Python基础语法

◀▶ `Python` 变量命名规范

★ 类属性命名规范

# 类属性通常采用大写字母、下划线分隔的方式命名，遵循以下规范：
1. 如果类属性是常量，通常使用全大写的字母表示，多个单词之间用下划线分隔，例如：MAX_SIZE。
2. 如果类属性表示一个布尔值或状态，通常使用is或has开头，例如：is_running、has_finished。
3. 如果类属性表示一个私有属性，通常在属性名前加上一个下划线，例如：_count。
4. 如果类属性表示一个类方法或静态方法，通常使用驼峰式命名法，例如：getMaxSize()。
5. 如果类属性表示一个类变量或实例变量，通常使用小写字母、下划线分隔的方式命名，例如：instance_count。

★ 私有化命名规范

命名格式	说明
xx	公有变量; 没有任何前缀的变量被视为"公有"的变量. 在 Python 中，并没有像其他编程语言那样显式定义"公有变量"。Python 中的变量默认是可见的
_x	单前置下划线,使用"from somemodule import *" 的方式从一个包导入所有资源, _x不会被导入但通过 "from somemodule import _x"的方式是可以导入的; 对象属性名以单下划线开头，表示该属性是“受保护的”，通常，这种命名方式用于防止属性被外部直接访问；这不是语法上的要求，而是一种编程的约定，所以实质上依然可以通过 `对象._x`的方式访问该属性；一般在使用IDE软件编写代码是不会提示该属性
__xx	双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突，无法在外部直接访问(本质是名字重整为"_类名__xx"所以访问不到); 一般用于定义类的私有属性
`__xx__`	双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性
xx_	单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突

◀▶ 环境变量

`name`

模块是对象，并且每个模块都有一个内置属性__name__。
当一个模块被直接运行的时候，该模块__name__的值就等于缺省的'__main__'。
如果一个模块被import ，那么这个被引入模块__name__的值就等于该模块名，也就是文件名去掉py扩展名的部分。
也就是说__name__的值表明了当前py文件调用的方式，因此可以用if __name__ == '__main__'来判断是否是在直接运行该.py文件。

`sys.path`

当我们导入一个模块时：import  xxx，默认情况下python解析器会搜索当前目录、已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path中(sys.path 返回的是一个列表！ )：
当我们要添加自己的搜索目录时，可以通过列表的append()方法；
对于模块和自己写的脚本不在同一个目录下，在脚本开头加sys.path.append('模块地址')或sys.path.insert(0,'模块地址')

◀▶ 正则表达式

★ 字符匹配

单字符匹配

字符	功能
.	匹配任意1个字符（除了\n）
[ ]	匹配[ ]中列举的字符
\d	匹配数字，即0-9
\D	匹配非数字，即不是数字
\s	匹配空白，即空格，tab键
\S	匹配非空白
\w	匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_
\W	匹配非单词字符

多字符匹配

字符	功能
*	匹配前一个字符出现0次或者无限次，即可有可无
+	匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次
?	匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有
	匹配前一个字符出现m次
	匹配前一个字符出现从m到n次

匹配开头结尾

字符功能

^ 匹配字符串开头

$ 匹配字符串结尾

字符	功能
^	匹配字符串开头
$	匹配字符串结尾

匹配分组

字符	功能
\|	匹配左右任意一个表达式
(ab)	将括号中字符作为一个分组
`\num`	引用分组num匹配到的字符串
`(?P)`	分组起别名
(?P=name)	引用别名为name分组匹配到的字符串

基本使用

案例1

import re

ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")
print(ret.group())
print(ret.group(1))
print(ret.group(2))

# 运行结果：
'010-12345678'
'010'
'12345678'

案例2

import re

labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]

for label in labels:
    ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)
    if ret:
        print("%s 是符合要求的标签" % ret.group())
    else:
        print("%s 不符合要求" % label)
    
# 运行结果：
<html><h1>www.itcast.cn</h1></html> 是符合要求的标签
<html><h1>www.itcast.cn</h2></html> 不符合要求

案例3

import re

ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
print(ret.group())

# 运行结果：
'<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>'

★ `re` 高级用法

语法规则
- match(pattern,string): 匹配字符串的开头
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回一个匹配对象
- search(pattern, string): 匹配字符串的任意位置
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回一个匹配对象
- findall(pattern, string): 匹配所有符合条件的内容
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回所有符合条件的内容的列表
- sub(pattern, repl, string, count=0): 替换匹配到的内容
  pattern：正则表达式
  repl：要替换成的内容
  string：要进行替换的字符串
  count：要替换的次数，默认为0，表示无限次
  返回替换后的字符串
- split(pattern, string[,maxsplit]): 将匹配到的内容作为分割字符进行字符串的分割
  pattern：正则表达式
  string：要进行分割的字符串
  maxsplit：最大分割次数
  返回分割后的字符串列表

