + }else{ + level = (count.h2 + '.' + count.h3 + '. '); + } + if (config.associatedWithSummary && config.themeDefault.showLevel) { + level = pageLevel + "." + level; + } + header.text(level + title); //重写标题 + } + titleAddAnchor(header, id); + h2Toc.children.push({ + name: title, + level: level, + url: id, + children: [] + }); +} + +/** + * 处理浮动导航：拼接锚点导航html，并添加到html末尾，利用css 悬浮 + * @param option + * @param tocs + * @param page + */ +function handlerFloatNavbar($, tocs, page) { + var config = Config.config; + var float = config.float; + var level1Icon = ''; + var level2Icon = ''; + var level3Icon = ''; + if (float.showLevelIcon) { + level1Icon = float.level1Icon; + level2Icon = float.level2Icon; + level3Icon = float.level3Icon; + } + + var html = "

                                                                                                                                        "; + + page.content = html + $.html(); +} + +function handlerPageTopNavbar($, tocs, page) { + var html = buildTopNavbar($, tocs, page); + html += ""; + page.content = html + $.html(); +} + +function buildTopNavbar($, tocs, page) { + var config = Config.config; + var pageTop = config.pageTop; + var level1Icon = ''; + var level2Icon = ''; + var level3Icon = ''; + if (pageTop.showLevelIcon) { + level1Icon = pageTop.level1Icon; + level2Icon = pageTop.level2Icon; + level3Icon = pageTop.level3Icon; + } + + var html = "
                                                                                                                                        "; + + return html; +} + +function start(bookIns, page) { + var $ = cheerio.load(page.content); + // 处理toc相关，同时处理标题和id + var tocs = handlerTocs($, page); + + // 设置处理之后的内容 + if (tocs.length == 0) { + page.content = $.html(); + return; + } + if(!//.test(page.content)){ + var config = Config.config; + var mode = config.mode; + if (mode == 'float') { + handlerFloatNavbar($, tocs, page); + } else if (mode == 'pageTop') { + handlerPageTopNavbar($, tocs, page); + } + } + + var $x = cheerio.load(page.content); + $x('extoc').replaceWith($x(buildTopNavbar($, tocs, page))); + page.content = $x.html(); +} + +module.exports = start; diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/style/plugin.css b/gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/style/plugin.css new file mode 100644 index 000000000..ed6c7edf7 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-anchor-navigation-ex-toc/style/plugin.css @@ -0,0 +1,206 @@ +/** 浮动导航 */ +#anchor-navigation-ex-navbar { + background-color: #fafafa; + border: 1px solid rgba(0, 0, 0, .07); + border-radius: 1px; + -webkit-box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, .175); + box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, .175); + background-clip: padding-box; + padding: 5px 10px; + position: fixed; + /*background-color: rgba(255,255,255,0.98);*/ + right: 50px; + top: 68px; + font-size: 12px; + white-space: nowrap; + z-index: 999; + cursor: pointer; + text-align: right; + max-height: 70%; + overflow-y: auto; + overflow-x: hidden; +} + +#anchor-navigation-ex-navbar ul { + display: none; + text-align: left; + padding-right: 10px; + padding-left: 10px; + list-style-type: none; +} + +#anchor-navigation-ex-navbar:hover ul { + display: block; +} + +#anchor-navigation-ex-navbar ul li a { + text-decoration: none; + border-bottom: none; + font-size: 14px; + color: #364149; + background: 0 0; + text-overflow: ellipsis; + overflow: hidden; + white-space: nowrap; + position: relative; +} + +#anchor-navigation-ex-navbar ul li a:hover { + text-decoration: underline; +} + +#anchor-navigation-ex-navbar ul li .title-icon { + padding-right: 4px; +} + +/*对应官网皮肤主题颜色*/ +.book.color-theme-1 #anchor-navigation-ex-navbar { + background-color: #111111; + border-color: #7e888b; + color: #afa790; +} + +.book.color-theme-1 #anchor-navigation-ex-navbar ul li a { + color: #877f6a; +} + +.book.color-theme-2 #anchor-navigation-ex-navbar { + background-color: #2d3143; + border-color: #272a3a; + color: #bcc1d2; +} + +.book.color-theme-2 #anchor-navigation-ex-navbar ul li a { + color: #c1c6d7; +} + +/* 返回顶部 */ +#anchorNavigationExGoTop { + position: fixed; + right: 50px; + bottom: 68px; + background-color: #fafafa; + border: 1px solid rgba(0, 0, 0, .07); + border-radius: 1px; + -webkit-box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, .175); + box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, .175); + background-clip: padding-box; + z-index: 999; + cursor: pointer; + font-size: 12px; + padding: 5px 10px; + color: #364149; +} +/*对应官网皮肤主题颜色*/ +.book.color-theme-1 #anchorNavigationExGoTop { + background-color: #111111; + border-color: #7e888b; + color: #afa790; +} + +.book.color-theme-2 #anchorNavigationExGoTop { + background-color: #2d3143; + border-color: #272a3a; + color: #bcc1d2; +} + +a.anchor-navigation-ex-anchor { + color: inherit !important; + display: none; + margin-left: -30px; + padding-left: 40px; + cursor: pointer; + position: absolute; + top: 0; + left: 0; + bottom: 0; +} + +a.anchor-navigation-ex-anchor i { + margin-left: -30px; + /*color: #000;*/ + vertical-align: middle; + font-size: 16px !important; +} + +h1, h2, h3, h4, h5, h6 { + position: relative; +} + +h1:hover a.anchor-navigation-ex-anchor, h2:hover a.anchor-navigation-ex-anchor, h3:hover a.anchor-navigation-ex-anchor, +h4:hover a.anchor-navigation-ex-anchor, h5:hover a.anchor-navigation-ex-anchor, h6:hover a.anchor-navigation-ex-anchor { + display: inline-block; +} + +.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal { + overflow: visible; +} + +/* 页面内顶部固定导航 */ +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar{ + /* border: 1px solid rgba(0, 0, 0, .07); */ + /* border-radius: 1px; */ + /* background-clip: padding-box; */ + /* padding: 5px 10px; */ + /* background-color: #fafafa; */ + /* font-size: 12px; */ +} + +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul { + text-align: left; + padding-right: 10px; + /* padding-left: 10px; */ + /* list-style-type: none; */ +} + +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar:hover ul { + display: block; +} + +/* 去掉颜色 */ +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul li a { + text-decoration: none; + border-bottom: none; + /* font-size: 14px; */ + /* color: #364149; */ + background: 0 0; + text-overflow: ellipsis; + overflow: hidden; + white-space: nowrap; + position: relative; +} + +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul li a:hover { + text-decoration: underline; +} + +#anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul li .title-icon { + padding-right: 4px; +} + +/*对应官网皮肤主题颜色*/ +.book.color-theme-1 #anchor-navigation-ex-pagetop-navbar { + background-color: #111111; + border-color: #7e888b; + color: #afa790; +} + +.book.color-theme-1 #anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul li a { + color: #877f6a; +} + +.book.color-theme-2 #anchor-navigation-ex-pagetop-navbar { + background-color: #2d3143; + border-color: #272a3a; + color: #bcc1d2; +} + +.book.color-theme-2 #anchor-navigation-ex-pagetop-navbar ul li a { + color: #c1c6d7; +} + + + + + + diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-copy-code-button/toggle.js b/gitbook/gitbook-plugin-copy-code-button/toggle.js new file mode 100644 index 000000000..2a9845709 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-copy-code-button/toggle.js @@ -0,0 +1,86 @@ +require(["gitbook", "jQuery"], function(gitbook, $) { + function selectElementText(el){ + var range = document.createRange(); + range.selectNodeContents(el); + var selection = window.getSelection(); + selection.removeAllRanges(); + selection.addRange(range); + } + + function getSelectedText() { + var t = ''; + if (window.getSelection) { + t = window.getSelection(); + } else if (document.getSelection) { + t = document.getSelection(); + } else if (document.selection) { + t = document.selection.createRange().text; + } + return t; + } + + function copyToClipboard(text) { + if (window.clipboardData && window.clipboardData.setData) { + // IE specific code path to prevent textarea being shown while dialog is visible. + return clipboardData.setData("Text", text); + + } else if (document.queryCommandSupported && document.queryCommandSupported("copy")) { + var textarea = document.createElement("textarea"); + textarea.textContent = text; + textarea.style.position = "fixed"; // Prevent scrolling to bottom of page in MS Edge. + document.body.appendChild(textarea); + textarea.select(); + try { + return document.execCommand("copy"); // Security exception may be thrown by some browsers. + } catch (ex) { + console.warn("Copy to clipboard failed.", ex); + return false; + } finally { + document.body.removeChild(textarea); + } + } + } + + function expand(chapter) { + chapter.show(); + if (chapter.parent().attr('class') != 'summary' + && chapter.parent().attr('class') != 'book-summary' + && chapter.length != 0 + ) { + expand(chapter.parent()); + } + } + + gitbook.events.bind("page.change", function() { + $("pre").each(function(){ + $(this).css("position", "relative"); + + var $copyCodeButton = $(""); + $copyCodeButton.css({"position": "absolute", "top": "5px", "right": "5px", "padding": "3px", "background-color":"#313E4E", "color":"white", "border-radius": "5px" , "-moz-border-radius": "5px", "-webkit-border-radius": "5px", "border": "2px solid #CCCCCC"}); + $copyCodeButton.click(function(){ + var $codeContainer = $(this).siblings("code"); + if($codeContainer) { + selectElementText($codeContainer.get(0)); + var selectedText = getSelectedText(); + + var buttonNewText = ""; + if(copyToClipboard(selectedText) == true){ + buttonNewText = "Copied"; + selectElementText($codeContainer.get(0)); + } else { + buttonNewText = "Unable to copy"; + selectElementText($codeContainer.get(0)); + } + + $(this).text(buttonNewText); + var that = this; + setTimeout(function(){ + $(that).text("Copy"); + }, 2000); + } + }); + + $(this).append($copyCodeButton); + }); + }); +}); diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-editlink/plugin.js b/gitbook/gitbook-plugin-editlink/plugin.js new file mode 100644 index 000000000..e72c966b8 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-editlink/plugin.js @@ -0,0 +1,23 @@ +require(["gitbook", "jQuery"], function(gitbook, $) { + gitbook.events.bind('start', function (e, config) { + var conf = config.editlink + var label = conf.label + var base = conf.base + var multilingual = conf.multilingual || false + + if (base.slice(-1) !== "/") { + base += "/" + } + + gitbook.toolbar.createButton({ + icon: 'fa fa-edit', + text: label, + onClick: function() { + var filepath = gitbook.state.filepath + var lang = multilingual && $('html').attr('lang') ? $('html').attr('lang') + '/' : '' + + window.open(base + lang + filepath) + } + }) + }) +}) \ No newline at end of file diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/buttons.js b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/buttons.js new file mode 100644 index 000000000..4fa4c61d0 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/buttons.js @@ -0,0 +1,151 @@ +require(["gitbook", "lodash", "jQuery"], function(gitbook, _, $) { + var fontState; + + var THEMES = { + "white": 0, + "sepia": 1, + "night": 2 + }; + + var FAMILY = { + "serif": 0, + "sans": 1 + }; + + // Save current font settings + function saveFontSettings() { + gitbook.storage.set("fontState", fontState); + update(); + } + + // Increase font size + function enlargeFontSize(e) { + e.preventDefault(); + if (fontState.size >= 4) return; + + fontState.size++; + saveFontSettings(); + }; + + // Decrease font size + function reduceFontSize(e) { + e.preventDefault(); + if (fontState.size <= 0) return; + + fontState.size--; + saveFontSettings(); + }; + + // Change font family + function changeFontFamily(index, e) { + e.preventDefault(); + + fontState.family = index; + saveFontSettings(); + }; + + // Change type of color + function changeColorTheme(index, e) { + e.preventDefault(); + + var $book = $(".book"); + + if (fontState.theme !== 0) + $book.removeClass("color-theme-"+fontState.theme); + + fontState.theme = index; + if (fontState.theme !== 0) + $book.addClass("color-theme-"+fontState.theme); + + saveFontSettings(); + }; + + function update() { + var $book = gitbook.state.$book; + + $(".font-settings .font-family-list li").removeClass("active"); + $(".font-settings .font-family-list li:nth-child("+(fontState.family+1)+")").addClass("active"); + + $book[0].className = $book[0].className.replace(/\bfont-\S+/g, ''); + $book.addClass("font-size-"+fontState.size); + $book.addClass("font-family-"+fontState.family); + + if(fontState.theme !== 0) { + $book[0].className = $book[0].className.replace(/\bcolor-theme-\S+/g, ''); + $book.addClass("color-theme-"+fontState.theme); + } + }; + + function init(config) { + var $bookBody, $book; + + //Find DOM elements. + $book = gitbook.state.$book; + $bookBody = $book.find(".book-body"); + + // Instantiate font state object + fontState = gitbook.storage.get("fontState", { + size: config.size || 2, + family: FAMILY[config.family || "sans"], + theme: THEMES[config.theme || "white"] + }); + + update(); + }; + + + gitbook.events.bind("start", function(e, config) { + var opts = config.fontsettings; + + // Create buttons in toolbar + gitbook.toolbar.createButton({ + icon: 'fa fa-font', + label: 'Font Settings', + className: 'font-settings', + dropdown: [ + [ + { + text: 'A', + className: 'font-reduce', + onClick: reduceFontSize + }, + { + text: 'A', + className: 'font-enlarge', + onClick: enlargeFontSize + } + ], + [ + { + text: 'Serif', + onClick: _.partial(changeFontFamily, 0) + }, + { + text: 'Sans', + onClick: _.partial(changeFontFamily, 1) + } + ], + [ + { + text: 'White', + onClick: _.partial(changeColorTheme, 0) + }, + { + text: 'Sepia', + onClick: _.partial(changeColorTheme, 1) + }, + { + text: 'Night', + onClick: _.partial(changeColorTheme, 2) + } + ] + ] + }); + + + // Init current settings + init(opts); + }); +}); + + diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/fontsettings.js b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/fontsettings.js new file mode 100644 index 000000000..ff7be7141 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/fontsettings.js @@ -0,0 +1,240 @@ +require(['gitbook', 'jquery'], function(gitbook, $) { + // Configuration + var MAX_SIZE = 4, + MIN_SIZE = 0, + BUTTON_ID; + + // Current fontsettings state + var fontState; + + // Default themes + var THEMES = [ + { + config: 'white', + text: 'White', + id: 0 + }, + { + config: 'sepia', + text: 'Sepia', + id: 1 + }, + { + config: 'night', + text: 'Night', + id: 2 + } + ]; + + // Default font families + var FAMILIES = [ + { + config: 'serif', + text: 'Serif', + id: 0 + }, + { + config: 'sans', + text: 'Sans', + id: 1 + } + ]; + + // Return configured themes + function getThemes() { + return THEMES; + } + + // Modify configured themes + function setThemes(themes) { + THEMES = themes; + updateButtons(); + } + + // Return configured font families + function getFamilies() { + return FAMILIES; + } + + // Modify configured font families + function setFamilies(families) { + FAMILIES = families; + updateButtons(); + } + + // Save current font settings + function saveFontSettings() { + gitbook.storage.set('fontState', fontState); + update(); + } + + // Increase font size + function enlargeFontSize(e) { + e.preventDefault(); + if (fontState.size >= MAX_SIZE) return; + + fontState.size++; + saveFontSettings(); + } + + // Decrease font size + function reduceFontSize(e) { + e.preventDefault(); + if (fontState.size <= MIN_SIZE) return; + + fontState.size--; + saveFontSettings(); + } + + // Change font family + function changeFontFamily(configName, e) { + if (e && e instanceof Event) { + e.preventDefault(); + } + + var familyId = getFontFamilyId(configName); + fontState.family = familyId; + saveFontSettings(); + } + + // Change type of color theme + function changeColorTheme(configName, e) { + if (e && e instanceof Event) { + e.preventDefault(); + } + + var $book = gitbook.state.$book; + + // Remove currently applied color theme + if (fontState.theme !== 0) + $book.removeClass('color-theme-'+fontState.theme); + + // Set new color theme + var themeId = getThemeId(configName); + fontState.theme = themeId; + if (fontState.theme !== 0) + $book.addClass('color-theme-'+fontState.theme); + + saveFontSettings(); + } + + // Return the correct id for a font-family config key + // Default to first font-family + function getFontFamilyId(configName) { + // Search for plugin configured font family + var configFamily = $.grep(FAMILIES, function(family) { + return family.config == configName; + })[0]; + // Fallback to default font family + return (!!configFamily)? configFamily.id : 0; + } + + // Return the correct id for a theme config key + // Default to first theme + function getThemeId(configName) { + // Search for plugin configured theme + var configTheme = $.grep(THEMES, function(theme) { + return theme.config == configName; + })[0]; + // Fallback to default theme + return (!!configTheme)? configTheme.id : 0; + } + + function update() { + var $book = gitbook.state.$book; + + $('.font-settings .font-family-list li').removeClass('active'); + $('.font-settings .font-family-list li:nth-child('+(fontState.family+1)+')').addClass('active'); + + $book[0].className = $book[0].className.replace(/\bfont-\S+/g, ''); + $book.addClass('font-size-'+fontState.size); + $book.addClass('font-family-'+fontState.family); + + if(fontState.theme !== 0) { + $book[0].className = $book[0].className.replace(/\bcolor-theme-\S+/g, ''); + $book.addClass('color-theme-'+fontState.theme); + } + } + + function init(config) { + // Search for plugin configured font family + var configFamily = getFontFamilyId(config.family), + configTheme = getThemeId(config.theme); + + // Instantiate font state object + fontState = gitbook.storage.get('fontState', { + size: config.size || 2, + family: configFamily, + theme: configTheme + }); + + update(); + } + + function updateButtons() { + // Remove existing fontsettings buttons + if (!!BUTTON_ID) { + gitbook.toolbar.removeButton(BUTTON_ID); + } + + // Create buttons in toolbar + BUTTON_ID = gitbook.toolbar.createButton({ + icon: 'fa fa-font', + label: 'Font Settings', + className: 'font-settings', + dropdown: [ + [ + { + text: 'A', + className: 'font-reduce', + onClick: reduceFontSize + }, + { + text: 'A', + className: 'font-enlarge', + onClick: enlargeFontSize + } + ], + $.map(FAMILIES, function(family) { + family.onClick = function(e) { + return changeFontFamily(family.config, e); + }; + + return family; + }), + $.map(THEMES, function(theme) { + theme.onClick = function(e) { + return changeColorTheme(theme.config, e); + }; + + return theme; + }) + ] + }); + } + + // Init configuration at start + gitbook.events.bind('start', function(e, config) { + var opts = config.fontsettings; + + // Generate buttons at start + updateButtons(); + + // Init current settings + init(opts); + }); + + // Expose API + gitbook.fontsettings = { + enlargeFontSize: enlargeFontSize, + reduceFontSize: reduceFontSize, + setTheme: changeColorTheme, + setFamily: changeFontFamily, + getThemes: getThemes, + setThemes: setThemes, + getFamilies: getFamilies, + setFamilies: setFamilies + }; +}); + + diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/website.css b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/website.css new file mode 100644 index 000000000..26591fe81 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/website.css @@ -0,0 +1,291 @@ +/* + * Theme 1 + */ +.color-theme-1 .dropdown-menu { + background-color: #111111; + border-color: #7e888b; +} +.color-theme-1 .dropdown-menu .dropdown-caret .caret-inner { + border-bottom: 9px solid #111111; +} +.color-theme-1 .dropdown-menu .buttons { + border-color: #7e888b; +} +.color-theme-1 .dropdown-menu .button { + color: #afa790; +} +.color-theme-1 .dropdown-menu .button:hover { + color: #73553c; +} +/* + * Theme 2 + */ +.color-theme-2 .dropdown-menu { + background-color: #2d3143; + border-color: #272a3a; +} +.color-theme-2 .dropdown-menu .dropdown-caret .caret-inner { + border-bottom: 9px solid #2d3143; +} +.color-theme-2 .dropdown-menu .buttons { + border-color: #272a3a; +} +.color-theme-2 .dropdown-menu .button { + color: #62677f; +} +.color-theme-2 .dropdown-menu .button:hover { + color: #f4f4f5; +} +.book .book-header .font-settings .font-enlarge { + line-height: 30px; + font-size: 1.4em; +} +.book .book-header .font-settings .font-reduce { + line-height: 30px; + font-size: 1em; +} +.book.color-theme-1 .book-body { + color: #704214; + background: #f3eacb; +} +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section { + background: #f3eacb; +} +.book.color-theme-2 .book-body { + color: #bdcadb; + background: #1c1f2b; +} +.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section { + background: #1c1f2b; +} +.book.font-size-0 .book-body .page-inner section { + font-size: 1.2rem; +} +.book.font-size-1 .book-body .page-inner section { + font-size: 1.4rem; +} +.book.font-size-2 .book-body .page-inner section { + font-size: 1.6rem; +} +.book.font-size-3 .book-body .page-inner section { + font-size: 2.2rem; +} +.book.font-size-4 .book-body .page-inner section { + font-size: 4rem; +} +.book.font-family-0 { + font-family: Georgia, serif; +} +.book.font-family-1 { + font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; +} +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal { + color: #704214; +} +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal a { + color: inherit; +} +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h1, +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h2, +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h3, +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h4, +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h5, +.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h6 { + color: inherit; 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+ + var extraParam = type === "watch" ? 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b.contains(a)}).length>0;c.indexOf(a)!==-1||b||c.push(a)}),c}},{key:"getIframeContents",value:function(a,b){var c=arguments.length>2&&void 0!==arguments[2]?arguments[2]:function(){},d=void 0;try{var e=a.contentWindow;if(d=e.document,!e||!d)throw new Error("iframe inaccessible")}catch(a){c()}d&&b(d)}},{key:"isIframeBlank",value:function(a){var b="about:blank",c=a.getAttribute("src").trim(),d=a.contentWindow.location.href;return d===b&&c!==b&&c}},{key:"observeIframeLoad",value:function(a,b,c){var d=this,e=!1,f=null,g=function g(){if(!e){e=!0,clearTimeout(f);try{d.isIframeBlank(a)||(a.removeEventListener("load",g),d.getIframeContents(a,b,c))}catch(a){c()}}};a.addEventListener("load",g),f=setTimeout(g,this.iframesTimeout)}},{key:"onIframeReady",value:function(a,b,c){try{"complete"===a.contentWindow.document.readyState?this.isIframeBlank(a)?this.observeIframeLoad(a,b,c):this.getIframeContents(a,b,c):this.observeIframeLoad(a,b,c)}catch(a){c()}}},{key:"waitForIframes",value:function(a,b){var c=this,d=0;this.forEachIframe(a,function(){return!0},function(a){d++,c.waitForIframes(a.querySelector("html"),function(){--d||b()})},function(a){a||b()})}},{key:"forEachIframe",value:function(b,c,d){var e=this,f=arguments.length>3&&void 0!==arguments[3]?arguments[3]:function(){},g=b.querySelectorAll("iframe"),h=g.length,i=0;g=Array.prototype.slice.call(g);var j=function(){--h<=0&&f(i)};h||j(),g.forEach(function(b){a.matches(b,e.exclude)?j():e.onIframeReady(b,function(a){c(b)&&(i++,d(a)),j()},j)})}},{key:"createIterator",value:function(a,c,d){return b.createNodeIterator(a,c,d,!1)}},{key:"createInstanceOnIframe",value:function(b){return new a(b.querySelector("html"),this.iframes)}},{key:"compareNodeIframe",value:function(a,b,c){var d=a.compareDocumentPosition(c),e=Node.DOCUMENT_POSITION_PRECEDING;if(d&e){if(null===b)return!0;var f=b.compareDocumentPosition(c),g=Node.DOCUMENT_POSITION_FOLLOWING;if(f&g)return!0}return!1}},{key:"getIteratorNode",value:function(a){var b=a.previousNode(),c=void 0;return c=null===b?a.nextNode():a.nextNode()&&a.nextNode(),{prevNode:b,node:c}}},{key:"checkIframeFilter",value:function(a,b,c,d){var e=!1,f=!1;return d.forEach(function(a,b){a.val===c&&(e=b,f=a.handled)}),this.compareNodeIframe(a,b,c)?(e!==!1||f?e===!1||f||(d[e].handled=!0):d.push({val:c,handled:!0}),!0):(e===!1&&d.push({val:c,handled:!1}),!1)}},{key:"handleOpenIframes",value:function(a,b,c,d){var e=this;a.forEach(function(a){a.handled||e.getIframeContents(a.val,function(a){e.createInstanceOnIframe(a).forEachNode(b,c,d)})})}},{key:"iterateThroughNodes",value:function(a,b,c,d,e){for(var f=this,g=this.createIterator(b,a,d),h=[],i=[],j=void 0,k=void 0,l=function(){var a=f.getIteratorNode(g);return k=a.prevNode,j=a.node};l();)this.iframes&&this.forEachIframe(b,function(a){return f.checkIframeFilter(j,k,a,h)},function(b){f.createInstanceOnIframe(b).forEachNode(a,c,d)}),i.push(j);i.forEach(function(a){c(a)}),this.iframes&&this.handleOpenIframes(h,a,c,d),e()}},{key:"forEachNode",value:function(a,b,c){var d=this,e=arguments.length>3&&void 0!==arguments[3]?arguments[3]:function(){},f=this.getContexts(),g=f.length;g||e(),f.forEach(function(f){var h=function(){d.iterateThroughNodes(a,f,b,c,function(){--g<=0&&e()})};d.iframes?d.waitForIframes(f,h):h()})}}],[{key:"matches",value:function(a,b){var c="string"==typeof b?[b]:b,d=a.matches||a.matchesSelector||a.msMatchesSelector||a.mozMatchesSelector||a.oMatchesSelector||a.webkitMatchesSelector;if(d){var e=!1;return c.every(function(b){return!d.call(a,b)||(e=!0,!1)}),e}return!1}}]),a}();return c.fn.mark=function(a,b){return new d(this.get()).mark(a,b),this},c.fn.markRegExp=function(a,b){return new d(this.get()).markRegExp(a,b),this},c.fn.unmark=function(a){return new d(this.get()).unmark(a),this},c},window,document); \ No newline at end of file diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.css b/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.css new file mode 100644 index 000000000..f63be12e3 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.css @@ -0,0 +1,44 @@ +/* + This CSS only styled the search results section, not the search input + It defines the basic interraction to hide content when displaying results, etc +*/ +#book-search-input { + background: inherit; +} +#book-search-results .search-results { + display: none; +} +#book-search-results .search-results ul.search-results-list { + list-style-type: none; + padding-left: 0; +} +#book-search-results .search-results ul.search-results-list li { + margin-bottom: 1.5rem; + padding-bottom: 0.5rem; + /* Highlight results */ +} +#book-search-results .search-results ul.search-results-list li p em { + background-color: rgba(255, 220, 0, 0.4); + font-style: normal; +} +#book-search-results .search-results .no-results { + display: none; +} +#book-search-results.open .search-results { + display: block; +} +#book-search-results.open .search-noresults { + display: none; +} +#book-search-results.no-results .search-results .has-results { + display: none; +} +#book-search-results.no-results .search-results .no-results { + display: block; +} +#book-search-results span.search-highlight-keyword { + background: #ff0; +} +#book-search-results.search-plus .search-results .has-results .search-results-item { + color: inherit; +} \ No newline at end of file diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.js b/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.js new file mode 100644 index 000000000..cbc070d13 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.js @@ -0,0 +1,252 @@ +require([ + 'gitbook', + 'jquery' +], function (gitbook, $) { + var MAX_DESCRIPTION_SIZE = 500 + var state = gitbook.state + var INDEX_DATA = {} + var usePushState = (typeof window.history.pushState !== 'undefined') + + // DOM Elements + var $body = $('body') + var $bookSearchResults + var $searchList + var $searchTitle + var $searchResultsCount + var $searchQuery + + // Throttle search + function throttle (fn, wait) { + var timeout + + return function () { + var ctx = this + var args = arguments + if (!timeout) { + timeout = setTimeout(function () { + timeout = null + fn.apply(ctx, args) + }, wait) + } + } + } + + function displayResults (res) { + $bookSearchResults = $('#book-search-results') + $searchList = $bookSearchResults.find('.search-results-list') + $searchTitle = $bookSearchResults.find('.search-results-title') + $searchResultsCount = $searchTitle.find('.search-results-count') + $searchQuery = $searchTitle.find('.search-query') + + $bookSearchResults.addClass('open') + + var noResults = res.count == 0 + $bookSearchResults.toggleClass('no-results', noResults) + + // Clear old results + $searchList.empty() + + // Display title for research + $searchResultsCount.text(res.count) + $searchQuery.text(res.query) + + // Create an
                                                                                                                                      1. element for each result + res.results.forEach(function (item) { + var $li = $('
                                                                                                                                      2. ', { + 'class': 'search-results-item' + }) + + var $title = $('

                                                                                                                                        ') + + var $link = $('', { + 'href': gitbook.state.basePath + '/' + item.url + '?h=' + encodeURIComponent(res.query), + 'text': item.title, + 'data-is-search': 1 + }) + + if ($link[0].href.split('?')[0] === window.location.href.split('?')[0]) { + $link[0].setAttribute('data-need-reload', 1) + } + + var content = item.body.trim() + if (content.length > MAX_DESCRIPTION_SIZE) { + content = content + '...' + } + var $content = $('

                                                                                                                                        ').html(content) + + $link.appendTo($title) + $title.appendTo($li) + $content.appendTo($li) + $li.appendTo($searchList) + }) + $('.body-inner').scrollTop(0) + } + + function escapeRegExp (keyword) { + // escape regexp prevserve word + return String(keyword).replace(/([-.*+?^${}()|[\]\/\\])/g, '\\$1') + } + + function query (keyword) { + if (keyword == null || keyword.trim() === '') return + keyword = keyword.toLowerCase() + var results = [] + var index = -1 + for (var page in INDEX_DATA) { + var store = INDEX_DATA[page] + if ( + ~store.keywords.toLowerCase().indexOf(keyword) || + ~(index = store.body.toLowerCase().indexOf(keyword)) + ) { + results.push({ + url: page, + title: store.title, + body: store.body.substr(Math.max(0, index - 50), MAX_DESCRIPTION_SIZE) + .replace(/^[^\s,.]+./, '').replace(/(..*)[\s,.].*/, '$1') // prevent break word + .replace(new RegExp('(' + escapeRegExp(keyword) + ')', 'gi'), '$1') + }) + } + } + displayResults({ + count: results.length, + query: keyword, + results: results + }) + } + + function launchSearch (keyword) { + // Add class for loading + $body.addClass('with-search') + $body.addClass('search-loading') + + function doSearch () { + query(keyword) + $body.removeClass('search-loading') + } + + throttle(doSearch)() + } + + function closeSearch () { + $body.removeClass('with-search') + $('#book-search-results').removeClass('open') + } + + function bindSearch () { + // Bind DOM + var $body = $('body') + + // Launch query based on input content + function handleUpdate () { + var $searchInput = $('#book-search-input input') + var keyword = $searchInput.val() + + if (keyword.length === 0) { + closeSearch() + } else { + launchSearch(keyword) + } + } + + $body.on('keyup', '#book-search-input input', function (e) { + if (e.keyCode === 13) { + if (usePushState) { + var uri = updateQueryString('q', $(this).val()) + window.history.pushState({ + path: uri + }, null, uri) + } + } + handleUpdate() + }) + + // Push to history on blur + $body.on('blur', '#book-search-input input', function (e) { + // Update history state + if (usePushState) { + var uri = updateQueryString('q', $(this).val()) + window.history.pushState({ + path: uri + }, null, uri) + } + }) + } + + gitbook.events.on('start', function () { + bindSearch() + $.getJSON(state.basePath + '/search_plus_index.json').then(function (data) { + INDEX_DATA = data + showResult() + closeSearch() + }) + }) + + // highlight + var highLightPageInner = function (keyword) { + $('.page-inner').mark(keyword, { + 'ignoreJoiners': true, + 'acrossElements': true, + 'separateWordSearch': false + }) + + setTimeout(function () { + var mark = $('mark[data-markjs="true"]') + if (mark.length) { + mark[0].scrollIntoView() + } + }, 100) + } + + function showResult () { + var keyword, type + if (/\b(q|h)=([^&]+)/.test(window.location.search)) { + type = RegExp.$1 + keyword = decodeURIComponent(RegExp.$2) + if (type === 'q') { + launchSearch(keyword) + } else { + highLightPageInner(keyword) + } + $('#book-search-input input').val(keyword) + } + } + + gitbook.events.on('page.change', showResult) + + function updateQueryString (key, value) { + value = encodeURIComponent(value) + + var url = window.location.href.replace(/([?&])(?:q|h)=([^&]+)(&|$)/, function (all, pre, value, end) { + if (end === '&') { + return pre + } + return '' + }) + var re = new RegExp('([?&])' + key + '=.*?(&|#|$)(.*)', 'gi') + var hash + + if (re.test(url)) { + if (typeof value !== 'undefined' && value !== null) { return url.replace(re, '$1' + key + '=' + value + '$2$3') } else { + hash = url.split('#') + url = hash[0].replace(re, '$1$3').replace(/(&|\?)$/, '') + if (typeof hash[1] !== 'undefined' && hash[1] !== null) { url += '#' + hash[1] } + return url + } + } else { + if (typeof value !== 'undefined' && value !== null) { + var separator = url.indexOf('?') !== -1 ? '&' : '?' + hash = url.split('#') + url = hash[0] + separator + key + '=' + value + if (typeof hash[1] !== 'undefined' && hash[1] !== null) { url += '#' + hash[1] } + return url + } else { return url } + } + } + window.addEventListener('click', function (e) { + if (e.target.tagName === 'A' && e.target.getAttribute('data-need-reload')) { + setTimeout(function () { + window.location.reload() + }, 100) + } + }, true) +}) diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.css b/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.css new file mode 100644 index 000000000..4e84720bf --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.css @@ -0,0 +1,22 @@ +.divider-content-summary { + position: absolute; + top: 0; + right: 0; + height: 100%; + width: 5px; + display: table; + cursor: col-resize; + color: #ccc; + -webkit-transition: color 350ms ease; + -moz-transition: color 350ms ease; + -o-transition: color 350ms ease; + transition: color 350ms ease +} +.divider-content-summary:hover { + color: #444; +} + .divider-content-summary__icon { + display: table-cell; + vertical-align: middle; + text-align: center; + } diff --git a/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.js b/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.js new file mode 100644 index 000000000..5034e5b15 --- /dev/null +++ b/gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.js @@ -0,0 +1,128 @@ +require(['gitbook', 'jQuery'], function (gitbook, $) { + + // MEMO: + // Gitbook is calculated as "calc (100% - 60px)" in the horizontal width when the width of the screen size is 600px + // or less. + // In this case, since contradiction occurs in the implementation of this module, return. + if($(window).width() <= 600) { + return; + } + + gitbook.events.bind('start', function () { + }); + + gitbook.events.bind('page.change', function () { + + var KEY_SPLIT_STATE = 'plugin_gitbook_split'; + + var dividerWidth = null; + var isDraggable = false; + var dividerCenterOffsetLeft = null; + var splitState = null; + var grabPointWidth = null; + + var $body = $('body'); + var $book = $('.book'); + var $summary = $('.book-summary'); + var $bookBody = $('.book-body'); + var $divider = $('

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                                                                                                                                        ' + + '' + + '
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= 0; + bookBodyOffset = $summary.outerWidth(); + } + + setSplitState($summary.outerWidth(), summaryOffset, bookBodyOffset); + saveSplitState($summary.outerWidth(), summaryOffset, bookBodyOffset); + }); + }, 1); + + $divider.on('mousedown', function (event) { + event.stopPropagation(); + isDraggable = true; + grabPointWidth = $summary.outerWidth() - event.pageX; + }); + + $body.on('mouseup', function (event) { + event.stopPropagation(); + isDraggable = false; + saveSplitState( + $summary.outerWidth(), + $summary.position().left, + $bookBody.position().left + ); + }); + + $body.on('mousemove', function (event) { + if (!isDraggable) { + return; + } + event.stopPropagation(); + event.preventDefault(); + $summary.outerWidth(event.pageX + grabPointWidth); + $bookBody.offset({ left: event.pageX + grabPointWidth }); + }); + + function getSplitState() { + var splitState = JSON.parse(sessionStorage.getItem(KEY_SPLIT_STATE)); + splitState || (splitState = {}); + splitState.summaryWidth || 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                                                                                                                                        +

                                                                                                                                        Build Status lang lang

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                                                                                                                                        介绍 🐙

                                                                                                                                        +

                                                                                                                                        致力构建一个高质量的后端技术图谱 :octocat:

                                                                                                                                        +

                                                                                                                                        这是一个有深度的 Python 系列博客 , 在线阅读 体验更丝滑哟

                                                                                                                                        +

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                                                                                                                                        +

                                                                                                                                        我是一个热衷于后端技术的程序员 , 拥有四年的 Python 开发经验 , 喜欢在开源社区活动 , 很希望能与大家一起交流学习 , 也希望能和大家一起够构建出一个完善的后端技术知识图谱 , 你可以通过 QQ:547903993 找到我 , 与我交流 ❤️ 🚀