案例演示

search 使用

#coding=utf-8
import re

ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为 9999")
ret.group()

运行结果：
'9999'

findall 使用

#coding=utf-8
import re

ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
print(ret)

运行结果：
['9999', '7890', '12345']

sub 使用

#coding=utf-8
eg1:
import re

ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")
print(ret)

运行结果：
python = 998


eg2:
#coding=utf-8
import re

def add(temp):
    strNum = temp.group()
    num = int(strNum) + 1
    return str(num)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
print(ret)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
print(ret)

运行结果：
python = 998
python = 100

贪婪与非贪婪

基本概念

Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；
非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪。

案例演示

>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)
'2'
>>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1) 
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'

`r` 的作用

使用演示

>>> mm = "c:\\a\\b\\c"
>>> mm
'c:\\a\\b\\c'
>>> print(mm)
c:\a\b\c
>>> re.match("c:\\\\",mm).group()
'c:\\'
>>> ret = re.match("c:\\\\",mm).group()
>>> print(ret)
c:\
>>> ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a
>>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a
>>> ret = re.match(r"c:\a",mm).group()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
>>>

使用总结

Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串, 与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

◀▶ 函数

★ 参数的传入顺序

必备参数 => 默认参数 => 不定长参数 => 关键字参数

案例

# 函数传入参数顺序    必备 默认 不定长
def double_sum(x, y=88, *args, **kwargs):
    print(x)
    print(y)
    print(args)
    print(kwargs)


double_sum(10, 20, 30, 40, name=10)

执行结果
```
10
20
(30, 40)
{'name': 10}
```

★ 参数传入的特殊情况

如果很多个值都是不定长参数，那么这种情况下，可以将缺省参数放到 *args的后面， 但如果有**kwargs的话，**kwargs必须是最后的(python3环境下)

案例

def sum_nums_3(a, *args, b=22, c=33, **kwargs):
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    print(args)
    print(kwargs)

sum_nums_3(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, b=1, c=2, mm=800, nn=900)

执行结果

100
1
2
(200, 300, 400, 500, 600, 700)
{'mm': 800, 'nn': 900}

★ 函数/类方法形式参数为缺省参数的情况

背景介绍

函数/类方法 的形式参数已设置缺省参数,且每次调用函数未对形式参数的缺省值进行重新赋值
形式参数的缺省参数为可变参数;在每次调用该函数时,该形式参数不会被重新赋予函数定义时设置的缺省值,而是延续该函数上次被调用结束后的值,即该形式参数每次被调用后不会释放内存.

代码示例

def sum(a, b, c=[1]):
    print("c的初始值:%s" %c)
    print("c的初始地址:",id(c))
    c += [1]
    print("c加一后的地址:",id(c))
    print("求和值为:%s"% ([a]+[b]+[c]))
    print("求和结束后C的值%s\n"%c)

    sum(2,3)
    sum(4,5)

执行结果

c的初始值:[1]
c的初始地址: 2308199479560
c加一后的地址: 2308199479560
求和值为:[2, 3, [1, 1]]
求和结束后C的值[1, 1]

c的初始值:[1, 1]
c的初始地址: 2308199479560
c加一后的地址: 2308199479560
求和值为:[4, 5, [1, 1, 1]]
求和结束后C的值[1, 1, 1]

总结

函数的调用可以理解为 将函数对象浅拷贝一份到内存空间,当函数执行完成后cpu将浅拷贝的数据销毁,如果函数体内有可变类型数据变量,直接修改该可变数据变量(即内存级修改,非重新赋值)会导致下次调用该函数时,此变量的值是前一次调用后的值

★ 参数描述的语法格式说明

apply_async(func[, args[, kwds]]) 
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

"(" : 表示是必传参数,
"[" : 表示可选参数,即已配置缺省参数值
"[, 参数名称" : 表示非第一参数,使用该参数需从第一个依次填写参数,或者使用参数名称赋值(常用)  args=(1,)

◀▶ 面向对象

★ 静态方法、实例方法、类方法

项目	操作对象	调用方式
静态方法	既不操作类也不操作实例对象	类或实例对象
实例方法	操作实例属性	实例对象
类方法	操作类属性	类或实例对象

★ `python`私有方法和私有属性理解

规律总结

1.私有的属性，不能通过对象直接访问，但是可以通过方法访问; 本质是私有属性名被重整（在私有属性名前追加"_类名"，而使用方法访问时会自动补全这个前缀）
2.私有的方法，不能通过对象直接访问（私有方法名重整）
3.私有的属性、方法，不会被子类继承，也不能被直接访问

说明

1.私有化本质上就是名字重整
2.一般情况下，私有的属性、方法都是不对外公布的，往往用来做内部的事情，起到安全的作用; 如果子类需要用到父类的私有属性和方法, 可以在父类中定义公有方法，在子类中间接的访问父类的私有方法、属性

★ 类的常见魔法方法

`doc` 类的描述信息

class Foo:
  """ 描述类信息，这是用于看片的神器 """

  def func(self):
    pass


  print(Foo.__doc__)

"""
<程序执行结果>:
    描述类信息，这是用于看片的神器
"""

__module__ 当前操作的对象在那个模块

`class` 当前操作的对象在那个模块

from test import Person

obj = Person()
print(obj.__module__)  
print(obj.__class__)

"""
<程序执行结果>:
test
<class 'test.Person'>
"""

`del` 当对象在内存中被释放时自动触发执行

class Foo:

    def __del__(self):
        print(f"{self} 对象被删除")


f1 = Foo()
del f1

"""
<程序执行结果>:
<__main__.Foo object at 0x7f96e8125d90> 对象被删除
"""

__init__ 初始化对象时触发执行

`call` 对象后面加括号时触发执行

class Foo:

    def __init__(self):
        print('__init__ 被调用')

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('__call__ 被调用')


f1 = Foo()
print("--------------")
f1()

"""
<程序执行结果>:
__init__ 被调用
--------------
__call__ 被调用
"""

`dict` 查看对象的属性时触发执行

class Foo:

    COUNT = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def say_hello(self):
        print(f"hello {self.name} ")


f1 = Foo("demo")
# 获取对象f1的所有属性
print(f1.__dict__)
# 获取对象f1类的所有属性
print(f1.__class__.__dict__)
"""
<程序执行结果>:
{'name': 'demo'}
{'__module__': '__main__', 'COUNT': 0, '__init__': <function Foo.__init__ at 0x7ff3c00e5c20>, 
'say_hello': <function Foo.say_hello at 0x7ff3e00ca440>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None}
"""

`str` 如果一个类中定义了str方法，那么在打印对象时，默认输出该方法的返回值。

class Foo1:
    pass


class Foo2:

    def __str__(self):
        return 'Foo2'


f1 = Foo1()
f2 = Foo2()
print(f1)
print(f2)

"""
<程序执行结果>:
<__main__.Foo1 object at 0x7fe2b000f2d0>
Foo2
"""

`xxitem` 对象索引操作

class Foo(object):

    def __getitem__(self, key):
        print('__getitem__', key)

    def __setitem__(self, key, value):
        print('__setitem__', key, value)

    def __delitem__(self, key):
        print('__delitem__', key)


obj = Foo()

# 对象获取操作，触发 __getitem__
result = obj['k1']
# 对象设置操作，触发 __setitem__
obj['k2'] = 'laowang'
# 对象删除操作，触发 __delitem__
del obj['k1']

"""
<程序执行结果>:
__getitem__ k1
__setitem__ k2 laowang
__delitem__ k1
"""

`slice` 对象切片操作

"""
Python3 的官方文档可知，Python3中的切片的魔术方法不再是Python2中的getslice(), setslice()和delslice()，而是借助 slice 类整合到了getitem(),setitem()和 delitem()中。
"""

class Foo(object):
    def __getitem__(self, index):
        if isinstance(index, slice):
            print(f"【slice-get】>> start: {index.start}, stop: {index.stop}, step: {index.step}")

    def __setitem__(self, index, value):
        if isinstance(index, slice):
            print(f"【slice-set】>> start: {index.start}, stop: {index.stop}, step: {index.step}")
            print(f"【slice-set】>> The value is:", value)

    def __delitem__(self, index):
        if isinstance(index, slice):
            print(f"【slice-del】>> start: {index.start}, stop: {index.stop}, step: {index.step}")


obj = Foo()

# 对象切片获取操作
obj[-1:1]
# 对象切片修改操作
obj[-1:10:1] = [11, 22, 33, 44]
# 对象切片删除操作
del obj[-1:10:2]

"""
<程序执行结果>:
【slice-get】>> start: -1, stop: 1, step: None
【slice-set】>> start: -1, stop: 10, step: 1
【slice-set】>> The value is: [11, 22, 33, 44]
【slice-del】>> start: -1, stop: 10, step: 2
"""