                                                                                                                                        + + +
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多进程实例及回调函数 协程 IO多路复用 实现线程池 内存篇 对象机制 对象的创建 整数对象 字符串对象 List对象 Dict对象 Tuple对象 垃圾回收 元类 番外篇 PyMySQL MySQLdb SQlAlchemy 关于我 ​​🤩 我是一个热衷于后端技术的程序员 , 拥有四年的 Python 开发经验 , 喜欢在开源社区活动 , 很希望能与大家一起交流学习 , 也希望能和大家一起够构建出一个完善的后端技术知识图谱 , 你可以通过 QQ:547903993 找到我 , 与我交流 ❤️ 🚀 "},"SUMMARY.html":{"url":"SUMMARY.html","title":"目录","keywords":"","body":"Attack on Python 🐍 介绍 目录 基础篇 语言基础 数字 字符串 元组 列表 字典 集合 字符编码 文件操作 函数篇 函数基础 匿名函数 函数进阶 内置函数 迭代器 生成器 递归 对象篇 面向对象 继承 多态 封装 方法转换 魔术方法 反射 异常处理 模块篇 模块 包 正则表达式 序列化 os模块 random模块 sys模块 wsgiref模块 网络篇 网络编程 Socket Socket实现QQ聊天 Socket实现远程执行命令 粘包 Socketserver实现多并发 并发篇 进程与线程 多线程 多进程 多进程实例及回调函数 协程 IO多路复用 实现线程池 内存篇 对象机制 对象的创建 整数对象 字符串对象 List对象 Dict对象 Tuple对象 垃圾回收 元类 番外篇 PyMySQL MySQLdb SQlAlchemy 电子书 "},"01-基础篇/":{"url":"01-基础篇/","title":"基础篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 基础篇 🐍 前言 基础篇中的内容 , 应对的是 Python 的基础语法 , 以及基础数据类型的文章 在开始之前 , 你可以熟悉一下 Python 的语言参考 : The Python Language Reference 最好的教程就是官方文档 , 所以阅读官方文档是一个好的学习习惯 介绍 Python基础主要包括基础语句 , 基础数据类型 , 字符编码 , 文件操作等 基础语句 Hello World 变量 行和缩进 多行语句 注释 input print 数据运算 条件语句 for while 数据类型 数字 , Number 字符串 , String 元组 , Tuple 列表 , List 字典 , Dictionary 集合 , Set "},"01-基础篇/01-语言基础.html":{"url":"01-基础篇/01-语言基础.html","title":"语言基础","keywords":"","body":"Attack on Python - 语言基础 🐍 Hello World 学一门语言基本都是从Hello World开始的 , 如下一个最简单的Hello World程序 Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type \"help\", \"copyright\", \"credits\" or \"license\" for more information. >>> print(\"Hello World\") Hello World >>> 此为Python 3.5.2版本 , 上述代码为在Windows环境命令行中执行 , 即以管理员身份运行 \"命令提示符\" # 已添加环境变量 C:\\Windows\\system32>python Python 2.7.x 版本的Hello World程序 Python 2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32 Type \"help\", \"copyright\", \"credits\" or \"license\" for more information. >>> print \"Hello World\" Hello World >>> 当然使用Python shell 仅仅适合处理一些非常简单的小程序 , 对于比较复杂 , 代码量稍微大一点的就不适合了 变量 变量用于存储在计算机程序中被引用和操作的信息 变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象(如在Java和Visual Basic中) , 变量的唯一目的是在内存中标记和存储数据 , 这些数据可以在整个程序中使用 声明变量 # 声明一个变量name,并绑定值\"Lyon\" name = \"Lyon\" # 同时为多个变量赋值 a = b = c = 1 Python变量定义的规则 : 变量名只能是 字母、数字或者下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 以下关键字不能声明为变量名 , 属于Python中的保留字and and exec not assert finally or break for pass class from print continue global raise def if return del import try elif in while else is with except lambda yield 行和缩进 Python 与其他语言最大的区别就是 , Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类 , 函数以及其他逻辑判断 , Python 最具特色的就是用缩进来写模块 缩进的空白数量是可变的 , 但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量 , 这个必须严格执行 if True: print \"True\" else: print \"False\" ''' 执行会出现错误提醒: IndentationError: unexpected indent ''' IndentationError: unexpected indent 错误是Python编译器在告诉你 , 你的文件里格式有问题 , 可能是tab和空格没对齐的问题 还有IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 错误表明 , 你使用的缩进方式不一致 , 有的是 tab 键缩进 , 有的是空格缩进 , 改为一致即可。 因此 , 在 Python 的代码块中必须使用相同数目的行首缩进空格数 建议你在每个缩进层次使用 单个制表符 或 两个空格 或 四个空格 , 切记不能混用 多行语句 Python语句中一般以新作为为语句的结束符 但是我们可以使用斜杠 \\ 将一行的语句分为多行显示 , 如下 : total = item_one + \\ item_two + \\ item_three 语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连接符 , 如下实例 : days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'] 同一行使用多条语句 Python可以在同一行中使用多条语句 , 语句之间使用分号 ; 分割 , 如下 : #!/usr/bin/python import sys; x = 'runoob'; sys.stdout.write(x + '\\n') 字符串 Python 可以使用引号( ' )、双引号( \" )、三引号( ''' 或 \"\"\" ) 来表示字符串 , 引号的开始与结束必须的相同类型的 其中三引号可以由多行组成 , 编写多行文本的快捷语法 , 常用于文档字符串 , 在文件的特定地点 , 被当做注释 word = 'word' sentence = \"This is a sentence\" paragraph = \"\"\"This is a paragraph Contains multiple statements\"\"\" 注释 Python中单行注释采用 # 开头 # 第一个注释 print(\"Hello,Python\") # 第二个注释 Python中多行注释采用三个单引号 ''' 或三个双引号 \"\"\" ''' 这是多行注释，使用单引号。 这是多行注释，使用单引号。 这是多行注释，使用单引号。 ''' \"\"\" 这是多行注释，使用双引号。 这是多行注释，使用双引号。 这是多行注释，使用双引号。 \"\"\" 字符编码 Python解释器在加载 .py 文件中的代码时 , 会对内容进行编码 (默认ASCII) 然而ASCII是无法处理中文的 , 所以如果我们的代码中出现了中文 , 那么需要在代码的顶端加上一句声明 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' 第一行,为脚本语言指定解释器 第二行,告诉Python解释器,用utf-8编码来进行编码 ''' 用户输入 当我们需要用户自己输入信息时 , 就可以使用input 语句 , 如下 : # 让用户进行输入,并用变量name接收用户输入的值 name = input(\"Please input your name:\") 上述代码 , 会一直等待用户输入 , 直到用户按回车键后才会退出 输出 当我们需要让控制台输出一些我们想要的信息时 , 可以使用print 语句 , 在Hello World里我们已经见到了 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # Author:Lyon x = \"a\" y = \"b\" # 换行输出 print(x) print(y) print('---------') # 不换行输出 print(x,) print(y,) # 不换行输出 print(x, y) ''' 执行结果: a b --------- a b a b ''' 数据类型 我们知道在变量创建时 , 会在内存中开辟一个空间 , 用来存放变量的值 , 而这些变量的值可以是各种各样的类型 , 如 : 数字 , 字符串 , 列表 , 元组 , 字典 , 集合等等 数字类型 int (整型) 整数的大小范围由计算机字长确定 long (长整型) 跟C语言不同 , Python的长整数没有指定位宽 , 即 : Python没有限制长整数数值的大小 , 但实际上由于机器内存有限 , 我们使用的长整数数值不可能无限大 注意 , 自从Python 2.2 起 , 如果整数发生溢出 , Python会自动将整数数据转换为长整数 , 所以如今在长整数数据后面不加字母 L 也不会导致严重后果了 float (浮点型) 浮点数用来处理实数 , 即带有小数的数字 , 类似于C语言中的double类型 , 占8个字节(64位) , 其中52位表示底 , 11位表示指数 , 剩下的一位表示符号 complex (复数) 复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x+yh，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数 注 : Python中存在整数小数字池 : -5~257 , 在此范围的整数数字共享 布尔值 即真或假 , 1或0 更多数据类型 , 后续文章中详细整理 数据运算 算术运算符 运算符 描述 实例 + 加 - 两个对象相加 a + b 输出结果 30 - 减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10 * 乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出结果 200 / 除 - x除以y b / a 输出结果 2 % 取模 - 返回除法的余数 b % a 输出结果 0 ** 幂 - 返回x的y次幂 a**b 为10的20次方 , 输出结果 100000000000000000000 // 取整除 - 返回商的整数部分 9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0 比较运算符 运算符 描述 实例 == 等于 - 比较对象是否相等 (a == b) 返回 False != 不等于 - 比较两个对象是否不相等 (a != b) 返回 True <> 不等于 - 比较两个对象是否不相等 (a <> b) 返回 True这个运算符类似 != > 大于 - 返回x是否大于y (a > b) 返回 False 小于 - 返回x是否小于y , 所有比较运算符返回1表示真 , 返回0表示假这分别与特殊的变量True和False等价 , 注意 , 这些变量名的大写 (a >= 大于等于 - 返回x是否大于等于y。 (a >= b) 返回 False 小于等于 - 返回x是否小于等于y。 (a 赋值运算符 运算符 描述 实例 = 简单的赋值运算符 c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c += 加法赋值运算符 c += a 等效于 c = c + a -= 减法赋值运算符 c -= a 等效于 c = c - a *= 乘法赋值运算符 c = a 等效于 c = c a /= 除法赋值运算符 c /= a 等效于 c = c / a %= 取模赋值运算符 c %= a 等效于 c = c % a **= 幂赋值运算符 c **= a 等效于 c = c ** a //= 取整除赋值运算符 c //= a 等效于 c = c // a 位运算符 运算符 描述 实例 & 按位与运算符 : 参与运算的两个值 , 如果两个相应位都为1 , 则该位的结果为1 , 否则为0 (a & b) 输出结果 12 , 二进制解释 : 0000 1100 \\ 按位或运算符 : 只要对应的二个二进位有一个为1时 , 结果位就为1 (a 丨 b) 输出结果 61 , 二进制解释 : 0011 1101 ^ 按位异或运算符 : 当两对应的二进位相异时 , 结果为1 (a ^ b) 输出结果 49 , 二进制解释 : 0011 0001 ~ 按位取反运算符 : 对数据的每个二进制位取反 , 即把1变为0 , 把0变为1 , ~x 类似于 -x-1 (~a ) 输出结果 -61 , 二进制解释 : 1100 0011 , 在一个有符号二进制数的补码形式 左移动运算符 : 运算数的各二进位全部左移若干位 , 由 a >> 右移动运算符 : 把\">>\"左边的运算数的各二进位全部右移若干位 , >> 右边的数字指定了移动的位数 a >> 2 输出结果 15 , 二进制解释 : 0000 1111 逻辑运算符 运算符 逻辑表达式 描述 实例 and x and y 布尔\"与\" - 如果 x 为 False , x and y 返回 False , 否则它返回 y 的计算值 (a and b) 返回 20 or x or y 布尔\"或\" - 如果 x 是非 0 , 它返回 x 的值 , 否则它返回 y 的计算值 (a or b) 返回 10 not not x 布尔\"非\" - 如果 x 为 True , 返回 False , 如果 x 为 False , 它返回 True not(a and b) 返回 False 成员运算符 运算符 描述 实例 in 如果在指定的序列中找到值返回 True , 否则返回 False x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True not in 如果在指定的序列中没有找到值返回 True , 否则返回 False x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True 身份运算符 运算符 描述 实例 is is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象 x is y , 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True , 否则返回 False is not is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象 x is not y , 类似 **id(a) != id(b) , 如果引用的不是同一个对象则返回结果 True , 否则返回 False 运算符优先级表 , 从上到下优先级依次增高 Operator Description lambda Lambda expression if – else Conditional expression or Boolean OR and Boolean AND not x Boolean NOT in, not in, is, is not, , , >, >=, !=, == Comparisons, including membership tests and identity tests 丨 Bitwise OR ^ Bitwise XOR & Bitwise AND , >> Shifts +, - Addition and subtraction *, @, /, //, % Multiplication, matrix multiplication, division, floor division, remainder [5] +x, -x, ~x Positive, negative, bitwise NOT ** Exponentiation [6] await x Await expression x[index], x[index:index], x(arguments...), x.attribute Subscription, slicing, call, attribute reference (expressions...), [expressions...], {key: value...}, {expressions...} Binding or tuple display, list display, dictionary display, set display if ... else 场景一 : 用户登录验证 # 导入getpass模块 import getpass # 等待用户输入 name = input(\"请输入用户名：\") # 等待用户输入密码,密码不可见 password = getpass.getpass(\"请输入密码：\") # 如果用户密码正确,执行如下 if name ==\"Lyon\" and password ==\"yang\": print(\"欢迎你!\") # 否则执行如下 else： print(\"用户名或密码错误\") 场景二 : 猜年龄游戏 # 定义一个年龄 age =21 # 用户输入 user_input = int(input(\"input your guess num:\")) if user_input == age: print(\"Congratulations, you got it !\") elif user_input for循环 循环10次 for i in range(10): print(\"loop:\", i ) ''' 执行结果: loop: 0 loop: 1 loop: 2 loop: 3 loop: 4 loop: 5 loop: 6 loop: 7 loop: 8 loop: 9 ''' 小于5就跳入下一次循环 for i in range(10): if i while循环 写一个死循环 count = 0 while True： print(\"你是风儿我是沙，缠缠绵绵走天涯\", count) count += 1 "},"01-基础篇/02-数字.html":{"url":"01-基础篇/02-数字.html","title":"数字","keywords":"","body":"Attack on Python - 数字 🐍 整型 在 Python 2.7 版本中 , Python 把 int 和 long 是分开的 int 类型的最大值是 2147483647 , 超过了这个值就是 long 类型了(长整数不过是大一些的数) ; 而在3.x中 , int 和 long 整合到一起了 , 以 int 来表示 >>> num = 123 >>> type(num) 浮点型 float有两种表现形式 , 一种是十进制数形式 , 它由数字和小数点组成 , 并且这里的小数点是不可或缺的 ; 另一种是指数形式 , 用e(大写也可以)来表示之后可以有正负号 , 来表示指数的符号 , e就是10的幂 , 指数必须是整数 >>> a = 10E2 >>> a 1000.0 >>> b = 10e2 >>> b 1000.0 >>> c = 1.1 >>> type(c) 小 Tips : 在我们工作中很多时候会需要一个无穷大 , 或者无穷小的预设值 , 就可以使用 float 来实现 , 无穷小和无穷大分别是 , float('-inf') 和 float('inf') 空值 表示该值是一个空对象 , 空值是python里一个特殊的值 , 用None表示 None不能理解为0 , 因为0是有意义的 , 而None是一个特殊的空值 ; None有自己的数据类型NoneType , 它与其他的数据类型比较永远返回False , 你可以将None复制给任何变量 , 但是你不能创建其他NoneType对象 >>> type(None) >>> None == 0 False >>> None == True False >>> None == False False 布尔值 bool就是用来表征真假的一种方式 True为真 , False为假 ; Python中的值是自带bool值的 , 非0即真 , 为0即假 >>> False + False 0 >>> True + True 2 >>> True + False 1 复数 复数有实数和虚数部分组成 , 一般形式为 x + yj , 其中的 x 是复数的实数部分 , y是复数的虚数部分 , 这里x和y都是实数 注意 , 虚数部分不区分大小写 >>> -.6545 + 0J (-0.6545+0j) >>> 4.53e1 - 7j (45.3-7j) >>> 45.j 45j >>> 3.14j 3.14j 类型转换 int(x [,base]) 将x转换为一个整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(x) 将x转换为复数 str(x) 将对象x转换为字符串 ，通常无法用eval()求值 repr(x) 将对象x转换为表达式字符串 ，可以用eval()求值 eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列s转换为一个元组 list(s) 将序列s转换为一个列表 chr(x) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串 数学函数 abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10 ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5 cmp(x, y) 如果 x y 返回 1 exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4 log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0 max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列 min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列 modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示 pow(x, y) x**y 运算后的值。 round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数 sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j "},"01-基础篇/03-字符串.html":{"url":"01-基础篇/03-字符串.html","title":"字符串","keywords":"","body":"Attack on Python - 字符串 🐍 介绍 字符串是 Python 中最基本的数据类型之一 , 它是一个定长对象 , 这意味着它的一旦创建 , 再也无法改变长度 所以关于字符串的操作 , 都会返回一个新的字符串 , 而无法在原来的字符串上直接操作 字符串的使用需要用引号括起来 , 例如 : name = \"Lyon\" ; 这里name就是一个变量名 , 而引号里面的Lyon 则就是该变量绑定的值 , 该值的类型为 \" str\" 类型 , 我们可以利用type() 函数进行查看 : >>> name = \"Lyon\" >>> type(name) >>> 这就是字符串类型 , 当然如上使用的是双引号 , 这里其实还可以使用单引号'Lyon'以及三引号'''Lyon'''(或者是\"\"\"Lyon\"\"\" , 单引号双引号都可以) , 不过对于三引号 , 我们通常是表示多行字符串 , 这样我们就不需要利用 \" \\n \" （换行符）来进行每一行的换行了 对于嵌套引号的时候要注意 , 需要用不同的引号来避免歧义 , 比如 : 'I am \"Lyon\"' , 也可以 \"I am 'Lyon'\" 对于所有的基本数据类型 , 我们都应该熟悉其特性以及操作 字符串操作主要有 拷贝、拼接、查找、比较、统计、切片、测试、大小写等 拷贝 >>> a = \"Lyon\" >>> b = a >>> print(a,b) Lyon Lyon 拼接 >>> a = \"Hello\" >>> b = \"Lyon\" >>> print(a + b) HelloLyon 小 Tips : 由于字符串是定长对象 , 这就导致我们如果做 + 运算 , 两两相加都会生成一个新的字符串 , 于是如果你这样操作 a + a + a + a + a 除了最后的结果 , 在内存中还会创建 3 个在运算过程中需要的字符串 , 所以如果拼接操作过多 , 我们正确的方式应该是使用 ''.join(list()) , 也就是通过 join 方法 >>> a = \"Lyon\" >>> b = \"Hello\" >>> print(a.join(b)) HLyoneLyonlLyonlLyono #HLyon eLyon lLyon lLyon o 查找 >>> name = \"Lyon\" # 返回L字符所在的下标,下标是从0开始的整数 >>> name.index('L') 0 # 如果不存在就会报错 >>> name.index('N') Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in ValueError: substring not found # 也可以用in,not in来进行判断 >>>'L' in name >>> 比较 本来 Python 2 中有个 str.cmp() 方法来比较两个对象 , 并根据结果返回一个整数 , 整数的正负就是数值的大小了 , 但是在 Python 3 中就没有这个方法了 , 官方文档如下 : ```The cmp() function should be treated as gone, and the cmp() special method is no longer supported. Use lt() for sorting, eq() with hash(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a > b) - (a cmp() special method is no longer supported. Use lt() for sorting, eq() with hash(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a > b) - (a 大致的意思就是cmp()函数已经走了 , 如果你真的需要cmp函数 , 你可以用表达式`(a>b)-(a>> a = \"100\" >>> b = \"50\" >>> cmp(a,b) # a>b 负数 -1 >>> cmp(b,a) # b统计 >>> name = \"Lyon\" # name中\"L\"的个数 >>> name.count(\"L\") 1 切片 >>> name = \"i like Lyon\" # 切取第7个到第9个字符,注意空格也是一个字符 >>> name[7:10] 'Lyo' >>> name = \"i like Lyon\" # 第7到第10各,顾头不顾尾 >>> name[7:11] 'Lyon' 检测 >>> name = \"Lyon\" # 检测\"L\"是否在name中,返回bool值 >>> \"L\" in name True >>> num = \"3412313\" # 检测num里面是否全都是整数 >>> num.isdigit() True >>> name = \"Lyon\" # 检测name是否可以被当作标标志符,即是否符合变量命名规则 >>> name.isidentifier() True　 # 检测name里面有没有\"L\",有就返回下标 >>> name.find('L') 0 # 检测name里面有没有\"N\",没有就返回-1 >>> name.find('N') -1 检测相关 str.startswith(prefix[,start[,end]]) # 是否以prefix开头 str.endswith(suffix[,start[,end]]) # 以suffix结尾 str.isalnum() # 是否全是字母和数字,并至少有一个字符 str.isalpha() # 是否全是字母,并至少有一个字符 str.isdigit() # 是否全是数字,并至少有一个字符 str.isspace() # 是否全是空白字符,并至少有一个字符 str.islower() # 是否全是小写 str.isupper() # 是否便是大写 str.istitle() # 是否是首字母大写的 注 : 返回值全为 bool 值 大小写 >>> name = \"I am Lyon\" # 大小写互换 >>> name.swapcase() 'i AM lYON' # 首字母大写,其它都小写 >>> name.capitalize() 'I am lyon' # 转换为大写 >>> name.upper() 'I AM LYON' # 转换为小写 >>> name.lower() 'i am lyon' 更多 | capitalize(...) | S.capitalize() -> str | | Return a capitalized version of S, i.e. make the first character | have upper case and the rest lower case. | | casefold(...) | S.casefold() -> str | | Return a version of S suitable for caseless comparisons. | | center(...) | S.center(width[, fillchar]) -> str | | Return S centered in a string of length width. Padding is | done using the specified fill character (default is a space) | | count(...) | S.count(sub[, start[, end]]) -> int | | Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in | string S[start:end]. Optional arguments start and end are | interpreted as in slice notation. | | encode(...) | S.encode(encoding='utf-8', errors='strict') -> bytes | | Encode S using the codec registered for encoding. Default encoding | is 'utf-8'. errors may be given to set a different error | handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise | a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and | 'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with | codecs.register_error that can handle UnicodeEncodeErrors. | | endswith(...) | S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool | | Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise. | With optional start, test S beginning at that position. | With optional end, stop comparing S at that position. | suffix can also be a tuple of strings to try. | | expandtabs(...) | S.expandtabs(tabsize=8) -> str | | Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces. | If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed. | | find(...) | S.find(sub[, start[, end]]) -> int | | Return the lowest index in S where substring sub is found, | such that sub is contained within S[start:end]. Optional | arguments start and end are interpreted as in slice notation. | | Return -1 on failure. | | format(...) | S.format(*args, **kwargs) -> str | | Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs. | The substitutions are identified by braces ('{' and '}'). | | format_map(...) | S.format_map(mapping) -> str | | Return a formatted version of S, using substitutions from mapping. | The substitutions are identified by braces ('{' and '}'). | | index(...) | S.index(sub[, start[, end]]) -> int | | Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found. | | isalnum(...) | S.isalnum() -> bool | | Return True if all characters in S are alphanumeric | and there is at least one character in S, False otherwise. | | isalpha(...) | S.isalpha() -> bool | | Return True if all characters in S are alphabetic | and there is at least one character in S, False otherwise. | | isdecimal(...) | S.isdecimal() -> bool | | Return True if there are only decimal characters in S, | False otherwise. | | isdigit(...) | S.isdigit() -> bool | | Return True if all characters in S are digits | and there is at least one character in S, False otherwise. | | isidentifier(...) | S.isidentifier() -> bool | | Return True if S is a valid identifier according | to the language definition. | | Use keyword.iskeyword() to test for reserved identifiers | such as \"def\" and \"class\". | | islower(...) | S.islower() -> bool | | Return True if all cased characters in S are lowercase and there is | at least one cased character in S, False otherwise. | | isnumeric(...) | S.isnumeric() -> bool | | Return True if there are only numeric characters in S, | False otherwise. | | isprintable(...) | S.isprintable() -> bool | | Return True if all characters in S are considered | printable in repr() or S is empty, False otherwise. | | isspace(...) | S.isspace() -> bool | | Return True if all characters in S are whitespace | and there is at least one character in S, False otherwise. | | istitle(...) | S.istitle() -> bool | | Return True if S is a titlecased string and there is at least one | character in S, i.e. upper- and titlecase characters may only | follow uncased characters and lowercase characters only cased ones. | Return False otherwise. | | isupper(...) | S.isupper() -> bool | | Return True if all cased characters in S are uppercase and there is | at least one cased character in S, False otherwise. | | join(...) | S.join(iterable) -> str | | Return a string which is the concatenation of the strings in the | iterable. The separator between elements is S. | | ljust(...) | S.ljust(width[, fillchar]) -> str | | Return S left-justified in a Unicode string of length width. Padding is | done using the specified fill character (default is a space). | | lower(...) | S.lower() -> str | | Return a copy of the string S converted to lowercase. | | lstrip(...) | S.lstrip([chars]) -> str | | Return a copy of the string S with leading whitespace removed. | If chars is given and not None, remove characters in chars instead. | | partition(...) | S.partition(sep) -> (head, sep, tail) | | Search for the separator sep in S, and return the part before it, | the separator itself, and the part after it. If the separator is not | found, return S and two empty strings. | | replace(...) | S.replace(old, new[, count]) -> str | | Return a copy of S with all occurrences of substring | old replaced by new. If the optional argument count is | given, only the first count occurrences are replaced. | | rfind(...) | S.rfind(sub[, start[, end]]) -> int | | Return the highest index in S where substring sub is found, | such that sub is contained within S[start:end]. Optional | arguments start and end are interpreted as in slice notation. | | Return -1 on failure. | | rindex(...) | S.rindex(sub[, start[, end]]) -> int | | Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found. | | rjust(...) | S.rjust(width[, fillchar]) -> str | | Return S right-justified in a string of length width. Padding is | done using the specified fill character (default is a space). | | rpartition(...) | S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail) | | Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return | the part before it, the separator itself, and the part after it. If the | separator is not found, return two empty strings and S. | | rsplit(...) | S.rsplit(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings | | Return a list of the words in S, using sep as the | delimiter string, starting at the end of the string and | working to the front. If maxsplit is given, at most maxsplit | splits are done. If sep is not specified, any whitespace string | is a separator. | | rstrip(...) | S.rstrip([chars]) -> str | | Return a copy of the string S with trailing whitespace removed. | If chars is given and not None, remove characters in chars instead. | | split(...) | S.split(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings | | Return a list of the words in S, using sep as the | delimiter string. If maxsplit is given, at most maxsplit | splits are done. If sep is not specified or is None, any | whitespace string is a separator and empty strings are | removed from the result. | | splitlines(...) | S.splitlines([keepends]) -> list of strings | | Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries. | Line breaks are not included in the resulting list unless keepends | is given and true. | | startswith(...) | S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool | | Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise. | With optional start, test S beginning at that position. | With optional end, stop comparing S at that position. | prefix can also be a tuple of strings to try. | | strip(...) | S.strip([chars]) -> str | | Return a copy of the string S with leading and trailing | whitespace removed. | If chars is given and not None, remove characters in chars instead. | | swapcase(...) | S.swapcase() -> str | | Return a copy of S with uppercase characters converted to lowercase | and vice versa. | | title(...) | S.title() -> str | | Return a titlecased version of S, i.e. words start with title case | characters, all remaining cased characters have lower case. | | translate(...) | S.translate(table) -> str | | Return a copy of the string S in which each character has been mapped | through the given translation table. The table must implement | lookup/indexing via __getitem__, for instance a dictionary or list, | mapping Unicode ordinals to Unicode ordinals, strings, or None. If | this operation raises LookupError, the character is left untouched. | Characters mapped to None are deleted. | | upper(...) | S.upper() -> str | | Return a copy of S converted to uppercase. | | zfill(...) | S.zfill(width) -> str | | Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field | of the specified width. The string S is never truncated. | | ---------------------------------------------------------------------- "},"01-基础篇/04-元组.html":{"url":"01-基础篇/04-元组.html","title":"元组","keywords":"","body":"Attack on Python - 元组 🐍 介绍 元组和字符串一样 , 也是定长对象 元组的创建很简单 , 只需要在括号中添加元素 , 并使用逗号隔开即可 创建 # 创建一个带有元素的元组 mytuple = (\"Lyon\", \"Alex\", \"Leon\", 1, 2, 3) # 也可以不加括号,但是一定要加引号 mytuple = \"Lyon\", \"Alex\", \"Leon\", 1, 2, 3 # 创建一个空元组 mytuple = () # 当元组中只有一个元素,加逗号来消除歧义哟,这是一个好习惯,因为()既可以表示tuple又可以表示数学公式中的小括号 only_one = (\"Lyon\",) 访问 # 创建一个元组 names = (\"Lyon\", \"Alex\", \"Leon\", 1, 2, 3) # 访问元组中的第一个元素并打印结果,下标索也是从0开始 print(names[0]) # 访问元组中第一和第二个元素并打印结果 print(names[0:2]) ''' 打印结果: Lyon ('Lyon', 'Alex') ''' 修改 # 创建一个元组 tuple_name = (\"Lyon\", \"Alex\", \"Leon\", 1, 2, 3) # 创建另一个元组 tuple_num = (1, 2, 3, 4, 5) # 生成一个新的元组 tuple_total = tuple_name + tuple_num # 打印tuple_total print(tuple_total) # 复制元组内元素一次 tuple_total = tuple_name * 2 # 打印tuple_total看结果 print(tuple_total) # 在列表中可以通过索引取值后进行修改,但是元组里面是非法的哦 tuple_name[0] = \"lyon\" # 这里直接就报错 ''' 打印结果: ('Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5) ('Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3, 'Lyon', 'Alex', 'Leon', 1, 2, 3) ''' 注意 : 元组是不可变的 , 所以对于所有的修改操作 , 都是在根据原元组生成了一个新的元组 删除 #创建一个元组 names = (\"Lyon\", \"Alex\", \"Leon\", 1, 2, 3) # 删除元组names del names # TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion del names[0] 切片 names = (\"Lyon\", \"Kenneth\", \"Leon\", \"Charlie\") # 打印子集,第二个至第三个 print(names[1:2]) # 打印子集,倒数第三个(即第二个)至第三个 print(names[-3:3]) # 打印子集,第一个至第三个,隔一个取一个 print(names[0:2:1]) ''' 打印结果: ('Kenneth', 'Leon') ('Kenneth', 'Leon') ('Leon',) ''' 检测 # 创建一个元组 tuple_name = (\"Lyon\",\"Alex\",\"Leon\",1,2,3) # \"Lyon\"是否在tuple_name中，打印结果 print(\"Lyon\" in tuple_name) # 打印结果:True 更多 实例 # 创建一个元组 tuple_name = (\"Lyon\",\"Alex\",\"Leon\",1,2,3) # 计算元组长度 tuple_len = len(tuple_name) # 打印结果 print(tuple_len) # 创建一个元素全为数字的元组 tuple_num = (1,2,3,4,5) # 返回元组中的最大值 print(max(tuple_num)) # 返回元组中的最小值 print(min(tuple_num)) # 创建一个列表 list_name = [\"Lyon\",\"Alex\",\"Leon\"] # 将列表转换为元组 tuple_names = tuple(list_name) # 打印tuple_names print(tuple_names) ''' 打印结果: 6 5 1 ('Lyon', 'Alex', 'Leon') ''' 方法 | count(...) | T.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value | | index(...) | T.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value. | Raises ValueError if the value is not present. "},"01-基础篇/05-列表.html":{"url":"01-基础篇/05-列表.html","title":"列表","keywords":"","body":"Attack on Python - 列表 🐍 介绍 列表是我们以后最常用的数据类型之一 , 通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作 列表是变长对象 , 且列表是有序的 列表相当于其他语言中的数组 创建 # 创建一个列表 names = [\"Alex\",\"Lyon\",\"Leon\"] # 创建一个空列表 names = [] # 也可通过list方法 names = list() 访问 # 创建一个列表 names = [\"Alex\",\"Lyon\",\"Leon\"] # 与字符串的索引一样,列表索引从0开始,访问列表中的第一个元素 fristname = names[0] # 打印结果 print(fristname) # 访问列表中第三个元素 threename = names[2] # 打印结果 print(threename) # 访问列表中最后一个元素 endname = names[-1] # 打印结果 print(endname) # 访问倒数第二个元素 penultimate = names[-2] # 打印结果 print(penultimate) ''' 执行结果: Alex Leon Leon Lyon ''' 获取下标 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO','Lyon'] # 获取下标并打印 print(names.index('Lyon')) # 注:只返回找到的第一个下标 ''' 执行结果: 1 ''' 统计 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',\"IT\",21,\"man\"] # 统计 \"Lyon\" 的个数,并打印 print(names.count(\"Lyon\")) ''' 执行结果: 1 ''' 切片 # 创建一个列表 names = [\"Alex\",\"Lyon\",\"Leon\",\"CTO\",\"WuHan\"] # 取下标为1至下标3之间的值,包括1,不包括4 cutnames1 = names[1:3] # 打印cutnames1 print(cutnames1) # 取下标为1至-1的值,不包括-1（-1就是最后一个） cutnames2 = names[1:-1] # 打印cutnames2 print(cutnames2) # 从第一个到第三个 cutnames3 = names[0:3] # 从头开始取,0可以省略,跟上面的效果一样 cutnames4 = names[:3] # 打印cutnames3,cutnames4 print(cutnames3,cutnames4) # 想取最后一个,只能这样写,切片是不包含后一个参数的 cutnames5 = names[3:] # 后面的2是代表,每隔一个元素,就取一个 cutnames6 = names[0::2] # 或者这样 cutnames7 = names[::2] # 打印cutnames6,cutnames7 print(cutnames6,cutnames7) ''' 执行结果: ['Lyon', 'Leon'] ['Lyon', 'Leon', 'CTO'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon'] ['Alex', 'Leon', 'WuHan'] ['Alex', 'Leon', 'WuHan'] ''' 追加 # 创建一个列表 names = [\"Alex\",\"Lyon\",\"Leon\",\"CTO\",\"WuHan\"] # 追加一个元素 names.append(\"New\") # 打印names print(names) # 注：append 方法只能追加到列表的最后一位 ''' 执行结果: ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New'] ''' 插入 # 创建一个列表 names = [\"Alex\",\"Lyon\",\"Leon\",\"CTO\",\"WuHan\",\"New\"] # 插入到下标1前面 names.insert(1,\"Insert\") # 打印names print(names) # 如果下标不存在就会插入到最后一个 names.insert(7,\"NoIndex\") # 打印names print(names) ''' 执行结果: ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New'] ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New', 'NoIndex'] ''' 修改 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'WuHan', 'New', 'NoIndex'] # 把 'WuHan' 改成 'BeiJing' names[5] = 'BeiJing' # 打印names print(names) # 注：就是通过下标直接改变list本身 ''' 执行结果: ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New', 'NoIndex'] ''' 删除 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New', 'NoIndex'] # 删除下标为7的元素 del names[7] #打印names print(names) # 删除 'Insert',remove删除指定元素 names.remove(\"Insert\") # 打印names print(names) # 删除最后一个元素 names.pop() # 打印names print(names) ''' 执行结果: ['Alex', 'Insert', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'New'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing'] ''' 扩展 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing'] # 创建另一个列表 name = [\"IT\",21,\"man\"] # 将name扩展到names names.extend(name) # 打印names print(names) # 这里还有一个\"万恶的'+' \"也是可以的 print(names + name) ''' 执行结果: ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man'] ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man'] ''' 拷贝 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',\"IT\",21,\"man\"] # 拷贝names,这只是浅copy names_copy = names.copy() # 打印names_copy print(names_copy) ''' 执行结果: ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing', 'IT', 21, 'man'] ''' 注意 : 在 Python 2.7 中列表的内置方法是没有 copy 这个方法的 , 这是在 Python 3 后加的 , 并且 Python 3也只有有 copy (浅copy) 这一个方法 , 用深 copy 需要我们导入 copy 模块 , 即 import copy 排序&翻转 # 创建一个列表 names = ['Alex', 'Lyon', 'Leon', 'CTO', 'BeiJing',\"IT\",21,\"man\"] # 在python3中不同的数据类型不能一起排序,换成str names[-2] = \"21\" # 排序,顺序为数字>大写>小写 names.sort() # 打印names print(names) # 翻转 names.reverse() # 打印names print(names) ''' 执行结果: ['21', 'Alex', 'BeiJing', 'CTO', 'IT', 'Leon', 'Lyon', 'man'] ['man', 'Lyon', 'Leon', 'IT', 'CTO', 'BeiJing', 'Alex', '21'] ''' 所有方法如下 : | append(...) | L.append(object) -> None -- append object to end | | clear(...) | L.clear() -> None -- remove all items from L | | copy(...) | L.copy() -> list -- a shallow copy of L | | count(...) | L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value | | extend(...) | L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable | | index(...) | L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value. | Raises ValueError if the value is not present. | | insert(...) | L.insert(index, object) -- insert object before index | | pop(...) | L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last). | Raises IndexError if list is empty or index is out of range. | | remove(...) | L.remove(value) -> None -- remove first occurrence of value. | Raises ValueError if the value is not present. | | reverse(...) | L.reverse() -- reverse *IN PLACE* | | sort(...) | L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE* "},"01-基础篇/06-字典.html":{"url":"01-基础篇/06-字典.html","title":"字典","keywords":"","body":"Attack on Python - 字典 🐍 介绍 字典是一种 key - value 的数据类型 , 用 冒号 \" : \" 来关联键值对 , 每个对象之间用逗号 \" , \" 分割 , 整个字典包括在花括号 \"{ }\" 中 字典中的键(key)是唯一的 , 但值(value)则不必 字典是变长对象 , 在 Python 3.5 之前字典是无序的 , 但是在 3.6 之后官方就已经改成有序的了 , 所以在使用时需要注意一下 注意 : key 是不可变的 , 所以可变对象无法作为字典的 key , 如 : list , 对于不可变的数据类型则可以 , 如 : str、int、tuple 创建 # 创建一个空字典 empty_info = {} # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21} # 也可调用dict()方法 info = dict() 增加 # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21} # 增加新的键/值对 info[\"school\"] = \"university\" # 打印info print(info) # 注:字典是无序的,所以打印结果也是随机打印 ''' 执行结果: {'school': 'university', 'age': 21, 'name': 'Lyon'} ''' 修改 # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21,\"school\":\"university\"} # 修改age info[\"age\"] = 18 # 打印info print(info) ''' 执行结果: {'age': 18, 'school': 'university', 'name': 'Lyon'} ''' 删除 # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21,\"school\":\"university\"} # 标准删除姿势 info.pop(\"school\") # 打印info print(info) # 换个姿势 del info[\"age\"] # 打印info print(info) # 随机删除 info.popitem() # 打印info print(info) ''' 执行结果: {'name': 'Lyon', 'age': 21} {'name': 'Lyon'} {} ''' 查找 # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21,\"school\":\"university\"} # 标准查找,判断name是否在字典info中 print(\"name\" in info) #打印：True # 获取值 print(info.get(\"name\")) #打印：Lyon # 换换姿势 print(info[\"name\"]) #打印：Lyon # 这种方式要注意如果key不存在就会报错,而get仅仅返回None print(info[\"home\"]) # 报错：KeyError: 'home' ''' 执行结果: True Lyon Lyon KeyError:'home' ''' 遍历 # 创建一个字典 info = {\"name\":\"Lyon\",\"age\":21,\"school\":\"university\"} # 方法1,推荐 for key in info: print(key,info[key]) # 方法2 for k,v in info.items(): print(k,v) ''' 执行结果: school university name Lyon age 21 school university name Lyon age 21 ''' 嵌套 # 创建一个多级嵌套字典 datas ={ '湖北省':{ \"武汉市\":{ \"武昌区\":[\"Hello\"], \"洪山区\":[\"Sorry\"], \"江夏区\":[\"Welcome\"], }, }, '湖南省':{ \"长沙市\":{ \"岳麓区\":{}, \"天心区\":{}, \"芙蓉区\":{}, }, }, '广东省':{ \"佛山市\":{ \"三水区\":{}, \"顺德区\":{}, \"男海区\":{}, }, }, } # 修改最里层的value datas[\"湖北省\"][\"武汉市\"][\"武昌区\"].append(\"Lyon\") # 打印结果 print(datas[\"湖北省\"][\"武汉市\"]) ''' 执行结果: {'洪山区': ['Sorry'], '武昌区': ['Hello', 'Lyon'], '江夏区': ['Welcome']} ''' 更多 len(dict) # 计算字典元素个数 dict.clear() # 清空词典所有条目 dict.fromkeys(seq, val)) # 创建一个新字典,以列表 seq 中元素做字典的键,val 为字典所有键对应的初始值 dict.has_key(key) # 如果键在字典dict里返回true,否则返回false dict.items() # 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组 dict.keys() # 以列表返回一个字典所有的键 dict.values() # 以列表返回字典中的所有值 dict.setdefault(key, default=None) # 和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default dict.update(dict2) # 把字典dict2的键/值对更新到dict里 方法合集 | clear(...) | D.clear() -> None. Remove all items from D. | | copy(...) | D.copy() -> a shallow copy of D | | fromkeys(iterable, value=None, /) from builtins.type | Returns a new dict with keys from iterable and values equal to value. | | get(...) | D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d. d defaults to None. | | items(...) | D.items() -> a set-like object providing a view on D's items | | keys(...) | D.keys() -> a set-like object providing a view on D's keys | | pop(...) | D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value. | If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised | | popitem(...) | D.popitem() -> (k, v), remove and return some (key, value) pair as a | 2-tuple; but raise KeyError if D is empty. | | setdefault(...) | D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D | | update(...) | D.update([E, ]**F) -> None. Update D from dict/iterable E and F. | If E is present and has a .keys() method, then does: for k in E: D[k] = E[k] | If E is present and lacks a .keys() method, then does: for k, v in E: D[k] = v | In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k] | | values(...) | D.values() -> an object providing a view on D's values "},"01-基础篇/07-集合.html":{"url":"01-基础篇/07-集合.html","title":"集合","keywords":"","body":"Attack on Python - 集合 🐍 介绍 集合是变长对象 , 集合是无序且不重复的数据组合 , 因此我们可以用来做 : 去重 , 把一个列表变成集合 , 就自动去重了 集合运算 , 求两个集合的并集 , 交集 , 差集 , 对称差集 在 Python 2.7 中集合表示如下 : set([1,2,3]) 在 Python 3.x 中则是如下 : {1,2,3} 我们可以通过 set() 方法 , 将 list 和 tuple 转换为集合 : set(list()) , set(tuple()) 创建 与字符串等数据类型一样 , 集合支持如下方式创建 # 创建空集合只能用这种方式,参数为一个可迭代对象 s = set() # 注意集合是单个元素,字典是键值对 s = {1,2,3} 添加 为集合添加元素 # 定义集合 s = {'lyon','kenneth'} # 添加一项 s.add('geek') 注意 : 集合不支持 \"+\" 更新 # 定义集合 s = {'lyon','kenneth'} # 添加多项,参数为可迭代对象 s.update(['1','2','3']) 删除 # 定义集合 s = {'lyon','kenneth'} # 删除一项 s.remove('kenneth') # 清空集合 s.clear() 关系运算 a = {1,2,3,4,5} b = {1,2,3} # 测试是否b中的每一个元素都在a中,即 b=a ,返回bool值 b.issuperset(a) 集合操作 >>>a = {1,2,3} >>>b = {4,5,6} # 求并集 >>>a.union(b) # 同上,求并集 >>>a | b # 求交集 >>>a.intersection(b) # 同上,求交集 >>>a & b # 求差集 >>>a.difference(b) # 同上,求差集 >>>a - b # 求对称差集 >>>a.symmetric_difference(b) # 同上,求对称差集 >>>a ^ b 集合对象所有方法 | add(...) | Add an element to a set. | | This has no effect if the element is already present. | | clear(...) | Remove all elements from this set. | | copy(...) | Return a shallow copy of a set. | | difference(...) | Return the difference of two or more sets as a new set. | | (i.e. all elements that are in this set but not the others.) | | difference_update(...) | Remove all elements of another set from this set. | | discard(...) | Remove an element from a set if it is a member. | | If the element is not a member, do nothing. | | intersection(...) | Return the intersection of two sets as a new set. | | (i.e. all elements that are in both sets.) | | intersection_update(...) | Update a set with the intersection of itself and another. | | isdisjoint(...) | Return True if two sets have a null intersection. | | issubset(...) | Report whether another set contains this set. | | issuperset(...) | Report whether this set contains another set. | | pop(...) | Remove and return an arbitrary set element. | Raises KeyError if the set is empty. | | remove(...) | Remove an element from a set; it must be a member. | | If the element is not a member, raise a KeyError. | | symmetric_difference(...) | Return the symmetric difference of two sets as a new set. | | (i.e. all elements that are in exactly one of the sets.) | | symmetric_difference_update(...) | Update a set with the symmetric difference of itself and another. | | union(...) | Return the union of sets as a new set. | | (i.e. all elements that are in either set.) | | update(...) | Update a set with the union of itself and others. "},"01-基础篇/08-字符编码.html":{"url":"01-基础篇/08-字符编码.html","title":"字符编码","keywords":"","body":"Attack on Python - 字符编码 🐍 介绍 字符编码 字符编码 (Character encoding) 也称字集码 , 它是一套法则 , 使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合 (如字母表或音节表) , 与其他东西的一个集合 (如号码或电脉冲) 进行配对 , 即在符号集合与数字系统之间建立对应关系 再简单一点说其实就是一张具有对应关系的表格 , 如下 +----+-----------+ | id | character | +----+-----------+ | 65 | A | | 66 | B | | 67 | C | +----+-----------+ 如上表所示 , 这就是一套法则 , 使我们用数字成功的表示了字符 为什么要一套这样的法则 ? 众所周知 , 计算机只认识机器码 , 也就是一堆0101之类的二进制数字 , 计算机并不认识我们的 \"A\" , \"B\" ,\"C\" , 我们为了使其友好的显示 , 就需要一套这样的法则 , 来完成这些转换 , 于是两个名词诞生了 编码 通俗的说 , 就是按照何种规则将字符存储在计算机中 . 比如 \"A\" 用65表示 , 也就是把字符\"A\"以二进制的方式存储在计算机中 解码 反之 , 将存储在计算机中的二进制数解析显示出来 , 这就是解码 在Python中 '''既然是对于字符,那么自然对应着Python中的字符串了''' '''Python中提供了两个函数来完成编码和解码''' # 编码函数encode() encode() character → byte # 解码函数decode() byte → character PS : 必须采用相对应的法则 , 否则就会出错 , 也就是我们常说的乱码 最后还有一个名词 , 字符集 字符集 是一个系统支持的所有抽象字符的集合 , 字符是各种文字和符号的总称 , 包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等 字符编码就是在字符集与数字系统之间建立的对应关系 ASCII ASCII (American Standard Code for Information Interchange , 美国信息交换标准码) , 是基于拉丁字母的一套电脑编码系统 , 主要用于显示现代英语 ASCII字符集 : 主要包括控制字符 (回车键 , 退格 , 换行键等) , 可显示字符 (英文大小写字符 , 阿拉伯数字和西文符号) ASCII编码 : 将ASCII字符集转换为计算机可以接收的数字系统的数的规则 , 使用7位(Bit)表示一个字符 , 1 Byte = 8 Bit , 一共可以表示128(2的7次方)个字符 具体ASCII字符集映射到数字编码规则可以自行查询 ANSI ANSI编码为在ASCII编码(7位)的基础上 , 将其最后一位也使用上 , 即使用8位 ANSI使使计算机支持更多语言 , 通常对于没超过128的即用ASCII编码 , 超过的即用扩展的ASCII编码ANSI 当然不同的国家和地区指定了不同的标准 , 由此产生了GB2312、GBK、GB18030、Big5、Shift_JIS 等各自的编码标准 在简体中文Windows操作系统中 , ANSI 编码代表 GBK 编码 ; 在繁体中文Windows操作系统中 , ANSI编码代表Big5 ; 在日文Windows操作系统中 , ANSI 编码代表 Shift_JIS 编码 GBXXX GB2312编码 计算机发明之初及后面很长一段时间 , 只应用于美国及西方一些发达国家 , 于是到中国时 , 一个字节8位 , 256个字符是远远不能满足的 , 要想想中国有多少汉字 , 于是聪明的中国人这样规定 : 一个小于127的字符的意义与原来相同 , 但是两个大于127的字符连在一起时 , 就表示一个汉字 , 前面的一个字节称为高字节 , 后面的为低字节 , 这样就组合出了大约7000多个简体汉字了 , 这就是GB2312 ,全称 信息交换用汉字编码字符集 ▪ 基本集 GB18030 由于7000多个汉字还是不够用 , 于是继续改进 , 每个汉字可以由1个 , 2个或4个字节组成 , 于是庞大的编码空间形成了 , 最多可以定义161万个字符 , 这就是GB18030 , 全称 信息技术中文编码字符集 Unicode 各种各样的字符编码都出来了 , 大家各用各的 , 那么问题就来了 , 一旦出现在网络上 , 由于不兼容 , 互相访问就出现了乱码现象 , 为了解决这个问题 , Unicode编码系统应运而生 Unicode编码系统为表达任意语言的任意字符而设计 , 它使用2字节的数字来表达每个字母 , 符号 , 或者表意文字 , 每个数字代表唯一的至少在某种语言中使用的符号 (并不是所有的数字都用上了 , 但是总数已经超过了65535 所以2个字节的数字是不够用的) 总而言之 , Unicode是业界的一种标准 , 也叫做统一码 , 万国码 , 单一码 , 标准万国码 所以Unicode编码也成为了一个编码转换的基础 , 因为大家都支持他 , 从一种编码到另一中编码 , 只需要Unicode在中间搭桥就能简单的实现了 UTF - 8 对于Unicode来讲 , 任何字符都使用2个字节来存储 , 这明显是很浪费内存的 , 因为我们编写代码时 , 用到中文毕竟极少 , 所以为了节省内存 , 就有了UTF-8 , UTF - 8规定 , 英文只使用1个字节 , 中文使用3个字节 虽然说UTF - 8具有良好的国际兼容性 , 但中文需要比GBK/BIG5版本多占用50%的数据库存储空间 , 因此并不推荐使用 Python编码处理 在Python3中 , 源代码读取进行语法校验时 , 会将源代码中的字符串从声明的编码转换成Unicode类型 , 等到语法校验通过后 , 再将这些字符换回初始的编码 , 这也就是说 , Python3中 , 字符串默认编码就是Unicode 查看默认编码 >>> import sys >>> sys.getdefaultencoding() PS : Windows下命令行的字符编码默认是GBK ; 并且Python2中 , 字符串是有两种类型的 , 这里不多说明 "},"01-基础篇/09-文件操作.html":{"url":"01-基础篇/09-文件操作.html","title":"文件操作","keywords":"","body":"Attack on Python - 文件操作 🐍 介绍 在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的 , 现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘 , 所以 , 读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象 (通常称为文件描述符) ; 然后 , 通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据 (读文件) , 或者把数据写入这个文件对象 (写文件) 在Python中我们进行文件操作需要首先利用open() 函数获取一个文件流来操作文件 这个流就是我们所使用的文件描述符 , 是一个I/O通道 open() open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None): \"\"\" file:文件名 mode:模式 buffering:设置缓冲策略 encoding:指定使用编码 errors:指定处理编码和解码错误的方式 newline:控制通用换行模式的工作方式(只适用文本模式) closefd:如果为False并且给出了文件描述符而不是文件名,则文件关闭时,文件描述符将保持打开;如果给定文件名,则closefd必须为True,否则将抛出异常 opener:自定义开启器 \"\"\" 对于上述参数中 , 我们主要需要了解的就是file , mode , encoding 这三个 对于mode , 有以下模式 : Character Meaning 'r' open for reading (default) 'w' open for writing, truncating the file first 'x' open for exclusive creation, failing if the file already exists 'a' open for writing, appending to the end of the file if it exists 'b' binary mode 't' text mode (default) '+' open a disk file for updating (reading and writing) 'U' universal newlines mode (deprecated) 常使用的就是'r' , 'w' , 'a' , '+' , 'b' , 当然还可以组合使用 , 下面进行详细介绍 : r , 只读模式 , 文件必须已经存在 r+ , 可读可写模式 , 文件必须已经存在 w , 只写模式 , 会重新创建 , 意味着文件如果已存在会被空文件覆盖 w+ , 可写可读模式 , 同样会创建文件 a , 追写模式 , 文件不存在参考'w' a+ , 追写并可读模式 , 文件不存在参考'w' b , 以二进制的模式进行处理 (Linux可忽略 , Windows处理二进制文件时需标注) , 可以用该模式来读取图片 , 视频等等 rb , 同r wb , 同w ab , 同a 简单实例 file.txt A man is not old until his regrets take place of his dreams. Nothing can help us endure dark times better than our faith. No one but ourselves can degrade us. 实例 f = open('file.txt','r') contents = f.read print(contents) ''' 执行结果: A man is not old until his regrets take place of his dreams. Nothing can help us endure dark times better than our faith. No one but ourselves can degrade us. ''' file-like object 以下内容可以学习完模块篇之后再继续学习 io 模块提供了Python处理各种类型I/O的主要工具 , 有三种主要类型 , 即文本I/O , 二进 制I/O和原始I/O , 这些是通用类别 , 并且可以为它们中的每一个使用各种后备存储 三种主要类型详细见 : TextIOBase , BufferedIOBase , RawIOBase 属于这些类别中的任何一个的具体对象称为file-like object 创建这些类别的具体对象最简单的方法就是使用内置的open() 函数 , 其也被定义在io模块中 , 下面仅介绍一些这些类别对象常用的方法 : detach() ''' Separate the underlying binary buffer from the TextIOBase and return it. After the underlying buffer has been detached, the TextIOBase is in an unusable state. Some TextIOBase implementations, like StringIO, may not have the concept of an underlying buffer and calling this method will raise UnsupportedOperation. New in version 3.1. ''' read(size) ''' Read and return at most size characters from the stream as a single str. If size is negative or None, reads until EOF. ''' readline(size=-1) ''' Read until newline or EOF and return a single str. If the stream is already at EOF, an empty string is returned. If size is specified, at most size characters will be read. ''' readlines(hint=-1) ''' Read and return a list of lines from the stream. hint can be specified to control the number of lines read: no more lines will be read if the total size (in bytes/characters) of all lines so far exceeds hint. Note that it’s already possible to iterate on file objects using for line in file: ... without calling file.readlines(). ''' readable() ''' Return True if the stream can be read from. If False, read() will raise OSError. ''' write(s) ''' Write the string s to the stream and return the number of characters written. ''' writable() ''' Return True if the stream supports writing. If False, write() and truncate() will raise OSError. ''' writelines(lines) ''' Write a list of lines to the stream. Line separators are not added, so it is usual for each of the lines provided to have a line separator at the end. ''' seek(offset[, whence]) ''' Change the stream position to the given offset. Behaviour depends on the whence parameter. The default value for whence is SEEK_SET. SEEK_SET or 0: seek from the start of the stream (the default); offset must either be a number returned by TextIOBase.tell(), or zero. Any other offset value produces undefined behaviour. SEEK_CUR or 1: “seek” to the current position; offset must be zero, which is a no-operation (all other values are unsupported). SEEK_END or 2: seek to the end of the stream; offset must be zero (all other values are unsupported). Return the new absolute position as an opaque number. New in version 3.1: The SEEK_* constants. ''' tell() ''' Return the current stream position as an opaque number. The number does not usually represent a number of bytes in the underlying binary storage. ''' close() ''' Flush and close this stream. This method has no effect if the file is already closed. Once the file is closed, any operation on the file (e.g. reading or writing) will raise a ValueError. As a convenience, it is allowed to call this method more than once; only the first call, however, will have an effect. ''' fileno() ''' Return the underlying file descriptor (an integer) of the stream if it exists. An OSError is raised if the IO object does not use a file descriptor. ''' flush() ''' Flush the write buffers of the stream if applicable. This does nothing for read-only and non-blocking streams. ''' isatty() ''' Return True if the stream is interactive (i.e., connected to a terminal/tty device). ''' seek(offset[, whence]) ''' Change the stream position to the given byte offset. offset is interpreted relative to the position indicated by whence. The default value for whence is SEEK_SET. Values for whence are: SEEK_SET or 0 – start of the stream (the default); offset should be zero or positive SEEK_CUR or 1 – current stream position; offset may be negative SEEK_END or 2 – end of the stream; offset is usually negative Return the new absolute position. New in version 3.1: The SEEK_* constants. New in version 3.3: Some operating systems could support additional values, like os.SEEK_HOLE or os.SEEK_DATA. The valid values for a file could depend on it being open in text or binary mode. ''' seekable() ''' Return True if the stream supports random access. If False, seek(), tell() and truncate() will raise OSError. ''' truncate(size=None) ''' Resize the stream to the given size in bytes (or the current position if size is not specified). The current stream position isn’t changed. This resizing can extend or reduce the current file size. In case of extension, the contents of the new file area depend on the platform (on most systems, additional bytes are zero-filled). The new file size is returned. Changed in version 3.5: Windows will now zero-fill files when extending. ''' 注意 : 当使用完文件后一定要记得使用close() 方法将其关闭 ; 其次在进行文件操作时要注意文件描述符所在的位置 with 为了避免打开文件后忘记手动关闭 , 可以通过管理上下文 , 即使用with语句 , 如下 : with open('filepath','mode') as f: pass 在Python 2.7以上的版本 , 支持同时对多个文件同时进行上下文管理 , 如下 : with open('filepath1','mode') as f1,open('filepath2','mode') as f2: pass 更多文档资料 : https://docs.python.org/3.5/library/io.html?highlight=io#module-io "},"02-函数篇/":{"url":"02-函数篇/","title":"函数篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 函数篇 🐍 介绍 该目录下为Python函数篇 , 主要为面向函数编程 , 内容概述如下 函数 函数基础语法 嵌套函数 高阶函数 闭包 装饰器 递归 匿名函数 内置函数 迭代器、生成器 "},"02-函数篇/01-函数基础.html":{"url":"02-函数篇/01-函数基础.html","title":"函数基础","keywords":"","body":"Attack on Python - 函数基础 🐍 介绍 函数是组织好的 , 可重复使用的 , 用来实现单一 , 或相关联功能的代码段 函数能提高应用的模块性 , 和代码的重复利用率 , 比如我们一直使用的print() , input() 等等 , 都是函数 如下我们写了一个用户认证程序 ; 而现在我们又需要写一个用户管理系统 , 管理系统中有很多的功能 , 比如添加用户 , 删除用户 , 查询用户 , 修改用户 ; 但是这些功能必须先通过用户认证程序才能使用 , 明显我们不可能在每一个功能前加上一段用户认证代码 , 因为这将大大增加我们的重复代码 那么为了解决这个问题我们就可以将用户认证功能封装到一个函数之中 , 而后续我们如果需要使用这个函数仅需调用即可 , 着就是函数的魅力所在 , 当然更多的还是通过下面进一步了解函数 定义函数 # 自定义函数,function_name为函数名 def function_name(): \"\"\"注释\"\"\" ''' 功能代码块 ''' # 返回值,一般都具有返回值,当然也不可以不设定 return result 简单实例 def hello(): print(\"Hello Lyon!\") return None 注意 : 上述仅为定义函数 , 函数并不会执行 , 只有当函数被调用时 , 函数内部代码才会执行 函数调用 函数调用通过函数名后加() 进行调用 , 如下 : # 定义函数 def hello(): print(\"Hello Lyon!\") return None # 调用函数 hello() 既然函数调用是通过函数名后加括号 , 在这个固定语法之中前者函数名有是什么? 如下 : # 定义函数 def hello(): print(\"Hello Lyon!\") return None # 打印函数名 print(hello) ''' 执行结果: ''' 我们可以发现 , 函数名打印出来的是一个内存地址 , 由此不难理解 : 函数名相当于一个变量 , 而变量所绑定的对象就是函数对象本身 ; 参数说明 形参 : 变量只有在被调用时才分配内存单元 , 在调用结束时 , 即刻释放所分配的内存单元 ; 因此 , 形参只在函数内部有效 , 函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量 实参 : 可以是常量、变量、表达式、函数等 , 无论实参是何种类型的量 , 在进行函数调用时 , 它们都必须有确定的值 , 以便把这些值传送给形参 ; 因此应预先用赋值 , 输入等办法使参数获得确定值 # 定义函数func def func(argument1,argument2): # argument1与argument2都为形参,形式参数 print(argument1,argument2) # 调用函数func func(\"Hello\", \"Lyon\") # Hello和Lyon都是实参,实际参数 ''' 执行结果: Hello Lyon ''' 位置参数 : 即参数必须以正确的顺序传入函数 , 传入的数量必须和声明的一样 , 不一样就报错 # 用户登录验证 def login(username,password): if username == \"Lyon\" and password == \"123456\": print(\"Login successfully!\") else: print(\"Login failed!\") # 进行调用 login(\"Lyon\",\"123456\") # 进行调用 login(\"Lyon\",\"78910JkQ\") ''' 执行结果: Login successfully! Login failed! ''' 默认参数 调用时不指定就以默认值传入 , 指定则按指定值传入 # 同时定义位置参数和默认参数 def add_userinfo(name,age,province=\"北京\"): return name,province # 位置参数必填,默认参数可选 add_userinfo(\"Lyon\",18) ''' 执行结果: ('Lyon', '北京') ''' 注：通过默认参数，我们就算不传参数也不会报错 , 即province 默认为\"北京\" 关键字参数 正常情况下 , 给函数传参数的时候要按照顺序传 , 如果不想按照顺序就可以使用关键参数 def add_userinfo(name,age,province=\"北京\"): return name,province add_userinfo(\"Lyon\",province=\"湖北\",age=18) # 注意关键参数不用按照顺序传入,但是关键参数必须写在位置参数后面 非固定参数 当我们想要传入多个参数 , 但是我们又不确定的时候就可以使用非固定参数 ; 非固定参数有两个 , 一个 *args (元组形式) 以及 **kwargs (字典形式) # 设定两个非固定参数 def main(*args,**kwargs): # 打印args,以及args的类型 print(args,type(args)) # 打印kwargs,以及kwargs的类型 print(kwargs,type(kwargs)) # 调用 main((1,2,3,4),{1:2,3:4}) 对于非固定参数 , 其主要在于* 号 , * 号的作用是进行打包与解包 : 一个* 号 , 则表示打包成元组或者将元组进行解包 , 过程如下 : def main(n,*args): return args # 传递参数,第一个参数被认为是位置参数n,余后参数*号将会对其进行打包成元组,但参数形式必须符合元组规范 result = main(1,2,3,4,5) print(result) ''' 执行结果: (2, 3, 4, 5) ''' ''' 额外说明: 传递参数时,*号将参数封装成一个元组,即元组args ''' 两个** 号 , 则表示打包成字典或者将字典进行解包 , 过程如下 : def main(**kwargs): return kwargs # 传递参数,**号将会对其进行打包成字典,但参数形式必须符合字典规范,即必须key-value result = main(n2=2,n3=3,n4=4) print(result) ''' 执行结果: {'n4': 4, 'n2': 2, 'n3': 3} ''' ''' 额外说明: 传递参数时,**号将参数封装成一个字典,即字典kwargs ''' 两者的解包如下 : # 进行打包 def main(*args,**kwargs): # 参数状态:(1,2,3,4,5){'n1':1,'n2':2,'n3'=3} # 进行解包 return (*args),{**kwargs} # 参数状态:1,2,3,4,5,n1=1,n2=2,n3=3 result = main(1,2,3,4,5,n1=1,n2=2,n3=3) print(result) ''' 执行结果: (1, 2, 3, 4, 5, {'n2': 2, 'n3': 3, 'n1': 1}) ''' # 解包补充 '''只要是可迭代对象我们都可以对其进行解包,如下''' mytuple = (1,2,3,4,5,6,7) # _为占位符,*c打包成列表 a,_,b,*c,d = mytuple print(a) print(b) print(c) print(d) ''' 执行结果: 1 3 [4, 5, 6] 7 ''' 参数顺序与传递 参数顺序 在函数头部 (定义参数) : 一般参数 → 默认参数 → 非固定参数*args → 非固定参数**kwargs 在函数调用中 (传递参数) : 位置参数 → 关键字参数 → 默认参数 → 非固定参数*args → 非固定参数**kwargs 参数传递 在我们使用过程中 , 如果没有非固定参数 , 那么我们的关键参数或者默认参数可以用关键字进行传递 ; 如果有非固定参数 , 必须按照位置参数的方式进行传递 默认参数和非固定参数*args位置可以进行调换 , 调换后默认参数传递需要加上关键字 全局与局部变量 局部变量：只在函数内部起作用的变量 全局变量：在整个程序中都起作用 # 全局变量name name = \"Lyon\" def func(name): print(name) # 局部变量name name = \"Kenneth\" print(name) # 调用函数 func(name) print(name) ''' 执行结果: Lyon Kenneth Lyon ''' 总结 : 全局变量作用域是整个程序 , 局部变量作用域是定义该变量的子程序 ; 当全局变量与局部变量同名时 : 在定义局部变量的子程序内 , 局部变量起作用 ; 在其他地方全局变量起作用 global语句 : 可以将局部变量变成全局变量 , 在函数内部变量前加上 global 即可如 : global name return语句 return 语句用于返回函数的执行结果 , 比如操作类函数一般都不需要返回值 , 当然可由我们的需要自己进行设定 不使用return 即返回None , 没有返回值 我们函数在执行过程中如果遇到return语句 , 就会结束并返回结果 def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和 total = arg1 + arg2 print(\"两数之和:\",total) return total # 上一步函数就已经结束,不会往下执行 print(\"已经返回!\") # 调用sum函数 total = sum( 10, 20 ) ''' 执行结果: 两数之和: 30 ''' 如果我们返回函数名 def func(): print(\"I am Lyon\") # 返回func,函数名 → 内存地址 return func # result1接收返回值func函数名 result1 = func() # 返回一个函数对象 print(result1) # 可以继续调用 result2 = result1() print(result2) result2() ''' 执行结果: I am Lyon I am Lyon I am Lyon ''' "},"02-函数篇/02-匿名函数.html":{"url":"02-函数篇/02-匿名函数.html","title":"匿名函数","keywords":"","body":"Attack on Python - 匿名函数 🐍 介绍 匿名函数顾名思义就是一个没有名字的函数 , 我们可以通过 lambda 关键字来定义 lambda 是一个表达式 , 而并非语句 , 所以可以出现在def语句所不能出现的位置 , 并且不需要指定函数名; lambda 表达式还可以提高代码的可读性 , 简化代码 lambda 表达式主要用于写一些简单的方法 , 对于复杂的还是用函数写的好 示例: # 普通函数 def func(x): return x * x print(func(5)) ----------------------- # 匿名函数,自带return功能 func = lambda x : x * x print(func(5)) --------------------------------------------------- func = lambda arguments : expression using argument 使用匿名函数可以减少命名空间使用内存 , 因为没有函数名 可直接后面传递参数 >>> (lambda x,y : x if x > y else y)(1,2) 2 非固定参数 >>> (lambda *args : args)(1,2,3,4) (1, 2, 3, 4) PS : 匿名函数主要是与其他函数搭配使用 运用 结合使用 map , 计算平方 # map后返回的对象为map对象,所以利用list方法进行强转 >>> list(map(lambda x : x * x, [1,2,3,4])) [1,4,9,16] filter , 筛选偶数 >>> list(filter(lambda x : x % 2 == 0,[1,2,3,4])) [2,4] reduce , 求和 # python3中已经没有reduce方法了,调用需要导入 >>> from functools import reduce # reduce(function, sequence, initial=None) >>> reduce(lambda x , y : x + y, [1,2,3,4,5],100) 115 嵌套使用 版本一 def func(x): return lambda x : x + y f = func(2) print(f(2)) # output: 4 版本二 func = lambda x : (lambda y: x + y) y = func(1) y(2) # output: 3 "},"02-函数篇/03-函数进阶.html":{"url":"02-函数篇/03-函数进阶.html","title":"函数进阶","keywords":"","body":"Attack on Python - 函数进阶 🐍 介绍 接下来我们会介绍一些函数更高级的用法 嵌套函数 嵌套函数即函数里面再套一个函数 , 如下 : # 全局变量name name = \"Lyon_1\" def func(): # 第一层局部变量name name = \"Lyon_2\" print(\"第1层打印\",name) #嵌套 def func2(): # 第二层局部变量name name = \"Lyon_3\" print(\"第2层打印\", name) # 嵌套 def func3(): # 第三层局部变量 name = \"Lyon_4\" print(\"第3层打印\", name) # 调用内层函数 func3() # 调用内层函数 func2() func() print(\"最外层打印\", name) ''' 执行结果: 第1层打印 Lyon_2 第2层打印 Lyon_3 第3层打印 Lyon_4 最外层打印 Lyon_1 ''' 嵌套函数不能越级调用 , 也就是说我们不能在func2 的外部去调用func3 , 当然反过来我们的代码就进入无限递归了 当然我们有时需要的就是在嵌套函数中 , 使用上一层的变量 , 那么我们可以使用nonlocal 语句 nonlocal 的作用就是改变变量的作用域 , 但是不会扩展到全局变量 , 即只能在函数内部改变 ; nonlocal声明之后 , 会从上层开始找并返回第一个变量 , 没找到则会报错 def func(arg): n = arg def func1(): n = 2 def func2(): nonlocal n # n = 2 n += 1 func2() print(n) # n = 3 func1() print(n) func(10) ''' 执行结果: 3 10 ''' 高阶函数 高阶函数就是将一个函数以参数的形式传入另一个函数 # 定义一个主函数,并设置一个参数func def main_func(func): # 返回func的值 return func # 定义一个函数作为参数传入主函数 def func(): # 返回\"Lyon\"给func() return \"Lyon\" # res接收main_func的返回值,将func()的返回值作为参数传入main_func函数 res = main_func(func()) print(res) ''' 执行结果: Lyon ''' 闭包 闭包是一个结构体 , 闭包必须是内部定义的函数 (嵌套函数) , 该函数包含对外部作用域而不是全局作用域名字 (命名空间) 的引用 def foo(): # 局部变量name name = 'Lyon' # 内部定义的函数 def bar(): # 引用了外部定义的变量name,即内部函数使用外部函数变量,这一行为就叫闭包 print(\"I am\",name) return \"In the bar\" # 调用bar并打印结果 print(bar()) return \"In the foo\" # 调用foo并打印结果 print(foo()) ''' 执行结果: I am Lyon In the bar In the foo ''' 我们可以通过查看函数对象的 __closure__ 属性来显示的查看是否有闭包 def foo(): # 局部变量name name = 'Lyon' def bar(): print(\"I am\",name) return \"In the bar\" print(bar.__closure__) foo() ''' 执行结果: (,) ''' 闭包的这种引用方式 , 我们完全可以把闭包当做一个局部的 \"全局命名空间\" , 也就是说它只是在闭包的作用域中是可见的 , 对外并不可见 , 且闭包只有调用时才会创建 , 所以每个闭包都是完全独立的 , 拥有自己的环境 而且在闭包中被引用的变量的生命周期将会得到提升 , 只要有一个闭包引用了这个变量 , 它就会一直存在 我们来用两个例子加深一下印象 我们可以利用上面第一条所说的来实现一个累加器 # 利用闭包实现一个累加器 def add(): count = [0] def inner(): count[-1] += 1 return count[-1] return inner adder1 = add() # 实例化第一个累加器 adder2 = add() # 实例化第二个累加器 print(adder1()) print(adder1()) print(adder1()) print(adder2()) ''' 执行结果: 1 2 3 1 ''' 可以看到两个累加器互不干扰 , 这就像对象的实例化 , 所以你应该知道了 , 闭包可以用来实现对象系统 我们再看看生命周期提升的好处 # 方式一, 利用闭包 def func(): name = \"Lyon\" def inner(): hello_name = 'Hello' + name [inner() for _ in range(10)] # 方式二, 不利用闭包 def func(): def inner(): name = \"Lyon\" hello_name = 'Hello' + name [inner() for _ in range(10)] func() \"\"\" 首先我们不讨论这段代码是否有实际意义, 只讨论它们的执行方式 我们对比一下方式1和方式2, 它们两者的区别在于 name = \"Lyon\" 一个在inner外部, 一个在内部 当func执行时 方式1: 创建name变量, 然后执行10次inner函数 方式2: 执行10次inner函数, 每次执行inner函数中, 创建name变量 \"\"\" 通过代码 , 很明显 , 方式1只需要创建1次 name , 而方式2会创建10次 , 原因就在于当一个函数执行完毕 , Python 的垃圾回收机制会将无用的对象进行销毁 虽然从这里可以看出 , 闭包的使用可以提升某些时候的性能 , 但是同时 , 由于生命周期的提升 , 它将永远都不会被销毁 , 这不见得是一件好事 , 所以使用闭包还是需要注意不要滥用 我们再留一个思考 , 思考一下下面这道面试题的结果会是什么呢 s = [lambda x: x + i for i in range(10)] print(s[0](10)) print(s[1](10)) print(s[2](10)) print(s[3](10)) 装饰器 装饰器即给原来的函数进行装饰的工具 装饰器由函数去生成 , 用于装饰某个函数或者方法 (类中的说法) , 它可以让这个函数在执行之前或者执行之后做某些操作 装饰器其实就是上一节闭包中的应用 , 而 Python 为了方便我们使用就创造出一个语法糖来方便我们使用 语法糖 : 指那些没有给计算机语言添加新功能 , 而只是对人类来说更\"甜蜜\"的语法 , 语法糖主要是为程序员提供更实用的编码方式 , 提高代码的可读性 , 并有益于更好的编码风格 语法糖如下 : # 装饰器函数 def decorator(func): def inner(): # 我们可以在func执行前, 干一些别的事情 # 引用外部传入的func, 一般是一个函数对象 func() # 当然也可以在func执行后, 干一些别的事情 return inner # 语法糖版本,@ 函数名 @decorator def func(): pass # 闭包调用版本 func = decorator(func) 该语法糖只是将我们闭包中最后自己处理的部分进行处理了 , 如下 : @decorator ↓ 等价 func = decorator(func) 实例 def decorator(func): def inner(): print(\"I am decorator\") func() return inner @decorator # → func = decorator(func) def func(): print(\"I am func\") return func func() ''' 执行结果: I am decorator I am func ''' 多个装饰器装饰同一个函数 def decorator1(func): def inner(): return func() return inner def decorator2(func): def inner(): return func() return inner @decorator1 @decorator2 def func(): print(\"I am func\") func() 被装饰函数带有参数 def decorator(func): def inner(*args,**kwargs): return func(*args,**kwargs) return inner @decorator def func(name): print(\"my name is %s\" % name) func(\"Lyon\") 带参数的装饰器 F = False def outer(flag): def decorator(func): def inner(*args,**kwargs): if flag: print('before') ret = func(*args,**kwargs) print('after') else: ret = func(*args, **kwargs) return ret return inner return decorator @outer(F) # outer(F) = decorator(func) def func(): print('I am func') 我们利用装饰器虽然功能达到了 , 但是注意原函数的元信息却没有赋值到装饰器函数内部 , 比如函数的注释信息 , 如果我们需要将元信息也赋值到装饰器函数内部 , 可以使用 functools 模块中的wraps()方法 , 如下 : import functools def outer(func): @functools.wraps(func) def inner(*args, **kwargs): print(inner.__doc__) return func() return inner @outer def func(): \"\"\" I am func \"\"\" return None func() 我们也可以自己手动修改 , 比如 inner.__qualname__ = func.__qualname__ , inner.__doc__ = func.__doc__ "},"02-函数篇/04-内置函数.html":{"url":"02-函数篇/04-内置函数.html","title":"内置函数","keywords":"","body":"Attack on Python - 内置函数 🐍 str类型代码的执行(3个) exec(object[, globals[, locals]]) 👈 将字符串当做表达式去执行，没有返回值 # 流程语句用exec >>> exec(\"print('123')\") 123 >>> exec('1+2+3+4') 10 >>> res = exec('1+2+3+4') None eval(expression, globals=None, locals=None) 👈 将字符串当做表达式去执行，并返回执行结果 # 简单求值表达式用eval >>> res = eval('1+2+3+4') >>> res 10 compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1) 👈 把字符传编译成python可执行的代码，但是不会执行 filename : 默认sys.stout，即默认打印在控制台，打印到指定文件 mode : 指定compile后的对象的执行模式，注意有个single模式，当source带有变量赋值时，eval模式是解释不了的，所以需要用single模式或者exec模式 # 交互语句用single >>> code3 = 'name = input(\"please input your name:\")' >>> compile3 = compile(code3,'','single') # 执行前name变量不存在 >>> name # 报错说'name'变量没有定义 Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in name NameError: name 'name' is not defined >>> exec(compile3) # 执行时显示交互命令，提示输入 please input your name:'pythoner' # 执行后name变量有值 >>> name \"'pythoner'\" 数据类型相关(38) 数字相关 数据类型 bool([x]) 👈 查看一个元素的布尔值 int(x=0) / int(x, base=10) 👈 获取一个数的十进制或者进行进制转换 >>> int('1') 1 # 二进制转十进制 >>> int('0b11',base=2) 3 float([x]) 👈 将整数和字符串转换成浮点数 complex([real[, imag]]) 👈 创建一个值为real + imag * j的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数 >>> complex(1, 2) (1+2j) # 数字 >>> complex(1) (1+0j) # 当做字符串处理 >>> complex(\"1\") (1+0j) # 注意：这个地方在“+”号两边不能有空格，也就是不能写成\"1 + 2j\"，应该是\"1+2j\"，否则会报错 >>> complex(\"1+2j\") (1+2j) 进制转换 bin(x) 👈 将整数x转换为二进制字符串，如果x不为Python中int类型，x必须包含方法__index__()并且返回值为整数 # 返回一个整数的二进制 >>> bin(999) '0b1111100111' # 非整型的情况，必须包含__index__()方法且返回值为integer的类型 >>> class myType: ... def __index__(self): ... return 35 ... >>> myvar = myType() >>> bin(myvar) '0b100011' oct(x) 👈 转换为八进制 >>> oct(8) '0o10' hex(x) 👈 转换为十六进制 >>> oct(13) '0o15' 数学运算 abs(x) 👈 返回一个数的绝对值 >>> num = -1 >>> abs(num) 1 divmod(a, b) 👈 返回两个数的除,余 >>> divmod(5,2) # 第一个数为整除,第二个为取余 (2, 1) min(iterable, *[, key, default]) 👈 min(arg1, arg2, *args[, key]) 👈 返回最小值,如果多个参数最小值一样,则返回第一个 >>> min([1,2,3,4]) 1 # 返回第一个 >>> min([1,2,3],[4,5],[1,2]) [1,2,3] max(iterable, *[, key, default]) 👈 max(arg1 , arg2, *args[, key]) 👈 返回最大值,如果多个参数最大值,则返回第一个 >>> max([1,2,3,4]) 4 >>> max([2,3],[1,2,3]) [2, 3] sum(iterable[, start]) 👈 求和,参数为可迭代对象 >>> sum((1,2,3,4)) 10 round(number[, ndigits]) 👈 小数精确 # 保留两位小数,四舍五入 >>> round(1.235,2) 1.24 pow(x, y[, z]) 👈 幂运算 >>> pow(2,2) 4 # 参数z相当余 x**y % z >>> pow(2,2,2) 0 数据类型相关 序列 列表和元组 list([iterable]) 👈 将可迭代对象转换成list对象,实际上我们创建一个空list时,python解释器自动为我们调用了该方法 tuple([iterable]) 👈 将可迭代对象转换成tuple对象,与list类似 相关内置函数 reversed(seq) 👈 顺序翻转,与list中reverse的区别在于,该翻转为新生成了一个对象,而不是在原对象上操作 slice(stop) 👈 slice(start, stop[, step]) 👈 返回切片操作的三个参数 # 相当于[0:2:],注意最后一个参数不能为0而是None >>> op = slice(0,2,None) >>> l = [1,2,3,4] >>> l[op] [1,2,3] 字符串 str(object='') 👈 str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict') 👈 返回一个字符串对象,创建字符串时python解释器为我们调用了该方法进行创建 repr(object) 👈 返回一个可打印的字符串对象 >>> repr(123) format(value[, format_spec]) 👈 格式化字符串 bytes([source[, encoding[, errors]]]) 👈 将字符串转成bytes类型 >>> bytes('lyon',encoding='utf-8') b'lyon' bytearray([source[, encoding[, errors]]]) 👈 返回一个byte数组,Bytearray类型是一个可变的序列,并且序列中的元素的取值范围为[0,255] source : 如果source为整数,则返回一个长度为source的初始化数组; 如果source为字符串,则按照指定的encoding将字符串转换为字节序列; 如果source为可迭代类型,则元素必须为[0,255]中的整数; 如果source为与buffer接口一致的对象,则此对象也可以被用于初始化bytearray memoryview(obj) 👈 函数返回给定参数的内存查看对象(Momory view) 所谓内存查看对象，是指对支持缓冲区协议的数据进行包装，在不需要复制对象基础上允许Python代码访问 ord(c) 👈 把一个字符转换成ASCII表中对应的数字 >>> ord('a') 97 chr(i) 👈 返回一个数字在ASCII编码中对应的字符 >>> chr(66) 'B' ascii(object) 👈 在对象的类中寻找__repr__方法,获取返回值 >>> class Foo: ... def __repr_(self): ... return \"hello\" ... >>> obj = Foo() >>> r = ascii(obj) >>> print(r) # 返回的是一个可迭代的对象 数据集合 字典 dict(*\\kwarg*) dict(mapping, *\\kwarg*) dict(iterable, *\\kwarg*) 转换成字典类型,创建一个字典时python解释器会自动帮我们调用该方法 集合 set([iterable]) 👈 转换成集合类型,创建集合时,事实上就是通过该方法进行创建的 frozenset([iterable]) 👈 定义冻结集合,即不可变集合,存在hash值 好处是它可以作为字典的key，也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改，没有add，remove方法 相关内置函数 len(s) 👈 返回一个对象的长度 enumerate(iterable, start=0) 👈 为元素生成序号,可以定义序号的初始值,默认从0开始 >>> l = ['a','b','c'] >>> for i,k in enumerate(l,0): ... print(i,k) ... 0 a 1 b 2 c all(iterable) 👈 判断一个可迭代对象中的元素是否都为空,返回bool值 any(iterable) 👈 判断一个可迭代对象中是否有真元素,返回bool值 zip(*iterables) 👈 将两个长度相同的序列整合成键值对,返回一个zip对象可以用dict方法转换查看 >>> l1 = ['k1','k2','k3'] >>> l2 = ['v1','v2','v3'] >>> ret = zip(l1,l2) >>> dict(ret) {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} filter(function, iterable) 👈 筛选过滤,把可迭代对象中的元素一一传入function中进行过滤 # 筛选出偶数 >>> def func(x): ... return x % 2 == 0 >>> f = filter(func,[1,2,3,4,5]) >>> ret = list(f) [2,4] map(function, iterable, ...) 👈 将可迭代对象中的元素一一传入function中执行并返回结果 >>> def func(s): ... return s + ' hello' >>> m = map(func,['alex','egon','lyon']) >>> m >>> ret = list(m) >>> ret ['alex hello', 'egon hello', 'lyon hello'] sorted(iterable, **, key=None, reverse=False*) 👈 为一个对象进行排序,在list中有个sort方法;区别:sort会改变原list,而sorted则不会改变原list >>> l = [3,4,5,1,2,9,8,7,6] >>> sorted(l) [1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>> l 迭代器/生成器相关(3个) range(stop) 👈 range(start, stop[, step]) 👈 返回一个序列,为一个可迭代对象,并可用下标取值 >>> from collections import Iterable >>> r = range(10) >>> r[0] 0 >>> isinstance(r,Iterable) True >>> list(r) [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] next(iterator[, default]) 👈 拿取迭代器中的元素,一次只拿一个 >>> Iter = iter([1,2,3,4]) >>> next(Iter) 1 >>> next(Iter) 2 >>> next(Iter) 3 >>> next(Iter) 4 # 没有元素就会进行报错 >>> next(Iter) Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in StopIteration iter(object[, sentinel]) 👈 创建一个迭代器 >>> obj = iter([1,2,3,4]) >>> obj 作用域相关(2个) locals() 👈 打印函数局部命名空间 globals() 👈 打印函数的全局命名空间 面向对象相关(8个) 定义类方法 classmethod(function) 👈 返回一个函数的类方法 staticmethod(function) 👈 返回一个函数的属性方法 property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) 👈 返回一个静态属性 判断类之间的关系 isinstance(object, classinfo) 👈 判断对象的类型,返回bool值,主要用于判断类之间的关心,因为type无法判断类之间的关心 issubclass(class, classinfo) 👈 判断一个类是否为另一个类的子类,返回bool值 所有类的基类 classobject 👈 返回一个基类,不接收任何参数 继承 super([type[, object-or-type]]) 👈 用于继承父类 封装 vars([object]) 👈 返回一个对象中包含的属性 反射相关(4个) hasattr(object, name) > vars([object]) 👈 参数是一个对象和一个字符串。如果字符串是对象的一个属性的名称，则结果为True,否则为False getattr(object, name[, default]) > vars([object]) 👈 返回对象的命名属性的值,name必须是字符串,如果字符串是对象属性之一的名称,则返回该属性的值 setattr(object, name, value) > vars([object]) 👈 为某个对象设置一个属性 delattr(object, name) > vars([object]) 👈 删除对象中的属性值 其他(10个) input([prompt]) > vars([object]) 👈 交互式输入 print(*objects, sep=' ', end='\\n', file=sys.stdout, flush=False) > vars([object]) 👈 交互式输出 open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) > vars([object]) 👈 打开文件 help([object]) > vars([object]) 👈 查找官方说明 hash(object) > vars([object]) 👈 返回一个hash地址 callable(object) > vars([object]) 👈 判断一个对象是否可以被调用执行 dir([object]) 👈 返回一个对象中的所有方法 id(object) 👈 返回一个对象的内存地址 type(object) type(name, bases, dict) 👈 查看一个对象的数据类型 __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0) 👈 该函数是由import进行调用的,我们一般不用 "},"02-函数篇/05-迭代器.html":{"url":"02-函数篇/05-迭代器.html","title":"迭代器","keywords":"","body":"Attack on Python - 迭代器 🐍 介绍 迭代器一般用于对容器对象进行遍历访问 , 例如我们对 Python 中的 str , list , tuple , dict , set 等对象的遍历都可以通过迭代器进行遍历访问 在介绍迭代器之前 , 我们需要介绍一下可迭代对象 可迭代对象 迭代是重复反馈过程的活动 , 其目的通常是为了逼近所需目标或结果 可迭代对象 , 即可以按照迭代的方式进行存取数据的对象 , 在 Python 中我们可以理解为可以用 for 循环遍历的对象就是可迭代对象 可迭代对象的标志是 , 它具有__iter__()方法 如何判断一个对象为可迭代对象 # 导入模块 >>> from collections import Iterable >>> l = ['lyon','oldboy'] # 判断是否为Iterable , 即可迭代对象 >>> isinstance(l,Iterable) # 返回bool值 True 迭代器 for循环做的那些事 : for循环是我们用来遍历一个数据集合的方法 , 其实就是根据一定的要求 (这个要求叫做'协议' ) 进行一次次的迭代的效果 . 当我们用 for 循环去遍历时 , 它做的第一件事就是判断对象是否是可迭代对象 , 如果是 , 那么它就会通过 __iter__ 方法返回一个迭代器 , 最后利用__next__()方法将迭代器中的内容一个接一个的取出来 也就是说在 Python 中 , 迭代器已经内置在语言中了 , 我们可以称这种为隐式迭代器 所以迭代器其实就是遍历访问容器对象的一种工具 , 设计人员不需要关心容器对象的内存分配的实现细节 特点: 不依赖索引取值 , 访问者不需要关心迭代器内部的结构 , 仅需通过 __next__() 方法去访问 不能随机访问集合中的某个值 , 只能从头到尾依次访问 , 不可返回访问 惰性计算 , 只有在需要访问时才会生成值 , 节省内存 在 Python 中有一个iter()方法 , 作用就是将可迭代对象变成一个迭代器 , 实质上 iter() 是去调用了__iter__()方法 , 看代码: >>> l = ['lyon'] >>> l.__iter__() # iterator即迭代器 可迭代对象与迭代器的区别: # 用dir方法查看对象中的所有方法 >>> dir_list = dir([1,2]) >>> dir_iter = dir([1,2].__iter__()) # 筛选出不同点 >>> set(dir_iter) - set(dir_list) {'__length_hint__', '__setstate__', '__next__'} 我们可以看出迭代器比可迭代对象多出了三个方法 , 所以我们可以根据这一点来判断一个对象到底是可迭代对象还是一个迭代器 # 创建一个迭代器 >>> i = iter([1,2,3,4]) # 查看迭代器中元素的长度 >>> i.__length_hint__() 4 # 根据索引指定迭代开始位置 >>> i.__setstate__(3) # 进行取值 >>> i.__next__() 4 判断方法 # 导入Iterable类 >>> from collections import Iterable # 导入Iterator类 >>> from collections import Iterator # 是否为可迭代对象 >>> isinstance(obj,Iterable) # 是否为迭代器 >>> isinstance(obj,Iterator) # 注意:迭代器也是可迭代对象 在迭代时 , 我们需要注意迭代器中是否有值的问题 , 即当我们一直调用__next__ 方法取值时 , 如果值都取完了 , 而此时我们再执行 __next__ 方法 , 解释器就会抛出 StopIteration , 因为已经没有值可以取了 迭代器的实现 , 一种常见的方式是使用受限的协程 , 就是生成器 , 另外生成器也可以叫做 \"半协程\" 关于协程的文章 , 你可以在 并发篇 中找到它 , 下一章我们会介绍 Python 的生成器 "},"02-函数篇/06-生成器.html":{"url":"02-函数篇/06-生成器.html","title":"生成器","keywords":"","body":"Attack on Python - 生成器 🐍 介绍 生成器 , 又称为 \"半协程\" , 它与迭代器 , 协程都有着亲密的关系 生成器 生成器非常类似于返回数组的函数 , 都是具有参数、可被调用、产生一系列的值 , 但是生成器不是构造出数组包含所有的值并一次性返回 , 而是每次产生一个值 , 因此生成器看起来像函数 , 但行为像迭代器 因此我们可以利用生成器进行惰性求值 , 不提前存储 , 每次都是通过计算 在 Python 中 , 生成器是用来实现迭代器的 , 所以生成器实际上是迭代器的构造器 虽然迭代器是由生成器构造 , 但是生成器同样是可迭代对象 , 自然生成器也可以算是迭代器 , 至少在 Python 中我们可以这样来判断 from collections import Iterator print(isinstance((i for i in range(10)), Iterator)) 生成器函数 一个函数调用时返回一个迭代器 , 那么这个函数就叫做生成器函数 利用生成器做一个range( 2.x中的xrange ) 的功能 # 定义生成器 >>> def range(n): ... start = 0 ... while start >> obj = range(5) >>> obj.__next__() >>> obj.__next__() >>> obj.__next__() >>> obj.__next__() >>> obj.__next__() # 也可以使用()定义生成器 range = (i for i in range(5)) yield 的作用 : yield 的作用是中断函数的执行并记录中断的位置 , 等下次重新调用这个函数时 , 就会接着上次继续执行 PS : 调用生成器函数时 , 仅仅会返回一个生成器 , 并不会执行函数的内容 , 生成器只能由 next() 进行调用执行 , 实质上next() 方法就是调用的__next__() 方法 yield from def func1(): for i in 'AB': yield i for j in range(3): yield j print(list(func())) def func2(): yield from 'AB' yield from range(3) print(list(func2())) 除了通过 yield 和 yield from 语句 , 我们还可以通过生成器表达式来定义 , 也就是 (i for i in range(10)) 这种方式 , 而其他的推导式则是使用 () 之外的定义 # 列表推导式 l = [i for i in range(10)] # 字典推导式 d = {i:i for i in range(10)} # 集合推导式 s = {i for i in range(10)} 应用 监听文件 import time def tail(filename): # 打开文件 f = open(filename,encoding='utf-8') # 从文件末尾算起 f.seek(0, 2) while True: # 读取文件中新的文本行 line = f.readline() if not line: time.sleep(0.1) continue yield line tail_g = tail('tmp') # 生成器也是可迭代对象 for line in tail_g: print(line) 计算动态平均值 def averager(): total = 0 count = 0 average = None while True: term = yield average total += term count += 1 average = total/count # 生成生成器 g_avg = averager() # 激活生成器,不激活无法send next(g_avg) # send相当于先传参,后调用next() print(g_avg.send(10)) print(g_avg.send(30)) print(g_avg.send(50)) 当然在我们工作中更多的是利用生成器来实现惰性计算 生成器进阶可见 《生成器》 "},"02-函数篇/07-递归.html":{"url":"02-函数篇/07-递归.html","title":"递归","keywords":"","body":"Attack on Python - 递归 🐍 递归算法 递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程（递归函数就是一个体现）。在计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的，它往往使算法的描述简介而且易于理解。 特点：👈 递归就是再过程或函数里调用自身 再使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率低 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。所以一般不提倡用递归算法设计程序 要求：👈 每次调用在问题规模上都有所减少（通常是减半） 相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入） 再问题的规模极小时必须要直接给出解答而不再进行递归调用，因而每次递归调用都是有条件的（以规模未达到直接解答的大小为条件），无条件递归条用将会称为死循环而不能正常结束 递归函数 面向函数编程中，利用递归思想来解决一些简单的问题是非常简单便洁的 递归函数就是函数内部通过调用自己本身来实现功能的函数。既然是调用自身,那么每次调用，需要解决的问题就应该有所减少，不然这个函数就没有尽头的执行下去。 打印10-0 def counter(num): # 打印num print(num) # 如果num小于等于0 if num 递归应用 用递归实现斐波那契数列 l = [] def fibonacci(n1,n2): # 大于1000后结束递归 if n1 > 2000: # 终止函数，并返回 \"不搞了\" return \"不搞了！\" # 追加进列表 l.append(n1) # 前两个数之和 n3 = n1 + n2 # 进行递归 fibonacci(n2, n3) # 从0开始 fibonacci(0, 1) print(l) 用递归实现三级菜单 menu = { '北京': { '海淀': { '五道口': { 'soho': {}, '网易': {}, 'google': {} }, '中关村': { '爱奇艺': {}, '汽车之家': {}, 'youku': {}, }, '上地': { '百度': {}, }, }, '昌平': { '沙河': { '老男孩': {}, '北航': {}, }, '天通苑': {}, '回龙观': {}, }, '朝阳': {}, '东城': {}, }, '上海': { '闵行': { \"人民广场\": { '炸鸡店': {} } }, '闸北': { '火车战': { '携程': {} } }, '浦东': {}, }, '山东': {}, } def threeLM(menu): while True: # 打印本级菜单内容 for key in menu: # 打印字典的key print(key) # 用户输入内容 chooice = input(\"请输入菜单>>\") if chooice == 'back': return elif chooice == 'quit': return 'q' if chooice in menu.keys(): # 将新字典作为参数进行递归调用 ret = threeLM(menu[chooice]) if ret == 'q':return 'q' threeLM(menu) "},"03-对象篇/":{"url":"03-对象篇/","title":"对象篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 对象篇 🐍 介绍 一切皆对象 "},"03-对象篇/01-面向对象.html":{"url":"03-对象篇/01-面向对象.html","title":"面向对象","keywords":"","body":"Attack on Python - 面向对象 🐍 介绍 编程范式 编程是程序员用 特定的语法 + 数据结构 + 算法组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程 , 而实现一个任务的方式有很多种不同的方式 , 对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别，即为编程范式 面向过程编程 Procedural Programming 面向过程编程就是程序从上到下一步步执行 , 基本设计思路就是程序一开始是要着手解决一个大的问题 , 然后把一个大问题分解成很多个小问题或子过程 , 这写子过程再执行的过程再继续分解直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决 在Python中 , 我们通过把大段代码拆成函数 , 通过一层一层的函数调用 , 就可以把复杂任务分解成简单的任务 , 这种分解可以称之为面向过程的程序设计 . 函数就是面向过程的程序设计的基本单元 函数式编程 Functional Programming 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式 , 纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量 , 函数式编程的一个特点就是 , 允许把函数本身作为参数传入另一个函数 , 还允许返回一个函数 , Python对函数式编程提供部分支持 . 由于Python允许使用变量 , 因此 , Python不是纯函数式编程语言 面向对象编程 Object Oriented Programming 面向对象编程是利用\"类\"和\"对象\"来创建各种模型来实现对真实世界的描述 , 使用面向对象编程的原因一方面是因为它可以使程序的维护和扩展变得更简单 , 并且可以大大提高程序开发效率 , 另外 , 基于面向对象的程序可以使它人更加容易理解你的代码逻辑 , 从而使团队开发变得更从容 类与实例 类的语法 class 类名: pass 一个栗子🌰 # 创建一个人的'类',首字母要大写 class Person(object): # 构造函数,初始化属性 def __init__(self,name): self.name = name # 人可以吃饭 def eat(self): print(\"I am eatting\") # 创造了一个叫做'Lyon'的人 p = Person('Lyon') # 执行吃饭功能 p.eat() # 执行结果: I am eatting 类 (class) 类就是 对现实生活中一类具有共同特征事物的抽象 类起到一个模板的作用 , 当我们创建一个类时 , 就相当于创建了一个初始的'模型' , 我们可以通过这个'模型' 来创建出一个个具有相同特征或功能的事物 , 来帮助我们更好的处理问题 在上述栗子中类名Person 后有一个(object) , 这是新式类的写法 , 而在python3.x 以上的版本中 , 默认为新式类 , 所以也可直接 class Person: 我们创建类时 , 都默认继承了object类 , object详解见后期文章 实例 (instance) 我们知道类是一个抽象 , 既然是抽象那就是不可操作的 , 所以我们如果进行操作 , 就需要将这一抽象的概念变成具体的事物 , 这个过程我们称为实例化 实例化: 由抽象的类转换成实际存在的对象的过程 实例: 由类进行实例化所得到的对象 , 上述栗子中的 p 就是一个实例 属性与方法 属性是实体的描述性质或特征 , 比如人有名字 , 年龄 , 性别等 . 当然还有人所能做的事情也是一种属性 , 比如吃饭 , 睡觉 , 喝水等 . 对于这两种属性 , 一种是表示特征的 , 叫做静态属性 , 另一种则是表示功能的 , 叫做动态属性 在Python中 , 我们将静态属性 就称为属性 , 将动态属性 就称为方法 , 并且以变量来表示属性 , 以函数表示方法 , PS:类中的函数已经不叫函数了 , 而叫做方法 调用方式: 类名.属性名 class Person: # 类变量 role = 'student' # 构造函数 def __init__(self,name): # 实例变量 self.name = name 调用方式: 类名 . 方法名( ) class Person: # 普通方法 def eat(self): pass 特殊的类属性 属性名 说明 __dict__ 查看类或对象成员 , 返回一个字典 __name__ 查看类的名字 __doc__ 查看类的描述信息 , 即注释部分 __base__ 查看第一个父类 __bases__ 查看所有父类 , 返回一个元组 __module__ 查看类当前所在模块 __class__ 查看对象通过什么类实例化而来 PS:对于属性和方法 , 在网上分类各种各样的都有 , 比如字段 , 还有菜鸟教程中的一些 , 其实本质上都是一个东西 构造函数 在上述例子中 , 可以看到有一个__init__ 方法 , 这个方法叫做构造方法 , 用于初始化属性 , 所以如果我们要设置属性 , 那么构造方法是必须要的 self 我们直接通过实例来说明 class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def func(self): print(id(self)) a = Foo('Lyon') # 打印实例a的内存地址 print(id(a)) # 调用类中的func方法,即打印self的内存地址 a.func() ''' 执行结果: 1703689404544 1703689404544 结果分析: 我们发现a的内存地址和self的内存地址是一样的,也就是说self其实就是实例本身 那么在我们进行实例化的时候,self.name = name 就是给实例添加一个name属性,该属性的值就是我们在实例化时传入的'Lyon' 所以如果我们需要给对象添加属性的话,可以直接通过 对象.属性名 = 属性值 的方式进行添加 ''' 将上栗子中的构造函数再换个姿势看看 a = Foo('Lyon') # 等价于如下,用类名调用类中的方法 Foo.__init__(a,'Lyon') 命名空间 在函数中 , Python解释器在执行时 , 会将函数名称依次加载到命名空间 , 类当然也一样 我们创建一个类时 , Python解释器一执行就会创建一个类的命名空间 , 用来存储类中定义的所有名称( 属性和方法 ) , 而我们进行实例化时 , Python解释器又会为我们创建一个实例命名空间 , 用来存放实例中的名称 当我们利用 对象. 名称 来访问对象属性 ( 静态与动态 ) 时 , Python解释器会先到该对象的命名空间中去找该名称 , 找不到就再到类 ( 该对象实例化之前的类 ) 的命名空间中去找 , 最后如果都没找到 , 那么就抛出异常了 命名空间的本质是一个字典 , 我们可以访问对象的 __dict__ 属性得到命名空间 访问属性实例 class A(object): \"\"\" 这是一个类 \"\"\" pass a = A() # 访问实例a的__doc__属性 print(a.__doc__) ''' 执行结果: 这是一个类 ''' 嵌套组合 对象交互 class Person: def __init__(self, name): self.name = name def attack(self,per): print(\"{} attacked {}\".format(self.name, per.name)) lyon = Person(\"Lyon\") kenneth = Person(\"kenneth\") lyon.attack(kenneth) # 执行结果: Lyon attacked kenneth 类的组合 传参时组合 class BirthDate: def __init__(self, year, month, day): self.year = year self.month = month self.day = day class Person: def __init__(self, name, birthdate): self.name = name self.birthdate = birthdate p = Person('Lyon', BirthDate(2000, 1, 1)) 定义时组合 class BirthDate: def __init__(self, year, month, day): self.year = year self.month = month self.day = day class Person: def __init__(self, name, year, month, day): self.name = name self.birthdate = BirthDate(year, month, day) p = Person('Lyon', 2000, 1, 1) "},"03-对象篇/02-继承.html":{"url":"03-对象篇/02-继承.html","title":"继承","keywords":"","body":"Attack on Python - 继承 🐍 抽象与继承 抽象 抽象是从众多的事物中抽取出共同的、本质性的特征，而舍弃其非本质的特征 比如 🍎 , 🍌 , 🍇 , 等 , 它们共同的特性就是水果 , 我们得出水果这个概念的过程就是一个抽象的过程 , 抽象能使复杂度降低 , 好让人们能够以纵观的角度来了解许多特定的事态 有抽象就会有具体 , 我们会用抽象的对象来表示一类事物 , 而用具体的对象表示某个事物 , 比如苹果 , 香蕉 , 葡萄都是具体的对象 , 水果则是抽象的对象 继承 继承是基于抽象的结果 抽象可以让我们来以纵观的角度了解一类事物事物 , 并且这类事物都拥有该抽象中所有的特征 , 相当于继承了该抽象中的特征 , 这样我们就可以只将这类事物不同的特征放到具体中 , 而不需要再次关心共同特征 , 所以先有抽象后才能有继承 介绍抽象的概念时利用了水果来进行说明 , 为了更好的理解 , 继承就用动物为例子 '-----------抽象出动物类-----------' # 从狗和猫中抽取共同的特征,它们都能吃,喝,睡,玩 class Animal(object): # 吃 def eat(self): pass # 喝 def drink(self): pass # 睡 def sleep(self): pass # 玩 def play(self): pass '------------具体动物类------------' # 所有的类默认是继承了object类的,让'猫'类继承动物类 class Cat(Animal): # 抓老鼠 def catch_mouse(self): pass # 让'狗'类继承动物类 class Dog(Animal): # 跳墙 def jump_wall(self): pass 我们把🌰栗子中的Animal类叫做父类 , 基类或超类 , Cat和Dog类叫做子类或派生类 简单的继承方式就是在类名后面加入要继承的类 使用继承可以减少我们代码重用 , 简化代码 新式类与经典类 在说新式类与经典类之前 , 先说一说单继承和多继承 单继承与多继承 单继承就是只以一个类作为父类进行继承 # 定义基类 class Parent: pass # 继承基类 class Subclass(Parent): pass 多继承就是同时以多个类做为基类进行继承 # 定义第一个基类 class Parent1: pass # 定义第二个基类 class Parent2: pass # 定义第三个基类 class Parent3: pass # 继承三个基类 class Subclass1(Parent1,Parent2,Parent3): pass 在多继承中我们需要考虑一个继承优先的问题 , 就像上面的例子 , 如果我们所定义的三个父类中 , 都拥有一个同样的方法那么Python解释器会怎么去继承父类的方法? 三个同名的方法明显只能选择其中一个进行继承 , 这就关系到经典类和新式类了 经典类和新式类 经典的东西都是比较旧的 , so , 在Python 2.x 中默认都是经典类 , 只有显示继承了object才是新式类 ; 而Python 3.x 中默认都是新式类 , 不必显示的继承object 经典类与新式类在声明时的区别在于 , 新式类需要加上object关键字 # python 2.x 环境下 # 经典类 class A(): pass # 新式类 class A(object): pass # python 3.x 环境下 class A: pass 经典类与新式类多继承顺序的区别在于 , 经典类会按照深度优先 (纵向)的方式查找 , 新式类会按照广度优先 (横向)的方式查找 实例环境Python2 经典类 # 经典类 class A(): def __init__(self): pass def display(self): print \"This is from A\" class B(A): def __init__(self): pass class C(A): def __init__(self): pass def display(self): print \"This is from C\" class D(B,C): def __init__(self): pass obj = D() obj.display() ''' 执行结果: This is from A 说明:经典类深度优先,我们通过实例调用display方法时,Python解释器会先找B类,如果B类中没有就会去B类的父类(即A类)中查找,如果在所有的父类中都没有找到需要的方法,才会开始继续找下一个继承的类(即C类) ''' 新式类 # 新式类 class A(object): def __init__(self): pass def display(self): print \"This is from A\" class B(A): def __init__(self): pass class C(A): def __init__(self): pass def display(self): print \"This is from C\" class D(B,C): def __init__(self): pass obj = D() obj.display() ''' 执行结果: This is from C 说明:新式类广度优先,Python解释器首先到B类进行查找,B类中没有就直接去C类中找,并不会去B类的父类(A类)中去查找,如果C类中没有才会再去B类的父类(A类)中查找,最后如果没找到就会报错 ''' 派生 利用继承机制 , 新的类可以从已有的类中派生 子类继承了父类 , 父类派生了子类 , 继承是站在子类的角度 , 派生是站在父类的角度 , 我们在子类中可以添加新的属性或方法 . 但是要注意父类属性名与子类属性名相同 , 以及父类与子类中方法名的情况 , 说的有点绕了 , 通过实例进一步描述 属性名 , 方法名不发生冲突 # 创建一个基类 class Person: # 基类属性 country = 'China' # 构造方法 def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # 工作方法 def work(self): print(\"I am working ...\") # 派生一个子类,继承基类中的属性和方法 class Man(Person): # 子类属性 male = 'man' # 新增睡觉方法 def sleep(self): print(\"I am sleepiing ...\") # 实例化子类 man = Man('Lyon', 18) # 调用从基类继承过来的工作方法 man.work() # 访问从基类继承过来的国家属性 print(man.country) # 调用子类中的睡觉方法 man.sleep() # 访问子类中的male属性 print(man.male) ''' 执行结果: I am working ... China I am sleepiing ... man ''' 属性或方法冲突 , 会按照加载顺序进行覆盖 , 定义过程就已完成 # Python解释器开始执行,将Person类的名字以及类中包含的属性名方法名加载到Person类的命名空间 class Person: country = 'China' # 注意构造方法也是方法,Python解释器加载时仅仅会将__init__这个名字加载到命名空间,并不会执行内部代码 def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # 加载方法名 def work(self): print(\"I am working ...\") # Python解释器将Man类的名字加载到Man的命名空间,随后由于Person类在这步之前已经完成加载,此时就会通过Person类名从Person的命名空间中取出属性和方法名加载到Man类的命名空间 class Man(Person): # 由于上一已完成Person类中的同名__init__的加载,此时会将其覆盖 def __init__(self, male, country): self.male = male self.country = country # 同__init__,将同名work覆盖 def work(self): print(\"I don't like working ...\") # 加载到Man类的命名空间 def sleep(self): print(\"I am sleepiing ...\") # 实例化Man类 man = Man('male', 'America') # 此work为覆盖后的work即子类自己的work man.work() # country为父类的类属性,在实例化时被实例属性覆盖 print(man.country) # 调用子类中的sleep方法 man.sleep() # 打印实例属性male print(man.male) ''' 执行结果: I don't like working ... America I am sleepiing ... male ''' 当然我们在使用时仅需注意一下几点: 重名时 , 会以子类的方法或属性为主 , 因为父类的会被覆盖 构造方法里是实例属性 , 子类如果也有构造方法 , 以子类的构造方法为主 通俗的讲 : 我有就用我的 , 没有就拿你的 但是上述派生中有两个问题: 当子类父类都有构造方法时 , 如果子类需要父类构造方法中的实例属性怎么办 ? 当子类父类都有同名方法时 , 如果子类需要用父类中的方法怎么办? 这两个问题放到下节 super 中解决 super 先解决上节中的两个问题 , 既然父类中的方法被覆盖掉了 , 那么我们不妨再加载一次父类中的方法 , 将子类中的再次覆盖 解决问题1 : 子类父类构造方法中实例属性集合 class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age class Man(Person): # 实例属性集合也还是要传参的,只是传入后各拿各的 def __init__(self, name, age, male): self.male = male # 通过类名.方法调用Person类中的__init__方法,即将__init__中的代码拿过来用了一遍 Person.__init__(self, name, age) # 实例化Man类 man = Man('Lyon', 18, 'male') # 访问man中的name实例属性 print(man.name) # 访问man中的age实例属性 print(man.age) # 访问man中的male print(man.male) ''' 执行结果: Lyon 18 male ''' 解决问题2 : 使用父类中的重名方法 对于第二个问题明显不能利用问题1同样的方式了 , 因为调用就意味着执行 , 虽然我们可以以问题1中的方式执行父类的方法 , 但是子类的方法也还是会照常执行 , so , 我们得换个方式 class Person: def work(self): print(\"I am working ...\") class Man(Person): def work(self): print(\"I don't like working ...\") man = Man() # 将实例man作为self传入Person类中的work方法 # Person().work() Person.work(man) ''' 执行结果: I am working ... ''' 两个问题解决了 , 但是我们发现通过这两种方式来解决会对后期修改造成非常大的麻烦 , 只要类名一变 , 那么我们就得一个个修改 , 开发中来个100个就够你改半小时了 ... 所以就有了super super super只能用在新式类中 , 在经典类中则只能按照上面的方式进行处理了 截取官方文档中的一部分 # 相当于super(type, obj),first argument一般是self实例本身 super() -> same as super(__class__, ) # 返回非绑定父类对象 super(type) -> unbound super object # 返回父类的实例 super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type) # 返回父类的实例 super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type) # type参数为子类 Python中一切皆对象 , 所以其实super是一个类 , 在我们使用super时事实上调用了super类的初始化函数 , 产生了一个super对象 首先用super的方式解决上面的问题吧 问题1 class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age class Man(Person): def __init__(self, name, age, male): self.male = male super().__init__(name, age) 问题2 class Person: def work(self): print(\"I am working ...\") class Man(Person): def work(self): print(\"I don't like working ...\") man = Man() # super的第一个参数是要找父类的那个类 super(Man,man).work() 但是在我们使用多继承时 , 这两者的区别就能显现出来了 使用__init__ class A(object): def __init__(self): print(\"This is from A\") class B(A): def __init__(self): print(\"This is from B\") A.__init__(self) print(\"This is from B\") class C(A): def __init__(self): print(\"This is from C\") A.__init__(self) print(\"This is from C\") class D(B,C): def __init__(self): print(\"This is from D\") B.__init__(self) C.__init__(self) print(\"This is from D\") d = D() ''' 执行结果: This is from D This is from B This is from A This is from B This is from C This is from A This is from C This is from D ''' 使用super class A(object): def __init__(self): print(\"This is from A\") class B(A): def __init__(self): print(\"This is from B\") super().__init__() print(\"This is from B\") class C(A): def __init__(self): print(\"This is from C\") super().__init__() print(\"This is from C\") class D(B,C): def __init__(self): print(\"This is from D\") super().__init__() print(\"This is from D\") d = D() ''' 执行结果: This is from D This is from B This is from C This is from A This is from C This is from B This is from D ''' 用__init__ 和 super我们得到的结果是不一样的 , 因为super是一个类名 , super( ) 事实上调用了super类的初始化函数 , 产生了一个super对象 , 所以使用super可以避免父类被重复调用 PS : super的查找方式遵循MRO表中的顺序 , MRO表后续文章中在研究 抽象类与接口 Python本身不提供抽象类和接口机制 抽象类 在Java中抽象类的定义是这样的 : 由abstract 修饰的类叫抽象类 , 该类不能被实例化 , 并且仅支持单继承 在Python中如果要实现抽象类 , 需要借助abc模块 . ABC是Abstract Base Class的缩写 在abc模块中有一个用来生成抽象类的元类 ABCMeta 生成抽象类 # 导入抽象元类和抽象方法 from abc import ABCMeta,abstractmethod class Abstract_class(metaclass=ABCMeta): # 使用抽象方法进行约束 @abstractmethod # 父类可以简单实现,子类必须实现 def func(self): print('hello func') 抽象类提供了继承的概念 , 它的出发点就是为了继承 , 否则它没有存在的任何意义 , 所以说定义的抽象类一定是用来继承的 接口 在Java中接口是一个抽象类型 , 是抽象方法的集合 , 接口通常以interface来声明 . 一个类通过继承接口的方式 , 从而来继承接口的抽象方法 , 达到约束的目的 在Python中默认是没有的 , 所以我们如果要使用接口 , 有两种方法 , 第一种就是我们在抽象类的基础上进行定义 , 第二种则是借助第三方模块 zope.interface 这里我们只说第一中方法 # 导入抽象元类和抽象方法 from abc import ABCMeta,abstractmethod class Abstract_class(metaclass=ABCMeta): # 使用抽象方法进行约束 @abstractmethod # 父类不能实现,子类必须实现 def func(self): pass 与抽象类中的例子比较 , 因为在Python中抽象类与接口类这两者区分并不清晰 , 我们在对于方法是否实现上 , 修改之后基本就实现了一个接口 什么时候使用抽象类与接口 当几个子类的父类,有相同的功能需要被实现的时候,就使用抽象类 当几个子类,有相同的功能,但是实现各不相同的时候,就使用接口 (接口归一) 接口归一实例 from abc import ABCMeta, abstractmethod # 定义接口 class Payment(metaclass = ABCMeta): @abstractmethod def pay(self, money): pass # 继承接口 class Applepay(Payment): def pay(self, money): print('The payment method is Applepay , {}'.format(money)) # 继承接口 class Zhifubao(Payment): def pay(self, money): print('The payment method is Zhiwubaopay , {}'.format(money)) # 继承接口 class Wexin(Payment): # 没有接口中的pay方法,实例化时就报错 def fuqian(self, money): print('The payment method is Wexinpay , {}'.format(money)) # 接口归一 def payment(obj,money): obj.pay(money) # 实例化就报错,没有pay方法 # wexin = Wexin() zhifubao = Zhifubao() apple = Applepay() payment(zhifubao,100) payment(apple,1000) 总结 抽象类与接口都不能被实例化 (抽象方法约束) , 所以必须被继承才能使用 抽象类中的方法能够被实现 , 接口中的方法不能被实现 抽象类中可以有构造方法 , 接口中不可有 抽象类最好不要用多继承 , 而接口类可以 isinstance 和 issubclass isinstance(obj, cls) 检查obj是否是类cls的对象 class Foo: pass obj = Foo() print(isinstance(obj, Foo)) print(isinstance(obj, object)) print(isinstance(obj, type)) ''' 执行结果: True #obj是类Foo的对象 True #obj是object的对象,Foo类继承了object类 False #object类是有type类的实例 ''' issubclass(sub, super) 检查sub类是否是super类的派生类 class A: pass class B(A): pass print(issubclass(B, B)) print(issubclass(B, A)) print(issubclass(B, object)) print(issubclass(B, type)) ''' 执行结果: True #B类是自己的派生类 True #B类是A类的派生类 True #B类是object类的派生类,因为A类继承了object类 False #B类不是type类的派生类,type类实例化产生了object类 ''' "},"03-对象篇/03-多态.html":{"url":"03-对象篇/03-多态.html","title":"多态","keywords":"","body":"Attack on Python - 多态 🐍 介绍 上一篇中已经得知 , 继承可以扩展已存在的代码模块(类) , 其目的是为了解决代码重用 问题 多态则是为了实现另一个目的 : 接口重用 多态 多态 (Polymorphism) 按字面的意思就是\"多种状态\" , 比如动物有多种形态 , 人 , 猫 , 狗 ; 文件也有多种格式 exe , txt , md(MarkDown格式) , 这就是多态 在面向对象语言中 , 接口的多种不同的实现方式即为多态 多态性是允许你将父对象设置成为一个或多个他的子对象相等的技术 , 赋值之后 , 父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作 静态多态性 必须在编译时就能确定其处理方式 n1 = 12 n2 = 34 # int类型相加 print(n1 + n2) s1 = 'hello ' s2 = 'word' # str类型相加 print(s1 + s2) ''' 执行结果: 46 hello word ''' 如上述例子我们利用运算符 \"+\", 完成了两种情况下的运算 , 并且Python解释器在执行前就已确定处理方式 , 即编译过程中就已经知道了调用哪个函数 动态多态性 编译时无法立即确定其处理方式 , 只有在执行时才确定处理方式 , 注意一定要同名 from abc import ABCMeta,abstractclassmethod # 接口继承 class Animal(metaclass=ABCMeta): @abstractclassmethod # 约束派生类必须有talk方法 def talk(self): pass class Cat(Animal): def talk(self): print(\"喵喵喵\") class Dog(Animal): def talk(self): print(\"汪汪汪\") c = Cat() d = Dog() # 因为接口的缘故,我们无需考虑实例化后的对象具体是什么类型,因为动物都有talk方法,所以我们可以直接使用 c.talk() d.talk() # 我们进行接口统一 def talk(obj): obj.talk() talk(c) talk(d) ''' 执行结果: 喵喵喵 汪汪汪 喵喵喵 汪汪汪 ''' 上栗中, Python解释器在解释时是无法确定处理方式的 , 因为存在几个同名的方法 , 编译时并不能确定是哪一个 , 只有在执行时 , 才能确定使用哪个类中的talk() 方法 , 这就是动态多态性 小结: 静态多态性与动态多态性的区别在于 , 编译时是否能确定其处理方式 通过多态可以实现用一个函数名调用不同内容的函数 多态性的好处 多态性是面向对象的三大特性之一 , 有很多人说Python不支持多态 , 事实上Python处处是多态 , 比如内置函数len() 就是多态的一种体现 多态的作用: 增加了程序的灵活性 以不变应万变 , 不论对象有多少中形态 , 使用者都是同一种形式去调用 , 如 talk(obj) 增加了程序的可扩展性 通过继承Animal类派生了一个新的类 , 使用者无需更改自己的代码 , 依旧利用 talk(obj) 进行调用 对于多态 , 可能会觉得比较模糊 , 这是因为 , 我们在写程序时不知不觉就用上了 , 哈哈所以还是说处处是多态 鸭子类型 Python崇尚鸭子类型 以下是维基百科中对鸭子类型得论述 : 在程序设计中 , 鸭子类型 (英语 : duck typing) 是动态类型的一种风格。在这种风格中 , 一个对象有效的语义 , 不是由继承自特定的类或实现特定的接口 , 而是由当前方法和属性的集合决定 . 这个概念的名字来源于由James Whitcomb Riley提出的鸭子测试 , \" 鸭子测试 \"可以这样表述： \" 如果走起来像鸭子 , 游泳起来像鸭子 , 叫起来也像鸭子 , 那么它就是鸭子 \" 在鸭子类型中 , 关注的不是对象的类型本身 , 而是它是如何使用的 . 例如 , 在不使用鸭子类型的语言中 , 我们可以编写一个函数 , 它接受一个类型为鸭的对象 , 并调用它的走和叫方法 . 在使用鸭子类型的语言中 , 这样的一个函数可以接受一个任意类型的对象 , 并调用它的走和叫方法 . 如果这些需要被调用的方法不存在 , 那么将引发一个运行时错误 . 任何拥有这样的正确的走和叫方法的对象都可被函数接受的这种行为引出了以上表述 , 这种决定类型的方式因此得名。 鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型 , 而是依赖文档 , 清晰的代码和测试来确保正确使用 . 从静态类型语言转向动态类型语言的用户通常试图添加一些静态的 ( 在运行之前的 ) 类型检查 , 从而影响了鸭子类型的益处和可伸缩性 , 并约束了语言的动态特性 例1 : 利用标准库中定义的各种 ' 与文件类似的对象 ' , 尽管这些对象的工作方式像文件 , 但他们没有继承内置对象的方法 # 文本文件 class TxtFile: def read(self): pass def write(self): pass # 磁盘文件 class DiskFile: def read(self): pass def write(self): pass 二者都像鸭子, 二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用 例2 : 序列类型有多种形态 : 字符串 , 列表 , 元组 , 但他们没有直接的继承关系 # 三者都是序列类型 name = 'Lyon' namel = ['Lyon'] namet = ('Lyon',) # 字符串,列表,元组并没有直接关系,都可以调用len(),并且我们无需考虑类型 print(len(name)) print(len(namel)) print(len(namet)) "},"03-对象篇/04-封装.html":{"url":"03-对象篇/04-封装.html","title":"封装","keywords":"","body":"Attack on Python - 封装 🐍 介绍 封装就是把客观事物封装成抽象的类 , 并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作 , 对不可信的进行信息隐藏 私有问题 当我们类中的一些属性或者方法想要对不可信的类或者对象隐藏时 , 我们就可以将这些属性或者方法 , 定义成私有属性或者私有方法 在Python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来 , 即带双下划线就为私有属性或者私有方法 私有属性 class A: def __init__(self,name): # 定义私有属性 self.__name = name # 实例化 a = A(\"Lyon\") # 访问a中的__name属性 print(a.__name) # 执行结果 : AttributeError: 'A' object has no attribute '__name' ''' 结果报错,意思是对象A中没有__name这个属性 也就是说,外部已经不能直接利用 .__name 来访问这个属性了 因为此时它是一个私有属性 ''' 将属性定义成私有属性其实是一种变形操作 , 即类中所有以双下划线开头的名称都会自动变形成:_类名+名称 如下: class A: def __init__(self, name): # 定义私有属性 self.__name = name # 实例化 a = A(\"Lyon\") # 访问a中的__name属性 print(a._A__name) # 执行结果: Lyon ''' __name自动变形为 _A__name 所以使用a._A__name是可以访问到的 ''' 由上可知变形的特点如下: 类中定义的__name只能在内部使用 , 并且内部使用是引用的变形的结果,即( self._A__name) 这种变形其实是针对外部的变形 , 在外部是无法通过__name访问的 PS : 这种变形机制其实并没有真正意义上限制我们从外部直接访问属性 , 知道了类名和属性名就可以拼出名字 : _类名__属性 , 然后就可以访问了 , 如 a._A__name . 并且变形的过程只在类的定义时发生一次 私有方法 class A: def __func(self): print(\"In the A\") a = A() a.__func() # 执行结果: AttributeError: 'A' object has no attribute '__func' a._A__func() # 执行结果: In the A 当私有遇到继承 当我们在继承中使用私有属性或者方法时 , 因为变形机制 , 我们已经不能将私有属性或者方法 , 来与普通属性或者方法那样看待了 私有属性继承 class A: def __init__(self, ame): self.__name = ame class B(A): def __init__(self, name, ame): self.__name = name # 继承父类中的属性 super().__init__(ame) a = B('a', 'b') print(a._A__name) print(a._B__name) ''' 执行结果: b a ''' 例子说明 : 在上节中已经知道变形操作这回事了 , 当遇到继承时需要注意的就是 , 我们表面上看到的是两个类中都只有一个__name属性 , 但是由于变形 , 使其在定义完成后就分别变成了_A__name 和 _B__name , 所以继承时已经是两个不同的属性了 , 所以两个属性都存在 , 只是我们表面上还是看不到 私有方法继承 与私有属性继承一样 , 需要注意私有方法名变形的问题 我们可以利用这一特点 , 来实现继承时达到子类不会覆盖父类方法的效果 class A: def __func(self): print('from A') def test1(self): self.__func() class B(A): def __func(self): print('from B') def test2(self): self.__func() b=B() b.test1() b.test2() ''' 执行结果: from A from B ''' 封装与扩展性 封装在于明确区分内外 , 使得类实现者可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码 ; 而外部使用者只知道一个接口(函数) , 只要接口(函数)名 , 参数不变 , 使用者的代码永远无需改变 . 这就提供了一个良好的合作基础 , 相当于只要接口这个基础约定不变 , 则代码改变也不足为虑 原始类 class Room: def __init__(self, name, owner, width, length, high): self.name = name self.owner = owner self.__width = width self.__length = length self.__high = high # 对外提供的求面积接口,隐藏内部实现详解 def tell_area(self): return self.__width * self.__length r1 = Room('卧室','Lyon','0.3','2','2') r1.tell_area() 修改类 class Room: def __init__(self, name, owner, width, length, high): self.name = name self.owner = owner self.__width = width self.__length = length self.__high = high # 对外提供的求体积接口,隐藏内部实现详解 def tell_area(self): return self.__width * self.__length * self.__high r1 = Room('卧室','Lyon','0.3','2','2') r1.tell_area() 我们发现我们将类的功能作出了修改 , 但是对于使用类功能的人来说 , 接口并没有发生变化 , 他们依然可以用原来的接口使用新功能 "},"03-对象篇/05-方法转换.html":{"url":"03-对象篇/05-方法转换.html","title":"方法转换","keywords":"","body":"Attack on Python - 方法转换 🐍 属性方法 属性方法就是通过使用装饰器 @property , 将一个方法变成一个静态属性 , 于是我们就可以通过访问属性 , 来或得一个方法的返回值 from urllib.request import urlopen class Web_page: def __init__(self, url): self.url = url self.__content = None # 将content方法变成属性 @property def content(self): # 返回私有属性 return self.__content if self.__content else urlopen(self.url).read() con = Web_page('http://www.baidu.com') res = con.content print(res) 在property中为我们实现了三种方法 , get , set , delete class Foo: # 获取属性 @property def AAA(self): print(\"执行了get方法\") # 设定属性值 @AAA.setter def AAA(self, value): print(\"执行了set方法\") # 删除属性 @AAA.deleter def AAA(self): print(\"执行了delete方法\") # 实例化 f = Foo() # 获取属性 f.AAA # 设置属性值,必须设置参数,即使不使用 f.AAA = 'aaa' # 删除属性值 del f.AAA ''' 执行结果: 执行了get方法 执行了set方法 执行了delete方法 ''' 换一种写法看看 class Foo: def get_AAA(self): print('执行了get方法') def set_AAA(self,value): print('执行了set方法') def delete_AAA(self): print('执行了delete方法') # 实例化property类 AAA = property(get_AAA, set_AAA, delete_AAA) # 实例化 f = Foo() # 获取属性直接调用,执行了get_AAA f.AAA # 设置属性值,传入参数执行了set_AAA f.AAA = 'aaa' # 删除属性值,执行了delete_AAA del f.AAA ''' 执行结果: 执行了get方法 执行了set方法 执行了delete方法 ''' 实际应用 class Goods: def __init__(self): # 原价 self.original_price = 100 # 折扣 self.discount = 0.8 @property def price(self): # 实际价格 = 原价 * 折扣 new_price = self.original_price * self.discount return new_price @price.setter def price(self, value): self.original_price = value @price.deleter def price(self): del self.original_price goods = Goods() goods.price goods.price = 200 print(goods.price) del goods.price 类方法 类方法是通过@classmethod装饰器 , 将普通方法变成类方法 , 类方法只能与类属性交互 , 不能访问实例变量 , 并且默认有一个cls参数传进来表示本类 class Person: country = 'China' def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age @classmethod def search(cls): # 在类方法中不能使用实例变量,会抛出AttributeError print(\"I come from {}\".format(cls.country)) # print(\"{} come from {}\".format(self.name,cls.country)) 报错 p = Person('lyon','18') p.search() # 执行结果: I come from China PS:类方法中的默认参数可以改成self , 并不会改变结果 , 同样只能访问类变量 , 不能访问实例变量 静态方法 静态方法是通过@staticmethod装饰器将类中的方法变成一个静态方法 静态方法就像静态属性一样 , 在类中可以通过 self. 的方式进行调用 , 但是静态是不能够访问实例变量或类变量的 , 也就是说静态方法中的self已经跟本类没有关系了 , 它与本类唯一的关联就是需要通过类名来进行调用 class Person: country = 'China' def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age # 已经跟本类没有太大的关系了,所以类中的属性无法调用 @staticmethod def search(): print(\"我是静态方法\") p = Person('lyon','18') p.search() # 执行结果: 我是静态方法 加上self , self只为一个普通参数而已 class Person: country = 'China' def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age @staticmethod def search(self): print(\"{} come from {}\".format(self.name,self.country)) p = Person('lyon','18') # 将实例传入search方法中 p.search(p) # 执行结果: lyon come from China "},"03-对象篇/06-魔术方法.html":{"url":"03-对象篇/06-魔术方法.html","title":"魔术方法","keywords":"","body":"Attack on Python - 魔术方法 🐍 介绍 在 Python 中 , 我们自定义类都是基于 Object 对象实现的 , 而在 Object 对象中有一些特殊的操作符 (__method__) 控制着整个对象的行为 , 所以 , 如果我们想对对象的行为进行控制 , 我们就需要自己来实现这些方法 下面 , 看看这些方法吧 基本行为 操作符 控制行为 调用说明 __new__ 对象创建 __init__ 只是用处初始化 , __new__ 调用的结果会交给 __init__ 进一步处理 __init__ 对象初始化 构造函数 , 进行属性设置 __del__ 对象删除 析构函数 , 进行对象的销毁 __repr__ 对象显示 , 针对对象 终端显示 , 返回值必须为字符串 , 实例见表下方 __str__ 对象显示 , 针对 print print 显示结果 , 返回值必须为字符串 , 如果未实现该方法 , print 将使用 __repr__ __bytes__ 字节对象转换 返回值必须为一个bytes对象 , bytes(obj) __format__ 格式化字符串 返回值必须为字符串对象 , format(obj) __lt__ 运算 x , 返回布尔值 , 下同 __le__ 运算 x __eq__ = 运算 x == y __ne__ != 运算 x != y __gt__ > 运算 x > y __ge__ >= 运算 x >= y __hash__ 可哈希 返回一个哈希对象 , hash(obj) , 注意 : 定义该方法同时应该定义 __eq__ __bool__ 真假测试 返回布尔值 __call__ 对象调用 在对象被调用时执行 __len__ len() 使用 len(obj) 时被调用 , 为防止值测试抛出 OverflowError , 必须定义 __bool__() __repr__ 与 __str__ 对比实例 : # 类定义 class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return '' % self.name def __str__(self): return '' % self.name # 终端结果 >>> obj = Foo('Lyon') >>> obj >>> print(obj) 访问行为 操作符 控制行为 调用说明 __getattr__ . 属性访问运算 获取 x.name , __getattribute__ 查询失败后被调用 , 下方实例进一步说明 __getattribute__ . 属性访问运算 获取 x.name , 查询属性时被调用 __setattr__ . 属性赋值运算 self.attr = value → self.__setattr__(\"attr\", value) , 见下方实例进一步说明 __delattr__ . 属性删除运算 del obj.name 时被调用 __dir__ dir 运算 dir() 调用时被调用 , 必须返回一个序列 , dir() 会将序列转换成 list 并排序 __getattr__ 说明实例 : # __getattr__ # 注意在定义__getattr__或者__getattribute__时,不要出现 self. 因为这样会导致递归调用 # 正确的方式是,使用object的__getattr__,__getattribute__,或者直接定义返回值 class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def __getattr__(self, item): return 'Attribute fetch failure' % item def __getattribute__(self, item): # return object.__getattribute__(self, item) if item == \"name\": return 'Lyon' else: raise AttributeError(item) x = Foo('Lyon') print(x.name) print(x.age) \"\"\" 执行结果: Lyon Attribute fetch failure \"\"\" __setattr__ 说明实例 : # __setattr__ # 与__getattr__一样,在定义__setattr__时,不要出现 self. 因为这样会导致递归调用 # 正确的方式是,使用object的__setattr__,或者使用self.__dict__[key] class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def __setattr__(self, key, value): # object.__setattr__(self, key, value) if key == \"name\": self.__dict__[key] = value else: raise AttributeError(key + ' not allowed') x = Foo('Lyon') x.name = \"Kenneth\" x.age = 18 print(x.__dict__) \"\"\" 执行结果: {'name': 'Kenneth'} Traceback (most recent call last): File \"test.py\", line 19, in x.age = 18 File \"test.py\", line 11, in __setattr__ raise AttributeError(key + ' not allowed') AttributeError: age not allowed \"\"\" 描述器行为 操作符 控制行为 调用说明 __get__ . 对象访问运算 访问对象时被调用 , 对象访问意指 . 后面接的不是一个属性而是一个对象 , 见下方实例说明 __set__ . 对象赋值运算 对象赋值时被调用 __delete__ . 对象删除运算 对象删除时被调用 __set_name__ 所有者创建 在创建所有者时被调用 , Python 3.6 新增 __get__ , __set__ , __delete__ 实例 # 关于对象访问一说,是建立在两个的使用基础上的 # 单纯来讲,就是所有者类中的一个属性,是另一个类的实例 class Dependency: \"\"\" 附属类 \"\"\" def __get__(self, instance, owner): print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__get__')) def __set__(self, instance, value): print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__set__')) def __delete__(self, instance): print('%s.%s is called...' % ('Dependency', '__delete__')) class Owner: \"\"\" 所有者类 \"\"\" dependency = Dependency() o = Owner() o.dependency o.dependency = 'Lyon' del o.dependency \"\"\" 执行结果: Dependency.__get__ is called... Dependency.__set__ is called... Dependency.__delete__ is called... \"\"\" __set_name__ 是在上例 Owner 实例创建时被调用 , Python 3.6 新增 容器行为 操作符 控制行为 调用说明 __getitem__ 序列方式访问 self[key] 时被调用 __missing__ 序列方式访问失败 self[key] 时 key 不在字典中被调用 __setitem__ 序列方式赋值 self[key] = value 时被调用 __delitem__ 序列方式删除 del self[key] 时被调用 __iter__ 迭代环境 通过 iter(obj) 调用 , 如使用for循环进行遍历 __reversed__ reversed() reversed(obj) 时被调用 __contains__ 成员关系 in item in self 时调用 运算行为 # 基本运算行为 object.__add__(self, other) # + object.__sub__(self, other) # - object.__mul__(self, other) # * object.__matmul__(self, other) # @ object.__truediv__(self, other) # / object.__floordiv__(self, other) # // object.__mod__(self, other) # % object.__divmod__(self, other) # divmod() object.__pow__(self, other[, modulo]) # pow() ** object.__lshift__(self, other) # > object.__and__(self, other) # & object.__xor__(self, other) # ^ object.__or__(self, other) # | # 二进制运算行为 object.__radd__(self, other) object.__rsub__(self, other) object.__rmul__(self, other) object.__rmatmul__(self, other) object.__rtruediv__(self, other) object.__rfloordiv__(self, other) object.__rmod__(self, other) object.__rdivmod__(self, other) object.__rpow__(self, other) object.__rlshift__(self, other) object.__rrshift__(self, other) object.__rand__(self, other) object.__rxor__(self, other) object.__ror__(self, other) # 加=运算行为 object.__iadd__(self, other) # += object.__isub__(self, other) # -= object.__imul__(self, other) # *= object.__imatmul__(self, other) object.__itruediv__(self, other) object.__ifloordiv__(self, other) object.__imod__(self, other) object.__ipow__(self, other[, modulo]) object.__ilshift__(self, other) object.__irshift__(self, other) object.__iand__(self, other) object.__ixor__(self, other) object.__ior__(self, other) # 一元算数运算 object.__neg__(self) object.__pos__(self) object.__abs__(self) object.__invert__(self) # complex(),int(),float() object.__complex__(self) object.__int__(self) object.__float__(self) # 整数值hex(X),bin(X),oct(X),o[X],O[X:] object.__index__(self) # round(),trunc(),floor(),ceil() object.__round__(self[, ndigits]) object.__trunc__(self) object.__floor__(self) object.__ceil__(self) 上下文管理行为 操作符 控制行为 调用说明 __enter__ 进入上下文环境 使用with进入上下文环境时被调用 __exit__ 退出上下文环境 退出上下文环境时被调用 __aenter__ 进入上下文环境 , 异步方法 使用with进入上下文环境时被调用 __aexit__ 退出上下文环境 , 异步方法 退出上下文环境时被调用 实例 class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def __enter__(self): # 返回值赋值给as指定变量 return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('exc_type',exc_type) # 异常类型 print('exc_val',exc_val) # 异常值 print('exc_tb',exc_tb) # 追溯信息 return True # 返回值为True,那么异常会被清空,就好像啥都没发生一样, # with后的语句正常执行 # 为False异常会抛出 with Foo('Lyon') as f: raise AttributeError('ignore exception') print('over') __slots__ __slots__ 的作用是阻止在实例化类时为实例分配dict , 默认情况下每个类都会有一个dict,通过__dict__ 访问 , 这个dict维护了这个实例的所有属性 作用 : 减少内存使用 限制对实例添加新的属性 缺点 : 不可被继承 不可动弹添加新属性 实例 class Foo: __slots__ = ['name', 'age'] def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age f = Foo('Lyon', 18) print(f.name) print(f.age) # 报错 f.sex = 'Man' 更多 Data model "},"03-对象篇/07-反射.html":{"url":"03-对象篇/07-反射.html","title":"反射","keywords":"","body":"Attack on Python - 反射 🐍 介绍 反射主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力 Python面向对象中的反射是通过字符串的形式来操作对象相关的属性 , 在Python中一切皆对象 , 并且只要是对象就可以使用反射 hasattr 判断对象中是否具有给定名称的属性 def hasattr(*args, **kwargs): # real signature unknown \"\"\" Return whether the object has an attribute with the given name. This is done by calling getattr(obj, name) and catching AttributeError. \"\"\" pass 实例1 # 定义一个字符串 name = 'lyon' # 查看是否具有给定名称的属性 bool = hasattr(name,'__len__') # 打印bool print(bool) # 执行结果:True ''' 说明:很多初学者可能一直不理解为什么说Python里一切皆对象,因为没有意识到,在Python中str、list、int ...等这些数据类型,其实就是用class写出来的一个模型,那么既然是类就会有属性这一说,就可以利用反射来操作对象了 ''' 实例2 import sys def s1(): pass def s2(): pass this_modules = sys.modules[__name__] print(type(this_modules),hasattr(this_modules,'s1')) # 执行结果: True getattr 从一个对象中获取属性名称 def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr \"\"\" Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case. \"\"\" pass 实例 class A: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def hello(self): print('hello {}'.format(self.name)) # 创建一个实例a a = A('Lyon',18) # 获取静态属性age age = getattr(a,'age') # 打印age print(age) # 获取动态属性hello,即方法 hello = getattr(a,'hello') # 执行hello hello() # 如果不存在就需要设置default参数,否则就报错 birthday = getattr(a,'birthday','today') # 打印birthday,即为default参数 print(birthday) ''' 执行结果: 18 hello Lyon today ''' setattr 定义属性 def setattr(x, y, v): # real signature unknown; restored from __doc__ \"\"\" Sets the named attribute on the given object to the specified value. setattr(x, 'y', v) is equivalent to ``x.y = v'' \"\"\" pass 实例 class B: def __init__(self): pass b = B() # 新增属性,如果存在即为修改 setattr(b, 'age', 18) # 打印age属性 print(b.age) # 新增add方法 setattr(b, 'add', lambda age: age + 1) # 修改age属性 b.age = b.add(b.age) # 打印age属性 print(b.age) ''' 执行结果: 18 19 ''' delattr 删除对象中的属性 def delattr(x, y): # real signature unknown; restored from __doc__ \"\"\" Deletes the named attribute from the given object. delattr(x, 'y') is equivalent to ``del x.y'' \"\"\" pass 实例 class C: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def add(self): self.age = self.age + 1 c = C('Lyon',18) # 删除c中的 delattr(c,'name') # print(c.name) 报错 delattr(c,'add') # c.add() 报错 "},"03-对象篇/08-异常处理.html":{"url":"03-对象篇/08-异常处理.html","title":"异常处理","keywords":"","body":"Attack on Python - 异常处理 🐍 介绍 在我们写程序时难免会出现错误 , 一种为语法错误 , 即为python解释器的语法检测都通不过的错误 , 这种错误只能我们在程序执行前就处理好 . 另一种为逻辑错误 , 这是我们在程序设计时所出现的错误 , 也就是我们通常所说的bug 在编程过程中为了增加友好性 , 在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户 , 而是显示一个提示错误的页面 基本语法 try: pass except Exception as e: pass # except: 默认就为Exception 实例 try:0 # 用户输入 num = input(\"Please input the number:\") # 遇到无法int的对象就用except进行捕获 int(num) # 利用ValueError来捕获错误,并将捕获的错误返回给e except ValueError as e: # 打印捕获信息 print(e) ''' 执行结果: Please input the number:Lyon invalid literal for int() with base 10: 'Lyon' ''' PS : 在try代码块中只要出现异常 , 那么代码块中异常后面的代码就不会执行了 异常种类 Python中的异常种类非常多 , 上述中说了个ValueError只能处理值错误 , 当我们需要处理其他的错误时 , 就需要对症下药了 , 并且异常其实也是class , 并且所有的异常都继承了BaseException类 常用异常 异常名称 说明 ValueError 传入无效的参数 AttributeError 与对象的属性相关 IOError 输入/输出操作失败 , 基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包 , 基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 缩进错误 IndexError 下标索引超出范围 , 即索引不存在 KeyError 字典中不存在该key KeyboardInterrupt 用户中断执行 , 即被Ctrl + C NameError 变量还未声明/初始化 SyntaxError 语法错误 TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，导致你以为正在访问它 ValueError 传入无效的参数 继承关系与其他异常 # 所有异常都继承自BaseException类 BaseException +-- SystemExit +-- KeyboardInterrupt +-- GeneratorExit +-- Exception +-- StopIteration +-- StopAsyncIteration +-- ArithmeticError | +-- FloatingPointError | +-- OverflowError | +-- ZeroDivisionError +-- AssertionError +-- AttributeError +-- BufferError +-- EOFError +-- ImportError +-- ModuleNotFoundError +-- LookupError | +-- IndexError | +-- KeyError +-- MemoryError +-- NameError | +-- UnboundLocalError +-- OSError | +-- BlockingIOError | +-- ChildProcessError | +-- ConnectionError | | +-- BrokenPipeError | | +-- ConnectionAbortedError | | +-- ConnectionRefusedError | | +-- ConnectionResetError | +-- FileExistsError | +-- FileNotFoundError | +-- InterruptedError | +-- IsADirectoryError | +-- NotADirectoryError | +-- PermissionError | +-- ProcessLookupError | +-- TimeoutError +-- ReferenceError +-- RuntimeError | +-- NotImplementedError | +-- RecursionError +-- SyntaxError | +-- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError | +-- UnicodeError | +-- UnicodeDecodeError | +-- UnicodeEncodeError | +-- UnicodeTranslateError +-- Warning +-- DeprecationWarning +-- PendingDeprecationWarning +-- RuntimeWarning +-- SyntaxWarning +-- UserWarning +-- FutureWarning +-- ImportWarning +-- UnicodeWarning +-- BytesWarning +-- ResourceWarning 为什么要说继承关系 , 因为在使用except是 , 它不但捕获该异常 , 还会把该异常类的子类也全部捕获 所以我们把 Exception 也叫做万能异常 , 因为除了SystemExit , KeyboardInterrupt 和 GeneratorExit 三个异常之外 , 其余所有异常基本都为Exception的子类 异常其他结构 多分支 name = 'Lyon' try: int(name) except IndexError as e: print(e) except KeyError as e: print(e) # ValueError捕获成功 except ValueError as e: print(e) # 执行结果:invalid literal for int() with base 10: 'Lyon' else num = '1' try: int(num) except ValueError as e: print(e) # 与for..else 和 while...else类似,没被打断就执行 else: print('没有异常就执行我') # 执行结果: 没有异常就执行我 finally num = 'Lyon' try: int(num) except ValueError as e: print(e) else: print('没有异常就执行我') finally: print('不管怎么样都执行我') ''' 执行结果: invalid literal for int() with base 10: 'Lyon' 不管怎么样都执行我 ''' 主动触发异常 raise try: raise TypeError('类型错误') except Exception as e: print(e) # 执行结果: 类型错误 自定义异常 通过继承BaseException来实现 class LyonException(BaseException): def __init__(self,msg): self.msg = msg def __str__(self): return self.msg try: # 主动触发异常 raise LyonException('你就是错了,别问为什么') # 捕获LyonException except LyonException as e: print(e) # 执行结果: 你就是错了,别问为什么 断言 断定条件成立 , 不成立就出现AssertionError异常 try: # 断定1等于1 assert 1 == 1 print('第一个断言成功就执行') assert 2 == 1 print(\"第二个断言失败不执行\") # 捕获AssertionError异常 except Exception: print(\"抓到你了\") ''' 执行结果: 第一个断言成功就执行 抓到你了 ''' "},"04-模块篇/":{"url":"04-模块篇/","title":"模块篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 模块篇 🐍 "},"04-模块篇/01-模块.html":{"url":"04-模块篇/01-模块.html","title":"模块","keywords":"","body":"Attack on Python - 模块 🐍 import 我们知道一个模块就是一个py文件 , 当我们执行py文件时 , python解释器会先加载内置命名空间 , 其次是加载全局命名空间( 学习函数就已知道 ) , 还有个局部命名空间就不说了 当python解释器遇到我们的import语句时 , import会将模块进行初始化 , 即会将模块中的内容执行一遍 , 既然执行 , 那么被import的模块的全局命名空间就创建成功了 , 并且会将这个创建成功的命名空间加载到使用import语句的本地的全局命名空间 . 于是我们就可以在本地使用被导入模块了 自定义模块my_module.py , 文件名my_module.py , 模块名my_module 在模块my_module.py下 ---------------文件内容---------------- | print('from the my_module.py') | | def read(): | | print('in the module.py read') | -------------------------------------- 在当前文件test.py下 ---------------文件内容---------------- | import my_module | | my_module.read() | -------------------------------------- # 执行test.py文件,打印结果 ''' # 执行了my_module.py的print语句 from the my_module.py # 成功调用my_module.py中的read函数 in the module.py read ''' import语句是可以在程序中的任意位置使用的 , 且针对同一个模块import多次时 , 为了防止你重复导入 , python进行了如下优化 : 第一次导入后就将模块名加载到内存了 , 后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加一次引用 , 不会重新执行模块内的语句 import多次同以模块 在模块my_module.py下 ---------------文件内容---------------- | print('from the my_module.py') | | def read(): | | print('in the module.py read') | -------------------------------------- 在当前test.py文件下 ---------------文件内容---------------- | import my_module | | import my_module | | import my_module | | my_module.read() | -------------------------------------- # 执行test.py文件,打印结果 ''' # 仅执行了一次my_module.py中的print语句 from the my_module.py # 成功调用my_module.py中的read函数 in the module.py read ''' 我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块 , sys.modules是一个字典 , 内部包含模块名与模块对象的映射 ,该字典决定了导入模块时是否需要重新导入 每个模块的命名空间都是相互独立的 , 这样我们在编写自己的模块时 , 就不用担心我们定义在自己模块中全局变量在被导入时 , 与使用者的同名全局变量冲突 ps:模块中的内容使用 :模块名 .函数或者变量或者类来进行调用 总结 首次导入模块时python会做三件事 为源文件(如my_module模块) 创建新的命名空间 , 在my_module中定义的函数和方法若是使用到了globals() 时访问的就是这个命名空间 在新创建的命名空间执行模块中包含的代码 , 如上例中执行了模块中的print语句 , 并加载了函数 创建名字my_module 来引用该命名空间 , 使用my_module.名字的方式访问my_module.py文件中定义的名字 , 且名字与test.py文件中的名字来自两个完全不同的地方 import ... as ... 为模块取名 根据用户需求选择额不同的sql(数据库)功能 # 在mysql.py中 def sqlparse(): print('from mysql sqlparse') # 在oracle.py中 def sqlparse(): print('from oracle sqlparse') # 在test.py中 db_type = input('Please choice the database >>').strip() if db_type == 'mysql': import mysql as db elif db_type == 'oracle': import oracle as db 一行导入多个模块 import sys,os,re from ... import ... 相当于import , 同样会执行一遍my_module文件 , 同样也会创建命名空间 , 但是from .. . import ... 是将my_module中的名字直接导入到当前的命名空间 , 也就意味着可以直接调用 , 而不用像import那样 , 利用 my_module . 名字 来进行调用 两种方式对比 # import方式 import my_module # 模块名 + '.' + 函数名进行调用 my_module.read() # from...import...方式 from my_module import read # 直接用函数名调用 read() PS : 利用from...import...方式进行导入 , 一般用来指定导入模块中的某一部分 , 或者方便使用 , 还有一个特殊的导入 from ... import * (作用是导入模块中的所有内容 , 但是有弊端) as from my_module import read as r 多行 from my_module import (read1, read2, read3) from ... import * from mymodule import * 会将my_module 中的所有的不是以下划线 ' ' 开头的名字都导入到当前位置 , 在大部分情况下我们python程序不应该使用这种导入方式 , 因为你无法知道 * 导入了什么名字 , 很有可能会覆盖掉你已经定义过的名字 , 而且可读性极其的差 在my_module.py中新增一行 # 这样在另外一个文件中用from my_module import * 就能导入列表中规定的两个名字 __all__ = ['money' , 'read1'] if __name__ == '__main__' 所有的模块都有一个内置属性 __name__ , 可以用来查看模块名 在当前文件执行时会返回' _main_ ', 如果不在当前文件执行那么就会返回所执行的模块名 # my_module.py中 print(__name__) # 执行my_module.py 执行结果: __main__ # test.py中 import my_modlue # 执行 test.py 执行结果: my_module 所以利用_name_ 属性 , 我们就可以实现 , 模块可以自己执行 , 也可以导入到别的模块中执行 , 并且他不会执行 两次 # my_module.py中 def main(): print('we are in %s' % __name__) # 如果在当前文件下就会执行 if __name__ == '__main__': main() # test.py中 , 执行test.py # 解释from语句时 , 并不会执行my_module中的main() from my_module import main # 执行main() main() 执行结果：we are in my_module # 结果显示只执行了一次main() "},"04-模块篇/02-包.html":{"url":"04-模块篇/02-包.html","title":"包","keywords":"","body":"Attack on Python - 包 🐍 介绍 为了帮助组织模块并提供命名层次结构 , Python有一个概念 : 包 包就相当于一个文件系统的目录 , 模块相当于目录中的文件 , 也就是说所有的包都时模块 , 但不是所有的模块都是包 包只是一种特殊的模块 , 具体来说 , 包含__path__ 属性的任何模块都被视为包 所有模块都有一个名称 , 子包名与他们的父包名由点隔开 , 类似于Python的标准属性访问语法 Python定义了两种类型的包 , 即 regular packages 和 namespace packages , 我们通常使用的就是regular packages , 对于namespace packages可通过上述链接进行学习 常规包 常规包时传统的包 , 因为它们存在于Python 3.2 及更早的版本中 ; 常规包通常实现为包含__init__.py 文件的目录 当我们导入常规包时 , 这个__init__.py文件会被隐式执行 (这意味着我们应该在__init__.py 文件中完成我们的导入 , 即初始化包) , 它定义的对象被绑定到包命名空间中 ; Python会在导入时为模块添加一些其他属性 , 如下 : parent/ __init__.py one/ __init__.py two/ __init__.py three/ __init__.py ''' 导入parent.one将隐式执行parent/__init__.py和parent/one/__init__.py 随后导入parent.two或parent.three将执行parent/two/__init__.py和parent/three/__init__.py ''' 在我们使用import导入文件时 , 产生命名空间的名字来源于文件 , import packages产生的命名空间的名字同样来源于文件 , 即包下的__init__.py , 导入包本质就是在导入该文件 注意 : 在Python 3中 , 即使包下没有__init__.py文件 , import packages仍然不会报错 , 而在Python 2中 , 包下一定要有该文件 , 否则import packages就会抛出异常 导入包 glance包 glance/ ├── __init__.py ├── api │ ├── __init__.py __all__ = ['policy','versions'] │ ├── policy.py │ └── versions.py ├── cmd __all__ = ['manage'] │ ├── __init__.py │ └── manage.py └── db __all__ = ['models'] ├── __init__.py └── models.py import import glance.db.models glance.db.models.register_models('mysql') from ... import ... # import后接的必须是明确的模块或者方法或者类或者变量,否则会抛出异常 from glance.db import models models.register_models('mysql') from glance.db.models import register_models register_models('mysql') 绝对导入与相对导入 我们的glance包时写给别人用的 , 但是在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求 , 那么就有了绝对导入和相对导入两种方式 : 绝对导入 : 以glance作为起始 相对导入 : 用.或者.. 的方式最为起始 , 只能在一个包中使用 , 即包内目录 我们在glance/api/version.py中导入glance/cmd/manage.py glance/api/version.py 下 # 绝对导入 from glance.cmd import manage manage.main() # 相对导入,一个点表示当前目录,两个点表示上一层 from ..cmd import manage manage.main() 绝对导入 glance/ ├── __init__.py from glance import api from glance import cmd from glance import db ├── api │ ├── __init__.py from glance.api import policy from glance.api import versions │ ├── policy.py │ └── versions.py ├── cmd from glance.cmd import manage │ ├── __init__.py │ └── manage.py └── db from glance.db import models ├── __init__.py └── models.py 相对导入 glance/ ├── __init__.py from . import api #.表示当前目录 from . import cmd from . import db ├── api │ ├── __init__.py from . import policy from . import versions │ ├── policy.py │ └── versions.py ├── cmd from . import manage │ ├── __init__.py │ └── manage.py from ..api import policy #..表示上一级目录，想再manage中使用policy中的方法就需要回到上一级glance目录往下找api包，从api导入policy └── db from . import models ├── __init__.py └── models.py 单独导入 单独导入包时不会导入包中所有包含的所有子模块 , 如 : import glance glance.cmd.manage.main() ''' 执行结果: AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd' ''' 上述导入会隐式执行__init__.py , 所以我们可以让这个文件来初始化 , 如下 : # glance/__init__.py from . import cmd # glance/cmd/__init__.py from . import manage 关于导入系统 : https://docs.python.org/3/reference/import.html "},"04-模块篇/03-正则表达式.html":{"url":"04-模块篇/03-正则表达式.html","title":"正则表达式","keywords":"","body":"Attack on Python - 正则表达式 🐍 介绍 正则表达式并不是python的一部分，而是在各个编程语言都有的一种用于处理字符串的强大工具。 使用正则处理字符串在效率上可能不如str自带的方法，但是它的功能十分强大。python中的正则封装在re模块中。 匹配方法 首先将匹配方法进行说明，即re模块的内置方法 re.match(pattern, string, flags=0) : 👈 从字符串的开头开始匹配，匹配成功返回一个_sre.SRE_Match类型，可用.group() 取出结果，失败返回None pattern : 匹配格式 string : 要匹配的字符串 flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式 # 导入re模块，后续方法实例省略这一步 >>> import re >>> res = re.match('lyon','lyon') # 查看类型 >>> type(res) # 用.group()取出结果 >>> res.group() 'lyon' re.search(pattern, string, flags=0) : 👈 扫描整个字符串，匹配成功则返回匹配到的第一个对象（_sre.SRE_Match类型），失败返回None pattern : 匹配格式 string : 要匹配的字符串 flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式 # 匹配数字 >>> re.search('\\d+','abc123abc').group() '123' re.findall(pattern, string, flags=0) : 👈 匹配字符串所有的内容，把匹配到的字符串以列表的形式返回 pattern : 匹配格式 string : 要匹配的字符串 flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式 # 匹配数字 >>> re.findall('\\d','abc123abc456') ['1','2','3','4','5','6'] re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) : 👈 指定格式进行切分，返回一个列表 pattern : 切分格式 string : 要切分的字符串 maxsplit : 切分次数 flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式 # 以数字进行切分 >>> re.split('\\d+','abc123abc123+-*/45') ['abc', 'abc', '+-*/', ''] re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) : 👈 替换匹配到的字符串并返回替换后的结果 pattern : 匹配格式 repl : 替换格式 string : 要匹配替换的字符串 flags : 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式 >>> re.sub(\"abc\",\"def\",\"abc123abc\") 'def123def' # 只替换查找到的字符串一次 >>> re.sub(\"abc\",\"def\",\"abc123abc\",count=1) 'def123abc' flags说明（轻轻了解） : 标志 说明 re.I (re.IGNORECASE) 忽略大小写（括号内为全拼写法，效果一样） re.M (MULTILINE) 多行模式，改变 '^' 和 '$' 的行为 （改变？见下节匹配模式） re.S (DOTALL) 任意匹配模式，改变 ' . ' 的行为（同上） re.L (LOCALE) 做本地化识别（locale-aware）匹配，法语等 re.X (VERBOSE) 该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解 re.U 根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\\w,\\W,\\b,\\B # 忽略大小写 >>> re.findall('a','aA123aAAA',flags=re.I) ['a', 'A', 'a', 'A', 'A', 'A'] 注意转义的问题：当我们的匹配格式中有我们需要匹配的特殊字符，如 ' \\ '、' '、' + '等，为了让解释器知道我们这是需要匹配的，我们可以在格式前加 'r' 进行转义，或者在每个需要匹配的之前加个 ' \\ '来完成转义。* .group()小知识： 在我们使用.group()方法时，要注意如果我们的正则表达式没有匹配到结果，即返回None时，用.group()时就会报错，因为\"NoneType\"是没有该方法的，只有_sre.SRE_Match类型才能使用该方法。 匹配模式 字符匹配 字符 描述 . 默认匹配除\\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行 \\d \\D 匹配数字0-9/非数字 \\s 匹配空白字符、\\t、\\n、\\r , re.search(\"\\s+\",\"ab\\tc1\\n3\").group() 结果 '\\t' \\S 非空白字符 \\w 匹配[A-Za-z0-9] \\W 匹配非[A-Za-z0-9] \\b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\\b' 可以匹配\"never\" 中的 'er'，但不能匹配 \"verb\" 中的 'er'。 \\B 匹配非单词边界。'er\\B' 能匹配 \"verb\" 中的 'er'，但不能匹配 \"never\" 中的 'er'。 次数匹配 字符 描述 * 匹配*号前的字符0次或多次，re.findall(\"ab*\",\"cabb3abcbbac\") 结果为['abb', 'ab', 'a'] + 匹配前一个字符1次或多次，re.findall(\"ab+\",\"ab+cd+abb+bba\") 结果['ab', 'abb'] ? 匹配前一个字符0次或者1次 {m} 匹配前一个字符m次 {n,m} 匹配前一个字符n到m次，re.findall(\"ab{1,3}\",\"abb abc abbcbbb\") 结果'abb', 'ab', 'abb'] *?/+?/?? 转为非贪婪模式（尽可能少的匹配） [...] 字符集，匹配字符集中任意字符，字符集可给出范围或者逐个列出 边界匹配 字符 描述 ^ 匹配字符串开头，若指定flags MULTILINE，这种也可以匹配上，(r'^a','\\nabc\\neee',flags=re.MULTILINE) $ 匹配字符结尾，或e.search(\"foo$\",\"bfoo\\nsdfsf\",flags=re.MULTILINE).group()也可以 \\A 只从字符开头匹配，re.search(\"\\Aabc\",\"alexabc\") 是匹配不到的 \\Z 匹配字符结尾，同$ 分组匹配 字符 描述 丨 匹配丨左或丨右的字符，re.search(\"abc丨ABC\",\"ABCBabcCD\").group() 结果'ABC' (...) 分组匹配，re.search(\"(abc){2}a(123丨456)c\", \"abcabca456c\").group() 结果 abcabca456c (?P\\) 命名分组匹配 re.search(\"(?P\\[0-9]{4})(?P\\[0-9]{2})(?P\\[0-9]{4})\",\"371481199306143242\").groupdict(\"city\") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'} 补充 补充方法 re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0) : 返回替换后的字符串和替换次数 re.escape(pattern) : 自动进行转义，除了ASCII字母、数字和'_'之外 re.compile(pattern, flags=0) : 生成一个_sre.SRE_Pattern对象，以便多次调用 re.finditer(pattern, string, flags=0) : 返回一个匹配结果的迭代器，可迭代取值 re.fullmatch(pattern, string, flags=0) : 完整匹配，不完整则返回None re.template(pattern, flags=0) : 没人知道是干嘛的，跟compile差不多 re.purge() : 清除正则表达式缓存 ''' 当你在程序中使用 re 模块，无论是先使用 compile 还是直接使用比如 findall 来使用正则表达式操作文本，re 模块都会将正则表达式先编译一下， 并且会将编译过后的正则表达式放到缓存中，这样下次使用同样的正则表达式的时候就不需要再次编译， 因为编译其实是很费时的，这样可以提升效率，而默认缓存的正则表达式的个数是 100, 当你需要频繁使用少量正则表达式的时候，缓存可以提升效率，而使用的正则表达式过多时，缓存带来的优势就不明显了 ''' 实例 连续匹配 # 导入模块 >>> import re # 获取字符串 >>> source ='192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 \"GET /api HTTP/1.1\" 200 44 \"http://abc.com/search\" \"Mozilla/5.0\"' # 设置匹配格式 >>> res = re.match('^(?P[^ ]*) (?P[^ ]*) \"(?P[^\"]*)\" (?P[^ ]*) (?P[^ ]*) \"(?P[^\"]*)\" \"(?P[^\"]*)\"',source) # 返回一个字典，groupdict中的key为组名，value为值 >>> source_dic = res.groupdict() # for循环打印 >>> for k in source_dic: #打印key和vaule ... print(k+\": \"+source_dic[k]) ... # 打印结果 date: 25/Oct/2012:14:46:34 remote_ip: 192.168.0.1 referrer: http://abc.com/search status: 200 user_agent: Mozilla/5.0 size: 44 request: GET /api HTTP/1.1 "},"04-模块篇/04-序列化.html":{"url":"04-模块篇/04-序列化.html","title":"序列化","keywords":"","body":"Attack on Python - 序列化 🐍 介绍 先说个例子 , 当我们将一个字典或者列表再或者变量存入磁盘中 , 而存入磁盘后原本数据类型就得不到保持了 . 这个时候我们就得用序列化和反序列化了 序列化是将对象进行存储时保持当时对象的状态 , 实现其生命周期的延长 反序列化则是将存储的对象读取出来并转成原本的数据类型 序列化的目的 以某种存储形式使自定义对象持久化 将对象从一个地方传递到另一个地方 使程序更具维护性 此时应该想到 eval :那么问题来了 , 序列化所达到的功能我用eval()也能达到啊 , eval()直接就可以把字符串转换成python解释器能解释的代码 , 即可以直接将字符串中的字典 , 列表都转成原来的数据类型 . 但是要注意的是 , eval本来就是将字符串内容转换成python可以执行的代码 , 并执行它 , 这样看来eval就不安全了 , 因为如果在我能读取的内容中含有一些其他的 ' 危险代码 ' 如 ' 删除文件 ' , 于是造成了毁灭性的打击 , 所以eval是存在风险的 Python为我们提供了三个序列化工具 , 分别是 json , pickle , shelve json 用于字符串和python数据类型之间进行转换 , 因为json表示出来就是一个字符串 json模块提供了四个方法 方法 描述 dump 接收一个文件句柄 , 将原数据类型转换成字符串写入文件 load 接收一个文件句柄 , 将文件中的字符串转换成原数据类型返回 dumps 接收一个数据类型 , 将其转换成字符串 loads 接收一个字符串 , 将其转换成原数据类型 dump 和 load 实例 # 导入json模块 import json # 创建一个文件句柄 f = open('json_file','w') # 创建一个字典 dic = {'k1':'v1','k2':'v2'} # 将字典转换成字符串写入文件 json.dump(dic,f) # 关闭文件 f.close() # 创建一个文件句柄 f = open('json_file') # 将文件中的字符串读出并转换成原数据类型 dic2 = json.load(f) # 关闭文件句柄 f.close() # 打印类型和结果 print(type(dic2),dic2) # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} dumps 和 loads 实例 # 导入json模块 import json # 创建一个新列表 lst = ['1','2','3','4'] # 将列表转换成字符串,用j_d来接收返回值 j_d = json.dumps(lst) # 将字符串转换成原数据类型,用j_s来接收返回值 j_s = json.loads(j_d) # 打印j_d的值以及类型 print(j_d,type(j_d)) # [\"1\", \"2\", \"3\", \"4\"] # 打印j_s的值以及类型 print(j_s,type(j_s)) # ['1', '2', '3', '4'] loads的特殊情况 # 导入json模块 import json # 创建一个字符串,内部为一个字典 dic_s = \"{'k1':'v1','k2':'v2','k3':3}\" # 将字符串转换成字典 json.loads(dic_s) # 解释器出现报错 # json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) ''' 报错原因,用json的loads功能时,字符串类型的字典中的字符串必须由 \"\" 表示 即上面的dic_s应该改为 '{\"k1\":\"v1\",\"k2\":\"v2\",\"k3\":3}' 结论:用json的loads功能时,字符串类型的字典中的字符串必须由 \"\" 表示 ''' PS : json可用于不同语言之间的数据交换 pickle 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 pickle模块也提供了四个方法 , 与json一样 dumps , dump , loads , load 由于pickle是对于python特有的类型 , 所以 load 和 loads方法不仅支持字典 , 列表 , 它还能把python中任意的数据类型进行序列化 -------dumps和loads-------- # 导入pickle模块 import pickle # 创建一个字典 dic = {'k1':'v1','k2':'v2'} # 将字典转换成二进制内容 p_d = pickle.dumps(dic) # 将二进制内容转换成字典 p_l = pickle.loads(p_d) # 打印p_d print(p_d) # b'\\x80\\x03}q\\x00(X\\x02\\x00\\x00\\x00k2q\\x01X\\x02\\x00\\x00\\x00v2q\\x02X\\x02\\x00\\x00\\x00k1q\\x03X\\x02\\x00\\x00\\x00v1q\\x04u.' # 打印p_d的类型 print(type(p_d)) # # 打印p_l print(p_l) # {'k2': 'v2', 'k1': 'v1'} # 打印p_l的类型 print(type(p_l)) # ---------dump 和 load--------- # 创建一个文件句柄 f = open('pickle_file','wb') # 写入内容 pickle.dump('lyon',f) # 关闭文件 f.close() # 创建一个文件句柄 f = open('pickle_file','rb') # 读出内容 p_f = pickle.load(f) # 关闭文件 f.close() # 打印 print(p_f) # lyon 但是pickle仅仅只能对python中的数据进行序列化 , 反序列化时其他语言就无法读懂了这是什么了 , 所以我们一般用推荐使用json shelve shelve也是python提供给我们的序列化工具 , 比pickle用起来简单一些 shelve只提供给我们一个open方法 , 是用key来访问的 , 使用起来和字典类似 # 导入shelve模块 import shelve # shelve提供open方法 f = shelve.open('shelve_file') # 直接对文件句柄进行操作,就可以写入文件中 f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'} # 关闭文件 f.close() # 打开文件 f1 = shelve.open('shelve_file') # 直接用key取值,key不存在就报错 existing = f1['key'] # 关闭文件 f1.close() # 打印结果 print(existing) # {'float': 9.5, 'int': 10, 'string': 'Sample data'} shelve不支持多个应用同时往一个数据库进行操作 , 所以当我们知道我们的应用如果只进行操作 , 我们可以设置shelve.open() 方法的参数来进行 shelve.open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False) import shelve # flag参数为设置操作模式,r 设置只读模式 f = shelve.open('shelve_file', flag='r') existing = f['key'] f.close() print(existing) writeback参数 , 可以减少我们出错的概率 , 并且让对象的持久化对用户更加的透明了 ; 但这种方式并不是所有的情况下都需要 , 首先 , 使用writeback以后 , shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗 , 并且当数据库在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到数据库 , 这也会带来额外的等待时间 , 因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了 , 哪些对象没有修改 , 因此所有的对象都会被写入 import shelve f1 = shelve.open('shelve_file') print(f1['key']) f1['key']['new_value'] = 'this was not here before' f1.close() # 设置writeback f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True) print(f2['key']) f2['key']['new_value'] = 'this was not here before' f2.close() "},"04-模块篇/05-os模块.html":{"url":"04-模块篇/05-os模块.html","title":"os模块","keywords":"","body":"Attack on Python - OS模块 🐍 介绍 os模块为我们提供了与操作系统相关的诸多接口 在Python中 , 使用字符串类型来表示文件名 , 命令行参数和环境变量 os模块功能总体分为以下几个部分 : 当前进程和用户操作 文件描述符操作 文件和目录操作 进程管理 调度程序接口 (仅在一些Unix平台上) 系统信息处理 总体概况 DESCRIPTION This exports: - all functions from posix, nt or ce, e.g. unlink, stat, etc. - os.path is either posixpath or ntpath - os.name is either 'posix', 'nt' or 'ce'. - os.curdir is a string representing the current directory ('.' or ':') - os.pardir is a string representing the parent directory ('..' or '::') - os.sep is the (or a most common) pathname separator ('/' or ':' or '\\\\') - os.extsep is the extension separator (always '.') - os.altsep is the alternate pathname separator (None or '/') - os.pathsep is the component separator used in $PATH etc - os.linesep is the line separator in text files ('\\r' or '\\n' or '\\r\\n') - os.defpath is the default search path for executables - os.devnull is the file path of the null device ('/dev/null', etc.) 注意 : 在os模块中有很多方法只有在Unix系统上才能使用 由于os模块提供的方法太多 , 所以本文仅介绍一些在windows下常用的方法 OS os.getcwd() \"\"\" Return a string representing the current working directory. \"\"\" os.chdir(path) \"\"\" Change the current working directory to path. \"\"\" os.curdir \"\"\" The constant string used by the operating system to refer to the current directory. This is '.' for Windows and POSIX. Also available via os.path. \"\"\" os.pardir \"\"\" The constant string used by the operating system to refer to the parent directory. This is '..' for Windows and POSIX. Also available via os.path. \"\"\" os.makedirs(name, mode=0o777, exist_ok=False) \"\"\" Recursive directory creation function. Like mkdir(), but makes all intermediate-level directories needed to contain the leaf directory. \"\"\" os.removedirs(name) \"\"\" Remove directories recursively. Works like rmdir() except that, if the leaf directory is successfully removed, removedirs() tries to successively remove every parent directory mentioned in path until an error is raised \"\"\" os.rmdir(path, *, dir_fd=None) \"\"\" Remove (delete) the directory path. Only works when the directory is empty, otherwise, OSError is raised. In order to remove whole directory trees, shutil.rmtree() can be used. \"\"\" os.listdir(path='.') \"\"\" Return a list containing the names of the entries in the directory given by path. The list is in arbitrary order, and does not include the special entries '.' and '..' even if they are present in the directory. \"\"\" os.remove(path, *, dir_fd=None) \"\"\" Remove (delete) the file path. If path is a directory, OSError is raised. Use rmdir() to remove directories. \"\"\" os.rename(src, dst, *, src_dir_fd=None, dst_dir_fd=None) \"\"\" Rename the file or directory src to dst. \"\"\" os.stat(path, *, dir_fd=None, follow_symlinks=True) \"\"\" Get the status of a file or a file descriptor. \"\"\" os.sep \"\"\" The character used by the operating system to separate pathname components. This is '/' for POSIX and '\\\\' for Windows. \"\"\" os.linesep \"\"\" The string used to separate (or, rather, terminate) lines on the current platform. This may be a single character, such as '\\n' for POSIX, or multiple characters, for example, '\\r\\n' for Windows. \"\"\" os.pathsep \"\"\" The character conventionally used by the operating system to separate search path components (as in PATH), such as ':' for POSIX or ';' for Windows. Also available via os.path. \"\"\" os.name \"\"\" The name of the operating system dependent module imported. The following names have currently been registered: 'posix', 'nt', 'java'. \"\"\" os.system(command) \"\"\" Execute the command (a string) in a subshell. \"\"\" os.popen(cmd, mode='r', buffering=-1) \"\"\" Open a pipe to or from command cmd. The return value is an open file object connected to the pipe, which can be read or written depending on whether mode is 'r' (default) or 'w'. \"\"\" os.environ \"\"\" A mapping object representing the string environment. \"\"\" 更多os模块相关 : os — Miscellaneous operating system interfaces OS.Path os.path.abspath(path) \"\"\" Return a normalized absolutized version of the pathname path. On most platforms, this is equivalent to calling the function normpath() as follows: normpath(join(os.getcwd(), path)). \"\"\" os.path.exists(path) \"\"\" Return True if path refers to an existing path or an open file descriptor. Returns False for broken symbolic links. \"\"\" os.path.isabs(path) \"\"\" Return True if path is an absolute pathname. \"\"\" os.path.isfile(path) \"\"\" Return True if path is an existing regular file. \"\"\" os.path.isdir(path) \"\"\" Return True if path is an existing directory. \"\"\" os.path.join(path, *paths) \"\"\" Join one or more path components intelligently. \"\"\" os.path.getatime(path) \"\"\" Return the time of last access of path. \"\"\" os.path.getmtime(path) \"\"\" Return the time of last modification of path. \"\"\" os.path.getsize(path) \"\"\" Return the size, in bytes, of path. Raise OSError if the file does not exist or is inaccessible. \"\"\" 更多os.path相关 : os.path — Common pathname manipulations 补充 : 如果需要读取命令行上所有文件中的所有行 , 可以查看fileinput 模块 如果需要创建临时文件和目录 , 可以查看tempfile 模块 关于文件和文件集合的高级操作 , 可以查看shutil 模块 "},"04-模块篇/06-random模块.html":{"url":"04-模块篇/06-random模块.html","title":"random模块","keywords":"","body":"Python - 标准库之random 介绍 🍀 random模块为我们提供了各种分布的伪随机数生成器 random模块功能分为以下几个部分 : Bookkeeping functions Functions for integers Functions for sequences Real-valued distributions Bookkeeping functions 🍀 random.seed(a=None, version=2): \"\"\" Initialize the random number generator. \"\"\" random.getstate(): \"\"\" Return an object capturing the current internal state of the generator. This object can be passed to setstate() to restore the state. \"\"\" random.setstate(state): \"\"\" State should hava been obtained from a previous call to getstate(), and setstate() restores the internal state of the generator to what it was at the time getstate() was called. \"\"\" random.getrandbits(k): \"\"\" Returns a Python integer with k random bits. This method is supplied with the Mersenne Twister generator and some other generators may also provide it as an optional part of the API. When available, getrandbits() enables randrange() to handle arbitrarily large ranges. \"\"\" Functions for integers 🍀 random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step]): \"\"\" Return a randomly selected element from range(start, stop, step). This is equivalent to choice(range(start, stop, step)), but doesn't actually build a range object. \"\"\" random.randint(a, b): \"\"\" Return a random integer N such that a Functions for sequences 🍀 random.choice(seq): \"\"\" Return a random element from the non-empty sequence seq. If seq is empty, raises IndexError. \"\"\" random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1): \"\"\" Return a k sized list of elements chosen from the population with replacement. If the population is empty, raises IndexError. \"\"\" random.shuffle(x[, random]): \"\"\" Shuffle the sequence x in place. \"\"\" random.sample(population, k): \"\"\" Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence or set. Used for random sampling without replacement. \"\"\" Real-valued distributions 🍀 random.random(): \"\"\" Return the next random floating point number in the range [0.0, 1.0). \"\"\" random.uniform(a, b): \"\"\" Return a random floating point number N such that a 0 and beta > 0. Returned values range between 0 and 1. \"\"\" random.expovariate(lambd): \"\"\" Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired mean. \"\"\" random.gammavariate(alpha, beta): \"\"\" Gamma distribution. (Not the gamma function!) Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0. \"\"\" random.gauss(mu, sigma): \"\"\" Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This is slightly faster than the normalvariate() function defined below. \"\"\" random.lognormvariate(mu, sigma): \"\"\" Log normal distribution. \"\"\" random.normalvariate(mu, sigma): \"\"\" Normal distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation. \"\"\" random.vonmisesvariate(mu, kappa): \"\"\" mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, and kappa is the concentration parameter, which must be greater than or equal to zero. If kappa is equal to zero, this distribution reduces to a uniform random angle over the range 0 to 2*pi. \"\"\" random.paretovariate(alpha): \"\"\" Pareto distribution. alpha is the shape parameter. \"\"\" random.weibullvariate(alpha, beta): \"\"\" Weibull distribution. alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter. \"\"\" Examples and Recipes 🍀 Basic examples : >>> import random >>> random.random() # Random float: 0.0 >> random.uniform(2.5, 10.0) # Random float: 2.5 >> random.expovariate(1 / 5) # Interval between arrivals averaging 5 seconds 5.148957571865031 >>> random.randrange(10) # Integer from 0 to 9 inclusive 7 >>> random.randrange(0, 101, 2) # Even integer from 0 to 100 inclusive 26 >>> random.choice(['win', 'lose', 'draw']) # Single random element from a sequence 'draw' >>> deck = 'ace two three four'.split() >>> random.shuffle(deck) # Shuffle a list >>> deck ['four', 'two', 'ace', 'three'] >>> random.sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Four samples without replacement [40, 10, 50, 30] Simulations : >>> # Six roulette wheel spins (weighted sampling with replacement) >>> random.choices(['red', 'black', 'green'], [18, 18, 2], k=6) ['red', 'green', 'black', 'black', 'red', 'black'] >>> # Deal 20 cards without replacement from a deck of 52 playing cards >>> # and determine the proportion of cards with a ten-value >>> # (a ten, jack, queen, or king). >>> import collections >>> deck = collections.Counter(tens=16, low_cards=36) >>> seen = random.sample(list(deck.elements()), k=20) >>> seen.count('tens') / 20 0.15 >>> # Estimate the probability of getting 5 or more heads from 7 spins >>> # of a biased coin that settles on heads 60% of the time. >>> trial = lambda: random.choices('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5 >>> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000 0.4169 >>> # Probability of the median of 5 samples being in middle two quartiles >>> trial = lambda : 2500 >> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000 0.7958 更多random相关 : random — Generate pseudo-random numbers "},"04-模块篇/07-sys模块.html":{"url":"04-模块篇/07-sys模块.html","title":"sys模块","keywords":"","body":"Attack on Python - sys模块 🐍 介绍 sys模块为我们提供了对解释器使用或维护的一些变量的访问 , 以及解释器交互的函数 sys模块总体分为四个部分 : Dynamic objects , 动态对象 Static objects , 静态对象 Functions , 函数 Data , 配置 Dynamic objects argv -- command line arguments; argv[0] is the script pathname if known path -- module search path; path[0] is the script directory, else '' modules -- dictionary of loaded modules displayhook -- called to show results in an interactive session excepthook -- called to handle any uncaught exception other than SystemExit To customize printing in an interactive session or to install a custom top-level exception handler, assign other functions to replace these. stdin -- standard input file object; used by input() stdout -- standard output file object; used by print() stderr -- standard error object; used for error messages By assigning other file objects (or objects that behave like files) to these, it is possible to redirect all of the interpreter's I/O. last_type -- type of last uncaught exception last_value -- value of last uncaught exception last_traceback -- traceback of last uncaught exception These three are only available in an interactive session after a traceback has been printed. Static objects builtin_module_names -- tuple of module names built into this interpreter copyright -- copyright notice pertaining to this interpreter exec_prefix -- prefix used to find the machine-specific Python library executable -- absolute path of the executable binary of the Python interpreter float_info -- a struct sequence with information about the float implementation. float_repr_style -- string indicating the style of repr() output for floats hash_info -- a struct sequence with information about the hash algorithm. hexversion -- version information encoded as a single integer implementation -- Python implementation information. int_info -- a struct sequence with information about the int implementation. maxsize -- the largest supported length of containers. maxunicode -- the value of the largest Unicode code point platform -- platform identifier prefix -- prefix used to find the Python library thread_info -- a struct sequence with information about the thread implementation. version -- the version of this interpreter as a string version_info -- version information as a named tuple dllhandle -- [Windows only] integer handle of the Python DLL winver -- [Windows only] version number of the Python DLL __stdin__ -- the original stdin; don't touch! __stdout__ -- the original stdout; don't touch! __stderr__ -- the original stderr; don't touch! __displayhook__ -- the original displayhook; don't touch! __excepthook__ -- the original excepthook; don't touch! Functions displayhook() -- print an object to the screen, and save it in builtins._ excepthook() -- print an exception and its traceback to sys.stderr exc_info() -- return thread-safe information about the current exception exit() -- exit the interpreter by raising SystemExit getdlopenflags() -- returns flags to be used for dlopen() calls getprofile() -- get the global profiling function getrefcount() -- return the reference count for an object (plus one :-) getrecursionlimit() -- return the max recursion depth for the interpreter getsizeof() -- return the size of an object in bytes gettrace() -- get the global debug tracing function setcheckinterval() -- control how often the interpreter checks for events setdlopenflags() -- set the flags to be used for dlopen() calls setprofile() -- set the global profiling function setrecursionlimit() -- set the max recursion depth for the interpreter settrace() -- set the global debug tracing function Data __stderr__ = ' mode='w' encoding='cp9... __stdin__ = ' mode='r' encoding='cp936... __stdout__ = ' mode='w' encoding='cp9... api_version = 1013 argv = [''] base_exec_prefix = r'C:\\Users\\Lyon\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Pytho... base_prefix = r'C:\\Users\\Lyon\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35' builtin_module_names = ('_ast', '_bisect', '_codecs', '_codecs_cn', '_... byteorder = 'little' copyright = 'Copyright (c) 2001-2016 Python Software Foundati...ematis... dllhandle = 1373306880 dont_write_bytecode = False exec_prefix = r'C:\\Users\\Lyon\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35' executable = r'C:\\Users\\Lyon\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\py... flags = sys.flags(debug=0, inspect=0, interactive=0, opt...ing=0, quie... float_info = sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_...epsilo.. . float_repr_style = 'short' hash_info = sys.hash_info(width=64, modulus=2305843009213693...iphash2... hexversion = 50660080 implementation = namespace(cache_tag='cpython-35', hexversion=506...in... int_info = sys.int_info(bits_per_digit=30, sizeof_digit=4) maxsize = 9223372036854775807 maxunicode = 1114111 meta_path = [, , '_ast': , >> ' ps2 = '... ' stderr = ' mode='w' encoding='cp936'> stdin = ' mode='r' encoding='cp936'> stdout = ' mode='w' encoding='cp936'> thread_info = sys.thread_info(name='nt', lock=None, version=None) version = '3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1... version_info = sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaseleve.. . warnoptions = [] winver = '3.5' 更多见 : sys — System-specific parameters and functions "},"04-模块篇/08-wsgiref模块.html":{"url":"04-模块篇/08-wsgiref模块.html","title":"wsgiref模块","keywords":"","body":"Attack on Python - wsgiref模块 🐍 介绍 wsgiref 模块是 WSGI 规范的一个参考实现 , 它可以用于将WSGI支持添加到Web服务器或框架中 , 它提供了用于操作WSGI环境变量和响应头的实用工具 、 用于实现WSGI服务器的基类 、 用于服务WSGI应用程序的样本HTTP服务器 、以及检查WSGI服务器和应用程序的验证工具 , 以满足WSGI规范(PEP3333) 包内容 handlers - server/gateway base classes headers - WSGI response header tools simple_server - a simple WSGI HTTP server util - WSGI environment utilities validate - WSGI conformance checker handlers 这个模块提供了用于实现WSGI服务器和网关的基本处理程序类 . 这些基类处理与WSGI应用程序通信的大部分工作 , 只要它们提供了一个CGI-like环境 , 以及输入、输出和错误流 CLASSES builtins.object BaseHandler \"\"\"管理WSGI应用程序的调用\"\"\" SimpleHandler \"\"\"初始化数据流,环境等的处理程序\"\"\" BaseCGIHandler \"\"\"CGI-like系统,使用输入/输出/错误流和环境映射\"\"\" CGIHandler \"\"\"CGI-based调用,通过sys.stdin/stdout/stderr和os.environ\"\"\" IISCGIHandler \"\"\"CGI-based调用与IIS路径错误的解决方法\"\"\" # 由上到下是一个基类到子类的过程 以上类中主要的实现在BaseHandler中 , 其它几个都是在基类基础上做了简单的实现 FUNCTIONS read_environ() \"\"\"读取环境,修改HTTP变量\"\"\" 本文中所有思维导图全部来自这里 , 点我吧 对于各个类中的具体实现 , 可以去阅读源代码https://pypi.python.org/pypi/wsgiref headers 这个模块提供了一个类(Headers) , 可以使用mapping-like的接口来方便地操作WSGI响应头 , 也就是一个类似于dict的数据结构 , 并且其实现了dict操作中的get , keys , values 函数 CLASSES builtins.object Headers class Headers(builtins.object) \"\"\"管理一个HTTP响应头的集合\"\"\" headers思维导图 ! simple_server 这个模块实现了一个WSGI应用程序的简单HTTP服务器 (基于HTTP.server) , 每个服务器实例都在给定的主机和端口上提供一个WSGI应用 CLASSES http.server.BaseHTTPRequestHandler(socketserver.StreamRequestHandler) WSGIRequestHandler # WSGIRequestHandler继承体系 # +--------------------+ # | BaseRequestHandler | # +--------------------+ # ↓ # +-----------------------+ # | StreamRequestHandler | # +-----------------------+ # ↓ # +------------------------+ # | BaseHTTPRequestHandler | # +------------------------+ # ↓ # +--------------------+ # | WSGIRequestHandler | # +--------------------+ http.server.HTTPServer(socketserver.TCPServer) WSGIServer # WSGIServer继承体系 # +------------+ # | BaseServer | # +------------+ # ↓ # +------------+ # | TCPServer | # +------------+ # ↓ # +------------+ # | HTTPServer | # +------------+ # ↓ # +------------+ # | WSGIServer | # +------------+ class WSGIRequestHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler) \"\"\"HTTP请求处理程序基类\"\"\" class WSGIServer(http.server.HTTPServer) \"\"\"实现Python WSGI协议的BaseHTTPServer\"\"\" FUNCTIONS demo_app(environ, start_response) \"\"\"应用程序部分\"\"\" make_server(host, port, app, server_class=, handler_class=) \"\"\"创建一个新的WSGI服务器,监听主机和端口\"\"\" simple_server思维导图 simple_server模块主要有两部分内容 应用程序 函数demo_app是应用程序部分 服务器程序 服务器程序主要分成Server和Handler两部分 , 另外make_server函数用来生成一个服务器实例 图上可知simple_server中还有一个ServerHandler模块 , 它继承于handlers模块中的SimpleHandler , 继承体系如下 # +-------------+ # | BaseHandler | # +-------------+ # ↓ # +----------------+ # | SimpleHandler | # +----------------+ # ↓ # +---------------+ # | ServerHandler | # +---------------+ 该模块主要完成的功能如下 : 启动服务器 模块用户请求 处理用户请求 执行simple_server.py时内容如下 httpd = make_server('', 8000, demo_app) sa = httpd.socket.getsockname() print \"Serving HTTP on\", sa[0], \"port\", sa[1], \"...\" # M: webbrowser provides a high-level interface to allow displaying Web-based documents # to users. Under most circumstances import webbrowser webbrowser.open('http://localhost:8000/xyz?abc') httpd.handle_request() # serve one request, then exit demo_app demo_app(environ, start_response) ''' 参数说明: environ:为一个字典 start_response:为一个可调用函数 return:返回一个可迭代对象 另外demo_app中会调用start_response函数 ''' def demo_app(environ,start_response): from StringIO import StringIO stdout = StringIO() print >> stdout, \"Hello world!\" print >> stdout h = environ.items() h.sort() for k,v in h: print >> stdout, k,'=',`v` start_response(\"200 OK\", [('Content-Type','text/plain')]) return [stdout.getvalue()] make_server def make_server(host, port, app, server_class=WSGIServer, handler_class=WSGIRequestHandler) ''' 参数说明: host:主机名 port:端口号 server_class:生成server实例时所使用的基类,默认为WSGIServer handler_class:用于处理请求的handler类,默认为WSGIRequestHandler ''' def make_server(host, port, app, server_class=WSGIServer, handler_class=WSGIRequestHandler): '''引用no_1y的注释,文尾有详细链接''' # no_1y: -> HTTPServer.__init__ # -> TCPServer.__init__ # -> TCPServer.server_bind # -> TCPServer.socket.bind # -> TCPServer.server_activate # -> TCPServer.socket.listen server = server_class((host, port), handler_class) # no_1y: conresponding to WSGIRequestHandler.handle() # -> handler.run(self.server.get_app()) server.set_app(app) return server \"\"\" server_class为WSGIServer,生成时会沿着继承方向到达最底层的TCPServer,并完成对socket的绑定和监听 set_app设置了app,它会在handler_class的handle函数中被取出来,交给handler的run函数执行 \"\"\" util 这个模块提供了用于处理WSGI环境的各种实用函数 , WSGI环境是一个包含在PEP 3333中描述的HTTP请求变量的字典 CLASSES builtins.object FileWrapper class FileWrapper(builtins.object): \"\"\" 将文件类对象转换为迭代器的包装器 \"\"\" FUNCTIONS application_uri(environ) \"\"\"返回应用程序的基本URI\"\"\" guess_scheme(environ) \"\"\"返回一个猜测wsgi.url_scheme是否是http或https\"\"\" request_uri(environ, include_query=True) \"\"\"返回完整的请求URI,包括任意的查询字符串\"\"\" setup_testing_defaults(environ) \"\"\"用于设置虚拟环境的服务器和应用程序,目的是使WSGI的单元测试更加容易\"\"\" shift_path_info(environ) \"\"\"将一个名称从PATH_INFO转移到SCRIPT_NAME,并返回它,如果在pathinfo中没有其他路径段，则返回None\"\"\" util思维导图 validate 在创建新的WSGI应用程序对象 , 框架 , 服务器或中间件时 , 使用wsgiref.validate验证新代码的一致性是很有用的 这个模块提供了一个函数 , 它创建了WSGI应用程序对象 , 它可以验证WSGI服务器或网关和WSGI应用程序对象之间的通信 , 从而检查双方是否符合协议的一致性 简单的说就是检查你对WSGI的实现是否满足标准 思维导图如下 本文主要参考http://blog.csdn.net/on_1y/article/details/18818081 思维导图来自https://github.com/minixalpha/SourceLearning/tree/master/wsgiref-0.1.2 "},"05-网络篇/":{"url":"05-网络篇/","title":"网络篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 网络篇 🐍 "},"05-网络篇/01-网络编程.html":{"url":"05-网络篇/01-网络编程.html","title":"网络编程","keywords":"","body":"Attack on Python - 网络编程 🐍 前言 在互联网没有诞生之前 , 我们都是在自己的计算机上自娱自乐 , 那时候的程序也都是单机版的程序 , 随后互联网诞生了 , 用网络把各个计算机连接到了一起 , 让处在网络中的计算机可以互相通信 , 网络编程就是如何在程序中实现两台计算机之间的通信 最基本的例子莫过于我们传输文件了 , 没有网络的情况下我们只能利用U盘或者硬盘 , 先从我的计算机上将要传输的文件写入到我们的U盘或者硬盘 , 然后再用已有文件的U盘或者硬盘写入其他计算机 , 这样的局限性有多大可想而知 ; 利用网络我们可以直接十万八千里进行文件传输 , 比如用我的QQ传文件给你的QQ , 当然这个例子可能不怎么好 , 因为你传文件一般可能不会用QQ来传 网络协议 网络的存在是为了能使计算机之间进行通信 , 既然是通信那么就得有一门大家都会的语言吧 . 就像我跟你说话 , 我只会中文而你只会英文 , 那么我们两个拿什么交流 ? 花钱请个翻译官 ? 不存在的 ...... 那么在网络上的各台计算机之间也需要一种大家都会的语言 , 这就是网络协议 网络协议是网络上所有设备之间通信规则的集合 , 它规定了通信时信息必须采用的格式和这些格式的意义 为了使不同计算机厂家生产的计算机能够相互通信 , 以便在更大的范围内建立计算机网络 , 国际标准化组织( ISO ) 在1987年提出了 \"开放系统互联参考模型\" , 即著名的OSI/RM模型(Open System Interconection/Reference Model) . 它将计算机网络体系结构的通信协议分为七层 , 如下图 在上图中右边协议部分我们可以了解各层中所包含的协议 , 互联网协议包含了上百种协议 , 但是最重要的两个协议是TCP和IP协议 , 所以我们把互联网的协议简称TCP/IP协议 IP协议 IP ( Internet Protocol ) 就是为计算机网络相互连接进行通信而设计的协议 , 翻译过来即\"因特网协议\" , 简称\"网协\" 它定义的地址称为IP地址 , 广泛采用v4版本即IPv4 , 它规定网络地址由32位2进制表示 , 范围为 0.0.0.0 ~ 255.255.255.255 , 一个IP地址通常协程四段十进制数 , 例如 : 127.0.0.1 . 还有IPv6地址 , 规定网络地址由128位2进制表示 , 它是目前使用的IPv4的升级版 , 以字符串表示如 : 2001:0db8:85a3:0042:1000:8a2e:0370:7334 通信的时候 , 双方必须知道对方的标识 , 好比发邮件必须知道对方的邮件地址 . 互联网上每个计算机的唯一标识就是IP地址 , 如果一台计算机同时接入到两个或更多的网络 , 比如路由器 , 它就会有两个或多个IP地址 , 所以 , IP地址对应的实际上是计算机的网络接口 , 通常是网卡 IP协议负责把数据从一台计算机通过网络发送到另一台计算机 . 数据被分割成一小块一小块 , 然后通过IP包发送出去 , 由于互联网链路复杂 , 两台计算机之间经常有多条线路 , 因此 , 路由器就负责决定如何把一个IP包转发出去 ; IP包的特点是按块发送 , 途径多个路由 , 但不保证能到达 , 也不保证顺序到达 一个IP包除了包含要传输的数据外 , 还包含源IP地址和目标IP地址 , 源端口和目标端口 TCP协议 TCP协议则是建立在 IP协议 之上的 , TCP协议负责在两台计算机之间建立可靠连接 , 保证数据包按顺序到达 ; TCP协议会通过握手建立连接 , 然后 , 对每个IP包编号 , 确保对方按顺序收到 , 如果包丢掉了 , 就自动重发 许多常用的更高级的协议都是建立在TCP协议基础上的 , 比如用于浏览器的HTTP协议、发送邮件的SMTP协议等 互联网本质上就是一系列的网络协议 , 互联网协议的功能是定义计算机如何接入internet , 以及接入internet的计算机通信标准 网络编程 互联网已经建立成功了 , 也就是说一大堆协议都准备好了 , 你只是规定好了计算机怎么接入互联网 , 但是却没告诉计算机接入之后怎么收发消息 , 也就是说并没有完全实现通信 , 仅仅是\"通\"了而已 网络编程就是以实现计算机之间通信为目的的编程 , 而实现计算机之间的通信实质上是实现计算机上两个进程的通信 , 比如我在两台计算机上都装有QQ , 我用一台计算机上的QQ给另一台计算机上的QQ发消息 , 明显实现该通信并不是两台计算机直接通信的 , 而是通过QQ这个正在运行的软件即一个进程来实现该通信的 所以我们可以这样说网络编程就是以实现进程间通信为目的的编程 "},"05-网络篇/02-Socket.html":{"url":"05-网络篇/02-Socket.html","title":"Socket","keywords":"","body":"Attack on Python - socket 🐍 C/S架构 在网络通信中 , 一般是一方求一方应 , 求的一方就是客户端即 Client , 应的一方就是服务端即Server , 这就是C/S架构 , 在互联网中处处是C/S架构 , 比如我们访问百度 , 百度就是一个服务端 , 而我们的浏览器就是一个客户端 Socket Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层 , 它是一组接口 , 是从顶上三层 (osi七层协议的应用层) 进入传输层的接口 ; 顶上三层通常构成所谓的用户进程 , 底下四层却通常作为操作系统内核的一个部分提供 Socket又叫做套接字 , Python中socket为我们封装好了TCP/UDP协议 , 所以我们无需深入理解 , 只要遵循socket的规定去编程就可以了 创建socket对象 创建socket对象就是一个建立TCP的过程 , 即三次握手 , 断开当然就是四次挥手了 代码实现 # 导入socket模块 import socket # 调用socket模块中的socket类实例化出对象 sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM,0) '''或者可以使用 from module import * ,可以大幅度减少代码,仅仅提一下,毕竟有弊端''' # 导入socket模块中的所有内容 from socket import * # 实例化socket类 sock = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0) socket类参数说明 其构造函数源码 def __init__(self, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM, proto=0, fileno=None): # 下面内容就不摘了 pass family : 地址簇 参数 说明 AF_INET IPv4 , 即默认为IPv4 AF_INET6 IPv6 AF_UNIX 针对Unix系统进程间通信 type : 类型 参数 说明 SOCK_STREAM 面向流 , 即TCP SOCK_DGRAM 面向数据报 , 即UDP SOCK_RAW 原始套接字 , 可处理ICMP,IGMP等网络报文 ; 可以处理特殊的IPv4报文 ; 利用原始套接字 , 可以通过IP_HDRINCL套接字选项由用户构造IP头 SOCK_RDM 一种可靠的UDP形式 . SOCK_RAM用来提供对原始协议的低级访问 , 在需要执行某些特殊操作时使用 , 如发送ICMP报文 , SOCK_RAW通常仅限于高级用户或管理员运行的程序使用 SOCK_SEQPACKET 可靠的连续数据包服务 proto : 协议 参数 说明 0 与特定的地址家族相关的协议 , 如果是0 , 则系统就会根据地址格式和套接类别 , 自动选择一个合适的协议 还有一个fileno参数是无需理会的 基于TCP TCP协议是有链接的 , 面向流的 , 数据传输可靠 , 必须先启动服务端 TCP服务端 创建套接字对象 创建socket对象 绑定IP和端口 绑定 bind() 开始监听链接 监听 listen() 阻塞 , 等待客户端成功连接 阻塞 accept() 接收请求数据 接收 recv() 处理并发送请求数据 发送 send() 通信完毕 , 关闭链接 , 关闭套接字 关闭 close() TCP客户端 创建套接字对象 创建socket对象 连接服务端 , 按照IP和端口连接 连接 connet() 发送请求数据 发送 send() 接收请求数据 接收 recv() 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close() 简单实例 tcp_server.py # 导入socket模块 import socket # 创建socket对象,默认参数就不填了 sock = socket.socket() # 绑定IP和端口,参数是一个元组(ip,port) sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) # 开始监听,最大监听数为5 sock.listen(5) # 阻塞,等待连接,返回一个链接通道和一个地址 conn,addr = sock.accept() # 接收请求数据,接收大小为1024字节 content = conn.recv(1024) # 打印结果(bytes转成str显示) print(content.decode()) # 发送请求结果,必须以bytes类型 conn.send(b'Hello Lyon') # 关闭链接 conn.close() # 关闭套接字 sock.close() tcp_client.py # 导入socket模块 import socket # 创建socket对象 sock = socket.socket() # 建立链接 sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) # 发送请求数据,必须以bytes类型 sock.send(b\"I'm Lyon\") # 接收请求结果 content = sock.recv(1024) # 打印结果 print(content.decode()) # 关闭套接字 sock.close() 基于UDP UDP协议是无链接的 , 面向数据报的 , 数据传输全靠吼 , 不可靠 , 先启动哪一端都不会报错 UDP服务端 创建套接字对象 创建socket对象 绑定IP和端口 绑定 bind() 接收请求数据 接收 recvfrom() 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close() UDP客户端 创建套接字对象 创建socket对象 发送请求数据 发送 sendto() 通信完毕 , 关闭套接字 关闭 close() 简单实例 udp_server.py # 导入socket模块 import socket # 创建socket对象 sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) # 绑定ip和端口 sock.bind(('127.0.0.1', 8090)) # 接收请求,返回数据和地址 data,addr = sock.recvfrom(1024) # 打印请求 print(data.decode()) # 关闭套接字 sock.close() udp_client.py # 导入socket模块 import socket # 创建socket对象 sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) # 发送请求到指定地址 sock.sendto(b\"I'm Lyon\", ('127.0.0.1', 8090)) # 关闭套接字 sock.close() Socket对象方法 方法 描述 s.bind() 绑定地址（host,port）到套接字， 在AF_INET下,以元组（host,port）的形式表示地址。 s.listen() 开始TCP监听。backlog指定在拒绝连接之前，操作系统可以挂起的最大连接数量。该值至少为1，大部分应用程序设为5就可以了。 s.accept() 被动接受TCP客户端连接,(阻塞式)等待连接的到来 s.connect() 主动初始化TCP服务器连接，。一般address的格式为元组（hostname,port），如果连接出错，返回socket.error错误。 s.connect_ex() connect()函数的扩展版本,出错时返回出错码,而不是抛出异常 s.recv() 接收TCP数据，数据以字符串形式返回，bufsize指定要接收的最大数据量。flag提供有关消息的其他信息，通常可以忽略。 s.send() 发送TCP数据，将string中的数据发送到连接的套接字。返回值是要发送的字节数量，该数量可能小于string的字节大小。 s.sendall() 完整发送TCP数据，完整发送TCP数据。将string中的数据发送到连接的套接字，但在返回之前会尝试发送所有数据。成功返回None，失败则抛出异常。 s.recvfrom() 接收UDP数据，与recv()类似，但返回值是（data,address）。其中data是包含接收数据的字符串，address是发送数据的套接字地址。 s.sendto() 发送UDP数据，将数据发送到套接字，address是形式为（ipaddr，port）的元组，指定远程地址。返回值是发送的字节数。 s.close() 关闭套接字 s.getpeername() 返回连接套接字的远程地址。返回值通常是元组（ipaddr,port）。 s.getsockname() 返回套接字自己的地址。通常是一个元组(ipaddr,port) s.setsockopt(level,optname,value) 设置给定套接字选项的值。 s.getsockopt(level,optname[.buflen]) 返回套接字选项的值。 s.settimeout(timeout) 设置套接字操作的超时期，timeout是一个浮点数，单位是秒。值为None表示没有超时期。一般，超时期应该在刚创建套接字时设置，因为它们可能用于连接的操作（如connect()） s.gettimeout() 返回当前超时期的值，单位是秒，如果没有设置超时期，则返回None。 s.fileno() 返回套接字的文件描述符。 s.setblocking(flag) 如果flag为0，则将套接字设为非阻塞模式，否则将套接字设为阻塞模式（默认值）。非阻塞模式下，如果调用recv()没有发现任何数据，或send()调用无法立即发送数据，那么将引起socket.error异常。 s.makefile() 创建一个与该套接字相关连的文件 解决OSError: [Errno 48] Address already in use 问题 添加一条socket配置 , 重用ip和端口 import socket sock = socket.socket() # 添加在bind前 sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) sock.bind(address) "},"05-网络篇/03-Socket实现QQ聊天.html":{"url":"05-网络篇/03-Socket实现QQ聊天.html","title":"Socket实现QQ聊天","keywords":"","body":"Attack on Python - socket实现QQ聊天 🐍 介绍 在上一篇中写了最基本版的socket服务端和客户端 , 即仅能通信一次后就自动关闭了 , 显然实际应用中可不是这样的 , 那就来写一个像QQ一样的聊天程序吧 TCP实现 因为TCP是有链接的 , 这就导致只能有一个服务端 , 但是可以有多个客户端 tcpqq_server.py import socket sock = socket.socket() sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) sock.listen(5) # 实现链接循环 while True: print(\"Watiting for the link...\") conn, addr = sock.accept() print(\"Your friend {} is online...\".format(addr)) # 实现通信循环 while True: messages = conn.recv(1024) print(\"Messages from [{}]:{}\".format(addr, messages.decode('utf-8'))) if messages == b'q': break else: while True: data = input(\"Please input the messages to be sent:\").strip().encode('utf-8') # 注意发送的内容不能为空,否则接收方就会一直等下去 if not data: print(\"Can't be empty...\") continue conn.send(data) break print(\"Your friend {} is offline...\".format(addr)) conn.close() sock.close() tcpqq_client.py import socket sock = socket.socket() sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) # 实现通信循环 while True: messages = input(\"Please input your messages to be sent:\").strip().encode('utf-8') # 注意发送的内容不能为空,否则接收方就会一直等下去 if not messages: print(\"Can't be empty...\") continue elif messages == b'q': break else: sock.send(messages) data = sock.recv(1024) print(\"Messages from [{}]:{}\".format(('127.0.0.1', 8080), data.decode('utf-8'))) sock.close() 当然实际应用中是不会用TCP来完成的 , 而是用UDP , 这里只是模拟 , 并且以上还有有问题没有解决的 , 比如如果发送的消息大于1024字节 , 那么就不能完整接收信息了 , 后续再进行处理 TCP版本的服务端可以允许同时连入5个客户端 , 值得注意的是并不是同时连入 , 按照顺序排队 , 只有前面的人说完了会连入后序的客户端 UDP实现 以为UDP是无链接的 , 所以它可以实现想跟谁说话就跟谁说话 udpqq_server.py import socket sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) # 实现通信循环 while True: data, addr = sock.recvfrom(1024) print(\"Receive a message from {}:{}\".format(addr, data.decode('utf-8'))) if data == b'q': break while True: messages = input(\"Please input the messages to be sent:\").strip().encode('utf-8') if not messages: print(\"Can't be empty...\") continue sock.sendto(messages, addr) break sock.close() udpqq_client.py import socket sock = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) # 实现通信循环 while True: messages = input(\"Please input your messages to be sent:\").strip().encode('utf-8') if not messages: print(\"Can't be empty...\") continue elif messages == b'q': break else: sock.sendto(messages, ('127.0.0.1',8080)) data, addr = sock.recvfrom(1024) print(\"Receive a message from {}:{}\".format(addr, data.decode('utf-8'))) sock.close() 利用UDP实现才更接近现实 , 我们只需要知道他的ip和端口 , 我们就可以跟他讲话 , 在他即可以是服务端 , 也可以是客户端 , 不过必须注意接收和发送流程的问题 以上两种实现方式 , 都只是最基础的版本 , 在UDP中我们可以将所有人的ip和端口放到一个字典里或者其他存储里 , 利用ip和端口就可以实现跟所有人进行聊天了 "},"05-网络篇/04-Socket实现远程执行命令.html":{"url":"05-网络篇/04-Socket实现远程执行命令.html","title":"Socket实现远程执行命令","keywords":"","body":"Attack on Python - socket实现远程执行命令 🐍 os模块实现 osssh_server.py # 导入socket模块 import socket # 导入os模块 import os # 创建套接字对象 sock = socket.socket() # 重置ip和端口 sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) # 绑定ip和端口 sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) # 监听 sock.listen(5) # 链接循环 while True: print(\"Waitting for connection...\") # 阻塞 conn, addr = sock.accept() print(\"{}successful connection...\".format(addr)) while True: cmd = conn.recv(1024) # 接收为空说明客户端断开了连接 if not cmd: print(\"Client is disconnected...\") break print(\"The command is {}\".format(cmd.decode())) # 利用os模块进行系统调用,py3中popen参数为str,所以先decode data = os.popen(cmd.decode()).read() # 发送命令执行结果 conn.send(data.encode('utf-8')) # 关闭链接 conn.close() # 关闭套接字 sock.close() osssh_client.py # 导入socket模块 import socket # 创建套接字对象 sock = socket.socket() # 连接服务端 sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: cmd = input(\"Please input the command:\").strip() if not cmd: print(\"Can't empty...\") continue elif cmd == 'exit': break # 发送命令 sock.send(cmd.encode('utf-8')) # 接收命令执行结果 data = sock.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) # 关闭套接字 sock.close() subprocess模块实现 subprocess_server.py import socket import subprocess sock = socket.socket() sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) sock.listen(5) while True: print(\"Waitting for connection...\") conn, addr = sock.accept() print(\"{}successful connection...\".format(addr)) while True: cmd = conn.recv(1024) if not cmd: print(\"Client is disconnected...\") break print(\"The command is {}\".format(cmd.decode())) # 利用subprocess模块进行系统调用 data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout = data.stdout.read() stderr = data.stderr.read() # 打包执行结果 res = stdout + stderr # 发送执行结果 conn.send(res) conn.close() sock.close() subprocess_client.py import socket sock = socket.socket() sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: cmd = input(\"Please input the command:\").strip() if not cmd: print(\"Can't empty...\") continue elif cmd == 'exit': break sock.send(cmd.encode('utf-8')) data = sock.recv(1024) # Windows终端默认编码是gbk,所以得用gbk进行解码 print(data.decode('gbk')) sock.close() 以上两种方法实现了简单的ssh , 即远程执行命令 , 但是这两个都一个问题 , 当我们执行多次命令后 , 结果就不是我们想要得到了 , 它会发生粘包 , 即有可能上条命令的结果粘到这条命令的结果了 , 如何解决粘包问题 ? 下一篇整理 "},"05-网络篇/05-粘包.html":{"url":"05-网络篇/05-粘包.html","title":"粘包","keywords":"","body":"Attack on Python - 粘包 🐍 粘包 由上一篇 Socket实现远程执行命令 中所出现的问题引出了粘包这个问题 , 粘包到底是什么? 首先 , 粘包现象只出现在TCP中 , 为什么说只有在TCP中才会发生粘包现象 , 先来详细解释一下TCP与UDP吧 TCP TCP (transprot control protocol, 传输控制协议) 是面向连接的 , 面向流的 , 提供高可靠性服务 . 收发两端都有要一一对应的socket(一对一模式) , 因此发送端为了将多个发往接收端的包 , 更有效的发到对方 , 使用了优化方法(Nagle算法) , 将多次间隔较小且数据量小的数据 , 合并成一个大的数据块 , 然后进行封包 . 必须提供科学的拆包机制 , 才能进行合理的分辨 , 所以说面向流的通信是无消息保护边界的 UDP UDP(user datagram protocol, 用户数据报协议) 是无连接的 , 面向消息的 , 提供高效率服务 . 不使用块的合并优化算法 , 由于UDP支持的是一对多的模式 , 所以接收端的skbuff (套接字缓冲区) 采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包 , 在每个UDP包中就有了消息头 (消息来源地址 , 端口等信息) , 这样 , 对于接收端来说 , 就容易进行区分处理了 . 即面向的通信是有消息保护边界的 区别 TCP是基于数据流的 , 于是收发的消息不能为空 , 这就需要在客户端和服务端都添加空消息的处理机制 , 防止程序卡住 , 而UDP是基于数据报的 , 就算收发空内容 , 也不是空消息 , UDP协议会自动帮你封装上消息头 粘包现象发生的原因 粘包分为两种 发送方引起的粘包 这种情况下引起的粘包是TCP协议本身造成的 , TCP为了提高传输效率 , 发送方往往要收集到足够多的数据后才发送一个TCP段 (超过时间间隔也会发送,时间间隔是很短的) , 如果连续几次需要发送的数据都很少 , 通常TCP会根据优化算法把这些数据合成一个TCP段后一次发送出去 , 所以几次的数据到接收方时就粘成一包了 如下 : # 发送方第一次发送 send(b\"I'm \") # 立马第二次,不超过时间间隔 send(b\"Lyon\") ------------- # 接收 data = recv(1024) # 收到的是两次粘在一起的数据 print(data.decode()) # 打印结果: I'm Lyon 接收方引起的粘包 这种情况引起的粘包则是因为接收方不及时接收缓冲区的数据包造成的 , 比如发送方一次发送了10字节的数据 , 而接收方只接收了2字节 , 那么剩余的8字节的数据将都在缓冲区等待接收 , 而此时发送方又发送了2字节的数据 , 过了一会接收方接收了20字节(大于剩余10字节) , 接收完毕 , 缓冲区剩余的数据就和第二次发送的数据粘成了一个包 , 产生粘包 如下 : # 发送4字节内容 send(b\"I'm \") # 接收1字节,缓冲区还有3字节 data1 = recv(1) print(\"data1:\",data1) # 发送4字节内容,粘到缓冲区中剩余的3字节后面 send(b\"Lyon\") # 接收7字节,接收完毕 data2 = recv(7) print(\"data2:\",data2) ''' 打印结果: data1:I data2:'m Lyon ''' SO : 所以所谓粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限 , 不知道一次性提取多少字节的数据所造成的 解决方法 既然粘包是因为接收方不知道消息界限 , 那么我们就自己创建界限 low方法 我们只需要对上一篇中subprocess_server.py以及subprocess_client.py 做一点点修改就行了 subprocess_server_development.py import socket import subprocess sock = socket.socket() sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) sock.listen(5) while True: print(\"Waitting for connection...\") conn, addr = sock.accept() print(\"{}successful connection...\".format(addr)) while True: # 接收指令 cmd = conn.recv(1024) if not cmd: print(\"Client is disconnected...\") break print(\"The command is {}\".format(cmd.decode())) # 获取执行结果 data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) # 获取错误句柄 err = data.stderr.read() if err: res = err else: res = data.stdout.read() # 发送数据长度 conn.send(str(len(res)).encode('utf-8')) # 防止与两次发送数据粘在一起 ready = conn.recv(1024) if ready == b'OK': # sendall连续调用send完成发送 conn.sendall(res) conn.close() sock.close() subprocess_client_development.py import socket sock = socket.socket() sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: cmd = input(\"Please input the command:\").strip() if not cmd: print(\"Can't empty...\") continue elif cmd == 'exit': break # 发送指令 sock.send(cmd.encode('utf-8')) # 获取数据长度 length = sock.recv(1024).decode('utf-8') # 发送标志 sock.send(b'OK') recvsize = 0 data = b'' # 循环接收 while recvsize 利用这种方式 , 我们需要提前先将数据大小发送过去 , 这无疑会放大网络延迟带来的性能损耗 制作报头 既然需要将大小发送过去 , 那我们是不是可以为字节流加上自定义固定长度报头 , 报头中包换数据大小等信息 , 然后一次直接发送过去 , 对方只要在接收的时候先从取出报头 , 再取数据 所以我们只需要固定好报头的长度可以了 , 我们可以利用struct模块来制作报头 , 只需对上方法稍作修改 subprocess_struct_server.py import socket,struct import subprocess sock = socket.socket() sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) sock.bind(('127.0.0.1', 8080)) sock.listen(5) while True: print(\"Waitting for connection...\") conn, addr = sock.accept() print(\"{}successful connection...\".format(addr)) while True: cmd = conn.recv(1024) if not cmd: print(\"Client is disconnected...\") break print(\"The command is {}\".format(cmd.decode())) data = subprocess.Popen(cmd.decode(),shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) err = data.stderr.read() if err: res = err else: res = data.stdout.read() # 制作4位固定报头并发送 conn.send(struct.pack('i', len(res))) # 直接循环发送 conn.sendall(res) conn.close() sock.close() subprocess_struct_client.py import socket,struct sock = socket.socket() sock.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: cmd = input(\"Please input the command:\").strip() if not cmd: print(\"Can't empty...\") continue elif cmd == 'exit': break sock.send(cmd.encode('utf-8')) res = sock.recv(4) # 解开报头取出数据长度 length = struct.unpack('i', res)[0] recvsize = 0 data = b'' # 循环接收 while recvsize "},"05-网络篇/06-Socketserver实现多并发.html":{"url":"05-网络篇/06-Socketserver实现多并发.html","title":"Socketserver实现多并发","keywords":"","body":"Attack on Python - Socketserver实现多并发 🐍 介绍 在上面的整理篇章中 , 简单的网络编程基本已经会了 , 一个TCP , 一个UDP , 然后就是粘包问题 但是在上述中有一个问题 , 在现实生活中 , 一个服务端肯定常常需要同时服务好几个客户端 , 而上述篇章中并没有实现一对多同时进行的情况 , TCP中只能等前一个链接断开后续的才能连上 , 没连上就一直等 ; UDP则是接一次发一次 , 并不能同时接两次发两次 . 为了处理这个问题 , 即实现并发 (后续文章详细讲解) , Python中有一个socketserver模块可以满足我们的要求 socketserver Python提供了两个级别访问的网络服务: 低级别的网络服务支持基本的socket , 它提供了标准的BSD Socket API , 可以访问底层操作系统Socket接口的全部方法 高级别的网络服务模块socketserver , 它提供了服务器中心类 , 可以简化网络服务器的开发 socket就不用说了 , now socketserver 我们知道基于TCP的套接字 , 关键就是两个循环 , 一个链接循环(多人) , 一个通信循环(多消息) 在socketserver模块中分为两大类 : server类 (解决链接问题) 和request类 (解决通信问题) 如果想进一步了解 , 可以看看官方文档 , socketserver官方文档 > 实现多并发 multi_socketserver_server.py import socketserver class MyServer(socketserver.BaseRequestHandler): def handle(self): # 创建一个链接,继承于socketserver中的BaseRequestHandler类 conn = self.request # 发送登录提示 conn.sendall(b\"Welcome to login...\") print(\"Client connect...\") while True: print(\"Waitting for recving message...\") # 接收消息 message = conn.recv(1024) print(message.decode('utf-8')) # 收到exit就退出 if message == \"exit\": break # 回复消息 data = input(\"Reply message:\") # 发送消息 conn.sendall(data.encode('utf-8')) if __name__ == \"__main__\": 　# 实例化 server = socketserver.ThreadingTCPServer(('127.0.0.1', 999, ), MyServer) # 调用serve_forever方法 server.serve_forever() ''' def serve_forever(self, poll_interval=0.5): \"\"\" Handle one request at a time until shutdown. Polls for shutdown every poll_interval seconds. Ignores self.timeout. If you need to do periodic tasks, do them in another thread. \"\"\" ''' multi_socketserver_client.py # 就是一个简单的TCP客户端 import socket sock = socket.socket() # 连接服务端 sock.connect(('127.0.0.1', 999, )) login = sock.recv(1024) print(login.decode('utf-8')) while True: message = input(\"Please input the message:\").strip() if message == \"exit\": sock.sendall(b'exit') break else: sock.sendall(message.encode('utf-8')) print(\"Waitting for recving message...\") data = sock.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) sock.close() 到这里 , 我们成功实现了多并发 , 多并发是什么? 这就关系到操作系统中的进程和线程了 , 网络编程既然是实现两个进程间的通信 , 那么就逃不过进程 , 线程等了 "},"06-并发篇/":{"url":"06-并发篇/","title":"并发篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 并发篇 🐍 "},"06-并发篇/01-进程与线程.html":{"url":"06-并发篇/01-进程与线程.html","title":"进程与线程","keywords":"","body":"Attack on Python - 进程与线程 🐍 进程 进程是对正在运行程序的一个抽象 , 即一个进程就是一个正在执行程序的实例 从概念上说 , 每个进程拥有它自己的虚拟CPU . 当然 , 实际上真正的CPU在各进程之间来回切换 . 这种快速切换就是多道程序设计 . 但是某一瞬间 , CPU只能运行一个进程 , 但在1秒钟期间 , 它可能运行多个进程 , 就是CPU在进行快速切换 , 有时人们所说的 伪并行 就是指这种情形 创建进程 操作系统中 , 有4种事件导致进程的创建 系统初始化 , 启动操作系统时 , 通常会创建若干个进程 , 分为前台进程和后台进程 执行了正在运行的进程所调用的进程创建系统调用 用户请求创建一个新的进程 一个批处理作业的初始化 从技术上看 , 在所有这些情况中 , 新进程都是由一个已存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的 . 这个进程可以是一个运行的用户进程 , 一个由键盘或鼠标启动的系统进程或者一个批处理管理进程 . 这个进程所做的工作是 , 执行一个用来创建新进程的系统调用 . 在Linux/Unix中提供了一个fork() 系统调用就是用来创建进程的 (子进程) , 当然在Windows中也有相对应的系统调用 在Python中的os模块封装了常见的系统调用 , 其中就包括fork , 可以在Python程序中轻松创建子进程 '''因为Windows中没有fork调用,所以下程序只能在Unix/Linux下执行''' import os # os.getpid()获取父进程的ID print(\"Process %s start...\" % os.getpid()) # fock()调用一次会返回两次 pid = os.fork() # 子进程返回0 if pid == 0: print(\"I am child process %s and my parent is %s\" % (os.getpid(), os.getppid())) # 父进程返回子进程的ID else: print(\"I %s just created a child process %s\" % (os.getpid(), pid)) 终止进程 进程不可能永恒的存在 , 迟早都会终止 , 通常由下列条件引起 : 正常退出(自愿的) , 任务完成退出 出错退出(自愿的) , 进程中的错误 严重错误(非自愿) , 由进程引起的错误 被其他进程杀死(非自愿) , 某进程执行一个系统调用通知操作系统杀死某个其他进程 在有些系统中 , 当一个进程终止时 , 不论是自愿的还是其他原因 , 由该进程所创建的所有进程也一律立即被杀死 . 不过Unix和Windows都不是这种工作方式 进程状态 每个进程都有自己的程序计数器和内部状态 , 但进程之间经常需要相互作用 , 一个进程的输出结构可能作为另一个进程的输入 , 所以进程就会出现如下三种状态 : 运行态(该时刻进程实际占用CPU) 就绪态(可运行 , 但因为其他进程正在运行而暂时停止) 阻塞态(除非某中外部事件发生 , 否则进程不能运行) 进程的三种状态之间有四种可能的转换关系 一个进程状态 另一个进程状态 过程 运行态 阻塞态 进程为等待输入而 运行态 就绪态 调度程序选择另一个进程 就绪态 运行态 调度程序选择这个进程 阻塞态 就绪态 出现有效输入 进程中还有一点就是进程实现的问题 , 这就是依靠进程表了 , 具体就不说明了 进程的作用主要是提供了多道编程(多进程) , 并且提高了计算机的利用率 , 但是有两点是进程没有解决的 : 进程在同一时间只能做一件事 , 显然这不够我们的需求 进程在执行过程中一旦阻塞 , 整个进程就挂起了 , 这也是对计算机资源的一种浪费 人们想到的解决办法就是 , 在一个进程里面再有一类进程 , 称为迷你进程 , 也就是下面要说的线程 线程 在传统操作系统中 , 每个进程有一个地址空间和一个控制线程 , 事实上 , 这几乎就是进程的定义 所以我们可以知道 , 线程是操作系统能够进程运算调度的最小单位 , 它被包含在进程之中 , 是进程中的实际运作单位 . 不过 , 经常存在在同一个地址空间中准并行运行多个控制线程的情况 , 这些线程就像分离的进程 一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流 , 一个进程中可以并发多个线程 线程的使用 人们需要使用线程有两个理由 : 在多进程模型中 , 没有并行实体共享同一个地址空间和所有可用数据的能力 线程比进程更轻量级 , 在许多系统中 , 创建一个线程较创建一个进程要快10~100倍 线程与进程的区别 线程是执行的指令集 , 进程是资源的集合 线程的启动速度要比进程的启动速度要快 两个线程的执行速度是一样的 进程与线程的运行速度是没有可比性的 线程共享创建它的进程的内存空间 , 进程的内存是独立的 两个线程共享的数据都是同一份数据 , 两个子进程的数据不是共享的 , 而且数据是独立的 同一个进程的线程之间可以直接交流 , 同一个主进程的多个子进程之间是不可以进行交流 , 如果两个进程之间需要通信 , 就必须要通过一个中间代理来实现 一个新的线程很容易被创建 , 一个新的进程创建需要对父进程进行一次克隆 一个线程可以控制和操作同一个进程里的其他线程 , 线程与线程之间没有隶属关系 , 但是进程只能操作子进程 改变主线程 , 有可能会影响到其他线程的行为 , 但是对于父进程的修改是不会影响子进程 并发与并行 并发 在早期操作系统只有一个处理器 , 所以想达到同时运行多个程序 , 显然是不可能的 , 唯一的办法就是骗自己 , 告诉自己这几个是\"同时\"在运行 , 怎么骗 ? 如下 🌰一 现在你女朋友要你同时做三件事 1.洗衣服 2.洗碗 3.拖地 明显你要同时完成是不可能的,那现在我赋予你超能力,你获得了光速加成,你可以在一瞬间到达洗衣房(厕所吧),厨房,客厅.然后你女朋友就发现了惊悚的一幕 1.你女朋友看向客厅,你正在客厅拖地 2.接着转头看向厨房,你正在洗碗 3.而后转头看向洗衣房,你正在洗衣服 你女朋友就会告诉你:亲爱的,你是不是有分身呀,怎么可以同时做三件事情?我不管你得再分一个分身出来陪我玩,最后你成功的骗了你女朋友 这就是操作系统中 , 单个CPU + 多道技术实现的并发 CPU就是你本人 , 多道技术就是我赋予你的用速度\"同时\"干多件事的能力 🌰二 现在你女朋友已经知道你有超能力了,原来你一下只能干一件事情,她不高兴了,说道:我不管你得同时陪我还得做事情 于是你又想出了一个办法 1.陪女朋友0.25秒 2.洗衣服0.25秒 3.洗碗0.25秒 4.拖地0.25秒 以你女朋友的眼力绝对不可能看出你不在,就这样把1秒钟的时间平摊下来,然后一直循环下去,完美,再一次骗到了你女朋友 这就是分时系统的并发 , 按时间进行分配 并发 , 就是伪并行的 并行 真正的同时运行 , 只有具备多个CPU才能实现 并发事实上就是串行 , 还是一个人在做多个任务 , 而并行则是多个人在做多个任务 . 明显一个人 , 即只有一个执行者同时不可能做两件事的 , 但是并行 , 多个执行者就能够同时做多件事 所以并发与并行 , 就是一瞬间是否能存在多个进程 同步与异步 同步 所谓同步 , 就是在发出一个功能调用时 , 在没有得到结果之前，该调用就不会返回 . 按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用 . 但是一般而言 , 我们在说同步、异步的时候 , 特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务 异步 异步的概念和同步相对 , 当一个异步功能调用发出后 , 调用者不能立刻得到结果 . 当该异步功能完成后 , 通过状态、通知或回调来通知调用者 , 如果异步功能用状态来通知 , 那么调用者就需要每隔一定时间检查一次 , 效率就很低(有些初学多线程编程的人 , 总喜欢用一个循环去检查某个变量的值 , 这其实是一 种很严重的错误) . 如果是使用通知的方式 , 效率则很高 , 因为异步功能几乎不需要做额外的操作 . 至于回调函数 , 其实和通知没太多区别 阻塞与非阻塞 阻塞 阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已 非阻塞 非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程 小结 对于进程和线程 , 直接阅读《现代操作系统》 一书再好不过了 并发与并行要注意执行顺序的问题 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式 , 是否等待结果 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程 , 阻塞进程则挂起 , 非阻塞即不挂起 这一篇基本属于纯理论 , 罗哩罗嗦了半天 "},"06-并发篇/02-多线程.html":{"url":"06-并发篇/02-多线程.html","title":"多线程","keywords":"","body":"Attack on Python - 多线程 🐍 介绍 在上一篇中说了一大堆理论 , 那么现在就开始实践了 先说线程再说进程 , 为什么 ? 因为在Python中有一个Python GIL全局解释器锁 , 这是个什么东西? 最后来说 总之线程和进程都是与操作系统有关的知识 , 所以操作系统基础 , 对于这两节内容的理解会有很大的帮助 Threading Python通过两个标准库_thread (built-in) 和threading提供对线程的支持 , threading对_thread进行了封装 _thread.py ''' This module provides primitive operations to write multi-threaded programs. The 'threading' module provides a more convenient interface. ''' So , 明显我们一般直接使用threading threading模块中提供了Thread , Lock , RLock , Semaphore , Event , Condition , Timer等组件 Thread 参数说明 参数 说明 group 未使用 , 值始终 target 表示调用对象 , 即子线程要执行的任务 name 子线程的名称 args 传入target函数中的位置参数 , 是一个元组 , 参数后必须加逗号 kwargs 表示调用对象的字典 方法说明 方法 说明 Thread.run (self) 进程启动时运行的方法 , 由该方法调用target参数所指定的函数 , 在子类中可以进行重构 , 与线程中一样 Thread.start (self) 启动进程 , start方法就是去帮你调用run方法 Thread.terminate (self) 强制终止线程 , 不会进行任何清理操作 , 使用时需小心其子进程与锁的问题 Thread.join (self, timeout=None) 阻塞调用 , 主线程进行等待 , timeout为超时时间 Thread.is_alive (self) 这个方法在run()方法开始之前返回True , 在run()方法结束之后 , 返回所有活动线程的列表 Thread.isDaemon(self) 判断是否为守护线程 , 返回bool值 Thread.setDaemon(self,daemonic) 将子线程设置为守护线程 , daemonic = daemon Thread.getName(self,name) 获取线程名称 Thread.setName(self,name) 设置线程名称 实例属性说明 属性 说明 Thread.daemon 默认值为False , True则为守护线程 Thread.name 线程的名称 Thread.isAlive 即为is_alive的返回值 Thread.ident 线程标识符 , 没启动则为None 创建线程 Python中使用线程有两种方式 : 函数或者用类来包装线程对象 函数调用 import threading import time # 定义线程要运行的函数 def func(name): print(\"I am %s\" % name) # 为了便于观察,让它睡上2秒 time.sleep(2) # 防止被导入执行两次 if __name__ == '__main__': # 创建一个线程实例,args参数是一个元组,必须加逗号 t1 = threading.Thread(target=func, args=(\"Lyon\",)) # 再创建一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=func, args=(\"Kenneth\",)) # 启动线程 t1.start() # 启动另一个线程 t2.start() # 打印线程名 print(t1.getName()) # 打印线程名 print(t2.getName()) ''' 执行结果: I am Lyon I am Kenneth Thread-1 Thread-2 ''' 类继承调用 import threading import time # 继承threading中的Thread类 class MyThread(threading.Thread): # 线程中所需要的参数 def __init__(self, name): # threading.Thread.__init__(self) super().__init__() self.name = name # 重构run方法,注意这个是表示线程活动的方法,必须有 def run(self): print(\"I am %s\" % self.name) time.sleep(2) # 防止被导入执行两次 if __name__ == '__main__': # 创建一个线程实例 t1 = MyThread('Lyon') # 创建另一个线程实例 t2 = MyThread('Kenneth') # 启动线程,调用了类中的run方法 t1.start() # 启动另一个线程 t2.start() # 获取线程名 print(t1.getName()) # 获取线程名 print(t2.getName()) ''' 执行结果: I am Lyon I am Kenneth Lyon Kenneth ''' Thread实例对象的方法 # isAlive(): 返回线程是否活动的。 # getName(): 返回线程名。 # setName(): 设置线程名。 threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。 Join & setDaemon 在说这两个方法之前 , 需要知道主线程与子线程的概念 主线程 : 当一个程序启动时 , 就有一个进程被操作系统创建 , 与此同时一个线程也立刻运行 , 该线程通常叫做程序的主线程 子线程 : 因为程序是开始时就执行的 , 如果你需要再创建线程 , 那么创建的线程就是这个主线程的子线程 主线程的重要性体现在两方面 : 1. 是产生其他子线程的线程 ; 2. 通常它必须最后完成执行比如执行各种关闭作 在Python中线程的一些机制与C/C++不同 , 在C/C++中 , 主线程结束后 , 其子线程会默认被主线程kill掉 . 而在Python中 , 主线程结束后 , 会默认等待子线程结束后 , 主线程才退出 Join 在上面的线程的创建时 , 获取线程名并不是在最后执行的 , 而是遇到sleep阻塞自动切换执行的 , 而sleep(2)则是在最后执行的 , 如果还不明白在看下面一个例子 遇到阻塞自动切换 import threading import time # 定义线程要执行的函数 def run(name): # 打印内容 print(\"I am %s\" % name) # 睡两秒 time.sleep(2) # 睡完继续起来干活 print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") if __name__ == '__main__': # 创建一个线程实例 lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',)) # 创建另一个线程实例 kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',)) # 启动线程 lyon.start() # 启动另一个线程 kenneth.start() # 我是主线程,我应该最后执行的 print(\"I was the main thread, and I ended up executing\") ''' 执行结果: I am Lyon I am Kenneth I was the main thread, and I ended up executing When I'm done, I'm going to keep talking... When I'm done, I'm going to keep talking... 结果分析: 第一行打印了 I am Lyon,这没问题第一个线程启动了 第二行打印了 I am Kenneth,这就有问题了,这明明是第二个线程中的事情,我擦我的第一个线程都没执行完 第三行打印了 I was the main thread, and I ended up executing,你牛逼把我主线程的事都打印了 睡了两秒,看来是遇到阻塞自动切换了 最后打印了两个线程中的 When I'm done, I'm going to keep talking... ''' 在很多情况下 , 我们需要的是让各个线程执行完毕后 , 才接着往下执行 , 也就是不跳过阻塞 , 就让它等下去 , 这个时候就需要用join了 join : 阻塞调用程序 , 知道join () 方法的线程调用终止 , 才会继续往下执行 上面加上join后 import threading import time def run(name): print(\"I am %s\" % name) time.sleep(2) print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") if __name__ == '__main__': lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',)) kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',)) lyon.start() lyon.join() kenneth.start() kenneth.join() print(\"I was the main thread, and I ended up executing\") ''' 执行结果: I am Lyon # sleep 2 seconds When I'm done, I'm going to keep talking... I am Kenneth # sleep 2 seconds When I'm done, I'm going to keep talking... I was the main thread, and I ended up executing ''' 程序按照我们的意愿按顺序执行了 setDaemon 无论进程还是线程 , 都遵循 : 守护进程 (线程) 会等待主进程 (线程) 运行完毕后被销毁 对于主进程来说 , 运行完毕指的是主进程代码运行完毕 对于主线程来说 , 运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕 setDaemon() 与 join() 基本上是相对的 , join会等子线程执行完毕 ; 而setDaemon则不会等 , 只要主线程执行完了 , 我才不管你子线程执没执行完毕 , 统统给我回收 , 这样才能保证进程能正常结束 setDaemon设置守护线程 import threading import time def run(name): print(\"I am %s\" % name) time.sleep(2) print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") if __name__ == '__main__': lyon = threading.Thread(target=run, args=('Lyon',)) kenneth = threading.Thread(target=run, args=('Kenneth',)) # 设置守护线程,必须在启动前设置 lyon.setDaemon(True) # 启动线程 lyon.start() # 设置守护线程 kenneth.setDaemon(True) kenneth.start() print(\"I was the main thread, and I ended up executing\") ''' 执行结果: I am Lyon I am Kenneth I was the main thread, and I ended up executing 结果说明: 主线程一旦执行完毕,那么守护线程就一并退出,不管被守护线程是否执行完毕 所以lyon和kenneth两个子线程并没有执行完毕,如果在主线程中在加上sleep(5), 即超过子线程阻塞,那么这两个子线程就能执行完毕了 ''' 将主线程设置为守护线程 import threading import time def run(num): print(\"I like num %d\" % num) time.sleep(2) print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") def main(): for i in range(1, 6): # 创建线程实例 t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) # 启动线程 t.start() # 阻塞调用 t.join() if __name__ == '__main__': # 创建一个主线程 m = threading.Thread(target=main, args=[]) # 设置为守护线程 m.setDaemon(True) # 启动线程 m.start() # 等待其子线程执行完毕后,再8秒退出 m.join(timeout=8) ''' 执行结果: I like num 1 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 2 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 3 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 4 结果说明: 子线程并没有执行完毕,主线程退出,守护线程一并退出 ''' Python GIL ''' In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.) ''' 基本意思是说 , 在CPython解释器中 , 同一个进程下开启的多线程 , 同一时刻只能有一个线程执行 , 无法利用多核优势 GIL并不是Python的一种特性 , 它是在实现Python解释器(CPhthon)时引入的一个概念 , 就比如同一段代码可以通过CPython , PyPy , Psyco等不同的Python执行环境来执行 , 像JPython中就没有GIL . 