★ `property` 属性

基本定义

一种用起来像是使用的实例属性一样的特殊属性，可以对应于某个方法

property 属性的两种方式
- 装饰器 => 在方法上应用装饰器
- 类属性 => 在类中定义值为property对象的类属性

装饰器方式

代码示例

class Goods(object):

    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

    # 新式类独有
    @price.setter
    def price(self, value):
        self.original_price = value

    # 新式类独有
    @price.deleter
    def price(self):
        del self.original_price

obj = Goods()
obj.price         # 获取商品价格
obj.price = 200   # 修改商品原价
del obj.price     # 删除商品原价

示例说明

1.定义时，在实例方法的基础上添加 @property 装饰器；并且仅有一个self参数
2.经典类中的属性只有一种访问方式，其对应被 @property 修饰的方法
3.新式类中的属性有三种访问方式，并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法;我们可以根据它们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除

实例应用

class Pager:
    def __init__(self, current_page):
        # 用户当前请求的页码（第一页、第二页...）
        self.current_page = current_page
        # 每页默认显示10条数据
        self.per_items = 10 

    @property
    def start(self):
        val = (self.current_page - 1) * self.per_items
        return val

    @property
    def end(self):
        val = self.current_page * self.per_items
        return val

p = Pager(1)
p.start  # 就是起始值，即：m
p.end  # 就是结束值，即：n

# Python的property属性的功能是：property属性内部进行一系列的逻辑计算，最终将计算结果返回。

类属性方式

代码示例

class Goods(object):

    def __init__(self):
        # 原价
        self.original_price = 100
        # 折扣
        self.discount = 0.8

    def get_price(self):
        # 实际价格 = 原价 * 折扣
        new_price = self.original_price * self.discount
        return new_price

    def set_price(self, value):
        self.original_price = value

    def del_price(self):
        del self.original_price

    PRICE = property(get_price, set_price, del_price, '价格属性描述...')

obj = Goods()
obj.PRICE         # 获取商品价格
obj.PRICE = 200   # 修改商品原价
del obj.PRICE     # 删除商品原价

示例说明

1.当使用类属性的方式创建property属性时，经典类 和 新式类 无区别
2.property方法中有个四个参数
	第一个参数是方法名，调用 对象.属性 时自动触发执行方法
	第二个参数是方法名，调用 对象.属性 ＝ XXX 时自动触发执行方法
	第三个参数是方法名，调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
	第四个参数是字符串，调用 对象.属性.__doc__ ，此参数是该属性的描述信息
3.由于 类属性方式 创建property属性具有3种访问方式，我们可以根据它们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除

★ `dict` 与 `dir()`

Python下万物皆对象，每个对象都有多个属性(attribute)，Python对属性有一套统一的管理方案。
1. dir(对象名)是一个函数，返回的是list；
2. __dict__是一个属性，返回的是dictionary,键为属性名(这里的属性包含方法)，值为属性值；
3. dir()用来寻找一个对象的所有属性，包括__dict__中的属性，__dict__是dir()的子集；
4. __dir__是魔法方法, 实例.__dir__() 与 dir(实例)  等效

* 并不是所有对象都拥有__dict__属性。许多内建类型就没有__dict__属性，如list，此时就需要用dir()来列出对象的所有属性。
* 实例的__dict__仅存储与该实例相关的实例属性(不含实例方法,因为实例方法是保存在类里面的)，正是因为实例的__dict__属性，每个实例的实例属性才会互不影响。	
*类的__dict__存储所有实例共享的变量和函数(类属性，方法等)，类的__dict__并不包含其父类的属性。

*dir(对象名)函数会自动寻找一个对象的所有属性和方法(包含私有方法)，包括__dict__中的属性。
*__dict__是dir()的子集，dir()包含__dict__中的属性。

◀▶ 模块导入

★ 方式一：`from xx import yy`

导入方式
```
from info import redis_store
```

使用说明

【理解】: 相当于在本地定义一个变量redis_store 指向info模块中redis_store的值，对本地的redis_stone直接进行赋值,只会修改本地变量redis_store的指向,并不会修改info模块中redis_store的值;这里如果info模块中redis_store是可变类型数据(如list()),在本地中通过from info import redis_store导入后直接对其指向的值进行修改(如redis_store.append()),才会修改info模块中redis_store的值

★ 方式二：`import xx`

导入方式
```
import info

info.redis_store
```

使用说明

【理解】: 使用 import info，相当于在本地定义一个变量info 指向模块info，但是它保持着自已的名字空间，这就是为什么你需要使用模块名来访问它的函数或属性: module.function 的原因
说明 导包或者导入包内变量，python解释器会将整个文件运行一次