由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境 , 所以在很多人的概念里CPython就是Python , 但是要记住 , GIL并不是Python的特性 , Python完全可以不依赖GIL GIL GIL本质就是一把互斥锁 , 即会将并发运行变成串行 , 以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务进行修改 , 从而保证数据的安全性 保护不同的数据时 , 应该加不同的锁 , GIL是解释器级别的锁 , 又叫做全局解释器锁 CPython加入GIL主要的原因是为了降低程序的开发复杂度 , 让你不需要关心内存回收的问题 , 你可以理解为Python解释器里有一个独立的线程 , 每过一段时间它起wake up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的 , 此时你自己的程序 里的线程和Python解释器自己的线程是并发运行的 , 假设你的线程删除了一个变量 , py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程中的clearing时刻 , 可能一个其它线程正好又重新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了 , 结果就有可能新赋值的数据被删除了 , 为了解决类似的问题 , Python解释器简单粗暴的加了锁 , 即当一个线程运行时 , 其它人都不能动 , 这样就解决了上述的问题 , 这可以说是Python早期版本的遗留问题 . 毕竟Python出来的时候 , 多核处理还没出来呢 , 所以并没有考虑多核问题 以上就可以说明 , Python多线程不适合CPU密集型应用 , 但适用于IO密集型应用 Lock 🍀 多线程与多进程最大的不同在于 , 多进程中 , 同一个变量 , 各自有一份拷贝存在于每个进程中 , 互不影响 , 但是在多线程中 , 所有变量对于所有线程都是共享的 , 因此 , 线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时修改一个变量 , 那就乱套了 , 所以我们需要GIL一样 , 来锁住数据 上面说了 , 保护不同的数据 , 要加不同的锁 , GIL是为了保护解释器的数据 , 明显我们还需要保护用户数据的锁 所以为了保证用户数据的安全 , 我们需要另一个锁 , 互斥锁(Mutex) 无锁版本 # 线程的调度是由操作系统决定的,一旦线程交替执行,并且次数足够多,那么就可能出问题了 # 直接用廖大大的例子,地址:www.liaoxuefeng.com import threading # 假定这是你的银行存款: balance = 0 def change_it(n): # 先存后取，结果应该为0: global balance balance = balance + n balance = balance - n def run_thread(n): for i in range(100000): change_it(n) for j in range(10000): t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,)) t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,)) # 这里跟join的位置有关系,因为join也是可以实现锁的功能的,下面说 t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(balance,end=\"\") ''' 执行结果: 0 0 5 5 5 # 这里我就只给出5次的结果,因为5次就已经出现错误了 # 正常情况下数据不混乱,结果应该一直为0 ''' 加锁版本 import threading # 假定这是你的银行存款: balance = 0 def change_it(n): # 先存后取，结果应该为0: global balance balance = balance + n balance = balance - n # 创建一把锁 lock = threading.Lock() def run_thread(n): for i in range(100000): # 先要获取锁: lock.acquire() try: # 放心地改吧: change_it(n) finally: # 改完了一定要释放锁: lock.release() for j in range(10000): t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,)) t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(balance) ''' 执行结果: 0 # 这里的结果一直都是0,So我就只写出一个结果了 ''' join vs lock 上面第一个无锁版本的例子中 , 其实join()就可以实现我们想要的功能 , 只需要各个线程后面不加多余的东西直接接join()就行 , 因为我们知道join()的功能是进行阻塞 , 一加join() , 肯定其他就没有线程能动了 , 上面例子中故意将t1.join() 加在了t2.start()的后面 , 就是为了能让t2\"有机可趁\" , 既然join() 就可以实现 , 那我们还要锁干嘛? 我们应该想想 , join实现的原理 , join会使线程进行阻塞 , 也就是说会让真个线程变成完全串行的 , 既然只有一个线程在进行操作 , 那么它肯定就不会乱 , 但是使用join影响了执行效率 , 所以我们想能不能只让线程中的一部分串行? 答案是能的 , 就是利用互斥锁 , 想让哪里串行就让哪里串行 PS : Python3.x好像会自动加锁 , 但是Python2.x是不会的 , 写的时候还是都加上把 , 保证安全性 RLock RLock叫做递归锁 , 在说之前先说一个死锁问题 进程也有死锁和递归锁 , 所谓死锁 : 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中 , 因争夺资源而造成的一种互相等待的现象 , 若无外力作用 , 他们都将无法推进下去 . 此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁 , 这些永远在互相等待的进程称为死锁进程 , 如下 import threading import time # 创建两个锁 mutexA = threading.Lock() mutexB = threading.Lock() class MyThread(threading.Thread): # 重构run方法 def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): # 获取锁A mutexA.acquire() print(\"\\033[31m%s get mutexA...\\033[0m\" % self.name) # 获取锁B mutexB.acquire() print(\"\\033[33m%s get mutexB...\\033[0m\" % self.name) # 释放锁B mutexB.release() # 释放锁A mutexA.release() def func2(self): mutexB.acquire() print(\"\\033[35m%s get mutexB...\\033[0m\" % self.name) # 睡1秒 time.sleep(1) mutexA.acquire() print(\"\\033[37m%s get mutexA...\\033[0m\" % self.name) mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t = MyThread() t.start() ''' 执行结果: Thread-1 get mutexA... Thread-1 get mutexB... Thread-1 get mutexB... Thread-2 get mutexA... # 到这里整个程序就永远等着了 结果说明: 首先执行了func1,没有阻塞,顺利执行完毕 然后执行func2,获取了锁B后就开始睡1一秒,也就是阻塞开始 于是系统自动切换,再次执行了func1,而B的锁在阻塞前没释放 最后func1中的mutexB.acquire()就一直等前面一个线程把锁给释放了 等到天荒地老,海枯石烂,也等不到了 ''' 为了解决这样的问题 , 于是就有了递归锁 , 在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源 , Python提供了可重入锁RLock 这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量 , counter记录了acquire的次数 , 从而使得资源可以被多次require . 直到一个线程所有的acquire都被release , 其他的线程才能获得资源 RLock版本 # 仅仅只需如下修改 mutexA = threading.Lock() mutexB = threading.Lock() # 以上两行修改为 mutexA = mutexB = threading.RLock() # 注意如果仅仅修改后部分,即将Lock() -> RLock()是不行的,那样等于创建了两把递归锁 queue 我们可以使用队列处理线程编程中多个线程之间交换的安全问题 在queue中有三种模式 , Queue (先进先出 , FIFO) , LifoQueue (后进先出 , LIFO) , 还有一个可以设置优先级的队列PriorityQueue Queue import Queue q = Queue.Queue() q.put('First') q.put('Second') q.put('Third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 执行结果: First Second Third ''' LifoQueue import Queue q = Queue.LifoQueue() q.put('First') q.put('Second') q.put('Third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 执行结果: Third Second First ''' PriorityQueue import Queue q = Queue.PriorityQueue() # put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级,越小优先级越高 q.put((20, 'A')) q.put((10, 'B')) q.put((30, 'C')) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 执行结果: (10, 'B') (20, 'A') (30, 'C') ''' 更多请阅读Python标准库目录下的queue模块内容 Producer-Consumer 生产者 - 消费者问题 又称有界缓冲区问题 , 在进程中 , 两个进程共享一个公共的固定大小的缓冲区 , 其中一个是生产者 , 将信息放入缓冲区 ; 另一个是消费者 , 从缓冲区取出信息 . 问题在于当缓冲区满时 , 而此时生产者还想向其中放入一个新的数据项的情况 ; 相反 , 当缓冲区为空时 , 消费者视图从缓冲区中取数据 , 该如何去解决? 为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式 , 基本思路也是如进程中睡眠和唤醒 生产者消费模式 通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题 . 生产者与消费者彼此之间不直接通讯 , 而通过阻塞队列来进行通讯 , 所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理 , 直接扔给阻塞队列 , 消费者不找生产者要数据 , 而是直接从阻塞队列里取 , 阻塞队列就相当于一个缓冲区 , 平衡了生产者和消费者的处理能力 在并发编程中使用生产者和消费者模式能解决绝大多数并发问题 , 在线程世界里 , 生产者就是生产数据的线程 , 消费者就是消费数据的线程 . 以下有两个生产者消费者问题的例子 基础版本 import threading import queue def producer(): for i in range(10): # 进行生产,放入队列 q.put(\"%d bottle of milk\" % i) print(\"Start waiting for all the milk to be taken...\") q.join() print(\"All the milk was taken out...\") def consumer(name): # 队列中有就取 while q.qsize() > 0: print(\"%s got %s\" % (name, q.get())) q.task_done() # 创建一个队列对象 q = queue.Queue() p = threading.Thread(target=producer,) p.start() c1 = consumer(\"Lyon\") 生产与消费同时进行 import time import random import queue import threading q = queue.Queue() def Producer(name): count = 1 while count Semaphore 信号量(Semaphore) , 引入一个整型变量来累计线程的唤醒次数 , threading模块中 , 有一个Semaphore类管理一个内置的计数器 , 每当调用acquire()时内置计数器 -1 ;调用release()时内置计数器 +1;计数器不能小于0 ; 当计数器等于0时 , acquire()将阻塞线程知道其他线程调用release() 一次最多连接5个线程 import threading import time def func(): # 内置计数器 -1 sm.acquire() print('%s get semaphores' % threading.current_thread().getName()) time.sleep(2) # 内置计数器 +1 sm.release() if __name__ == '__main__': # 一次最多只能有5个线程获取信号量 sm = threading.Semaphore(5) for i in range(10): t = threading.Thread(target=func) t.start() 利用信号量可以解决生产者与消费者问题 , 《现代操作系统中》一书中进行了简单的实现 Event 在多线程中 , 每个线程都是互相独立的 , 互不影响 , 如果我们需要通过某个线程的状态来控制程序的执行过程 , 是非常难的 . 为了解决这些问题 , 我们就可以使用threading中的Event对象来实现我们的目的 Event对象中包含一个可由线程设置的信号标志 , 它允许线程等待某些事件的发生 . 在初始情况下 , Event对象中的信号标志被设置为假 ; 如果有线程等待一个Event对象 , 而这个Event对象的标志为假 , 那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真 . 一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真 , 它将唤醒所有等待这个Event对象的线程 . 如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象 , 那么它将忽略这个事件 , 继续执行 方法 描述 Event.isSet() 返回Event的状态 , isSet == is_set Event.wait() 如果Event.isSet() == False将阻塞线程 Event.set() 设置Event的状态值为True , 所有阻塞池中的线程激活进入就绪状态 , 等待操作系统调度 Event.clear() 回复Event的状态值为False 解决重复连接问题 import threading import time import random def conn_mysql(): count = 1 while not event.is_set(): # 大于3次主动触发TimeoutError if count > 3: raise TimeoutError('Connection timeout...') print('%s %sth attempt to connect' % (threading.current_thread().getName(), count)) # 阻塞0.5秒 event.wait(0.5) count += 1 print('%s connect successfully' % threading.current_thread().getName()) def check_mysql(): print('%s is checking mysql' % threading.current_thread().getName()) time.sleep(random.randint(2, 4)) # 激活线程 event.set() if __name__ == '__main__': event = threading.Event() conn1 = threading.Thread(target=conn_mysql) conn2 = threading.Thread(target=conn_mysql) check = threading.Thread(target=check_mysql) conn1.start() conn2.start() check.start() Condition 使线程等待 , 只有满足条件时 , 才释放线程 import threading def condition_func(): ret = False inp = input('>>>') # 只有当inp等于1时才会执行 if inp == '1': ret = True return ret def run(n): con.acquire() con.wait_for(condition_func) print(\"run the thread: %s\" %n) con.release() if __name__ == '__main__': con = threading.Condition() for i in range(10): t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() Timer threading模块中还有一个Timer类 , 可以指定时间后执行某操作 import threading def hello1(): print(\"I am Lyon\") def hello2(): print(\"Hello, future\") # 1秒后执行 t1 = threading.Timer(1, hello1) # 两秒后执行 t2 = threading.Timer(2,hello2) t1.start() t2.start() "},"06-并发篇/03-多进程.html":{"url":"06-并发篇/03-多进程.html","title":"多进程","keywords":"","body":"Attack on Python - 多进程 🐍 介绍 上一篇 多线程 中已经对Python中多线程部分进行了整理 , 进程中有很多也是相似的 概念在并发编程第一篇中就已经介绍了 , So直接开始操作 multiprocessing 从上一篇我们也已经知道了 , Python中的多线程无法利用多核优势 , 所以如果我们想要充分地使用多核CPU的资源 , 那么就只能靠多进程了 , 因为进程是系统调度的 , Python提供了multiprocessing模块了对多进程的支持 multiprocessing模块中提供了Process , Queue , Pipe , Lock , RLock , Event , Condition等组件 , 与threading模块有很多相似之处 Process 用于创建进程的类 , 与threading模块中的_Thread类类似 ''' Process类的构造函数 def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}): ''' 参数说明 参数 说明 group 未使用 , 值始终 target 与threading.Tread中的target参数一样 , 表示调用对象 , 即子进程要执行的任务 name 子进程的名称 args 传入target函数中的位置参数 , 是一个元组 , 与线程一样 , 参数后必须加逗号 kwargs 表示调用对象的字典 方法说明 方法 说明 Process.run (self) 进程启动时运行的方法 , 由该方法调用target参数所指定的函数 , 在子类中可以进行重构 , 与线程中一样 Process.start (self) 启动进程 , start方法就是去帮你调用run方法 Process.terminate (self) 强制终止进程 , 不会进行任何清理操作 , 使用时需小心其子进程与锁的问题 Process.join (self, timeout=None) 与线程中一样 , 阻塞调用 , 主进程进行等待 , timeout为超时时间 Process.is_alive (self) 判断进程是否正在运行 , 返回bool值 实例属性说明 属性 说明 Process.daemon 默认值为False , True则为守护进程 Process.name 进程的名称 Process.pid 进程的pid Process.exitcode 进程运行时为None , 如果为-N , 表示被信号N结束 Process.authkey 进程的身份验证键 , 默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串 . 这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性 , 这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功 创建进程 与创建线程的方式一样 , 有两种 函数调用 import multiprocessing import time def hello(name): print(\"I am %s\" % name) time.sleep(1) print(\"Hello future...\") if __name__ == '__main__': # 创建一个进程实例 p = multiprocessing.Process(target=hello, args=(\"Lyon\",)) # 启动进程,实质调用run() p.start() print(\"End of main process...\") ''' 执行结果: End of main process... I am Lyon Hello future... ''' 类继承调用 import multiprocessing import time # 自定义进程类,继承multiprocessing中的Process类 class MyProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name # 重构父类中的run方法 def run(self): print(\"I am %s\" % self.name) time.sleep(1) print(\"Hello future...\") if __name__ == '__main__': # 创建一个进程实例 p = MyProcess('Lyon') # 启动进程 p.start() print(\"End of main process...\") ''' 执行结果: End of main process... I am Lyon Hello future... ''' 在上栗创建进程中有一个问题 , 就是如果我们在Windows下 , 使用start()方法 , 就必须加上if __name__ == '__main__': , 进程是通过fork系统调用 , 而Windows中并没有fork , 所以多处理模块启动了一个新的Python进程 , 并导入了调用模块 . 如果进程在导入的时候被调用 , 那么这就会引发无限的新进程 , 后果不言而喻 . 当然还是可以直接使用run()的 Join & Daemon join 进程中join与线程中的join是一样的 , 就进行阻塞调用 , 让主进程进行等待 , 整体串行 实例 # 多线程中的例子,换汤不换药 import multiprocessing import time def run(name): print(\"I am %s\" % name) time.sleep(2) print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") if __name__ == '__main__': lyon = multiprocessing.Process(target=run, args=('Lyon',)) kenneth = multiprocessing.Process(target=run, args=('Kenneth',)) lyon.start() lyon.join() kenneth.start() kenneth.join() print(\"I was the main thread, and I ended up executing\") ''' 执行结果: I am Lyon When I'm done, I'm going to keep talking... I am Kenneth When I'm done, I'm going to keep talking... I was the main thread, and I ended up executing ''' Daemon 守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 # 还是多线程中的例子 import multiprocessing import time def run(num): print(\"I like num %d\" % num) time.sleep(2) print(\"When I'm done, I'm going to keep talking...\") def main(): for i in range(1, 6): t = multiprocessing.Process(target=run, args=(i,)) t.daemon = True t.start() t.join() if __name__ == '__main__': m = multiprocessing.Process(target=main, args=[]) m.start() m.join(timeout=8) ''' 执行结果: I like num 1 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 2 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 3 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 4 When I'm done, I'm going to keep talking... I like num 5 When I'm done, I'm going to keep talking... ''' PS : 与线程不同的是 , 守护进程内无法再开启子进程 , 否则就抛出异常 Lock 进程之间的数据是不共享的 , 因为每个进程之间是相互独立的 , 但是进程共享一套文件系统 , 所以访问同一个文件 , 是没有问题的 , 但是如果有多个进程对同一文件进行修改 , 就会造成错乱 , 所以我们为了保护文件数据的安全 , 就需要给其进行加锁 同样的 , join为整体串行 , lock为局部串行 廖大大实例 , Lock import multiprocessing # 假定这是你的银行存款: balance = 0 def change_it(n): # 先存后取，结果应该为0: global balance balance = balance + n balance = balance - n # 创建一把锁 lock = multiprocessing.Lock() def run_thread(n): for i in range(100000): # 先要获取锁: lock.acquire() try: # 放心地改吧: change_it(n) finally: # 改完了一定要释放锁: lock.release() # 在多线程例子中并没有写这句,但是多进程中使用start()必须加 if __name__ == '__main__': for j in range(10000): t1 = multiprocessing.Process(target=run_thread, args=(5,)) t2 = multiprocessing.Process(target=run_thread, args=(8,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(balance) ''' 执行结果: 0 . # 数据安全得到了保障,所以全为0 ... RLock import multiprocessing import time mutexA = mutexB = multiprocessing.RLock() class MyThread(multiprocessing.Process): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexA.acquire() print(\"\\033[31m%s get mutexA...\\033[0m\" % self.name) mutexB.acquire() print(\"\\033[33m%s get mutexB...\\033[0m\" % self.name) mutexB.release() mutexA.release() def func2(self): mutexB.acquire() print(\"\\033[35m%s get mutexB...\\033[0m\" % self.name) time.sleep(1) mutexA.acquire() print(\"\\033[37m%s get mutexA...\\033[0m\" % self.name) mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t = MyThread() t.start() Producer-consumer 生产者消费者模式 , 在多线程中已经有过说明了 , 目的是为了解决并发问题 实例 # 可与多线程篇中进行对照 import time import random import multiprocessing q = multiprocessing.Queue() def Producer(name, q): count = 1 while count Queue multiprocessing模块支持进程间通信有两种主要形式 , 队列和管道 在多线程中有queue模块 , 供我们实现队列接口 , 在多进程中则是Queue类为我们提供队列接口 Queue为单向通道 , 先进先出(FIFO) class Queue(object): def __init__(self, maxsize=-1): self._maxsize = maxsize # 返回队列中目前项目数量,使用时防止竞争,最好令其串行 def qsize(self): return 0 # 队列是否为空,返回True,使用时防止竞争,最好令其串行 def empty(self): return False # 队列是否已满,返回True,使用时防止竞争,最好令其串行 def full(self): return False # 将数据放入队列 def put(self, obj, block=True, timeout=None): pass # 同上put def put_nowait(self, obj): pass # 从队列中取出项 def get(self, block=True, timeout=None): pass # 同上get def get_nowait(self): pass # 关闭队列,垃圾回收会调用此方法 def close(self): pass # 连接队列的后台线程,用于等待所有队列项消耗 def join_thread(self): pass # 不会在在进程退出时自动连接后台线程,可防止join_thread()方法阻塞 def cancel_join_thread(self): pass 实例 import multiprocessing q = multiprocessing.Queue(3) q.put(\"First\") q.put(\"Second\") q.put(\"Third\") print(q.full()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) ''' 执行结果: True First Second Third True ''' Pipe 介绍 # Pipe在进程之间创建一条管道,并返回元组(connection(),connection()) def Pipe(duplex=True): return Connection(), Connection() # 管道端的连接对象 class Connection(object): # 发送对象 def send(self, obj): pass # 接收另一端发送的对象 def recv(self): pass # 返回连接使用的整数文件描述符 def fileno(self): return 0 # 关闭链接 def close(self): pass # 如果链接上的数据可用,返回True def poll(self, timeout=None): pass # 发送字节到数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset为偏移量,size为字节数 def send_bytes(self, buffer, offset=-1, size=-1): pass # 接收一条完整字节消息 def recv_bytes(self, maxlength=-1): pass # 接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口 def recv_bytes_into(self, buffer, offset=-1): pass ''' Connection类与我们网络编程中所使用的socket(TCP)类似,socket(TCP)对象之间通信也是双向的 ... 基于管道实现进程间通信 import multiprocessing def producer(seq, p): left,right = p # 关闭不使用的一端 right.close() for i in seq: # 发送进管道中 left.send(i) else: # 关闭管道 left.close() def consumer(p, name): left,right = p # 关闭不使用的一端 left.close() while True: # 如果消费者不使用的一端忘记关闭,消费者中的recv()就一直等下去 try: bun = right.recv() print('%s got %s buns...' % (name, bun)) # 触发EOFError except EOFError: right.close() break if __name__ == '__main__': # 创建管道实例 left, right = multiprocessing.Pipe() c1 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=((left, right), 'c1')) c1.start() seq = (i for i in range(10)) producer(seq, (left, right)) right.close() left.close() c1.join() print('End of main process...') Manager 进程之间是相互独立的 , 在multiprocessing模块中的Manager可以实现进程间数据共享 , 并且Manager还支持进程中的很多操作 , 比如Condition , Lock , Namespace , Queue , RLock , Semaphore等 由于基于消息传递(Queue , Pipe)的并发编程才是未来的主流 , 所以对于Manager应该尽量避免使用 Manager实例 import multiprocessing # 既然数据共享了,就需要像多线程那样,防止竞争 def run(d,lock): # 演示没加锁的实例 # lock.acquire() d['count'] -= 1 # lock.release() if __name__ == '__main__': # lock = multiprocessing.Lock() with multiprocessing.Manager() as m: dic = m.dict({'count' : 100}) process_list = [] for i in range(100): p = multiprocessing.Process(target=run, args=(dic, lock,)) process_list.append(p) p.start() for p in process_list: p.join() print(dic) ''' 执行结果: # 该结果看缘分了,没加锁数据共享,导致混乱,与线程中一样 {'count': 1} ''' 更多详细内容multiprocessing.Manager > Semaphore 与线程中一样 class Semaphore(object): def __init__(self, value=1): pass def acquire(self, blocking=True, timeout=None): pass def release(self): pass 实例 import multiprocessing import time def func(sem, num): sem.acquire() print('%s get semaphores' % num) time.sleep(2) sem.release() if __name__ == '__main__': sem = multiprocessing.Semaphore(5) for i in range(1,11): t = multiprocessing.Process(target=func, args=(sem, i,)) t.start() Event 与线程中一样 class Event(object): def is_set(self): return False def set(self): pass def clear(self): pass def wait(self, timeout=None): pass 实例 import multiprocessing import time import random def conn_mysql(conn, event): count = 1 while not event.is_set(): if count > 3: # 主动触发超时异常 raise TimeoutError('Connection timeout...') print('%s %sth attempt to connect' % (conn, count)) event.wait(0.5) count += 1 print('%s connect successfully' % conn) def check_mysql(conn, event): print('%s is checking mysql' % conn) time.sleep(random.randint(2, 4)) event.set() if __name__ == '__main__': event = multiprocessing.Event() for i in range(10): conn = multiprocessing.Process(target=conn_mysql, args=('conn'+str(i), event)) conn.start() Pool multiprocessing中的Process实现了我们对多进程的需求 , 但是当我们进行并发编程时 , 一旦需要开启的进程数量非常大时 , 使用Process已经不能满足我们的要求了 . 因为进程是需要占用系统资源的 , 操作系统不可能去无限的开启进程 ; 并且使用Process动态生成多个进程 , 我们还需要手动的去限制进程的数量 , 所以这个时候我们就应该用进程池(Pool)来实现了 multiprocessing.Pool 参数说明 参数 说明 numprocess 要创建的进程数 , 如果省略 将默认使用cpu_count() initializer 每个进程启动时要执行的可调用对象 initargs 传给initializer的参数组 方法说明 方法 说明 Pool.apply(self, func, args=(), kwds={}) 在一个进程池中执行func(args , *kwargs) , 并返回结果 Pool.apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None, 与apply()方法一样 , 该方法为异步版本应用的方法 , 返回结果是AsyncResult类的实例 , callback指定回调的函数 . callback禁止执行任何阻塞操作 , 否则将接收其他异步操作中的结果 Pool.close(self) 关闭进程池 , 如果所有操作持续挂起 , 它们将在工作进程终止前完成 Pool.join(self) 等待所有工作进程退出 Pool.get(self, timeout=None) 获取结果 , timeout可选 Pool.ready(self) 完成调用就返回True Pool.successful(self) 完成调用并且没有引发异常返回True , 在结果就绪之前调用此方法会引发异常 Pool.wait(self, timeout=None) 等待结果变为可用 Pool.terminate(self) 立即终止所有工作进程 , 垃圾回收会自动调用此方法 同步调用apply from multiprocessing import Pool import os import time def run(n): print(\"%s run...\" % os.getpid()) # 不令其阻塞,结果会同时打印 time.sleep(2) return n**2 if __name__ == '__main__': # 进程池没满就新创建进程执行请求,否则就等待 # 注意,这里指定进程池数量为3,会一直是这三个进程在执行,只不过执行的请求可能改变 pool = Pool(3) res_list = [] for i in range(10): # 获取执行结果,同步运行,会阻塞等待拿到结果,等待过程中无论是否阻塞都会在原地等 # 注意等待过程中由于阻塞,其cpu权限会被夺走 res = pool.apply(run, args=(i,)) res_list.append(res) print(res_list) 异步调用apply_async from multiprocessing import Pool import os import time def run(n): print(\"%s run...\" % os.getpid()) time.sleep(2) return n**2 if __name__ == '__main__': # 进程池没满就新创建进程执行请求,否则就等待 # 注意,这里指定进程池数量为3,会一直是这三个进程在执行,只不过执行的请求可能改变 pool = Pool(3) res_list = [] for i in range(10): res = pool.apply_async(run, args=(i,)) res_list.append(res) pool.close() pool.join() for res in res_list: print(res.get()) "},"06-并发篇/04-多进程实例及回调函数.html":{"url":"06-并发篇/04-多进程实例及回调函数.html","title":"多进程实例及回调函数","keywords":"","body":"Attack on Python - 多进程实例及回调函数 🐍 进程池实例 使用进程池维护固定数目的进程 server.py import socket import os import multiprocessing server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) server.bind(('127.0.0.1', 8080)) server.listen(5) def talk(conn, client_addr): print(\"Process pid : %s\" % os.getpid()) while True: try: msg = conn.recv(1024) if not msg:break conn.send(msg.upper()) except Exception: break if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool() while True: conn, client_addr = server.accept() # 同步则一时间只有一个客户端能访问,所以使用异步 pool.apply_async(talk,args=(conn, client_addr,)) client.py import socket client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(\"Please input message:\").strip() if not msg: continue client.send(msg.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) 回调函数 回调函数就是一个通过函数指针调用的函数 , 如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数 , 当这个指针被用来调用其所指向的函数时 , 我们就说这是回调函数 回调函数不是由该函数的实现方直接调用 , 而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的 , 用于对该事件或条件进程响应 进程池中使用回调函数 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) If callback is specified then it should be a callable which accepts a single argument. When the result becomes ready callback is applied to it, that is unless the call failed, in which case the error_callback is applied instead. ''' 意思是如果指定了回调,那么它应该是可调用的,调用失败则会应用error_callback ''' 实例 import multiprocessing import requests import os def get_page(url): print('Process %s get %s...' % (os.getpid(), url)) respone = requests.get(url) if respone.status_code == 200: return {'url': url, 'text': respone.text} # 进行回调的函数,处理结果 def pasrse_page(res): print('Process %s parse %s...' % (os.getpid(), res['url'])) parse_res = 'url : %s\\nsize : %s\\n' % (res['url'], len(res['text'])) with open('db.txt', 'a') as f: f.write(parse_res) if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.cn/' ] p = multiprocessing.Pool(3) res_list = [] for url in urls: # 执行并返回结果,异步, res = p.apply_async(get_page, args=(url,), callback=pasrse_page) res_list.append(res) p.close() p.join() # 拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了 print([res.get() for res in res_list]) 处理结果db.txt url : https://www.openstack.org size : 60191 url : https://www.python.org size : 49081 url : https://www.baidu.com size : 2443 url : https://help.github.com/ size : 118622 url : http://www.sina.com.cn/ size : 601426 爬虫案例 from multiprocessing import Pool import requests import re def get_page(url, pattern): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: print(response.text) return (response.text,pattern) def parse_page(info): page_content, pattern = info res=re.findall(pattern, page_content) for item in res: dic={ 'index' : item[0], 'title' : item[1], 'actor' : item[2].strip()[3:], 'time' : item[3][5:], 'score' : item[4]+item[5] } print(dic) if __name__ == '__main__': pattern1=re.compile(r'.*?board-index.*?>(\\d+)(.*?)(.*?)(.*?)(.*?) "},"06-并发篇/05-协程.html":{"url":"06-并发篇/05-协程.html","title":"协程","keywords":"","body":"Attack on Python - 协程 🐍 介绍 关于协程相关的内容 , 已经移至《Attack on Tornado - 协程》 , 请前往阅读 "},"06-并发篇/06-IO多路复用.html":{"url":"06-并发篇/06-IO多路复用.html","title":"IO多路复用","keywords":"","body":"Attack on Python - IO多路复用 🐍 前言 在网络编程中 , 如果服务端需要面临同时接收上千甚至上万次的客户端请求 , 利用 \"进程池\" 或 \"线程池\" 或许可以缓解部分压力 , 但是并不是一个好的选择 , 因为超过数量还是得等 ; 又或者线程一旦进行堵塞 ; 以及任务之间的高度独立 , 并不需要互相通信或者等待时 , 我们就需要用到I/O多路复用(IO Multiplexing) 了 , 又叫做事件驱动IO (Event driven IO) I/O多路复用 I/O多路复用是指单个线程中 , 通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态 , 来同时管理多个I/O流 在I/O多路复用中只要一遇到IO就注册一个事件 , 然后主程序就可以继续干其他的事情了 , 直到IO处理完毕 , 继续恢复之前中断的任务 , 也就是说一个线程可以同时处理多个请求 举🌰 在UI编程中 , 常常要对鼠标点击进行响应 , 还要同时对键盘敲击也进行响应 多进程多线程方式 : 创建一个进程 , 进程中由两个线程 , 一个循环检测鼠标点击 , 一个循环检测键盘敲击 , 一旦检测到有情况就再开一个线程去处理 , 然后一直开下去......基本上是由创建进程/线程 , 维护进程/线程来解决的 , 这样对于CPU的资源是很浪费的 IO多路复用(事件驱动) : 创建一个事件(消息)队列 , 鼠标点击就往队列中增加一个鼠标点击事件 , 键盘敲击就往队列中增加一个键盘敲击事件 , 创建一个线程(IO线程)负责不断从队列中取出事件 , 根据不同的事件 , 调用不同的函数 , 如onClick() , onKeyDown()等 , 即一个线程解决了所有事件的问题 , 这就是复用 比较 : 与多进程多线程技术相比 , I/O多路复用最大的优势是系统开销小 , 系统不必创建进程/线程 , 也不必维护这些进程/线程 , 从而大大减小了系统的开销 目前常见支持I/O多路复用的系统调用select , poll , epoll ,I/O多路复用就是通过一种机制 , 一个进程可以监视多个描述符 , 一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪) , 能够通知程序进行相应的读写操作 而I/O多路复用的具体实现就是 , select , poll , epoll Select select 监视的文件描述符(FD)分3类 , 分别是writefds、readfds和exceptfds , 程序启动后select函数会阻塞 , 直到有描述符就绪(有数据 可读、可写、或者有except) , 或者超时(timeout指定等待时间 , 如果立即返回设为null即可) , 函数返回 , 当select函数返回后 , 可以通过遍历fdset , 来找到就绪的描述符 I/O多路复用概念被提出来后 , select是第一个实现的 , select虽然实现了I/O多路复用 , 但是暴露出了很多问题 : select 会修改传入的参数数组 , 这对于一个需要调用很多次的函数 , 是非常不友好的 select 如果任何一个sokc(I/O stream) 出现了数据 , select仅仅会返回 , 但是并不会告诉你是哪个sock上有数据 , 于是你只能自己一个一个的找 , 十几个sock还好 , 但是数量一旦多了 , 这无谓的开销可就大了 select 只能监视1024个链接 select对socket进行扫描时是线性扫描 , 即采用轮询的方法 , 效率较低 select 不是线程安全的 , 如果你把一个sock(I/O stream) 加入到select , 然后突然另外一个线程发现这个sock不用 , 需要收回 , 那么对不起 , select不支持 , 并且如果你想关掉这个sock , 那么select的标准行为是不可预测的 If a file descriptor being monitored by select() is closed in another thread , the result is unspecified Python实现select模型代码 import select import socket sk1 = socket.socket() sk1.bind(('127.0.0.1', 8002, )) sk1.listen() demo_li = [sk1] outputs = [] message_dict = {} while True: r_list, w_list, e_list = select.select(sk1, outputs, [], 1) print(len(demo_li),r_list) for sk1_or_conn in r_list: if sk1_or_conn == sk1: conn, address = sk1_or_conn.accept() demo_li.append(conn) message_dict[conn] = [] else: try: data_bytes = sk1_or_conn.recv(1024) # data_str = str(data_bytes, encoding=\"utf-8\") # print(data_str) # sk1_or_conn.sendall(bytes(data_str+\"good\", encoding=\"utf-8\")) except Exception as e: demo_li.remove(sk1_or_conn) else: data_str = str(data_bytes, encoding=\"utf-8\") message_dict[sk1_or_conn].append(data_str) outputs.append(sk1_or_conn) for conn in w_list: recv_str = message_dict[conn][0] del message_dict[conn][0] conn.sendall(bytes(recv_str+\"Good\", encoding=\"utf-8\")) outputs.remove(conn) Poll poll本质上和select没有区别 , 它将用户传入的数组拷贝到内核空间 , 然后查询每个fd对应的设备状态 , 如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历 , 如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备 , 则挂起当前进程 , 直到设备就绪或者主动超时 , 被唤醒后它又要再次遍历fd , 这个过程经历了多次无谓的遍历 它没有最大连接数的限制 , 原因是它是基于链表来存储的 , 但是同样有缺点 : 大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间 , 而不管这样的复制是不是有意义 poll还有一个特点是\"水平触发\" , 如果报告了fd后 , 没有被处理 , 那么下次poll时会再次报告该fd 同样不是线程安全的 Epoll 🍀 poll是在2.6内核中提出的 , 是之前的select和poll的增强版本 , 相对于select和poll来说 , epoll更加灵活 , 没有描述符限制 ; epoll使用一个文件描述符管理多个描述符 , 将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中 , 这样在用户空间和内核空间的copy只需一次 基本原理 : epoll支持水平触发和边缘触发 , 最大的特点在于边缘触发 , 它只告诉进程哪些fd刚刚变为就绪态 , 并且只会通知一次 ; 还有一个特点是 , epoll使用\"事件\"的就绪通知方式 , 通过epoll_ctl注册fd , 一旦该fd就绪 , 内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd , epoll_wait便可以收到通知 epoll的优点 : 没有最大并发连接的限制 , 能打开的FD的上限远大于1024(1G的内存上能监听约10万个端口) 效率提升 , 不是轮询的方式 , 不会随着FD数目的增加效率下降 , 只有活跃可用的FD才会调用callback函数 ; 即Epoll最大的优点就在于它只管你\"活跃\"的连接 , 而跟连接总数无关 , 因此在实际的网络环境中 , Epoll的效率就会远远高于select和poll 内存拷贝 , 利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递 ; 即epoll使用mmap减少复制开销 是线程安全的 epoll对文件描述符的操作有两种模式 : LT(level trigger)和ET(edge trigger) , LT模式是默认模式 , LT模式与ET模式的区别如下 : LT模式 : 当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序 , 应用程序可以不立即处理该事件 , 下次调用epoll_wait时 , 会再次响应应用程序并通知此事件 ET模式 : 当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序 , 应用程序必须立即处理该事件 , 如果不处理 , 下次调用epoll_wait时 , 不会再次响应应用程序并通知此事件 LT模式 LT(level triggered)是缺省的工作方式 , 并且同时支持block和no-block socket , 在这种做法中 , 内核告诉你一个文件描述符是否就绪了 , 然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作 , 如果你不作任何操作 , 内核还是会继续通知你的 ET模式 ET(edge-triggered)是高速工作方式 , 只支持no-block socket , 在这种模式下 , 当描述符从未就绪变为就绪时 , 内核通过epoll告诉你 , 然后它会假设你知道文件描述符已经就绪 , 并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知 , 直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如 , 你在发送 , 接收或者接收请求 , 或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误) , 但是请注意 , 如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪) , 内核不会发送更多的通知(only once) , ET模式在很大程度上减少了epoll事件被重复触发的次数 , 因此效率要比LT模式高 , epoll工作在ET模式的时候 , 必须使用非阻塞套接口 , 以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死 在select/poll中 , 进程只有在调用一定的方法后 , 内核才对所有监视的文件描述符进行扫描 , 而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符 , 一旦基于某个文件描述符就绪时 , 内核会采用类似callback的回调机制 , 迅速激活这个文件描述符 , 当进程调用epoll_wait()时便得到通知 (此处去掉了遍历文件描述符 , 而是通过监听回调的的机制 , 这正是epoll的魅力所在) "},"06-并发篇/07-实现线程池.html":{"url":"06-并发篇/07-实现线程池.html","title":"实现线程池","keywords":"","body":"Attack on Python - 实现线程池 🐍 方式一 import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get() def add_thread(self): self.queue.put(threading.Thread) \"\"\" 使用: pool = ThreadPool(10) def func(arg, p): import time time.sleep(2) p.add_thread() for i in range(30): thread = pool.get_thread() t = thread(target=func, args=(i, pool)) t.start() \"\"\" 方式二 import queue import threading import contextlib import time StopEvent = object() class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None): if max_task_num: self.q = queue.Queue(max_task_num) else: self.q = queue.Queue() self.max_num = max_num self.cancel = False self.terminal = False self.generate_list = [] self.free_list = [] def run(self, func, args, callback=None): \"\"\" 线程池执行一个任务 :param func: 任务函数 :param args: 任务函数所需参数 :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数） :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None \"\"\" if self.cancel: return if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) "},"07-内存篇/":{"url":"07-内存篇/","title":"内存篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 内存篇 🐍 Python总体架构 Python总体分为三个部分 , 即文件组 , Python核心 (解释器) , 运行环境 , 如下 : File Groups Python Core Runtime Environment INTERPRETER +---------------+ +----------------+ | Core Modules | | Scanner | ↓ +---------------+ +----------------+ +--------------------------+ | Library | | Parser | ↓ | Object/Type Structures | +---------------+ +----------------+ +--------------------------+ | User-defined | | Compiler | ↓ | Memory Allocator | | Modules | +----------------+ +--------------------------+ +---------------+ | Code Evauator | ↓ | Current State of Python | +----------------+ +--------------------------+ 源码组织 我们可以在Python官网中获取源码 , 即http://www.python.org 本目录下深入整理主要参考Python 2.7 与Python 3.5.4源码 参考书籍 : Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术 Python 源码目录结构如下 : Python ├── Doc ├── Grammar ├── Include ├── Lib ├── Mac ├── Misc ├── Modules ├── Objects ├── Parser ├── PC ├── PCbuild ├── Programs ├── Python └── Tools 主要说明 , 其中加粗部分为主要分析对象 : Include : 该目录下包含了Python提供的所有头文件 , 如果用户需要自己用C或C++来编写自定义模块扩展Python , 那么就需要用到这里提供的头文件 Lib : 该目录包含了Python自带的所有标准库 , Lib中的库都是用Python语言编写的 Modules : 该目录中包含了所有用C语言编写的模块 , 比如random , cStringIO等 ; Modules中的模块时那些对速度要求非常严格的模块 , 而有一些对速度没有太严格要求的模块 , 比如os , 就是用Python编写的 , 并且放在Lib目录下 Parser : 该目录中包含了Python解释器中的Scanner和Parser部分 , 即对Python源代码进行词法分析和语法分析的部分 ; 除了这些 , Parser目录下还包含了一些有用的工具 , 这些工具能够根据Python语言的语法自动生成Python语言的词法和语法分析器 , 与YACC非常类似 Objects : 该目录中包含了所有Python的内建对象 , 包括整数 , list , dict等 , 同时 , 该目录还包括了Python在运行时需要的所有的内部使用对象的实现 Python : 该目录下包含了Pyton解释器中的Compiler和执行引擎部分 , 是Python运行的核心所在 PCBuild : 包含了VS使用的工程文件 "},"07-内存篇/01-对象机制.html":{"url":"07-内存篇/01-对象机制.html","title":"对象机制","keywords":"","body":"Attack on Python - 对象机制 🐍 介绍 在Python中一切皆对象 我们知道Python是用C语言设计出来的 , 而在Python中 , 对象就是C中的结构体在堆上申请的一块内存 对象是不能被静态初始化的 , 并且也不能在栈空间上生存 ; 唯一列外的就是类型对象 , Python中所有的内建类型对象 (如整数类型对象 , 字符串类型对象) 都是被静态初始化的 在Python中 , 一个对象一旦被创建 , 那么它在内存中的大小就固定不变了 , 这就意味着对于那些可变长度的数据对象 (如列表) , 只能在对象内维护一个指向一块可变大小的内存区域的指针 利用这种对象机制可以使由指针维护对象的工作变得非常的简单 对象机制的基石 Python中一切皆对象 , 而所有的对象都拥有一些相同的内容 , 其被定义在PyObject中 我们先对比源码 , 从源码目录Python-2.7\\Include\\object.h中 , 截取如下片段 : 106:typedef struct _object { 107: PyObject_HEAD /*这个宏如下*/ 108:} PyObject; 77:/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */ 78:#define PyObject_HEAD \\ 79: _PyObject_HEAD_EXTRA \\ /* Py_ssize_t 是一个所占字节数与 size_t 相同的有符号的整数类型*/ 80: Py_ssize_t ob_refcnt; \\ 81: struct _typeobject *ob_type; 65:/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */ 66:#define _PyObject_HEAD_EXTRA \\ 67: struct _object *_ob_next; \\ 68: struct _object *_ob_prev; 从源码目录Python-3.5.4\\Include\\object.h中 , 截取如下片段 : 106:typedef struct _object { 107: _PyObject_HEAD_EXTRA /* 与2.7相比没有发生任何实质性变化 */ 108: Py_ssize_t ob_refcnt; 109: struct _typeobject *ob_type; 110:} PyObject; 82:/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */ 83:#define PyObject_HEAD PyObject ob_base; 70:/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */ 71:#define _PyObject_HEAD_EXTRA \\ 72: struct _object *_ob_next; \\ 73: struct _object *_ob_prev; 75:#define _PyObject_EXTRA_INIT 0, 0, 78:#else 79:#define _PyObject_HEAD_EXTRA 两个版本源码并没有什么真正意义上的改变 , 从中我们可以看出 , PyObject主要由ob_refcnt , ob_type , _PyObject_HEAD_EXTRA 几个部分组成 , 而对于_PyObject_HEAD_EXTRA , 我们发现它只有在DEBUG模式下才不为空 , 所以我们可以将其忽略 ob_refcnt ob_refcnt 是内存管理机制的核心 , 它实现了基于引用计数的垃圾回收机制 , 例如 : 对于某一个对象A , 当有一个新的PyObject * (对象指针) 引用该对象时 , A的引用计数 (ob_refcnt) 就会增加 ; 而当这个PyObject * 被删除时 , A的引用计数就会减少 , 并且当A的引用计数减少到0时 , A就可以从堆上被删除 , 以释放出内存供别的对象使用 ob_refcnt是一个32位的整型变量 , 这实际蕴含着Python所做的一个假设 , 即对一个对象的引用不会超过一个整型变量的最大值 , 这个假设如果不是恶意代码的话 , 明显是成立的 ob_type ob_type是对象类型的核心 , 源码中我们可以看到 , 它是一个指向_typeobject的结构体的指针 , 该结构体对应的是一种特殊的对象 , 它是用来指定一个对象类型的类型对象 , 也就是说ob_type所指向的位置存放着一个对象的类型信息 Python就是利用ob_type构造了对象类型的基石 PyObject中定义了所有Python对象中都必须有的内容 , 即ob_refcnt和ob_type , 当然一个对象中肯定不止于这些 , 不同的对象中还保存了各自的特殊信息 , 于是才实现了各种基础数据类型 定长对象和变长对象 定长对象 我们把不包含可变长度数据的对象称为 \"定长对象\" , 并且定长对象在内存中所占的大小是一样的 , 比如我们的整数对象 , 内存中 1 和 100占用的内存大小都是sizeof(PyIntObject) 你可能会将定长对象理解为 \"不可变对象\" , 但是实际上并不是这样 , 因为像Python的字符串 , 元组这两者都是 \"不可变对象\" , 但是他们却是 \"变长对象\" , 我们通过源码来看看Python中的整数对象 : 目录Python-2.7\\Include\\intobject.h中 , 截取如下片段 : 23:typedef struct { 24: PyObject_HEAD /*PyObject对象宏 */ 25: long ob_ival; /*PyIntObject的特殊信息*/ 26:} PyIntObject; 如上 , 也就是说在Python 2.x中 , 整数对象都是定长对象 , 因为PyIntObject结构体中没有任何多余的内容 , 但是别忘了数字还有Long类型 , 而Long则是变长对象 源码如下 : Python-2.7\\Include\\longintrepr.h中 , 截取如下片段 : 90:struct _longobject { 91: PyObject_VAR_HEAD /*变长对象基石*/ 92: digit ob_digit[1]; 93:}; 注意 : 在Python 3.x中 , Long类型和Int类型合并到一起去了 , 我们在3.x中所看到的Int类型 , 实际上是Long 类型 , 关于数字类型将会在下一篇中整理 Python 3.x中这部分源码也在logintrepr.h中 , 分别在第89 - 92行 变长对象 上面已经说明了定长对象 , 变长对象则就是包含可变长度数据的对象 定长对象与变长对象的区别在于 : 定长对象占用的内存大小是一样的 , 而变长对象占用的大小不一样 , 实例如下 : >>> a = 1 >>> type(a) >>> a.__sizeof__() 24 >>> b = 100 >>> type(b) >>> b.__sizeof__() 24 注意 : 字符串是变长对象 , Python2.7中源码如下 : // Python2.7\\Include\\stringobject.h 35:typedef struct { 36: PyObject_VAR_HEAD /*变长对象基石*/ 37: long ob_shash; 38: int ob_sstate; 39: char ob_sval[1]; /* 省略注释 */ 49:} PyStringObject; 实例说明 # env : Python 2.x >>> a = \"lyon\" >>> b = \"lyonyang\" >>> a.__sizeof__() 37 >>> b.__sizeof__() 41 PyVarObject PyVarObject就是Python中变长对象的基石 , 上面的PyStringObject中我们已经见过了, 那么继续翻源码 : Python-2.7\\Include\\object.h : 110:typedef struct { 111: PyObject_VAR_HEAD 112:} PyVarObject; /* PyObject_VAR_HEAD defines the initial segment of all variable-size * container objects. These end with a declaration of an array with 1 * element, but enough space is malloc'ed so that the array actually * has room for ob_size elements. Note that ob_size is an element count, * not necessarily a byte count. */ 96:#define PyObject_VAR_HEAD \\ 97: PyObject_HEAD \\ 98: Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */ Python-3.5.4\\Include\\object.h : 112:typedef struct { 113: PyObject ob_base; /* 等价于PyObject_HEAD */ 114: Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */ 115:} PyVarObject; 版本2.7 与 3.5.4无变化 , 我们可以看出 , PyVarObject其实就是在PyObject上的一个扩展而已 , 而这个扩展就是在PyVarObject中多出了一个ob_size变量 , 这是一个整型变量 , 该变量记录的是变长对象中一共容纳了多少个元素 注意 : 变长对象通常都是容器 , 并且ob_size指明的是所容纳元素的个数 , 而不是字节的数量 , 比如一个列表中有5个元素 , 那么ob_size的值就是5 所以对于判断Python底层实现的对象是否是变长对象 , 只需查看其定义中是否具有ob_size属性 类型对象 上面已经提到过了在PyObject中有一个ob_type指针 , 它指向对象的类型信息 , 这样在分配内存空间时 , 就可以根据ob_type所指向的信息来决定对象申请多大的空间 ob_type指向结构体_typeobject , 如下 : Python-2.7\\Include\\object.h : 324:typedef struct _typeobject { 325: PyObject_VAR_HEAD 326: const char *tp_name; /* For printing, in format \".\" */ 327: Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */ 329: /* Methods to implement standard operations */ ... 338: /* Method suites for standard classes */ ... 344: /* More standard operations (here for binary compatibility) */ ... 411:} PyTypeObject; Python-3.5.4\\Include\\object.h : 343:typedef struct _typeobject { 344: PyObject_VAR_HEAD 345: const char *tp_name; /* For printing, in format \".\" */ 346: Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */ 348: /* Methods to implement standard operations */ ... 358: /* Method suites for standard classes */ ... 364: /* More standard operations (here for binary compatibility) */ 432:} PyTypeObject; 同样 , 在版本2.7 与 3.5.4之间不能存在差异 我们可以将该结构体主要分为4个部分 : 类型名 , 即tp_name , 主要是Python内部以及调试的时候使用 创建该类型对象时分配内存空间大小的信息 , 即 tp_basicsize , tp_itemsize 与该类型对象相关联的操作信息 , 可以通过源码进行详查 类型的类型信息 由于在PyObject的定义中包含了PyTypeObject , 我们可以认为PyObject对象是继承了PyTypeObject对象 , 而PyTypeObject则是最原始的抽象 因为在实际的Python中确实如此 : object类 (即PyObject) 的基类就是type类 (即PyTypeObject) 我们用Python简单描述 : >>> isinstance(object, type) True 并且由于Python对外提供了C API , 以及Python本身就是用C写成的 , 所以Python内部也大量使用了这些API Python中的API分为两种 : 范型API , 或者称为AOL (Abstract Object Layer) , 这类API都具有诸如Pyobject_*的形式 , 可以应用于任何Python对象上 类型相关API , 或者称为COL (Concrete Object Layer) , 这类API通常只能作用在某一种类型的对象上 , 对于Python内建对象 , 都提供了这样一组API , 诸如PyInt_Type 所以对于Python中的内建类型对象 , 可以利用以上两种API进行创建 : 范型API : PyObject *intobj = PyObject_New(PyObject, &PyInt_Type) 类型API : PyObject *intobj = PyInt_FromLong(10) 注意 : 我们经常所见到的中的 int 代表的就是Python内部的PyInt_Type 总结 : 通过这一篇文章我们已经理清了Python对象机制中的核心定义 以下从上往下依次扩展 PyTypeObject - - 类型对象基石 PyObject - - 对象基石 PyVarObject - - 变长对象基石 "},"07-内存篇/02-对象的创建.html":{"url":"07-内存篇/02-对象的创建.html","title":"对象的创建","keywords":"","body":"Attack on Python - 对象的创建 🐍 介绍 上一篇关于Python中对象实现中我们知道 , 创建一个对象Python提供了两种API , 即范型API和类型API 而在对象真正创建时 , Python为我们使用的是类型API 因为如果使用范型API , 那么意味着Python要提前为我们准备好PyObject_New 这一系列的API , 对于创建内置类型的对象这并没有问题 , 但是如果对于创建用户自定义的类型这样就非常的不明智了 , 因为需要提前创建好诸多的_New对象 创建对象 我们定义一个类 , 通过这个自定义类来说明Python对象的创建流程 # Python对象的基石,即PyObject class object(): pass # 自定义类 class MyObject(object): pass 创建object对象 在分析自定义类型的对象创建之前 , 我们需要分析一下object对象是如何创建的 , 虽然我们在实际中是不会也不需要去创建object对象的 , 但是这有利于我们下一步的分析 : object对象的创建 : 如上图 , 创建object对象首先调用类型API (PyBaseObject_Type) , 并且会首先调用API中的tp_new , 因为这里是创建object , 所以tp_new中不会为NULL 创建自定义对象 无论是Python 2.x还是3.x , Python中所有的类都是以object类为基础的 , 也就是说所有的类都继承了object类 , 所以自定义类型对象的创建流程如下 : 无论是自定义对象的创建还是object对象的创建 , 其创建对象的流程都是一样的 : 首先都会调用其类型API中的tp_new , 如果我们自定义类型中tp_new为NULL , 那么它将通过tp_base指定的基类继续去寻找tp_new , 直到找到tp_new为止 , 不要担心会找不到 , Python中所有的类都继承了object类 , 而object类中是一定有tp_new的 在找到tp_new之后会回到原点拿取tp_basicsize , 这里面记录了该对象应该占用内存大小的信息 , 拿取后申请内存完成创建 , 返回一个新对象 拿到新对象我们对新对象进行初始化 通过这三大步 , 一个对象的创建基本就完成了 站在Python的角度来看 , tp_new对应的就是特殊操作符中的__new__方法 , 此方法返回一个对象实例 , tp_init 对应的就是特殊操作符中的__init__方法 , 当我们创建一个类时一般都会对__init__方法进行重载以达到我们的目标 当然PyBaseObject_Type并不是类型对象的终点 , 在其之上还存在着一个PyType_Type 更多关于类型对象的信息详见上一篇 , 其中定义了对象的行为 类型的类型 我们知道PyObject中有一个 ob_type指针 , 记录着PyObject的类型信息 , 但是这个结构体也是一个对象 , 就是上一篇中所说的类型对象PyTypeObject 既然是对象 , 那么就肯定有类型 , 而这个类型就是PyType_Type Python-2.7\\Objects\\typeobject.c 2730:PyTypeObject PyType_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) \"type\", /* tp_name */ sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */ sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */ (destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */ 0, /* tp_print */ 0, /* tp_getattr */ 0, /* tp_setattr */ 0, /* tp_compare */ (reprfunc)type_repr, /* tp_repr */ 0, /* tp_as_number */ 0, /* tp_as_sequence */ 0, /* tp_as_mapping */ (hashfunc)_Py_HashPointer, /* tp_hash */ (ternaryfunc)type_call, /* tp_call */ 0, /* tp_str */ (getattrofunc)type_getattro, /* tp_getattro */ (setattrofunc)type_setattro, /* tp_setattro */ 0, /* tp_as_buffer */ Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_HAVE_GC | Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS, /* tp_flags */ type_doc, /* tp_doc */ (traverseproc)type_traverse, /* tp_traverse */ (inquiry)type_clear, /* tp_clear */ type_richcompare, /* tp_richcompare */ offsetof(PyTypeObject, tp_weaklist), /* tp_weaklistoffset */ 0, /* tp_iter */ 0, /* tp_iternext */ type_methods, /* tp_methods */ type_members, /* tp_members */ type_getsets, /* tp_getset */ 0, /* tp_base */ 0, /* tp_dict */ 0, /* tp_descr_get */ 0, /* tp_descr_set */ offsetof(PyTypeObject, tp_dict), /* tp_dictoffset */ type_init, /* tp_init */ 0, /* tp_alloc */ type_new, /* tp_new */ PyObject_GC_Del, /* tp_free */ (inquiry)type_is_gc, /* tp_is_gc */ 2772:}; 在Python 3.5.4中内容是一样就不列出了 , 行数3328-3369 所有的对象中的类型对象都是由PyType_Type对象进行创建的 , 包括PyObject , 如下 : >>> object.__class__ >>> int.__class__ >>> class A(object): ... pass ... >>> A.__class__ >>> type.__class__ >>> 通过这一实验 , 我们可以知道其实所有类的祖宗实际上是type , 也就是PyType_Type , 所以它在Python中被称为 metaclass(元类) 我们发现就算是type类竟然也是由type (PyType_Type)产生的 , 就像在type类中成了一个 \"圈一样\" , 自己引用自己 , 事实上确实是这样 , 同样以上一小节的例子进行说明 , 如下图 : 也就是说PyType_Type中的ob_type指针最终指向了自己本身 这些基本上就是Python对象的创建流程了 , 但是注意对于Python内部的类型 , 创建时可能存在一些差异 , 但是这些差异并不会影响我们分析的结果 总结 : 这一篇主要整理了对象创建的流程 , 以及对类型对象的整理 tp_new对应到C++中 , 可以视为new操作符 , Python中则是__new__操作符 tp_init则是Python中的__init__ 也就是类的构造函数 , 功能就是对创建的新对象进行初始化 Python中一切皆对象 , 类型也是对象 ; 对象必然具有类型 , PyType_Type是类型对象的创造者 PyType_Type的类型就是其本身 "},"07-内存篇/03-整数对象.html":{"url":"07-内存篇/03-整数对象.html","title":"整数对象","keywords":"","body":"Attack on Python - 整数对象 🐍 介绍 在Python的应用程序中 , 整数的使用非常地广泛 这就意味着整数对象的创建和销毁肯定是非常的频繁的 , 并且我们知道Python中采用了引用计数机制 , 即一个整数类型的变量ob_refcnt , 这样Python中对于整数对象的创建和销毁会更加的疯狂 , 这样的执行效率明显我们是无法接受的 , 更何况Python已经背负了人们对其执行效率的不满 , 所以Python中大量采用了内存对象池的技术 整数对象必然也使用了内存对象池技术 , 也就是整数对象池 , 当然我们应该从整数对象的创建开始说起 , 以及Python 2.x中与Python 3.x两个版本之间的差异 整数类型 Python 2.x中的整数类型 在Python 2.x中有两种整数类型 , 一种是int 也就是我们通常说的整型 , 另一种是long也就是长整型 , 根据两种对象的源码 , 我们可以知道 , int (PyIntObject) 属于定长对象 , 而long (PyLongObject) 属于变长对象 对于int , 当其进行运算时 , 如果值溢出 , 那么Python将会将值自动转为long类型 , 如下 : # python 2.x >>> n = 2147483647 >>> type(n) # 加法溢出 >>> n = n + 1 >>> n 2147483648L >>> type(n) >>> n = -2147483647 >>> type(n) # 减法溢出 >>> n = n - 2 >>> n -2147483649L >>> type(n) 但是long就不会出现这种溢出情况了 , 因为long是一个变长对象 , 当空间不够存放这个数字值 , 加空间就是了 , 无非是从1Byte 到2 Byte的过程 , 以此类推 Python 3.x中的整数类型 在Python 3.x中 , 只有long了 , 我们所见到的int实际上就是long , 根据源码的注释所说 , 大概意思就是对于未来而言 , long比int好 , 并且在Python 3.x的官方文档中 , 第一句就说明了 : All integers are implemented as “long” integer objects of arbitrary size. 还有一点值得注意的就是 , 在3.x的源码中 , 已经没有intobject.h这个文件了 , 而只有longobject.h , 我们可以在Python-3.5.4\\Objects\\longobject.c中看到long的类型信息 : 5179:PyTypeObject PyLong_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) \"int\", /* tp_name */ offsetof(PyLongObject, ob_digit), /* tp_basicsize */ sizeof(digit), /* tp_itemsize */ long_dealloc, /* tp_dealloc */ 0, /* tp_print */ 0, /* tp_getattr */ 0, /* tp_setattr */ 0, /* tp_reserved */ long_to_decimal_string, /* tp_repr */ &long_as_number, /* tp_as_number */ 0, /* tp_as_sequence */ 0, /* tp_as_mapping */ (hashfunc)long_hash, /* tp_hash */ 0, /* tp_call */ long_to_decimal_string, /* tp_str */ PyObject_GenericGetAttr, /* tp_getattro */ 0, /* tp_setattro */ 0, /* tp_as_buffer */ Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_LONG_SUBCLASS, /* tp_flags */ long_doc, /* tp_doc */ 0, /* tp_traverse */ 0, /* tp_clear */ long_richcompare, /* tp_richcompare */ 0, /* tp_weaklistoffset */ 0, /* tp_iter */ 0, /* tp_iternext */ long_methods, /* tp_methods */ 0, /* tp_members */ long_getset, /* tp_getset */ 0, /* tp_base */ 0, /* tp_dict */ 0, /* tp_descr_get */ 0, /* tp_descr_set */ 0, /* tp_dictoffset */ 0, /* tp_init */ 0, /* tp_alloc */ long_new, /* tp_new */ PyObject_Del, /* tp_free */ 5220:}; 注意 : 在此文件中还有一个long_as_number 域 , 其中定义了一个对象作为数值对象时所有可选的操作 , 其中2.7中一共有39个函数指针 , 3.5.2中一共有34个函数指针 , 每一个函数指针都代表着一种可选的操作 , 包括加法 , 减法 , 乘法 , 模运算等等 ; 具体行数见5142-5176 创建方式 对于整数对象的创建 , 其途径都定义在intobject.c或者longobject.c中 , 方式都不止一种 , 例如创建int就有以下3种方式 : 从long值创建 , PyInt_FromLong(long ival) 从Py_UNICODE对象生成 , PyInt_FromUnicode(Py_UNICODE *s, int length, int base) 从字符串生成 , PyInt_FromString(char *s, char **pend, int base) 而对于创建long方法就更多了 , 这些创建方法都定义在Python\\Objects\\目录下对应的.c文件中 小整数对象池 在实际编程中 , 数值比较小的整数 , 比如 1, 2, 29等 , 可能在程序中会非常频繁地使用 ; 在Python中 , 所有的对象都存货在系统堆上 , 也就是说 , 如果没有特殊的机制 , 对于这些频繁使用的小整数对象 , Python将一次又一次使用malloc在堆上申请空间 , 并且不厌其烦地一次次free释放空间 , 这样的操作会严重影响Python的整体性能 所以Python中对于小整数对象使用了对象池技术 , 也就是Python会直接将小整数对象缓存在内存中 , 并将其指针存放在small_ints中 , 这个小整数集合的范围无论是在Python 2.x 还是在Python 3.x , 其范围都设定在[-5, 257) , 源码如下 : Python-2.7\\Objects\\intobject.c 67:#ifndef NSMALLPOSINTS 68:#define NSMALLPOSINTS 257 69:#endif 70:#ifndef NSMALLNEGINTS 71:#define NSMALLNEGINTS 5 72:#endif 73:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0 /* References to small integers are saved in this array so that they can be shared. The integers that are saved are those in the range -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive). */ 79:static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS]; Python-3.5.4\\Objects\\longobject.c 12:#ifndef NSMALLPOSINTS 13:#define NSMALLPOSINTS 257 14:#endif 15:#ifndef NSMALLNEGINTS 16:#define NSMALLNEGINTS 5 17:#endif 25:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0 /* Small integers are preallocated in this array so that they can be shared. The integers that are preallocated are those in the range -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive). */ 31:static PyLongObject small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS]; 小整数池测试 # Python 2.7 >>> a = 1 >>> id(a) 87319208L >>> b = 1 >>> id(b) 87319208L # Python 3.5.3 >>> a = 1 >>> id(a) 1852703184 >>> b = 1 >>> id(b) 1852703184 超出小整数集合的整数对象 , 内存地址就不一样了 , 这一点可以自己尝试 对于小整数集合的范围我们是可以修改的 , 但是修改的方法非常原始 , 那就是修改Python的源码然后重新编译 注意 : 小整数对象池中完全地缓存其对象 , 也就是说在执行我们的程序之前小整数对象池就已经激活 通用整数对象池 小整数对象池解决了小整数频繁的使用问题 , 但是我们并不能保证大整数就不会被频繁的使用 , 所以对于这些整数 , Python运行环境将提供一块内存空间 , 供这些大整数轮流使用 , 结构体如下 : Python-2.7\\Objects\\intobject.c 33:#define BLOCK_SIZE 1000 /* 1K less typical malloc overhead */ 34:#define BHEAD_SIZE 8 /* Enough for a 64-bit pointer */ 35:#define N_INTOBJECTS ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject)) 37:struct _intblock { 38: struct _intblock *next; 39: PyIntObject objects[N_INTOBJECTS]; 40:}; 42:typedef struct _intblock PyIntBlock; 44:static PyIntBlock *block_list = NULL; 45:static PyIntObject *free_list = NULL; 在上述结构体中 , N_INTOBJECTS表示所维护的对象的个数 , 在32位的系统上 , 一个int类型所需要的内存为12bytes , 所以可以计算出这个值应该是82 , 这一个值我们也可以通过修改源码进行修改 而PyIntBlock的单向列表通过block_list维护 , 每一个block中都维护了一个PyIntObject数组 , 这就是真正用于存储被缓存的PyIntObject对象的内存 , 而对于这个内存中的空闲内存则是由单向链表free_list进行管理 ; 最开始时这两个指针都指向一个空值 (NULL) 在Python 3.5.4中 , 我没有找到如同2.7一样的源码 , 但是我们可以通过两个版本的实验发现 , 通用对象池机制是一样的 : # Python 2.x >>> id(257),id(258),id(259) (81956248L, 81956224L, 81956200L) >>> n = 258 >>> id(n) 81956248L # Python 3.x >>> id(257),id(258),id(259) (1910529789904, 1910534766192, 1910534766096) >>> n = 258 >>> id(n) 1910529789904 在进行实验时 , 走了很多弯路 , 有兴趣的话可以自己尝试 , 下面是上面实验的结果总结 : 申请完内存之后 , Python解释器就再也不会返回内存给操作系统了 , 就算对象被销毁 创建大整数对象时 , 会到堆里面找最近的那一块空内存 , 注意堆里面存储数据是由高到低进行存储的 也就是说 , 通用整数对象池机制所做的优化就是 , 解决了内存的频繁开辟问题 注意 : 如果第一块空间满了 , 那么就会往第二块进行存储 ; 添加和删除 通过使用PyInt_FromLong API为例 , 创建一个整数对象的过程如下 : Python-2.7\\Objects\\intobject.c 87:PyInt_FromLong(long ival) 88:{ 89: register PyIntObject *v; 90:#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0 /* 尝试使用小整数对象池 */ 91: if (-NSMALLNEGINTS = 0) 96: quick_int_allocs++; 97: else 98: quick_neg_int_allocs++; 99:#endif 100: return (PyObject *) v; 101: } 102:#endif /* 为通用整数对象池申请新的内存空间 */ 103: if (free_list == NULL) { 104: if ((free_list = fill_free_list()) == NULL) 105: return NULL; 106: } 107: /* Inline PyObject_New */ 108: v = free_list; 109: free_list = (PyIntObject *)Py_TYPE(v); 110: PyObject_INIT(v, &PyInt_Type); 111: v->ob_ival = ival; 112: return (PyObject *) v; 113:} Python-3.5.4\\Objects\\longobject.c 中25行至296行 可以查看到关于Python 3中的一些处理 37:get_small_int(sdigit ival) { PyObject *v; assert(-NSMALLNEGINTS = 0) quick_int_allocs++; else quick_neg_int_allocs++; #endif return v; 50:} 51:#define CHECK_SMALL_INT(ival) \\ do if (-NSMALLNEGINTS 也就是说整数对象的创建会通过两步来完成 : 如果小整数对象池机制被激活 (默认就已激活) , 则尝试使用小整数对象池 如果不能使用小整数对象池 , 则使用通用的整数对象池 对于整数对象的实现大概核心就是这些东西了 , 关于通用对象池的创建 , 可以通过源码或者 , 《Python源码剖析》一书进行探索 "},"07-内存篇/04-字符串对象.html":{"url":"07-内存篇/04-字符串对象.html","title":"字符串对象","keywords":"","body":"Attack on Python - 字符串对象 🐍 介绍 在前面有提到过 \"定长对象\" 和 \"变长对象\" , 这是一种对对象的二分法 当然不止这一种 , 还有一种就是 \"可变对象(mutable)\" 和 \"不可变对象(immutable)\" , 这种二分法是根据对象维护数据的可变性来进行区分的 , 在Python的官方文档中也是有说到的 可变对象维护的数据在对象被创建后还能再变化 , 比如一个list被创建后 , 可以向其中添加元素或删除元素 , 这些操作都会改变其维护的数据 ; 而不可变对象所维护的数据在对象创建之后就不能再改变了 , 比如Python中的string和tuple , 他们都不支持添加或删除的操作 Python 2.x 与 Python 3.x # Python 2.7 >>> name = 'lyon' >>> type(name) >>> name.decode('utf-8') u'lyon' >>> uname = u'lyon' >>> type(uname) # Python 3.5.4 >>> name = 'lyon' >>> type(name) >>> name.decode('utf-8') Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode' >>> uname = u'lyon' >>> type(uname) 在进行对比两种版本的差异前 , 我们需要知道在它们中有哪些字符串类型 : Python 3.x中 , 有3种字符串类型 : str , 表示Unicode文本 (8位的和更宽的) bytes , 表示二进制数据 bytearray , 是bytes的一种可变的变体 Python 2.x中 , 有2中字符串类型 : str , 表示8位文本和二进制数据 unicode , 表示宽字符Unicode文本 虽然在2中没有bytesarray , 但是在Python 2.6 及之后的版本都可以使用bytesarray 总体差异 : 在Python 2.x 与 Python 3.x中 , 字符串的实现主要体现在 , Python 3.x中将Python 2.x中常规的str和Unicode字符串整合到了一个单独的类型str中 , 以支持常规的和Unicode文本 ; 这样的处理使得Python在编码处理方面更加的方便 接下来就来分析Python中的字符串对象了 PyStringObject 在Python中 , PyStringObject是对字符串对象的实现 , PyStringObject 是一个拥有可变长度内存的对象 , 比如 : \"Lyon\" 和 \"KennethReitz\" 这两个字符串对象所需要的内存空间明显是不一样的 同时 , PyStringObject 对象又是一个不可变对象 , 即当创建了一个PyStringObject对象之后 , 该对象内部维护的字符串就不能再被改变了 , 这一点特性使得PyStringObject对象可以作为dict的键 , 但是同时也使得一些字符串的操作效率大大降低 , 比如多个字符串的连接操作 PyStringObject对象的定义如下 : Python-2.7\\Include\\stringobject.h : 35:typedef struct { 36: PyObject_VAR_HEAD /* 在前面的篇章已经介绍过了,变长对象宏 */ 37: long ob_shash; 38: int ob_sstate; 39: char ob_sval[1]; 41: /* Invariants: 42: * ob_sval contains space for 'ob_size+1' elements. 43: * ob_sval[ob_size] == 0. 44: * ob_shash is the hash of the string or -1 if not computed yet. 45: * ob_sstate != 0 iff the string object is in stringobject.c's 46: * 'interned' dictionary; in this case the two references 47: * from 'interned' to this object are *not counted* in ob_refcnt. 48: */ 49:} PyStringObject; 定义说明 : PyObject_VAR_HEAD中有一个ob_size变量保存着对象中维护的可变长度内存的大小 ob_shash变量的作用是缓存该对象的hash值 , 这样可以避免每一次都重新计算该字符串对象的hash值 , 如果一个PyStringObject对象还没有被计算过hash值 , 那么ob_shash的初始值是-1 这个hash值在后期dict类型中发挥了巨大的作用 ob_sstate变量标记了该对象是否已经过intern机制的处理 , intern机制见下文 , 预存的字符串的hash值与intern机制将Python虚拟机的执行效率提升了20% ob_sval在定义中虽然是一个字符的字符数组 , 但是ob_sval实际上是作为一个字符指针指向一段内存的 , 这段内存保存着这个字符串对象所维护的实际字符串 , 而这段内存的实际长度(字节) , 正式通过ob_size来维护的 , 这就是变长对象的实现机制 , 比如一个字符串对象 \"Lyon\" , ob_size的值就是4 在Python 3.x中 , 遗留的字符串定义在unicodeobject.h中 , 不另行说明了 PyString_Type 如下是PyStringObject的类型对象的定义 : Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : 3800:PyTypeObject PyString_Type = { PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) \"str\", PyStringObject_SIZE, sizeof(char), ...... string_repr, /* tp_repr */ &string_as_number, /* tp_as_number */ &string_as_sequence, /* tp_as_sequence */ &string_as_mapping, /* tp_as_mapping */ (hashfunc)string_hash, /* tp_hash */ 0, /* tp_call */ ...... &PyBaseString_Type, /* tp_base */ ...... string_new, /* tp_new */ PyObject_Del, /* tp_free */ 3842:}; 对于类型对象就无需多说了 , 在前面的篇章也已经介绍过了 , 这里值得注意的是 , tp_itemsize和ob_size共同决定了应该额外申请的内存之总大小是多少 , tp_itemsize指明了由变长对象保存的元素的单位长度 , 这里就是单个字符在内存中的长度 tp_as_number , tp_as_sequence , tp_as_mapping 三个域都被设置了 , 表示PyStringObject对数值操作 , 序列操作和映射操作都支持 创建PyStringObject对象 Python 2.7 提供了两个接口 : PyString_FromString 和 PyString_FromStringAndSize Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : PyString_FromString 119:PyString_FromString(const char *str) { register size_t size; register PyStringObject *op; // 判断字符串长度 assert(str != NULL); size = strlen(str); if (size > PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, \"string is too long for a Python string\"); return NULL; } // 处理null string if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) { #ifdef COUNT_ALLOCS null_strings++; #endif Py_INCREF(op); return (PyObject *)op; } // 处理字符 if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL) { #ifdef COUNT_ALLOCS one_strings++; #endif Py_INCREF(op); return (PyObject *)op; } /* Inline PyObject_NewVar */ op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size); if (op == NULL) return PyErr_NoMemory(); PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size); op->ob_shash = -1; op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED; Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size+1); /* share short strings */ if (size == 0) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; nullstring = op; Py_INCREF(op); } else if (size == 1) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; characters[*str & UCHAR_MAX] = op; Py_INCREF(op); } return (PyObject *) op; 169:} 传给PyString_FromString的参数必须是一个指向以NUL('\\0') 结尾的字符串的指针 根据定义我们知道 , 在创建PyStringObject时 : 首先会检查该字符串数组的长度 , 如果字符数组的长度大于PY_SSIZE_T_MAX , 那么Python将不会创建对应的PyStringObject对象 , PY_SSIZE_T_MAX是一个与平台相关的值 , 在WIN32系统下 , 该值为2147483647 , 即2GB 接下来检查传入的字符串是不是一个空串 , 对于空串 , Python并不是每一次都会创建相应的PyStringObject ; Python运行时有一个PyStringObject对象指针nullstring专门负责处理空的字符数组 , 如果第一次在一个空字符串基础上创建PyStringObject , 由于nullstring指针被初始化为NULL , 所以iPython会为这个字符建立一个PyStringObject对象 , 将这个对象通过intern机制进行共享 , 然后将nullstring指向这个被共享的对象 , 以后再创建空字符串就直接返回nullstring的引用了 如果不是创建空字符串对象 , 那么就申请内存 , 创建PyStringObject对象 ; 处理申请字符串本身所需要的内存外 , 还会申请额外的内存 , 存放了其他的属性 , 以字符数组\"Python\"为例 , 如下图 PyString_FromStringAndSize Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : 61:PyString_FromStringAndSize(const char *str, Py_ssize_t size) { register PyStringObject *op; if (size PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, \"string is too large\"); return NULL; } /* Inline PyObject_NewVar */ op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size); if (op == NULL) return PyErr_NoMemory(); PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size); op->ob_shash = -1; op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED; if (str != NULL) Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size); op->ob_sval[size] = '\\0'; /* share short strings */ if (size == 0) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; nullstring = op; Py_INCREF(op); } else if (size == 1 && str != NULL) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; characters[*str & UCHAR_MAX] = op; Py_INCREF(op); } return (PyObject *) op; 116:} PyString_FromStringAndSize 的操作和PyString_FromString几乎一样 , 只有一点 , PyString_FromString传入的参数必须是以NUL('\\0') 结尾的字符数组的指针 , 而PyString_FromStringAndSize则没有这个要求 , 因为通过传的size参数就可以确定需要拷贝的字符的个数 intern机制 从上面两种创建方式的源码中发现 , 无论是PyString_FromString还是PyString_FromStringAndSize , 当字符数组的长度为0或1时 , 需要进行一个特别的操作 : PyString_InternInPlace , 这就是字符串的intern机制 , 也就是上面代码中share short strings 注释下的代码 /* share short strings */ if (size == 0) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; nullstring = op; Py_INCREF(op); } else if (size == 1 && str != NULL) { PyObject *t = (PyObject *)op; PyString_InternInPlace(&t); op = (PyStringObject *)t; characters[*str & UCHAR_MAX] = op; Py_INCREF(op); } return (PyObject *) op; 字符串对象的intern机制的目的是 : 对于被共享之后的字符串 , 比如\"Ruby\" , 在整个Python的运行期间 , 系统中都只有唯一的一个与字符串\"Ruby\"对应的 PyStringObject对象 当判断两个字符串对象是否相同时 , 如果它们都被共享了 , 那么只需要检查它们对应的PyObject *是否相同就可以了 , 这个机制节省了空间 , 如下 : # Python 2.7 >>> str1 = 'lyon' >>> str2 = 'lyon' >>> id(str1) 79116928L >>> id(str2) 79116928L # Python 3.5.4 >>> str1 = 'lyon' >>> str2 = 'lyon' >>> id(str1) 2767446375480 >>> id(str2) 2767446375480 这个例子的创建过程 : 因为'lyon' 对象不存在 , 所以调用接口创建PyStringObject对象 (创建时经过intern机制处理) Python在查找系统中记录的已经被intern机制处理了的PyStringObject 对象 (上一步中同样会进行查找) , 发现'lyon'字符数组对应的PyStringObject已经存在 , 于是返回该对象的引用返回 PyString_InternInPlace 我们已经知道了创建字符串对象时进行了特殊的操作PyString_InternInPlace , 其源码如下 : Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : 4712:void PyString_InternInPlace(PyObject **p) { register PyStringObject *s = (PyStringObject *)(*p); PyObject *t; // 对PyStringObject进行类型和状态检查 if (s == NULL || !PyString_Check(s)) Py_FatalError(\"PyString_InternInPlace: strings only please!\"); /* If it's a string subclass, we don't really know what putting it in the interned dict might do. */ if (!PyString_CheckExact(s)) return; if (PyString_CHECK_INTERNED(s)) return; // 创建记录经intern机制处理后的PyStringObject的dict if (interned == NULL) { interned = PyDict_New(); if (interned == NULL) { PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */ return; } } // 检查PyStringObject对象s是否存在对应的intern后的PyStrinObject对象 t = PyDict_GetItem(interned, (PyObject *)s); if (t) { // 调整引用计数 Py_INCREF(t); Py_DECREF(*p); *p = t; return; } // 在interned中记录检查PyStringObject对象s if (PyDict_SetItem(interned, (PyObject *)s, (PyObject *)s) PyString_InternInPlace 首先会进行一系列检查 : 检查传入的对象是否是一个PyStringObject对象 , intern机制只能应用在PyStringObject对象上 , 甚至对于它的派生类对象系统都不会应用intern机制 检查传入的PyStringObject对象是否已经被intern机制处理过 在代码中 , 我们可以清楚的看到 , intern机制的核心在于interned , 它指向一个由PyDict_new创建的对象 , 也就是一个字典 , 也就是说intern机制的关键就是在系统中有一个存在映射关系的集合 , 它的名字叫做interned , 这个集合里面记录了被intern机制处理过的 特殊的引用计数 intern机制进行处理时 , 会将PyStringObject对象的PyObject指针分别作为key和value添加到interned中, 也就是说在这里该对象的引用计数应该加了2 , 如果按照正常的引用计数机制 , 那么明显这个对象是永远都不会被删除的 , 比如a = 1;del a , 我们只能够让引用计数减1 , 却无法让其减2 , 所以这里肯定用了特殊的引用计数机制 特殊就在于 , interned中的指针不能作为对象的有效引用 , 这也是为什么在PyString_InternInPlace的代码清单中第4746行为什么会将引用计数减2的原因 一个对象的引用计数在某个时刻减为0之后 , 系统将会销毁该对象 , 那么字符串中到底是怎么解决的呢 ? 看看string_dealloc代码清单 : Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : 582:static void string_dealloc(PyObject *op) { switch (PyString_CHECK_INTERNED(op)) { case SSTATE_NOT_INTERNED: break; case SSTATE_INTERNED_MORTAL: /* revive dead object temporarily for DelItem */ Py_REFCNT(op) = 3; if (PyDict_DelItem(interned, op) != 0) Py_FatalError( \"deletion of interned string failed\"); break; case SSTATE_INTERNED_IMMORTAL: Py_FatalError(\"Immortal interned string died.\"); default: Py_FatalError(\"Inconsistent interned string state.\"); } Py_TYPE(op)->tp_free(op); 602:} 在这份代码清单中 , SSTATE_INTERNED_MORTAL 和 SSTATE_INTERNED_IMMORTAL 表示着PyStringObject的两种状态 , 也就是说被intern机制处理后的PyStringObject对象分为两类 , 这两类的区别在于 , SSTATE_INTERNED_IMMORTAL 状态的PyStringObject对象是永远不会被销毁的 PyString_IntenInPlace 只能创建SSTATE_INTERNED_MORTAL 状态的PyStringObject对象 , 如果想创建SSTATE_INTERNED_IMMORTAL状态的对象 , 必须通过另外的接口 , 在调用了PyString_InternInPlace后 , 强制改变PyStringObject的intern状态 注意 : intern机制节省了内存空间 , 但是在我们创建PyStringObject时 , 无论在interned中是否存在 , 都是会创建一个PyStringObject对象的 , 只不过这是一个临时的对象 , 如果interned中有 , 那么就PyString_InternInPlace 会对这个对象的引用计数减1 , 于是它就会被销毁了 字符缓冲池 与Python整数对象类似 , Python的设计者为PyStringObject中的一个字节的字符对应的PyStringObject对象也设计了一个对象池characters Python-2.7\\Objects\\stringobject.c : 13:static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1] 其中UCHAR_MAX是在系统头文件中定义的常量 , 这一个跟平台相关的常量 , 在Win32平台下 : #define UCHAR_MAX 0xff /* maximum unsigned char value */ 在Python的整数对象体系中 , 小整数的缓冲池是在Python初始化时被创建的 , 而字符串对象体系中的字符串缓冲池则是以静态变量的形式存在着的 , 在Python初始化完成之后 , 缓冲池中的所有PyStringObject指针都为空 当我们创建一个字符串对象时 , 无论是通过调用PyString_FromString 还是PyString_FromStringAndSize , 如果字符串实际上是一个字符 , 则会对所创建字符串 (字符) 对象进行intern操作 , 再将intern的结果缓存到字符缓冲池characters中 万恶的加号 字符串拼接绝对是再正常不过的事情了 , 一拼接 , 那么效率问题就来了 Python中提供了 \"+\" 来进行字符串拼接 , 可惜这实际上就是万恶之源 ; 我们除了使用\"+\" 外 , 还有一种方法就是使用list的join方法 , 这也是官方推荐我们使用的 \"+\" 与 join 通过\"+\"操作符对字符串进行拼接时 , 会调用string_concat函数 : 1014:static PyObject * string_concat(register PyStringObject *a, register PyObject *bb) { register Py_ssize_t size; register PyStringObject *op; ...... #define b ((PyStringObject *)bb) /* Optimize cases with empty left or right operand */ ...... // 计算字符串连接后的长度size size = Py_SIZE(a) + Py_SIZE(b); /* Check that string sizes are not negative, to prevent an overflow in cases where we are passed incorrectly-created strings with negative lengths (due to a bug in other code). */ ...... // 创建新的PyStringObject对象,其维护的用于存储字符的内存长度为size op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size); if (op == NULL) return PyErr_NoMemory(); PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size); op->ob_shash = -1; op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED; // 将a和b中的字符拷贝到新创建的PyStringObject中 Py_MEMCPY(op->ob_sval, a->ob_sval, Py_SIZE(a)); Py_MEMCPY(op->ob_sval + Py_SIZE(a), b->ob_sval, Py_SIZE(b)); op->ob_sval[size] = '\\0'; return (PyObject *) op; #undef b 1071:} 小结 : 对于任意两个PyStringObject对象的连接 , 就会进行一次内存申请的动作 通过join函数对字符串进行拼接时 , 会调用string_join函数 : 1573:static PyObject * string_join(PyStringObject *self, PyObject *orig) { char *sep = PyString_AS_STRING(self); const Py_ssize_t seplen = PyString_GET_SIZE(self); PyObject *res = NULL; char *p; Py_ssize_t seqlen = 0; size_t sz = 0; Py_ssize_t i; PyObject *seq, *item; // 拼接字符 seq = PySequence_Fast(orig, \"\"); if (seq == NULL) { return NULL; } // 拼接字符长度 seqlen = PySequence_Size(seq); if (seqlen == 0) { Py_DECREF(seq); return PyString_FromString(\"\"); } if (seqlen == 1) { item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, 0); if (PyString_CheckExact(item) || PyUnicode_CheckExact(item)) { Py_INCREF(item); Py_DECREF(seq); return item; } } /* There are at least two things to join, or else we have a subclass * of the builtin types in the sequence. * Do a pre-pass to figure out the total amount of space we'll * need (sz), see whether any argument is absurd, and defer to * the Unicode join if appropriate. */ // 遍历list中每一个字符串,获取所有字符串长度 for (i = 0; i tp_name); Py_DECREF(seq); return NULL; } sz += PyString_GET_SIZE(item); if (i != 0) sz += seplen; if (sz PY_SSIZE_T_MAX) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, \"join() result is too long for a Python string\"); Py_DECREF(seq); return NULL; } } /* Allocate result space. */ // 创建长度为sz的PyStringObject对象 res = PyString_FromStringAndSize((char*)NULL, sz); if (res == NULL) { Py_DECREF(seq); return NULL; } /* Catenate everything. */ // 将list中的字符串拷贝到新创建的PyStringObject对象中 p = PyString_AS_STRING(res); for (i = 0; i 小结 : 首先统计出list中的对象个数 , 并统计这些对象的字符串总长度 , 申请一次内存空间 , 将所有的PyStringObject对象维护的字符串都拷贝到新开辟的内存空间中 通过小结可以很直接的得出答案 , 如果要拼接n个字符串对象 , 那么使用 \"+\" 需要申请空间n-1次 , 而使用join则仅需一次 "},"07-内存篇/05-List对象.html":{"url":"07-内存篇/05-List对象.html","title":"List对象","keywords":"","body":"Attack on Python - List对象 🐍 介绍 元素的一个群是一个非常重要的抽象概念 , 我们可以将符合某一特性的一堆元素聚集为一个群 群的概念对于编程语言十分重要 , C语言就内建了数组的概念 , 每一种实现都为某种目的的元素聚集或元素访问提供极大的方便 PyListObject是Python提供的对列表的抽象 , 它可以支持对元素的插入 , 删除 , 添加等操作 , 所以它是一个可变对象 PyListObject Python-2.7\\Include\\listobject.h 22:typedef struct { 23: PyObject_VAR_HEAD 24: /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ 25: PyObject **ob_item; 26: 27: /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number 28: * currently in use is ob_size. 29: * Invariants: 30: * 0 分析 : PyObject_VAR_HEAD , Python中的列表是一个变长对象 PyObject **ob_item , ob_item为指向元素列表的指针 , 实际上 , Python中的list[0] 就是ob_item[0] Py_ssize_t allocated , 与PyListObject对象的内存管理有关 实际上 , 在PyObject_VAR_HEAD中的ob_size和allocated 都和PyListObject对象的内存管理有关 : PyListObject采用的内存管理策略和C++中vector采取的内存管理策略是一样的 , 它并不是存了多少东西就申请对应大小的内存 , 因为这样的策略显然是低效的 , 而我们使用列表就是为了用户方便用户频繁地插入或删除元素 , 所以 , 在每一次需要申请内存的时候 , PyListObject总会申请一大块内存 , 这时申请的总内存的大小记录在allocated中 , 而其实际被使用了的内存的数量记录在了ob_size中 假如有一个能容纳10个元素的列表已经装入了5个元素 , 那么这个列表的ob_size就是5 , 而allcoated则是10 即 : 0 在Python-3.5.4\\Include\\listobject.h的22至40行 , 我们可以找到相同的代码 , 也就是说2.7与3.5.4的这一部分是没有区别的 创建与维护 在之前对于Python对象创建方式已有说明 , 为了创建一个列表 , Python只提供了唯一的一条途径 , 就是PyList_New Python-2.7\\Objects\\listobject.c 112:PyObject * PyList_New(Py_ssize_t size) { PyListObject *op; size_t nbytes; #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT static int initialized = 0; if (!initialized) { Py_AtExit(show_alloc); initialized = 1; } #endif if (size PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *)) return PyErr_NoMemory(); // 计算需要使用的内存总量 nbytes = size * sizeof(PyObject *); if (numfree) { // 缓冲池可用 numfree--; op = free_list[numfree]; _Py_NewReference((PyObject *)op); #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT count_reuse++; #endif } else { // 缓冲池不可用 op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type); if (op == NULL) return NULL; #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT count_alloc++; #endif } // 为对象中维护的元素列表申请空间 if (size ob_item = NULL; else { op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes); if (op->ob_item == NULL) { Py_DECREF(op); return PyErr_NoMemory(); } memset(op->ob_item, 0, nbytes); } Py_SIZE(op) = size; op->allocated = size; _PyObject_GC_TRACK(op); return (PyObject *) op; 163:} 分析 : 这个函数接受一个size参数 , 也就是我们可以在创建时指定PyListObject对象的初始元素个数 在创建时 , 首先计算需要使用的内存总量 , 因为PyList_New指定的仅仅是元素的个数 , 而不是元素实际将占用的内存空间 , 在这里 , Python会检查指定的元素个数是否会大到使所需内存数量产生溢出的程度 , 并根据判断结果做出相应的操作 检查缓冲池是否可用 为维护对象申请内存空间 , 维护对象与PyListOjbect对象本身通过ob_item建立了连接 当Python创建了新的PyListObject对象之后 , 会立即根据调用PyList_New时传递的size参数创建PyListObject对象所维护的元素列表 , 其中每一个元素都被初始化为NULL 在完成了PyListObject对象及维护的列表的创建之后 , Python会调整该PyListObject对象 , 用于维护元素列表中元素数量的ob_size和allocated两个变量 对于缓冲池free_list中的对象个数 , 我们可以在源码中找到 , free_list最多会维护80个PyListObject对象 Python-2.7\\Objects\\listobject.c 94:#ifndef PyList_MAXFREELIST 95:#define PyList_MAXFREELIST 80 96:#endif 97:static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST]; 98:static int numfree = 0; Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 95:#ifndef PyList_MAXFREELIST 96:#define PyList_MAXFREELIST 80 97:#endif 98:static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST]; 99:static int numfree = 0; 设置元素 在我们创建第一个PyListObject对象时 , 这时候缓冲池是不可用的 , 于是会调用PyObject_GC_New在系统堆上创建一个新的PyListObject对象 , 假如我们创建一个包含6个元素的PyListObject , 那么创建成功之后 , 这个对象的ob_size为6 , allocated为6 , 而ob_item则是指向这些元素的指针 而当我们设置元素时 , 如现有一个列表la = [1, 2, 3] , 当我们执行la[0] = 4时 , 在Python内部 , 会调用PyList_SetItem来完成这个动作 ; 首先Python会进行类型检查 , 随后会进行索引的有效性检查 , 当这两者都通过后 , 将新设置的元素指针放到指定的位置 , 然后调整引用计数 , 将这个位置原来存放的对象的引用计数减1 , 源码如下 : Python-2.7\\Objects\\listobject.c 198:int PyList_SetItem(register PyObject *op, register Py_ssize_t i, register PyObject *newitem) { register PyObject *olditem; register PyObject **p; if (!PyList_Check(op)) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_BadInternalCall(); return -1; } if (i = Py_SIZE(op)) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_SetString(PyExc_IndexError, \"list assignment index out of range\"); return -1; } p = ((PyListObject *)op) -> ob_item + i; olditem = *p; *p = newitem; Py_XDECREF(olditem); return 0; 220:} Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 215:int PyList_SetItem(PyObject *op, Py_ssize_t i, PyObject *newitem) { PyObject *olditem; PyObject **p; if (!PyList_Check(op)) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_BadInternalCall(); return -1; } if (i = Py_SIZE(op)) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_SetString(PyExc_IndexError, \"list assignment index out of range\"); return -1; } p = ((PyListObject *)op) -> ob_item + i; olditem = *p; *p = newitem; Py_XDECREF(olditem); return 0; 237:} 在两个版本中 , 没有变化 插入元素 设置元素和插入元素的动作是不同的 , 设置元素不会导致ob_item指向的内存发生变化 , 但是插入元素的动作则有可能使得ob_item指向的内存发生变化 Python内部通过调用PyList_Insert来完成元素的插入动作 , 而PyList_Insert实际上是调用了内部的insl , 如下 : Python-2.7\\Objects\\listobject.c 222:static int ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v) { Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self); PyObject **items; if (v == NULL) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } if (n == PY_SSIZE_T_MAX) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, \"cannot add more objects to list\"); return -1; } // 调整列表容量 if (list_resize(self, n+1) == -1) return -1; // 确定插入点 if (where n) where = n; // 插入元素 items = self->ob_item; for (i = n; --i >= where; ) items[i+1] = items[i]; Py_INCREF(v); items[where] = v; return 0; } 255:int 256:PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem) { // 类型检查 if (!PyList_Check(op)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } return ins1((PyListObject *)op, where, newitem); 263:} Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 239:static int ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v) { Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self); PyObject **items; if (v == NULL) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } if (n == PY_SSIZE_T_MAX) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, \"cannot add more objects to list\"); return -1; } // 调整列表容量 if (list_resize(self, n+1) == -1) return -1; // 确定插入点 if (where n) where = n; // 插入元素 items = self->ob_item; for (i = n; --i >= where; ) items[i+1] = items[i]; Py_INCREF(v); items[where] = v; return 0; } 272:int 273:PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem) { // 类型检查 if (!PyList_Check(op)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } return ins1((PyListObject *)op, where, newitem); 280:} 在insl中 , 为了完成元素的插入工作 , 首先必须保证PyListObject对象有足够的内存来容纳我们期望插入的元素 , 这一步是通过insl中的list_resize函数来实现的 , 正是这个函数改变了PyListObject所维护的PyObject * 列表的大小 Python-2.7\\Objects\\listobject.c 24:static int list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize) { PyObject **items; size_t new_allocated; Py_ssize_t allocated = self->allocated; /* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough to accommodate the newsize. If the newsize falls lower than half the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list. */ // 不需要重新申请内存 if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) { assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0); Py_SIZE(self) = newsize; return 0; } /* This over-allocates proportional to the list size, making room * for additional growth. The over-allocation is mild, but is * enough to give linear-time amortized behavior over a long * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing * system realloc(). * The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ... */ // 计算重新申请的内存大小 new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize PY_SIZE_MAX - newsize) { PyErr_NoMemory(); return -1; } else { new_allocated += newsize; } if (newsize == 0) new_allocated = 0; // 扩展列表 items = self->ob_item; if (new_allocated ob_item = items; Py_SIZE(self) = newsize; self->allocated = new_allocated; return 0; 73:} 同样的 , 在Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 中的第25至74行为该函数的定义 在调整PyListObject对象所维护的列表的内存时 , Python分两种情况处理 : newsize allocated/2 , 也就是说当插入后使用的实际内存大小要小于总内存大小 , 以及要大于总内存大小的一半时 , 就简单调整ob_size值 其他情况 , 调用realloc , 重新分配空间 我们可以发现 , 对于第二种情况 , 比如newsize 时 , Python也会调用realloc来收缩列表的内存空间 , 不得不说这是物尽其用的设计 删除元素 以list对象方法remove为例 , 当我们使用remove方法时 , PyListObject中的listremove操作就会被激活 Python-2.7\\Objects\\listobject.c 2336:static PyObject * listremove(PyListObject *self, PyObject *v) { Py_ssize_t i; for (i = 0; i ob_item[i], v, Py_EQ); if (cmp > 0) { if (list_ass_slice(self, i, i+1, (PyObject *)NULL) == 0) Py_RETURN_NONE; return NULL; } else if (cmp Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 第2197至2215见同上代码清单 首先Python会对整个列表进行遍历 , 在遍历PyListObject中所有元素的过程中 , 将待删除元素与PyListObject中的每个元素一一进行比较 , 比较操作是通过PyObject_RichCompareBool完成的 , 如果返回值大于0 , 则表示要删除的元素与列表中的元素匹配成功 , Python将立即调用list_ass_slice删除该元素 Python-2.7\\Objects\\listobject.c 607:/* a[ilow:ihigh] = v if v != NULL. // 不为空就替换 * del a[ilow:ihigh] if v == NULL. // 为空就删除 * * Special speed gimmick: when v is NULL and ihigh - ilow Python-3.5.4\\Objects\\listobject.c 第572至579见同上代码清单 如上 , 对于list_ass_slice其实是有两种语义的 , 即replace和remove ; 于是 , 在Python列表中删除元素我们还可以这样做 : # Python 2.x & 3.x >>> la = [1,2,3,4,5] >>> la[1:3] = [] >>> la [1, 4, 5] 对于list对象的pop方法 , 同样也是调用list_ass_slice来进行删除 , 源码位于listobject.c文件中 对象缓冲池 在PyList_New中我们见过一个free_list , 这就是PyListObject对象缓冲池 ; 但是我们在PyList_New中并没有看到缓冲池中的PyListObject对象的添加过程 , 这是因为缓冲池对象并不像前面的字符串对象或者整数对象一样 , 是在创建时添加的 , Python列表的缓冲池是在其销毁的时候添加的 Python-2.7\\Objects\\listobject.c 296:static void list_dealloc(PyListObject *op) { Py_ssize_t i; PyObject_GC_UnTrack(op); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op) // 销毁PyListObject对象维护的元素列表 if (op->ob_item != NULL) { /* Do it backwards, for Christian Tismer. There's a simple test case where somehow this reduces thrashing when a *very* large list is created and immediately deleted. */ i = Py_SIZE(op); while (--i >= 0) { Py_XDECREF(op->ob_item[i]); } PyMem_FREE(op->ob_item); } // 释放PyListObject自身 if (numfree tp_free((PyObject *)op); Py_TRASHCAN_SAFE_END(op) 318:} 与PyListObject对象创建一样 , PyListObject对象的销毁也是分离的 , 首先销毁PyListObject对象所维护的元素列表 , 然后再释放PyListObject对象本身 ; 这样的工作无非是改变该对象的引用计数 , 然后再释放内存 , 但是我们发现 , 在释放PyListObject本身时 , Python会检查前面提到的这个缓冲池free_list 首先Python会查看其中缓存的PyListObject对象的数量是否已经满了 , 如果没有 , 就将该待删除的PyListObject对象放到缓冲池中 , 以备后用 注意 , 我们也已经发现了 , 添加进缓冲池的是PyListObject对象本身 , 而不包括它之前维护的元素列表 , 也就是说我们在创建新的PyListObject时 , Python会首先唤醒这些已经 \"死去\" 的PyListObject , 然后赋予它们新的元素列表 , 使其能够重新做 \"人\" 对于每次创建PyListObject对象时必须创建元素列表 , 这是Python为了避免过多的消耗系统内存 , 采取的时间换空间的做法 "},"07-内存篇/06-Dict对象.html":{"url":"07-内存篇/06-Dict对象.html","title":"Dict对象","keywords":"","body":"Attack on Python - Dict对象 🐍 介绍 为了刻画某种元素之间的对应关系 , 现代编程语言通常都在语言级或标准库中提供某种关联式的容器 ; 关联容器的设计总会极大地关注键的搜索效率 , 因为我们希望根据我们手中已有的某个元素来快速获得与之有某种联系的另一元素 在Python中同样提供关联式容器 , 即PyDictObject 对象 , 与map不同的是 , PyDictObject对搜索的效率要求极其苛刻 , 这也是因为PyDictObject对象在Python本身的实现中被大量采用 ; 比如Python会通过PyDictObject来建立执行Python字节码的运行环境 , 其中会存放变量名和变量值的元素对 , 通过查找变量名获得变量值 , 因此PyDictObject采用的是散列表 (hash table) , 因为理论上 , 在最优情况下 , 散列表能提供O(1)复杂度的搜索效率 散列表 散列表的基本思想 , 是通过一定的函数将需搜索的键值映射为一个整数 , 将这个整数视为索引值去访问某片连续的区域 对散列表这种数据结构的采用是以加速键的搜索过程为终极目标的 , 所以 , 将元素映射为整数的过程对于Python中dict的实现就显得尤为关键 ; 用于映射的函数称为散列函数 (hash function) , 映射后的值称为元素的散列值 (hash value) , 在散列表的实现中 , 所选择的散列函数的优劣直接决定所实现的散列表的搜索效率的高低 在使用散列表的过程中 , 不同的对象经过散列函数的作用 , 可能被映射为相同的散列值 , 这就是散列冲突 根据研究表明 , 当散列表的装载率大于2/3时 , 散列冲突发生的概率就会大大增加 解决散列冲突的方法有很多种 , 在Python中采用的是开放定址法 当产生散列冲突时 , Python会通过一个二次探测函数f , 计算下一个候选位置addr , 如果位置addr可用 , 则可将待插入元素放到位置addr ; 如果位置addr不可用 , 则Python会再次使用探测函数f , 获得下一个候选位置 , 以此依次寻找下去 最后 , 这些位置会形成一个\"冲突探测链\"(或简称探测序列) , 而当我们要删除某条探测链上的某个元素时 , 按照探测链会发生什么样的情况 ; 假如这条链的首元素位置为a , 尾元素的位置为c , 现在需要删除中间的某个位置b上的元素 , 如果直接将位置b上的元素删除 , 则会导致探测链的断裂 , 于是探测函数在探测时将再也不能到达位置c了 , 所以删除某条探测链上的元素时不能进行真正的删除 , 而是进行一种 \"伪删除\" 操作 , 必须要让该元素还存在于探测链上 在Python中 , 这种伪删除是在PyDictObject对象中实现的 PyDictObject 在Python2.7中 , 关联容器的一个(键 , 值)元素对称为一个entry或slot Python-2.7\\Include\\dictobject.h 50:typedef struct { /* Cached hash code of me_key. Note that hash codes are C longs. * We have to use Py_ssize_t instead because dict_popitem() abuses * me_hash to hold a search finger. */ Py_ssize_t me_hash; PyObject *me_key; PyObject *me_value; 58:} PyDictEntry; 在PyDictEntry中 , me_hash域存储的是me_key的散列值 , 利用一个域来记录这个散列值可以避免每次查询的时候都要重新计算一遍散列值 在Python中 , 在一个PyDictObject对象生存变化的过程中 , 其中的entry会在不同的状态间转换 ; PyDictObject中entry可以在3种状态之间转换 : Unused , Active , Dummy Unused : 当一个entry的me_key和me_value都为NULL时 , entry处于Unused态 ; 表明目前该entry中并没有存储(key , value)对 , 而且在此之前 , 也没有存储过它们 , 这时每一个entry在初始化时的状态 , 并且也只有在Unused态下 , entry的me_key域才会为NULL Active : 当entry中存储了一个(key , value)对时 , entry便转到了Active态 , 在Active态下 , me_key和me_value都不能为NULL Dummy : 当entry中存储的(key , value)对被删除后 , entry的状态不能直接从Active态转为Unused态 , 因为这样会导致冲突探测链的中断 , 所以entry中的me_key将指向dummy对象 , 从而entry进入Dummy态 , 这就是\"伪删除\"技术 ; 当Python沿着某条冲突链搜索时 , 如果发现一个entry处于Dummy态 , 说明目前该entry虽然是无效的 , 但是其后的entry可能是有效的 , 是应该被搜索的 , 这样就保证了冲突探测链的连续性 在Python中 , 关联容器是通过PyDictObject对象来实现的 , 而一个PyDictObject 对象实际上是一大堆entry的集合 : Python-2.7\\Include\\dictobject.h 70:typedef struct _dictobject PyDictObject; struct _dictobject { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_fill; /* # Active + # Dummy */ Py_ssize_t ma_used; /* # Active */ /* The table contains ma_mask + 1 slots, and that's a power of 2. * We store the mask instead of the size because the mask is more * frequently needed. */ Py_ssize_t ma_mask; /* ma_table points to ma_smalltable for small tables, else to * additional malloc'ed memory. ma_table is never NULL! This rule * saves repeated runtime null-tests in the workhorse getitem and * setitem calls. */ PyDictEntry *ma_table; PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash); PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE]; 90:}; 定义说明 : ma_fill , ma_fill域中维护着从PyDictObject对象创建开始直到现在 , 曾经及正处于Active态的entry个数 , 而ma_used则维护着当前正处于Active态的entry的数量 在定义的最后 , 有一个名为ma_smalltable的PyDictEntry数组 , 这个数组意味着当创建一个PyDictObject对象时 , 至少有PyDict_MINSIZE个entry被同时创建 , 在dictobject.h中 , 这个值被设定为8 , 这个值被认为时通过大量的实验得出的最佳值 ; 它既不会态浪费内存空间 , 又能很好地满足Python内部大量使用PyDictObject的环境的需求 ma_table , ma_table域是关联对象的关键所在 , 它将指向一片作为PyDictEntry集合的内存的开始位置 , 当一个PyDictObject对象是一个比较小的dict时 (entry数量少于8) , ma_table域将指向ma_smalltable , 而当PyDictObject中的entry数量超过8个时 , 将会申请额外的内存空间 , 并将ma_table指向这块空间 , 这样 , 无论何时 , ma_table域都不会为NULL , 那么在程序运行时就不需要一次又一次的检查ma_table的有效性了 , 因为ma_table总是有效的 , 这两种ma_table见下图 ma_mask , PyDictObject中的ma_mask记录了一个PyDictObject对象中所拥有的entry数量 创建与维护 Python内部通过PyDict_New来创建一个新的dict对象 Python-2.7\\Include\\dictobject.c 210:#define INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp) do { \\ (mp)->ma_table = (mp)->ma_smalltable; \\ // PyDict_MINSIZE定义在dictobject.h中,默认值为8 (mp)->ma_mask = PyDict_MINSIZE - 1; \\ } while(0) \\ #define EMPTY_TO_MINSIZE(mp) do { \\ memset((mp)->ma_smalltable, 0, sizeof((mp)->ma_smalltable)); \\ (mp)->ma_used = (mp)->ma_fill = 0; \\ INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp); \\ 219:} while(0) 220:/* Dictionary reuse scheme to save calls to malloc, free, and memset */ #ifndef PyDict_MAXFREELIST #define PyDict_MAXFREELIST 80 #endif static PyDictObject *free_list[PyDict_MAXFREELIST]; 226:static int numfree = 0; ...... 240:PyObject * PyDict_New(void) { register PyDictObject *mp; // 自动创建dummy对象 if (dummy == NULL) { /* Auto-initialize dummy */ dummy = PyString_FromString(\"\"); if (dummy == NULL) return NULL; #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS Py_AtExit(show_counts); #endif #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT Py_AtExit(show_alloc); #endif #ifdef SHOW_TRACK_COUNT Py_AtExit(show_track); #endif } if (numfree) { // 使用缓冲池 mp = free_list[--numfree]; assert (mp != NULL); assert (Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type); _Py_NewReference((PyObject *)mp); if (mp->ma_fill) { EMPTY_TO_MINSIZE(mp); } else { /* At least set ma_table and ma_mask; these are wrong if an empty but presized dict is added to freelist */ INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp); } assert (mp->ma_used == 0); assert (mp->ma_table == mp->ma_smalltable); assert (mp->ma_mask == PyDict_MINSIZE - 1); #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT count_reuse++; #endif } else { // 创建PyDictObject对象 mp = PyObject_GC_New(PyDictObject, &PyDict_Type); if (mp == NULL) return NULL; EMPTY_TO_MINSIZE(mp); #ifdef SHOW_ALLOC_COUNT count_alloc++; #endif } mp->ma_lookup = lookdict_string; #ifdef SHOW_TRACK_COUNT count_untracked++; #endif #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS ++created; #endif return (PyObject *)mp; 293:} 在定义的开始部分我们可以发现 , 自动创建dummy对象 , 这个dummy对象竟然时一个PyStringObject对象 , 实际上 , 它仅仅时用来作为一种指示标志 , 表明该entry曾被使用过 , 且探测序列下一个位置的entry有可能时有效的 , 从而防止探测序列中断 如果不使用缓冲池 , 创建时将调用EMPTY_TO_MINSIZE , 将ma_smalltable清零 , 同时设置ma_size和ma_fill , 初始时 , 这两个变量都为0 , 随后调用INIT_NONZERO_DICT_SLOTS , 其功能是将ma_table指向ma_smalltable , 并设置ma_mask为7 在创建过程的最后 , 将lookdict_string赋给了ma_lookup , 这个ma_lookup指定了PyDictObjec在entry集合中搜索某一特定entry时需要进行的动作 , 在ma_lookup中 , 包含了散列函数和发生冲突时二次探测函数的具体实现 , 它时PyDictObject的搜索策略 PyDictObject缓冲池见下文 元素搜索 Python为PyDictObject对象提供了两种搜索策略 , lookdict和lookdict_string , 但是实际上 , 这两种策略使用的相同的算法 , lookdict_string只是对lookdict的一种针对PyStringObject对象的特殊形式 , 这是因为以PyStringObject对象作为PyDictObject对象中entry的键在Python中应用非常广泛 lookdict Python-2.7\\Include\\dictobject.c 319:static PyDictEntry * lookdict(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash) { register size_t i; register size_t perturb; register PyDictEntry *freeslot; register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask; PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table; register PyDictEntry *ep; register int cmp; PyObject *startkey; // 散列,定位冲突探测链的第一个entry 331: i = (size_t)hash & mask; ep = &ep0[i]; // entry处于Unused态 if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key) return ep; // entry处于Dummy态 if (ep->me_key == dummy) 337: freeslot = ep; else { // 检查Active态entry if (ep->me_hash == hash) { startkey = ep->me_key; Py_INCREF(startkey); cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ); Py_DECREF(startkey); if (cmp ma_table && ep->me_key == startkey) { if (cmp > 0) return ep; } else { /* The compare did major nasty stuff to the * dict: start over. * XXX A clever adversary could prevent this * XXX from terminating. */ return lookdict(mp, key, hash); } } freeslot = NULL; } //------------------ 以上为第一检查-------------------- /* In the loop, me_key == dummy is by far (factor of 100s) the least likely outcome, so test for that last. */ // 寻找探测链上的下一个entry for (perturb = hash; ; perturb >>= PERTURB_SHIFT) { i = (i me_key == NULL) return freeslot == NULL ? ep : freeslot; // 检查引用是否相同 if (ep->me_key == key) return ep; // 检查值是否相同 if (ep->me_hash == hash && ep->me_key != dummy) { startkey = ep->me_key; Py_INCREF(startkey); cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ); Py_DECREF(startkey); if (cmp ma_table && ep->me_key == startkey) { if (cmp > 0) return ep; } else { /* The compare did major nasty stuff to the * dict: start over. * XXX A clever adversary could prevent this * XXX from terminating. */ return lookdict(mp, key, hash); } } // 设置freeslot else if (ep->me_key == dummy && freeslot == NULL) freeslot = ep; } assert(0); /* NOT REACHED */ return 0; 396:} 第一次检查 PyDictObject中维护的entry的数量是有限的 , 而传入lookdict中的key的hash值却不一定在限定范围内 , 所以这就要求lookdict将hash值映射到某个entry上去 , lookdict采取的策略是 , 直接将hash值与entry的数量做一个&操作(见331行) , 该操作的结果就是entry的数量 , 也就是ma_mask 之所以命名为mask而不是size , 是因为ma_mask会被用来进行大量的&操作 , 所以entry数量相关的变量被命名为ma_mask freeslot指向一个指示失败且立即可用的entry : 在搜索过程中 , 如果探测链中的某个位置上 , entry处于Dummy态 , 那么如果在这个序列中搜索不成功 , 就会返回这个处于Dummy态的entry , 这个freeslot正是用来指向探测序列中第一个处于Dummy态的entry (me_value为NULL); 如果探测序列并没有Dummy态entry , 搜索失败时 , freeslot则指向一个处于Unused态的entry , 同样是一个能指示失败且立即可用的entry 在元素搜索时 , 会先进行两个key的值检查 , 首先检查两个对象的hash值是否相同 , 如果不相同 , 就直接中断 ; 而如果相同 , 那么Python将通过PyObject_RichCompareBool进行比较 , 其原型如下 : int PyObject_RichCompareBool(PyObject *v, PyObject *w, int op) 当v op w成立时 , 返回1 ; 不成立时 , 返回0 ; 如果在比较中发生了错误返回-1 在lookdict代码清单中 , 指定的Py_EQ , 表示进行相等比较操作 对于lookdict代码清单的前半部分 , 也就是第一次检查小结 : 根据hash值获取entry索引 , 这是冲突探测链上的第一个entry索引 两种情况下 , 搜索结束 : entry处于Unused态 , 表明冲突探测链搜索完成 , 搜索失败 ep->me_key == key , 表明entry的key与待搜索的key匹配 , 搜索成功 若当前entry处于Dummy态 , 设置freeslot 检查Active态entry中的key与待查找的key是否值相同 后续操作 在第一个entry检查完毕后 , 后续的动作本质都是一样的 对于lookdict代码清单的前半部分小结 : 根据Python所采用的探测函数 , 获得探测链中的下一个待检查的entry 检查到一个Unused态entry , 表明搜索失败 , 有如下两种结果 : 如果freeslot不为空 , 则返回freeslot 所指entry 如果freeslot为空 , 则返回该Unused态entry 检查entry中的key与待查找的key是否引用相同 检查entry中的key与待查找的key是否值相同 在遍历过程中 , 如果发现Dummy态entry , 且freeslot未设置 , 则设置freeslot lookdict_string Python-2.7\\Include\\dictobject.c 407:static PyDictEntry * lookdict_string(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash) { register size_t i; register size_t perturb; register PyDictEntry *freeslot; register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask; PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table; register PyDictEntry *ep; /* Make sure this function doesn't have to handle non-string keys, including subclasses of str; e.g., one reason to subclass strings is to override __eq__, and for speed we don't cater to that here. */ // 选择搜索策略 if (!PyString_CheckExact(key)) { #ifdef SHOW_CONVERSION_COUNTS ++converted; #endif mp->ma_lookup = lookdict; return lookdict(mp, key, hash); } // 检查冲突链上第一个entry i = hash & mask; ep = &ep0[i]; // entry处于Unused态,entry中的key与待搜索的key匹配 if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key) return ep; // 第一个entry处于Dummy态,设置freeslot if (ep->me_key == dummy) freeslot = ep; else { // 检查Active态entry if (ep->me_hash == hash && _PyString_Eq(ep->me_key, key)) return ep; freeslot = NULL; } /* In the loop, me_key == dummy is by far (factor of 100s) the least likely outcome, so test for that last. */ // 遍历冲突链,检查每一个entry for (perturb = hash; ; perturb >>= PERTURB_SHIFT) { i = (i me_key == NULL) return freeslot == NULL ? ep : freeslot; if (ep->me_key == key || (ep->me_hash == hash && ep->me_key != dummy && _PyString_Eq(ep->me_key, key))) return ep; if (ep->me_key == dummy && freeslot == NULL) freeslot = ep; } assert(0); /* NOT REACHED */ return 0; 457:} lookdict_string是一种有条件限制的搜索策略 , 即待搜索的key是一个PyStringObject对象 , 只有当假设成立时 , lookdict_string才会被使用 , 其中_PyString_Eq将保证能正确处理非PyStringObject *参数 其实lookdict_string仅仅是一个lookdict的优化版本 , 因为在Python中大量的使用了PyDictObject对象 , 以用来维护一个命名空间(名字空间)中变量名与变量值之间的对应关系 , 又或者是用来在为函数传递参数名与参数值的对应关系 , 而这些对象几乎都是用PyStringObject对象作为entry中的key , 所以lookdict_string的出现是很有必要的 , 它对Python整体的运行效率都有着重要的影响 插入与删除 PyDictObject对象中元素的插入动作是建立在搜索的基础之上的 Python-2.7\\Include\\dictobject.c 512:static int insertdict(register PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash, PyObject *value) { PyObject *old_value; register PyDictEntry *ep; typedef PyDictEntry *(*lookupfunc)(PyDictObject *, PyObject *, long); assert(mp->ma_lookup != NULL); ep = mp->ma_lookup(mp, key, hash); if (ep == NULL) { Py_DECREF(key); Py_DECREF(value); return -1; } MAINTAIN_TRACKING(mp, key, value); // 搜索成功 if (ep->me_value != NULL) { old_value = ep->me_value; ep->me_value = value; Py_DECREF(old_value); /* which **CAN** re-enter */ Py_DECREF(key); } // 搜索失败 else { if (ep->me_key == NULL) mp->ma_fill++; else { assert(ep->me_key == dummy); Py_DECREF(dummy); } ep->me_key = key; ep->me_hash = (Py_ssize_t)hash; ep->me_value = value; mp->ma_used++; } return 0; 546:} insertdict中 , 根据搜索的结果采取不同的动作 : 搜索成功 , 返回处于Active的entry , 并直接替换me_value 搜索失败 , 返回Unused或Dummy态的entry , 完整设置me_key , me_hash 和 me_value 在Python中 , 对PyDictObject对象插入或设置元素两种情况 , 如下代码 : d = {} # entry不存在 d[1] = 1 # entry已存在 d[1] = 2 当这段代码执行时 , Python并不是直接调用insertdict , 因为insertdict需要一个hash值作为调用参数 , 所以在调用insertdict会先调用PyDict_SetItem Python-2.7\\Include\\dictobject.c 747:int PyDict_SetItem(register PyObject *op, PyObject *key, PyObject *value) { register PyDictObject *mp; register long hash; register Py_ssize_t n_used; if (!PyDict_Check(op)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } assert(key); assert(value); mp = (PyDictObject *)op; // 计算hash值 if (PyString_CheckExact(key)) { hash = ((PyStringObject *)key)->ob_shash; if (hash == -1) hash = PyObject_Hash(key); } else { hash = PyObject_Hash(key); if (hash == -1) return -1; } assert(mp->ma_fill ma_mask); /* at least one empty slot */ // 插入(key, value)元素对 n_used = mp->ma_used; Py_INCREF(value); Py_INCREF(key); // 必要时调整dict的内存空间 if (insertdict(mp, key, hash, value) != 0) return -1; /* If we added a key, we can safely resize. Otherwise just return! * If fill >= 2/3 size, adjust size. Normally, this doubles or * quaduples the size, but it's also possible for the dict to shrink * (if ma_fill is much larger than ma_used, meaning a lot of dict * keys have been * deleted). * * Quadrupling the size improves average dictionary sparseness * (reducing collisions) at the cost of some memory and iteration * speed (which loops over every possible entry). It also halves * the number of expensive resize operations in a growing dictionary. * * Very large dictionaries (over 50K items) use doubling instead. * This may help applications with severe memory constraints. */ // 可转换为 (mp->mafill)/(mp->ma_mask+1) >= 2/3 if (!(mp->ma_used > n_used && mp->ma_fill*3 >= (mp->ma_mask+1)*2)) return 0; return dictresize(mp, (mp->ma_used > 50000 ? 2 : 4) * mp->ma_used); 794:} 我们可以看到 , 在PyDict_SetItem中 , 会首先获取key的hash值 , 随后会调用insertdict来插入元素对 , 再接下来会检查是否需要改变PyDictObject内部ma_table所维护的内存区域的大小 至于如何调整 , 可以查看dictobject.c中的dictresize函数 , 接下来看如何删除一个元素 Python-2.7\\Include\\dictobject.c 796:int PyDict_DelItem(PyObject *op, PyObject *key) { register PyDictObject *mp; register long hash; register PyDictEntry *ep; PyObject *old_value, *old_key; if (!PyDict_Check(op)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } assert(key); // 同样先获取hash值 if (!PyString_CheckExact(key) || (hash = ((PyStringObject *) key)->ob_shash) == -1) { hash = PyObject_Hash(key); if (hash == -1) return -1; } // 搜索entry mp = (PyDictObject *)op; ep = (mp->ma_lookup)(mp, key, hash); if (ep == NULL) return -1; if (ep->me_value == NULL) { set_key_error(key); return -1; } // 删除entry所维护的元素,将entry的状态转为dummy态 old_key = ep->me_key; Py_INCREF(dummy); ep->me_key = dummy; old_value = ep->me_value; ep->me_value = NULL; mp->ma_used--; Py_DECREF(old_value); Py_DECREF(old_key); return 0; 832:} 与插入操作类似 , 先计算hash值 , 然后搜索相应的entry , 最后删除entry中维护的元素 , 并将entry从Active态变换为Dummy态 , 同时还将调整PyDictObject对象中维护table使用情况的变量 小结 : 无论是插入还是删除元素 , 都会先计算hash值 , 随后进行搜索相应的entry , 随后插入或删除元素 , 转换entry的状态 ; 而PyDictObject对象元素的插入则主要是通过freeslot所指向的entry来进行的 对象缓冲池 在PyDictObject的实现机制中 , 同样使用了缓冲池计数 , 并且其缓冲池机制与PyListObject中使用的缓冲池机制是一样的 Python-2.7\\Include\\dictobject.c 974:static void dict_dealloc(register PyDictObject *mp) { register PyDictEntry *ep; Py_ssize_t fill = mp->ma_fill; PyObject_GC_UnTrack(mp); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(mp) // 调整dict中对象的引用计数 for (ep = mp->ma_table; fill > 0; ep++) { if (ep->me_key) { --fill; Py_DECREF(ep->me_key); Py_XDECREF(ep->me_value); } } // 释放从系统堆中申请的内存空间 if (mp->ma_table != mp->ma_smalltable) PyMem_DEL(mp->ma_table); // 将被销毁的PyDictObject对象放入缓冲池 if (numfree tp_free((PyObject *)mp); Py_TRASHCAN_SAFE_END(mp) 995:} 开始时 , 这个缓冲池中什么也没有 , 直到第一个PyDictObject被销毁时 , 这个缓冲池才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象 , 与PyListObject对象一样 , 只保留了PyDictObject对象 但是需要注意的是 , 销毁时根据ma_table的两种情况处理方式也是不同的 : 如果ma_table指向的是从系统堆申请的内存空间 (额外的内存) , 那么Python将释放这块内存空间归还给系统堆 如果ma_table指向的是PyDictObject的ma_smalltable , 那么只需要调整ma_smalltable中的对象的引用计数就可以了 在创建新的PyDictObject对象时 , 如果在缓冲池中有可以使用的对象 , 则直接从缓冲池中取出使用 , 而不需要再重新创建 , 这一点在PyDict_New中就已经体现了 至此 , 对于Python 2.7中的dict对象就差不多了 , 对于Python 3.5.4版本的比较待后期继续 , 不过简单的对比之下就可以发现 , 在Python 3.5.4的版本中 , 新增了一个dictnotes.txt文件 , 而且由2.7的3个状态变成了4个状态 , 数据层次也发生了一些改变 , 比如PyDictObject从2.7中的一种形式 , 变成了两种形式 (联合表和分割表) , 新增了PyDictKeyObject对象等 "},"07-内存篇/07-Tuple对象.html":{"url":"07-内存篇/07-Tuple对象.html","title":"Tuple对象","keywords":"","body":"Attack on Python - Tuple对象 🐍 介绍 Python中的tuple与str一样 , 都属于不可变对象 , 即其所维护的数据在对象创建之后就不能再改变了 直接看PyTupleObject吧 PyTupleObject Python-2.7\\Include\\tupleobject.h: 24:typedef struct { 25: PyObject_VAR_HEAD 26: PyObject *ob_item[1]; 27: 28: /* ob_item contains space for 'ob_size' elements. 29: * Items must normally not be NULL, except during construction when 30: * the tuple is not yet visible outside the function that builds it. 31: */ 32:} PyTupleObject; 通过上面的代码清单 , 我们可以看到 , PyTupleObject除了是一个不可变对象之外 , 它还是一个变长对象 ; 而ob_item 则为指向元素列表的指针 通过前面的整理 , 对于这些再熟悉不过了 创建与维护 PyTupleObject对象的创建同其他对象一样 , 其是通过PyTuple_New来创建的 Python-2.7\\Objects\\tupleobject.c 48:PyObject * PyTuple_New(register Py_ssize_t size) { register PyTupleObject *op; Py_ssize_t i; // 大小为负数 if (size 0 // 如果是空元组,直接取free_list第一个返回 if (size == 0 && free_list[0]) { op = free_list[0]; Py_INCREF(op); #ifdef COUNT_ALLOCS tuple_zero_allocs++; #endif return (PyObject *) op; } // 缓冲池可用 if (size ob_item[0]; numfree[size]--; #ifdef COUNT_ALLOCS fast_tuple_allocs++; #endif /* Inline PyObject_InitVar */ #ifdef Py_TRACE_REFS Py_SIZE(op) = size; Py_TYPE(op) = &PyTuple_Type; #endif _Py_NewReference((PyObject *)op); } // 缓冲池不可用 else #endif { // 通过传入的size参数计算需要的内存总量 Py_ssize_t nbytes = size * sizeof(PyObject *); /* Check for overflow */ if (nbytes / sizeof(PyObject *) != (size_t)size || (nbytes > PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) - sizeof(PyObject *))) { return PyErr_NoMemory(); } // 创建PyTupleObject对象 op = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size); if (op == NULL) return NULL; } // 初始化每个元素 for (i=0; i ob_item[i] = NULL; #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 // 第一次分配时将空数组放入缓冲池的第一个位置 if (size == 0) { free_list[0] = op; ++numfree[0]; Py_INCREF(op); /* extra INCREF so that this is never freed */ } #endif #ifdef SHOW_TRACK_COUNT count_tracked++; #endif _PyObject_GC_TRACK(op); return (PyObject *) op; 108:} 分析 : 我们不难发现 , PyTuple_New与PyList_New有很多相同之处 , 首先这个函数同样接受一个size参数 , 也就是我们在创建时指定PyTupleObject对象的初始元素个数 , 不同的地方在于两种对象在计算需要的内存总量的时机不同 随后检查缓冲池是否可用 , 如果可用 , 那么不用多说 ; 如果缓冲池不可用 , 那么现在才计算所需内存总量 , 而在PyList_New中 , 无论缓冲池是否可用都会计算其所需内存总量 缓冲池不可用之后 , 接下来就是创建PyTupleObject对象了 , 再然后初始化每个元素 最后的一步 , 则是将空元组放入缓冲池的第一位置 , 在整个Python的执行过程中 , 这个操作只会执行一次 而对于缓冲池free_list , 如下 : Python-2.7\\Objects\\tupleobject.c 7:#ifndef PyTuple_MAXSAVESIZE 8:#define PyTuple_MAXSAVESIZE 20 /* Largest tuple to save on free list */ 9:#endif 10:#ifndef PyTuple_MAXFREELIST 11:#define PyTuple_MAXFREELIST 2000 /* Maximum number of tuples of each size to save */ 12:#endif 13: 14:#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 15:/* Entries 1 up to PyTuple_MAXSAVESIZE are free lists, entry 0 is the empty 16: tuple () of which at most one instance will be allocated. 17:*/ 通过定义我们可以看到 , PyTupleObject对象缓冲池中维护的最大个数为2000 , 但是注意 , 不是所有的元组都会放入缓冲池 , 不用想也知道 , 这肯定是有一个界限的 , 也就是要小于PyTuple_MAXSAVESIZE的 , 从上面我们知道 , 这个值为20 , 也就是说只有tuple长度小于20的PyTupleObject才能被放入缓冲池 并且缓冲池的第一个位置是留给()的 (有且仅有一个) , 也就是空元组 ; 对于空元组它是在PyTupleObject对象创建时就已经被放入缓冲池了的 , 而其他的PyTupleObject对象什么时候会放入缓冲池中 , 与PyListObject对象也是一样的 , 就是在对象被销毁时 , 这一点同前面的篇章一样 , 放在最后来说 设置元素 与PyListObject一样 , 在我们创建第一个PyTupleObject对象时 , 这时候缓冲池是不可用的 , 于是会调用PyObject_GC_New在系统堆上创建一个新的PyTupleObject对象 而当我们设置元素时 , 在Python内部会调用PyTupe_SetItem来完成这个动作 135:int PyTuple_SetItem(register PyObject *op, register Py_ssize_t i, PyObject *newitem) { register PyObject *olditem; register PyObject **p; // 类型与引用计数检查 if (!PyTuple_Check(op) || op->ob_refcnt != 1) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_BadInternalCall(); return -1; } // 索引有效性检查 if (i = Py_SIZE(op)) { Py_XDECREF(newitem); PyErr_SetString(PyExc_IndexError, \"tuple assignment index out of range\"); return -1; } p = ((PyTupleObject *)op) -> ob_item + i; olditem = *p; *p = newitem; Py_XDECREF(olditem); return 0; 156:} 与PyListObject非常相似 , 首先进行类型检查 ,随后进行索引的有效性检查 , 当这两者都通过后 , 将新设置的元素指针放到指定的位置 , 然后调整引用计数 , 将这个位置原来存放的对象的引用计数减1 PyTupleObject对象是不可变对象 , 所以没有类似于PyListObject对象的插入等操作 对象缓冲池 通过前面我们已经知道 , PyTupleObject对象的缓冲池机制在创建PyTupleObject对象时 , 仅仅会将空元组加入缓冲池中 , 而对于其他的PyTupleObject对象并没有出现在PyTuple_New中 其实PyTupleObject对象的缓冲池与PyListObject对象是一样 , 是在其销毁时添加的 Python-2.7\\Objects\\tupleobject.c 210:static void tupledealloc(register PyTupleObject *op) { register Py_ssize_t i; register Py_ssize_t len = Py_SIZE(op); PyObject_GC_UnTrack(op); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op) // 销毁PyTupeObject对象维护的元素列表 if (len > 0) { i = len; while (--i >= 0) Py_XDECREF(op->ob_item[i]); #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 // 检查是否满足放入缓冲池的条件 if (len ob_item[0] = (PyObject *) free_list[len]; numfree[len]++; free_list[len] = op; goto done; /* return */ } #endif } Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op); done: Py_TRASHCAN_SAFE_END(op) 236:} 根据上面的代码清单 , 可以看出 , 在PyTupleObject对象进行销毁时 , 首先会销毁PyTupleObject对象维护的元素列表 , 然后判断该PyTupleObject的大小是否超过缓冲池可缓冲的最大大小 (PyTuple_MAXSAVESIZE=20) , 以及缓冲池是否已满 , 对象是否为PyTupleObject对象 随后 , 如果满足使用缓冲池的要求 , 那么就将这个PyTupleObject对象放入缓冲池中 , 这时这个PyTupleObject对象中的元素列表是已经被销毁了的 ; 如果不满足就直接销毁整个PyTupleObject对象 小结 : 通过与PyListObject对象的实现相比较 , 其与PyTupleObject的差异基本取决于一个是可变对象 , 一个是不可变对象 , 我们可以看到在设置元素和缓冲池机制 , 在两种对象的源码上差别都非常的小 ; 而在对象创建时有所不同的是 , PyTupleObject对象会在创建时将空元组放入缓冲池中 (第一个位置) , 而PyListObject对象则不会 , 如下小实验 : # Python 2.7 >>> list1 = [] >>> list2 = [] >>> id(list1) 79581256L >>> id(list2) 79684744L >>> tuple1 = () >>> tuple2 = () >>> id(tuple1) 77598792L >>> id(tuple2) 77598792L # Python 3.5.3结果相同 由于缓冲池实现的小差异 , 空元组是不会反复创建的 , 并且在缓冲池的第一位置 "},"07-内存篇/08-垃圾回收.html":{"url":"07-内存篇/08-垃圾回收.html","title":"垃圾回收","keywords":"","body":"Attack on Python - 垃圾回收 🐍 介绍 引用计数在对Python内置数据类型的分析时 , 已经见过太多次了 , 就是通过对象中的ob_refcnt变量来实现的 在Python中引用计数是一种垃圾收集机制 , 并且是一种最直观 , 最简单的垃圾收集技术 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的动作 , 然而与其他主流的垃圾收集技术相比 , 引用计数有一个最大的优点 , 即实时性 , 任何内存 , 一旦没有指向它的引用 , 就会立即被回收 ; 而其他的垃圾收集计数必须在某种特殊条件下 (比如内存分配失败) 才能进行无效内存的回收 引用计数机制所带来的维护引用计数的额外操作与Python运行中所进行的内存分配和释放 , 引用赋值的次数是成正比的 , 这是Python的一个弱点 , 因此在Python内置数据类型中就大量使用了对象缓冲池机制 , 就是为了竭力弥补引用计数机制的软肋 除了执行效率这个软肋之外 , 引用计数还存在一个致命的弱点 , 那就是循环引用 循环引用 我们知道 , 当一个对象的引用被创建或复制时 , 对象的引用计数就会加1 ; 而当一个对象的引用被销毁时 , 对象的引用计数就会减1 ; 如果对象的引用计数减少为0 , 那么就以为着这个对象不会被任何人使用 , 那么就可以进行回收了 而引用计数的另一个现象就是循环引用了 , 就相当于有两个对象a和b , 其中a引用了b , b引用了a , 这样a和b的引用计数都为1 , 并且永远都不会为0 , 这就意味着 , 这两个对象永远都不会被回收了 , 这就是循环引用 , a与b形成了一个引用循环 , 示例如下 : # 我们让list1中包含list2的引用,而list2中又包含list1的引用,形成引用循环 >>> list1 = [] >>> list2 = [] >>> list1.append(list2) # 此时还没有形成引用循环 >>> list1 [[]] # 循环引用 >>> list2.append(list1) >>> l1 [[[...]]] >>> l2 [[[...]]] ''' [...]:这就是list循环引用的结果 ''' 除了上述两个对象互相引用之外 , 还可以引用自身 , 示例如下 : >>> list3 = [] >>> list3.append(list3) >>> list3 [[...]] 循环引用与手动进行内存管理所产生的内存泄漏毫无区别 , 不过循环引用对于int或者str类型明显是不存在的 所以为了解决循环引用的问题 , Python引入了主流垃圾收集技术中的标记——清除和分代收集两种技术来填补其内存管理机制中最致命的漏洞 标记清除 垃圾收集机制一般分为两个阶段 : 垃圾检测和垃圾回收 垃圾检测是从所有的已分配的内存中区别出可以回收的内存和不可回收的内存 , 而垃圾回收则是使系统重新掌握在垃圾检测阶段被标识出来的可回收内存块 对于标记——清除方法其简要工作过程如下 : 寻找根对象的集合 , 所谓根对象就是一些全局引用和函数栈中的引用 , 这些引用的对象是不可被删除的, 而这个根对象集合也是垃圾检测动作的起点 从根对象的集合 , 沿着根对象集合中的每一个引用 , 如果能到达某个对象A , 则A称为可达的 , 可达的对象也不可被删除 , 这个阶段就是垃圾检测阶段 当垃圾检测阶段结束后 , 所有的对象分为了可达的和不可达的两部分 , 所有的可达的对象都必须予以保留 , 而所有的不可达对象所占用的内存将被回收 , 这就是垃圾回收阶段 分代回收 我们的开发程序 , 其一定比例的内存块的生存周期都比较短 , 通常是几百万条机器指令的时间 , 而只有剩下的极少部分内存块 , 生存周期比较长 , 而对于不同的语言 , 不同的应用程序 , 生存周期比较短的内存块的比例通常在80%到98%之间游走 从上面我们知道 , 标记——清除技术所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的 , 当需要回收的内存块越多时 , 垃圾检测带来的额外操作就越多 , 而垃圾回收带来的额外操作就越少 所以通常为了提高垃圾收集的效率 , 我们就可以采用一种以空间换时间的策略 , 分代回收计数 , 这也是当前支撑着Java的关键技术 分代回收 : 将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合 , 每一个集合就称为一个 \"代\" , 垃圾收集的频率随着 \"代\" 的存活时间的增大而减小 也就是说 , 活得越长的对象 , 就越可能不是垃圾 , 就应该越少去收集 . 而这个存活时间通常就是利用经过了几次垃圾收集动作来衡量 ; 如果一个对象经过的垃圾收集次数越多, 那么显然 , 其存活时间就越长 在Python中 , 一个 \"代\" 就是一个链表 , Python采用了三代的分代收集机制 Python-2.7\\Modules\\gcmodule.c 32:struct gc_generation { 33: PyGC_Head head; /* 回收阀值 */ 34: int threshold; /* collection threshold */ /* 实时个数 */ 35: int count; /* count of allocations or collections of younger 36: generations */ 37:}; 39:#define NUM_GENERATIONS 3 40:#define GEN_HEAD(n) (&generations[n].head) 41: 42:/* linked lists of container objects */ 43:static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = { 44: /* PyGC_Head, threshold, count */ /* 第0代,可收集700个container对象,一旦超出就立即触发垃圾回收机制 */ 45: {{{GEN_HEAD(0), GEN_HEAD(0), 0}}, 700, 0}, 46: {{{GEN_HEAD(1), GEN_HEAD(1), 0}}, 10, 0}, 47: {{{GEN_HEAD(2), GEN_HEAD(2), 0}}, 10, 0}, 48:}; 49: 50:PyGC_Head *_PyGC_generation0 = GEN_HEAD(0); "},"07-内存篇/09-元类.html":{"url":"07-内存篇/09-元类.html","title":"元类","keywords":"","body":"Attack on Python - 元类 🐍 介绍 元类 ( metaclass ) , 是一种实例是类的类 普通的类定义的是特定对象的行为 , 元类定义的则是特定的类及其对象的行为 , 不是所有面向对象编程语言都支持元类 type 元类在 Wiki 中的解释已经说的很明确了 , 它是一种实例是类的类 , 这也就意味着元类可以创造类 这么说你可能会不太清晰 , 我们从问题出发 , 在 Python 中是谁创建了类 , 也就是说 Python 中的元类是谁? 如果你看过 Python 这一部分的源码 , 那么想必你对这个问题肯定了然于心 , 没错就是 type 类 >>> object.__class__ 至于 type 类为什么是元类 , 你可以从我的另一篇文章中获得答案 《对象的创建》 看下面的例子 : >>> class Foo: ... pass ... >>> f = Foo() 在这个例子中 , Foo() , 也就是调用 Foo 的 __call__ 方法 , 它会做两件事情 : 调用 __new__ , 创建对象 调用 __init__ , 初始化对象 但是注意 , 这个 __call__ 是 object 类的 , 因为 Python 3 中所有的类都默认继承了 object , 至于 Python 2 没什么好谈的 , 相信你查查就能知道 我们本就可以通过重载 __new__ 来控制对象的创建 , 如下 : def new(cls): x = object.__new__(cls) x.attr = 100 return x Foo.__new__ = new f = Foo() print(f.attr) g = Foo() print(g.attr) \"\"\" 执行结果如下: 100 100 \"\"\" 但是不同的是 , 你对 type 不能这么干 , Python 也不允许你这么干 , 如果唯一的元类都被动了 , 那就乱套了 def new(cls): x = type.__new__(cls) x.attr = 100 return x type.__new__ = new \"\"\" Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'type' \"\"\" 所以你从这里也可以知道 , type 和 object 的区别就在于 : type 的 __new__ , 返回了一个类 object 的 __new__ , 返回了一个对象实例 如果我们要定义一个元类 , 只需要如下 : class Meta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): x = super().__new__(cls, name, bases, dct) x.attr = 100 return x 当然你也看出来了 , 这只是继承 , 要让它真正成为元类 , 你还需要如下 : class Foo(metaclass=Meta): pass print(Foo.attr) 我们再看看这个 Foo 和普通的对象有什么不同 : class Meta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): x = super().__new__(cls, name, bases, dct) x.attr = 100 return x class Foo(metaclass=Meta): pass class Bar(Foo): pass print(type(Meta)) print(type(object)) print(type(Foo)) print(type(Bar)) \"\"\" 执行结果如下: \"\"\" 当指定了 metaclass 之后 , 类的创建将不再由 type 负责 , 而是由元类 Meta 负责 , 也就是说 type 类与这类的 Meta 类都是元类 , 大家是同一级 元类的作用 元类可以用来改变类的行为 , 这和类并没有什么差别 , 因为我们定义类也可以改变对象的行为 , 我们来看一个例子 class Foo: pass # 调用__call__ f = Foo() # 如果我们想改变 () 也就是 __call__的行为要怎么做? # 当然不可能是在Foo类中重载 __call__ 因为那是控制 Foo 实例化出来的对象的 # 所以我们需要用元类来控制它 # 单例模式直接用metaclass来实现, 而且它是线程安全的 class SingletonMeta(type): _instances = {} def __call__(self, *args, **kwargs): if self not in self._instances: self._instances[self] = super(SingletonMeta, self).__call__(*args, **kwargs) return self._instances[self] class Singleton(metaclass=SingletonMeta): pass a = Singleton() b = Singleton() c = Singleton() d = Singleton() e = Singleton() 如果你想要改变类的行为 , 除了 Python 默认提供的一个魔术方法 (__new__) , 你必须通过元类来改变 因为 __new__ 是唯一一个第一个参数不是 self 而是 cls 的魔术方法 所以上面这个例子 , 除了用元类 , 你也可以通过覆盖 __new__ 来实现 元类其实就是一个类工厂 , 而类则是对象工厂 , 但是实际上我们不需要使用元类同样可以达到生产的目的 , 因为通常我们不会需要去改变类的行为 , 需要改变的是对象的行为 看下面几个例子 继承 >>> class Base: ... attr = 100 ... >>> class X(Base): ... pass ... >>> class Y(Base): ... pass ... >>> class Z(Base): ... pass ... >>> X.attr 100 >>> Y.attr 100 >>> Z.attr 100 类装饰器 >>> def decorator(cls): ... class NewClass(cls): ... attr = 100 ... return NewClass ... >>> @decorator ... class X: ... pass ... >>> @decorator ... class Y: ... pass ... >>> @decorator ... class Z: ... pass ... >>> X.attr 100 >>> Y.attr 100 >>> Z.attr 100 总而言之 , 元类的作用就是用来创造类的 , 我们通常更多的是使用继承 (也就是利用抽象) 的方式来达到我们的目的 Python 之禅中这么说到 : 元类是深层次的魔术代码 , 99% 的用户都不需要关心它 , 如果你好奇你是否需要 , 那你就不需要 , 真正需元类的人 , 是很清楚他们需要的 , 并且 , 不需要一个理由来解释 简单的说 , 元类不适合在生产的代码中使用 , 它更适合用来设计 , 比如 Django , SQLAlchemy 中 , 你就能发现它的身影 , 总而言之 , 元类控制类 , 类控制对象 "},"08-番外篇/":{"url":"08-番外篇/","title":"番外篇","keywords":"","body":"Attack on Python - 番外篇 🐍 "},"08-番外篇/01-PyMySQL.html":{"url":"08-番外篇/01-PyMySQL.html","title":"PyMySQL","keywords":"","body":"Python - 第三方库之PyMySQL 介绍 🍀 pymysql是用于Python 3.x 链接MySQL数据库的一个第三方库 , 其使用方法和MySQLdb几乎相同 , pymysql的目的就是为了称为MySQLdb的替代品 , 因为MySQLdb不支持Python 3.x以后的版本 安装 $ pip install PyMySQL 包内容 PACKAGE CONTENTS _compat _socketio charset connections constants (package) converters cursors err optionfile tests (package) times util 使用 🍀 包中我们主要需要了解connectinos.py 中的内容 在pymysql包中我们只需要使用Connect() 来创建一个Connection对象 def Connect(*args, **kwargs): \"\"\" Connect to the database; see connections.Connection.__init__() for more information. \"\"\" from .connections import Connection return Connection(*args, **kwargs) # 返回一个Connection对象 Connection.__init __() 参数如下 Connect(*args, **kwargs) Establish a connection to the MySQL database. Accepts several arguments: host: Host where the database server is located user: Username to log in as password: Password to use. database: Database to use, None to not use a particular one. port: MySQL port to use, default is usually OK. (default: 3306) bind_address: When the client has multiple network interfaces, specify the interface from which to connect to the host. Argument can be a hostname or an IP address. unix_socket: Optionally, you can use a unix socket rather than TCP/IP. charset: Charset you want to use. sql_mode: Default SQL_MODE to use. read_default_file: Specifies my.cnf file to read these parameters from under the [client] section. conv: Conversion dictionary to use instead of the default one. This is used to provide custom marshalling and unmarshaling of types. See converters. use_unicode: Whether or not to default to unicode strings. This option defaults to true for Py3k. client_flag: Custom flags to send to MySQL. Find potential values in constants.CLIENT. cursorclass: Custom cursor class to use. init_command: Initial SQL statement to run when connection is established. connect_timeout: Timeout before throwing an exception when connecting. (default: 10, min: 1, max: 31536000) ssl: A dict of arguments similar to mysql_ssl_set()'s parameters. For now the capath and cipher arguments are not supported. read_default_group: Group to read from in the configuration file. compress; Not supported named_pipe: Not supported autocommit: Autocommit mode. None means use server default. (default: False) local_infile: Boolean to enable the use of LOAD DATA LOCAL command. (default: False) max_allowed_packet: Max size of packet sent to server in bytes. (default: 16MB) Only used to limit size of \"LOAD LOCAL INFILE\" data packet smaller than default (16KB). defer_connect: Don't explicitly connect on contruction - wait for connect call. (default: False) auth_plugin_map: A dict of plugin names to a class that processes that plugin. The class will take the Connection object as the argument to the constructor. The class needs an authenticate method taking an authentication packet as an argument. For the dialog plugin, a prompt(echo, prompt) method can be used (if no authenticate method) for returning a string from the user. (experimental) db: Alias for database. (for compatibility to MySQLdb) passwd: Alias for password. (for compatibility to MySQLdb) 连接数据库 🍀 import pymysql # 连接MySQL数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='myroot', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) pymysql包中的cursors.py 中的class Cursor(object) 可供我们建立与数据库进行交互的对象 , cursor(游标) , 下面就开始与数据库进行交互了 创建表 🍀 import pymysql.cursors # 连接MySQL数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='myroot', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: # 创建游标实例 with connection.cursor() as cursor: sql = \"\"\"CREATE TABLE EMPLOYEE ( FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL, LAST_NAME CHAR(20), AGE INT, SEX CHAR(1), INCOME FLOAT );\"\"\" # 执行sql,并返回受影响行数 cursor.execute(sql) # executemany()可一次性执行多个sql语句,提高了多行插入的性能 # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据 connection.commit() finally: connection.close() execute介绍 def execute(self, query, args=None): \"\"\"Execute a query :param str query: Query to execute. :param args: parameters used with query. (optional) :type args: tuple, list or dict :return: Number of affected rows :rtype: int If args is a list or tuple, %s can be used as a placeholder in the query. If args is a dict, %(name)s can be used as a placeholder in the query. \"\"\" # list example cursor.execute(\"update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s\", (1,)) # tuple example cursor.execute(\"insert into hosts(host,color_id) values(%s,%s)\", [(\"1.1.1.11\",1),(\"1.1.1.11\",2)]) 查询表 🍀 Python查询MySQL获取数据使用方法如下 : fetchone(self) : 获取下一行查询结果 fetchmany(self, size=None) : 获取size行数的查询结果 fetchall(self) : 获取全部的返回结果 rowcount : 这是一个只读属性 , 并返回执行execute() 方法后影响的行数 在fetch数据时按照顺序进行 , 可以使用scroll(num, mode)来移动游标位置 , 如 : cursor.scroll(1, mode='relative') , 相对当前位置移动 cursor.scroll(2, mode='absolute') , 相对绝对位置移动 import pymysql.cursors # 连接MySQL数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='myroot', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: # 创建游标实例 with connection.cursor() as cursor: sql = \"SELECT * FROM user_info\" # 执行sql,并返回受影响行数 cursor.execute(sql) # 查询结果 result = cursor.fetchall() print(result) # 提交 connection.commit() finally: connection.close() ''' 执行结果: [{'username': 'Lyon', 'id': 1, 'password': '456'}] ''' 注意 : fetch默认获取的数据是元组类型 , 可以在建立cursor(游标)对象时 , 设置cursor属性进行修改 , 如设置为字典类型 : cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) 获取最新自增ID : cursor.lastrowid 修改表 🍀 import pymysql.cursors # 连接MySQL数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='myroot', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: # 创建游标实例 with connection.cursor() as cursor: sql = \"UPDATE user_info SET password = '456' WHERE username = 'Lyon'\" # 执行sql,并返回受影响行数 effect_row = cursor.execute(sql) print(effect_row) # 提交 connection.commit() except: # 发生错误时回滚 connection.rollback() # 关闭连接 connection.close() 删除表 🍀 import pymysql.cursors # 连接MySQL数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='myroot', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: # 创建游标实例 with connection.cursor() as cursor: sql = \"DROP TABLE EMPLOYEE\" # 执行sql,并返回影响行数 cursor.execute(sql) # 提交 connection.commit() finally: # 关闭连接 connection.close() "},"08-番外篇/02-MySQLdb.html":{"url":"08-番外篇/02-MySQLdb.html","title":"MySQLdb","keywords":"","body":"Python - 第三方库之MySQLdb 介绍 🍀 MySQLdb是用于Python链接MySQL数据库的接口 , 它实现了Python数据库API规范V2.0 , 基于MySQL C API 上建立的 Python DB-API使用流程 : 导入API模块 获取与数据的连接 执行SQL语句和存储过程 关闭数据库连接 MySQLdb只支持Python 3.x之前的版本 , 在Python 3.x中则是用PyMySQL来代替 安装 https://sourceforge.net/projects/mysql-python/ # 安装相关教程可以通过google,baidu等进行查找 在上一篇已经介绍了PyMySQL , MySQLdb的用户与PyMySQL是一样的 , 所以这篇直接以实例进行整理 , 并补充对于事务的说明 连接数据库 🍀 import MySQLdb connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') 创建表 🍀 import MySQLdb # 连接数据库 connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 定义sql语句 sql = \"\"\"CREATE TABLE EMPLOYEE ( FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL, LAST_NAME CHAR(20), AGE INT, SEX CHAR(1), INCOME FLOAT )\"\"\" # 执行sql cursor.execute(sql) # 关闭连接 connection.close() 查询表 🍀 查询方法如下 : fetchone() : 获取下一条查询结果 , 结果集是一个对象 fetchall() : 获取全部查询结果 rowcount : 这是一个只读属性 , 并返回执行execute() 方法后的影响行数 import MySQLdb # 连接数据库 connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 定义sql语句 sql = \"SELECT * FROM EMPLOYEE \\ WHERE INCOME > '%d'\" % (1000) try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 获取所有记录列表 results = cursor.fetchall() for row in results: fname = row[0] lname = row[1] age = row[2] sex = row[3] income = row[4] # 打印结果 print \"fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d\" % \\ (fname, lname, age, sex, income ) except: print \"Error: unable to fecth data\" # 关闭连接 connection.close() 修改表 🍀 插入数据 import MySQLdb # 连接数据库 connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 定义sql语句 sql = \"\"\"INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)\"\"\" try: # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 提交到数据库执行 connection.commit() except: # 出现异常回滚 connection.rollback() # 关闭连接 connection.close() 更新数据 import MySQLdb # 连接数据库 connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 定义sql语句 sql = \"UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'\" % ('M') try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 提交到数据库执行 connection.commit() except: # 发生错误时回滚 connection.rollback() # 关闭连接 connection.close() 删除表 🍀 import MySQLdb # 连接数据库 connection = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='myroot', db='test', port='3306', charset='utf8') # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 定义sql语句 sql = \"DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'\" % (20) try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 提交修改 connection.commit() except: # 发生错误时回滚 connection.rollback() # 关闭连接 connection.close() 事务 🍀 事务机制是为了确保数据的一致性 事务应该具有4个属性 : 原子性 : 一个事务是一个不可分割的工作单位 , 事务中包括的诸操作要么都做 , 要么都不做 一致性 : 事务必须是数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态 , 一致性与原子性是密切相关的 隔离性 : 一个事务的执行不能被其他事务干扰 , 即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的 , 并发执行的各个事务之间不能互相干扰 持久性 : 也成为永久性 , 指一个事务一旦提交 , 它对数据库中数据的改变就应该是永久性的 , 接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响 Python DB-API 2.0的事务提供了两个方法 commit 和rollback , 在上述实例中已经见过了 try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 向数据库提交 connection.commit() except: # 发生错误时回滚 connection.rollback() "},"08-番外篇/03-SQlAlchemy.html":{"url":"08-番外篇/03-SQlAlchemy.html","title":"SQlAlchemy","keywords":"","body":"Python - 第三方库之SQlAlchemy SQLAlchemy官方文档 介绍 🍀 在介绍SQLAlchemy之前先介绍一下什么是ORM ORM ORM即Object Relational Mapping , 简称ORM , 中文意思就是对象关系映射 ; 是一种程序技术 , 用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换 换一个方式介绍 , 我们知道面向对象是从软件工程基本原则(如耦合 , 聚合 , 封装) 的基础上发展起来的 , 而关系型数据库是从数学理论发展而来的 , 两套理论完全是不匹配的 , 那么正是为了解决这个问题 , 对象关系映射技术诞生了 SQLAlchemy SQLAlchemy是Python中最有名的一款ORM框架 , 该框架建立在数据库API之上 , 使用关系对象映射进行数据库操作 SQLAlchemy对象关系映射代表了用户使用Python定义类来与数据库中的表相关联的一种方式 , 类的实例则对应数据表中的一行数据 , SQLAlchemy包括了一套将对象中的变化同步到数据库表中的系统 , 这套系统被称之为工作单元(unit of work) , 同时也提供了使用类查询来实现数据库查询以及查询表之间关系的功能 安装 $ pip3 install SQLAlchemy 版本检查 >>>import sqlalchemy >>>sqlalchemy.__version__ '1.1.14' 各数据库Dialect MySQL-Python mysql+mysqldb://:@[:]/ pymysql mysql+pymysql://:@/[?] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://:@[:]/ cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...] -- 更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html 内部处理 SQLAlchemy操作数据库是利用Engine/ConnectionPooling/Dialect进行的 , Engine(引擎)使用ConnectionPooling连接数据库 , 然后再通过Dialect执行SQL语句 , SQLAlchemy Core如下 SQLAlchemy Core +-----------------+ +-------------------------+ +-----------------+ | Schema/Types | | SQL Expression Language | | Engine | +-----------------+ +-------------------------+ +-----------------+ ↓ +------------------+ +-------+ |Connection Pooling| |Dialect| +------------------+ +-------+ --------------------------------------------------------------------- DBAPI 连接数据库 🍀 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine(\"mysql+pymysql://root:myroot@localhost:3306/t1\", echo=True) echo参数是用来设置SQLAlchemy日志的 , 通过Python标准库logging模块实现 ; 设置为True表示所有操作记录可见 , 也可设置为False来减少日志的输出 create_engine() 的返回值是Engine的一个实例 , 此实例代表了操作数据库的核心接口 , 通过Dialect来处理数据库和数据库的API PS : 初次调用create_engine()时并不会真正的去连接数据库 , 只有在真正执行一条命令的时候才会去简历真正的DBAPI连接 ; 很多地方都会使用这种方式 , 以达到省资源的目的 声明映射 🍀 当使用ORM的时候 , 配置过程以描述数据库的表来开始 , 然后定义与之匹配的类 ; 而在SQLAlchemy中 , 这两个过程一般结合在一起 , 通过一个声明(Declarative)系统实现 , 该系统帮我们定义类以及实现与表的对应 声明系统实现类与表的对应是通过一系列基类实现的 , 即声明基类(Declarative Base Class) , 我们的应用程序经常只有一个此基类的实例 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() 根据声明的基类\"Base\" , 我们就可以通过它定义任何数量的映射类 使用原生SQL from sqlalchemy import create_engine from consts import DB_URI eng = create_engine(DB_URI) with eng.connect() as con: con.execute('drop table if exists users') con.execute('create table users(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, ' 'Name VARCHAR(25))') con.execute(\"insert into users(name) values('Lyon')\") con.execute(\"insert into users(name) values('Kenneth')\") rs = con.execute('select * from users') for row in rs: print(row) 使用表达式 SQLAlchemy 支持使用表达式的方式来操作数据库 from sqlalchemy import (create_engine, Table, MetaData, Column, Integer, String, tuple_) from sqlalchemy.sql import select, asc, and_ from consts import DB_URI eng = create_engine(DB_URI) meta = MetaData(eng) users = Table( 'Users', meta, Column('Id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True), Column('Name', String(50), nullable=False), ) if users.exists(): users.drop() users.create() # 创建表 def execute(s): print('-' * 20) rs = con.execute(s) for row in rs: print(row['Id'], row['Name']) with eng.connect() as con: for username in ('xiaoming', 'wanglang', 'lilei'): user = users.insert().values(Name=username) con.execute(user) stm = select([users]).limit(1) execute(stm) k = [(2,)] stm = select([users]).where(tuple_(users.c.Id).in_(k)) execute(stm) stm = select([users]).where(and_(users.c.Id > 2, users.c.Id ORM功能使用 🍀 流程如下 : 使用者通过ORM对象提交命令 将命令给SQLAlchemy Core转换成SQL 匹配使用者事先配置好的engine engine从连接池中取出一个链接 基于该链接通过Dialect调用DBAPI , 将SQL转交给数据库去执行 创建表 🍀 # 创建单表 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint # 根据Dialet创建引擎,echo=True表示输出所有操作日志 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:myroot@localhost:3306/test', echo=True) # 声明基类 Base = declarative_base() # 定义映射类 class Userinfo(Base): # 表名 __tablename__ = 'user_info' # 设置主键自增列 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( # 唯一索引,索引名为uix_id_name UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 联合索引 Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), ) # 定义格式 def __repr__(self): return \"\" % (self.id, self.name) # 初始化函数 def init_db(): # 将所有继承Base类的类,创建表结构 Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): # 将所有继承Base类的类,删除表 Base.metadata.drop_all(engine) init_db() 对应的SQL语句 CREATE TABLE `UserInfo` ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32), extra VARCHAR(16), PRIMARY KEY (id), CONSTRAINT uix_id_name UNIQUE (id, name) ) 创建其他表 # 创建单表:业务线 class Business(Base): __tablename__='business' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) bname=Column(String(32),nullable=False,index=True) # 一对多:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务 class Service(Base): __tablename__='service' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) sname=Column(String(32),nullable=False,index=True) ip=Column(String(15),nullable=False) port=Column(Integer,nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id')) __table_args__=( UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'), Index('ix_id_sname',id,sname) ) # 一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理 class Role(Base): __tablename__='role' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) rname=Column(String(32),nullable=False,index=True) priv=Column(String(64),nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True # 多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户 class Users(Base): __tablename__='users' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) uname=Column(String(32),nullable=False,index=True) class Users2Role(Base): __tablename__='users2role' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id')) rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id')) __table_args__=( UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'), ) class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) caption = Column(String(50), default='red', unique=True) class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey(\"favor.nid\")) ''' 设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id']) ''' 扩展分析 : 根据流程可以发现 , 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句 , 那么我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句 , 即利用配置好的engine执行 , engine.execute() 删除表 🍀 Base.metadata.drop_all(engine) # 把所有继承Base类的类，删除表 操作表 🍀 ORM处理数据库的方式是通过Session来实现的 , 当我们需要与数据库进行对话时 , 就需要创建一个Session实例 : engine对象已经创建完成时 from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建Session工厂,并连接engine Session = sessionmaker(bind=engine) # 创建Session实例 session = Session() engine未创建时 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine # 创建Session工厂 Session = sessionmaker() # 创建引擎 engine = create_engine() # 连接Session与engine Session.configure(bind=engine) # 创建Session实例 session = Session() 增加数据 🍀 单条数据 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 创建一条数据 users = Userinfo(name='Hello', password='World') # 把数据添加到表内 session.add(users) # 提交生效 session.commit() 多条数据 session.add_all([ Userinfo(name='Lyon',extra='xxx'), Userinfo(name='Kenneth Reitz',extra='xxx'), ]) session.commit() 删除数据 🍀 session.query(Userinfo).filter(Userinfo.name == 'Kenneth Reitz').delete() session.commit() 修改数据 🍀 session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({\"name\" : \"099\"}) # synchronize_session同步会话 session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + \"099\"}, synchronize_session=False) # 设置评估标准 session.query(Userinfo).filter(Users.id > 2).update({\"num\": Users.num + 1}, synchronize_session=\"evaluate\") session.commit() ''' 更多synchronize_session的参数可以查看官方文档 ''' 查询数据 🍀 # 查所有,取所有字段 res = session.query(Userinfo).all() print(res) # 查所有,取指定字段,按照id排序 res = session.query(Userinfo.name).order_by(Userinfo.id).all() print(res) # 查所有,取指定字段,第一条信息 res = session.query(Userinfo.name).first() print(res) # 过滤查,逗号分隔,默认为and res = session.query(Userinfo).filter(Userinfo.id > 1,Userinfo.id ] [('Lyon',)] ('Lyon',) [] ''' 其他查询 🍀 #　条件 ret = session.query(MyClass).filter_by(name = 'some name') ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id > 1, MyClass.name == 'Lyon').all() ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.between(1, 3), MyClass.name == 'eric').all() ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.in_([1,2,3])).all() ret = session.query(MyClass).filter(~MyClass.id.in_([1,2,3])).all() ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.id.in_(session.query(MyClass.id).filter_by(name='Lyon'))).all() from sqlalchemy import and_, or_ ret = session.query(MyClass).filter(and_(MyClass.id > 3, MyClass.name == 'Lyon')).all() ret = session.query(MyClass).filter(or_(MyClass.id 3), MyClass.extra != \"\" )).all() # 通配符 ret = session.query(MyClass).filter(MyClass.name.like('e%')).all() ret = session.query(MyClass).filter(~MyClass.name.like('e%')).all() # 限制 ret = session.query(MyClass)[1:2] # 排序 ret = session.query(MyClass).order_by(MyClass.name.desc()).all() ret = session.query(MyClass).order_by(MyClass.name.desc(), MyClass.id.asc()).all() # 分组 from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(MyClass).group_by(MyClass.extra).all() ret = session.query( func.max(MyClass.id), func.sum(MyClass.id), func.min(MyClass.id)).group_by(MyClass.name).all() ret = session.query( func.max(MyClass.id), func.sum(MyClass.id), func.min(MyClass.id)).group_by(MyClass.name).having(func.min(MyClass.id) >2).all() # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 组合 q1 = session.query(MyClass.name).filter(MyClass.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid "},"09-电子书/":{"url":"09-电子书/","title":"电子书","keywords":"","body":"进击的后端 Algorithm Python数据结构与算法分析（第2版） - [美] 布拉德利 • 米勒 & 戴维 • 拉努姆(2019).epub Basic 程序是怎样跑起来的图灵程序设计丛书.epub 网络是怎样连接的.epub 计算机是怎样跑起来的图灵程序设计丛书.epub Docker Docker全攻略.epub Docker技术入门与实战（第2版） (容器技术系列).epub Docker源码分析 (容器技术系列).epub Docker生产环境实践指南.epub Docker进阶与实战 (容器技术系列).epub devopspuppetdockerandkubernetes.epub dockerandkubernetesforjavadevelopers.epub docker实践第1部分docker基础.epub docker实践第2部分docker与开发.epub docker经典实例图灵程序设计丛书.epub 循序渐进学Docker.epub 码农docker云图.epub 第一本docker书.epub 高可用架构docker实战第1期.epub 高性能docker.epub ElasticSearch elasticsearch实战与原理解析.epub elasticsearch实战异步图书.epub elasticsearch技术解析与实战数据分析与决策技术丛书.epub elasticsearch服务器开发第2版.epub elasticsearch权威指南中文版.epub elasticsearch源码解析与优化实战.epub learningelasticsearch.epub 亿级电商elasticsearch开发实践.epub 实战elasticsearchlogstashkibana分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案7263461.epub 深入理解elasticsearch云计算与虚拟化技术丛书.epub Golang Go Web编程.epub Go语言学习笔记.epub Go语言实战.epub Go语言程序设计.epub Go语言编程.epub Kubernetes Kubernetes in Action中文版 - 七牛容器云团队(2018).epub kubernetesinaction中文版.epub kubernetespatterns.epub kubernetesupandrunning.epub kubernetes中文文档.epub kubernetes实战套装共2册.epub kubernetes权威指南从docker到kubernetes实践全接触.epub kubernetes权威指南从docker到kubernetes实践全接触第2版.epub kubernetes源码剖析.epub kubernetes进阶实战云计算与虚拟化技术丛书.epub thekubernetesbookmarch.epub 再也不踩坑的kubernetes实战指南.epub 基于kubernetes的devops实践容器加速软件交付.epub 基于kubernetes的容器云平台实战云计算与虚拟化技术丛书.epub 深入剖析Kubernetes.pdf Mongodb 10gen mongodb operations best practices.epub mongodb入门经典.epub mongodb实战图灵程序设计丛书.epub mongodb权威指南（中文第二版）.epub mongodb管理与开发精要数据库技术丛书.epub the little mongodb book中文版.epub 大数据存储mongodb实战指南异步图书.epub 左手mongodb右手redis从入门到商业实战.epub MySQL MYSQL 5.5从零开始学.epub MySQL实战45讲.pdf MySQL必知必会.epub MySQL性能优化和高可用架构实践 - 宋立桓(2020).epub SQL反模式.epub 深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护(第2版).epub Nginx nginxcookbook.epub nginx中文官方文档.epub nginx教程从入门到精通.epub 实战nginx取代apache的高性能web服务器.epub 深入剖析nginx本书不提供光盘下载链接.epub 深入理解nginx模块开发与架构解析.epub 深入理解nginx模块开发与架构解析第2版linuxunix技术丛书.epub 精通nginx.epub Python Python Web开发实战.epub Python和Pygame游戏开发指南.epub Python学习手册第4版.epub Python密码学编程.epub Python数据可视化编程实战.epub Python数据科学与机器学习：从入门到实践 - [美]弗兰克 • 凯恩(2019).epub Python数据结构与算法分析（第2版） - [美] 布拉德利 • 米勒 & 戴维 • 拉努姆(2019).epub Python爬虫开发与项目实战.epub Python物理学高效计算.epub Python网络数据采集.epub Python自然语言处理实战：核心技术与算法.epub 像计算机科学家一样思考Python.epub 利用Python进行数据分析.epub 机器人系统设计与制作：Python语言实现.epub 流畅的Python.epub Redis Redis实战.epub Redis设计与实现.epub nettyrediszookeeper高并发实战.epub redis4.xcookbook中文版.epub redis5设计与源码分析数据库技术丛书.epub redis使用手册数据库技术丛书.epub redis入门指南第2版.epub redis开发与运维数据库技术丛书.epub redis深度历险核心原理与应用实践.epub 当redis遇上thinkphp.epub "}} \ No newline at end of file diff --git a/summary_create.sh b/summary_create.sh new file mode 100644 index 000000000..74c0c08c4 --- /dev/null +++ b/summary_create.sh @@ -0,0 +1,21 @@ +#!/bin/bash +# 使用方法: 在项目根目录下执行如下命令 +# bash summary_create.sh + +# v0.2 -------- +# 文件命名增加 [0-9][0-9]- 通过文件名对文章进行排序,生成目录 + +find `ls|egrep -v "_book|_other|node_modules"` -type f -name "*.md"|sed 's#README.md#00README.md#g'|sort|awk -F "/" '{if($NF!="00README.md") print $0"/" ;else print $0}' OFS="/"|sed 's#[^/]##g'|awk '{a=(length-1);while(a>0){printf " ";a--}print "* "}' > /tmp/summary_1 +find `ls|egrep -v "_book|_other|node_modules"` -type f -name "*.md"|sed "s#README.md#00README.md#g"|sort|awk -F "[./]" '{if($(NF-1) != "00README") print $(NF-1)"]("$0")" ;else print $(NF-2)"]("$0")"}' > /tmp/summary_2 +paste -d "[" /tmp/summary_1 /tmp/summary_2 > tmp_SUMMARY.md +sed 's#00README.md#README.md#g' tmp_SUMMARY.md|grep -v "SUMMARY](SUMMARY"|awk '{if(NR==1)print "# Attack on Python 🐍 \n\n* [介绍](README.md)\n* [目录](SUMMARY.md)";else print $0}' > SUMMARY.md && mv tmp_SUMMARY.md /tmp + +# 由于Mac下,sed -i参数必须要指定备份文件(虽然可以使用 -i "" 传递一个空字符,不备份,但是这种写法在Linux上会报错),所以这里不使用-i参数 + +#|sed 's#[0-9][0-9]-##g' 不能去掉数字,除非gitbook生成静态文件的时候,md文件也没有数字 + +# 文件名便于排序的时候会使用类似01- , 02-,开头, 在目录显示的时候删除这部分 + +# 调整目录显示, 在Mac 下使用需要调整参数 + +sed -ri 's#(\S+* \[)[0-9]+-(.*$)#\1\2#g' SUMMARY.md diff --git a/xxx_commit.sh b/xxx_commit.sh new file mode 100644 index 000000000..43151b7fd --- /dev/null +++ b/xxx_commit.sh @@ -0,0 +1,37 @@ +#!/bin/bash +# 懒得写提交信息, 所以就有了这个脚本 +# 用于Mac系统, 提交当前项目, 其他系统, 需自行修改 + +logfile=".output_git_command.log" +filepath_data=".filepath_data.log" + +git add . && git status + +echo "" > $logfile + +for item in "modified" "deleted" "new file" "renamed" +do + # git status|grep -E "new file|deleted|modified"|sed "s#.*:##g"|grep -Eo "\S+.*" + git status|grep "$item"|sed "s#${item}:##g"|grep -Eo "\S+.*" > ${filepath_data} + while read line + do + filepath=$line + # echo $filepath + message=`echo $filepath|sed 's#.*/##g'` + if [ "$item" == "renamed" ];then + message=$filepath + old_filepath=`echo $filepath|sed "s# ->.*##g"` + new_filepath=`echo $filepath|sed "s#.*-> ##g"` + echo "git commit -m \"${item}: ${message}\" \"${old_filepath}\" \"${new_filepath}\"" + echo "git commit -m \"${item}: ${message}\" \"${old_filepath}\" \"${new_filepath}\"" >> $logfile + continue + fi + # echo $message + # 针对带空格的文件名, 使用双引号将文件名引起来 + echo "git commit -m \"${item}: ${message}\" \"${filepath}\"" + + echo "git commit -m \"${item}: ${message}\" \"${filepath}\"" >> $logfile + done < ${filepath_data} +done +echo "git push" >> $logfile +bash $logfile \ No newline at end of file pFad - Phonifier reborn

                                                                                                                                          Pfad - The Proxy pFad of © 2024 Garber Painting. All rights reserved.

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                                                                                                                                          pFad v4 Proxy

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