★ 方式三：`import("xx")`

导入方式
```
__import__("xx")
```

使用说明

【理解】:返回模块名叫info的模块(模块也是对象)

★ 方式四：`import_module(module_path)`

文件结构

imp
│───demo.py
│
└───apps
    └───api
        └───urls.py

代码实例

urls.py
```
urlpatterns = []
app_name = "api"
```

demo.py

# 1. 基础导入模式
from apps.api import urls

print(urls.urlpatterns, urls.app_name)

# 2. 字符串导入模式
import importlib

module_path = 'apps.api.urls'
module = importlib.import_module(module_path)
print(module.urlpatterns, module.app_name)

"""
执行结果:
[] api
[] api
"""

★ `reload` 重复导入

背景说明

模块被导入后，"import module/from xx import yy" 不能重新导入模块，重新导入需要使用"reload", 也就是说如果对被导入的包中数据进行修改，即便使用import重新导入，正在运行的代码使用的仍然是原来包中的数据。（导包实际上是将硬盘中的数据加载到内存，reload 可以将修改的包数据重新加载到内存中）

代码实例

test.py
```
a = 10
```

main1.py

import test
import time

while True:
    time.sleep(1)
    import test

    print(test.a)

"""
修改test.py 文件中变量a 的值并保存
<程序执行结果>:
10
10
10
10
"""

main2.py

import importlib
import test
import time

while True:
    time.sleep(1)
    # 重新导入test
    importlib.reload(test)
    print(test.a)

"""
修改test.py 文件中变量a 的值并保存
<程序执行结果>:
10
10
10
10
100
100
2000
"""

★ `pyc`文件作用说明

在这个过程中这些字节码都是在内存中的，众所周知Python的运行性能不如编译性语言(比如C语言，JAVA …)，所以Python在程序执行结束后会把字节码写入到硬盘中，保存为.pyc文件，目的是下一次再执行 `python xxx.py`程序时，Python会先在目录下找`xxx.pyc`文件来执行，因为.pyc文件里保存的是字节码，所以就节省了Python解析器把`xxx.py`翻译成字节码的时间，所以就提高了性能。

详细参考 什么是pyc文件

◀▶ 编码

★ `unicode` 编码

示例

# 将字符串 "你" 进行 unicode 编码
print("你".encode("unicode_escape"))

执行结果
```
b'\\u4f60'
```

★ 字符与 `unicode` 编码互转

示例

# ord: 它以一个字符（长度为1的字符串）作为参数，返回对应的 Unicode 数值
# chr: 它接受一个整数参数，并返回一个对应的字符。它的作用是将整数转换为相应的Unicode字符
print(ord("你"))
print(chr(20320))

执行结果
```
20320
你
```

◀▶ 进制转换

★ 基本进制转换

转换语法

bin(): 将整数转换为二进制字符串。
oct(): 将整数转换为八进制字符串。
hex(): 将整数转换为十六进制字符串。
int(): 将字符串表示的其他进制数转换为十进制整数。

示例

# 将一个数字从十进制转换为八进制
print(oct(42))
# 将一个数字从十进制转换为十六进制：
print(hex(42))

# 将十六进制的 "4f60" 转换为 十进制
print(int("4f60", 16))
# 将八进制的 "11" 转换为 十进制
print(int("11", 8))

执行结果
```
0o52
0x2a
20320
9
```

◀▶ 单例模式

★ 单例模式基本介绍

单例模式是一种设计模式，用于确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点以获取该实例。它是一种创建型模式，通常用于需要严格控制某个类的实例数量的情况。单例模式确保一个类在整个应用程序生命周期中只有一个实例，因此可以节省系统资源，同时提供了一个集中的访问点，以便在需要时获取该实例。

★ 实现单例的几种方式：

模块导入
添加装饰器(类装饰器和函数装饰器)
重写new方法
元类继承

★ 方式一: 模块导入

文件结构

单例
├───file1.py
├───file2.py
├───readme
├───单例实现1_模块导入.py
└───模块导入实现单例测试.py

`单例实现1_模块导入.py`

"""
模块导入实现单例模式步骤:
1. 在模块中定义类
2. 实例化类并返回
3. 在其他文件中导入实例对象使用, 每个文件导入的对象实际是同一个
"""


class Singleton:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def do_something(self):
        pass


singleton = Singleton('模块单例')

# 在其他py文件中
# from my_singleton import singleton

`file1.py`

from 单例实现1_模块导入 import singleton

print(singleton)

`file2.py`

from 单例实现1_模块导入 import singleton

print(singleton)

模块导入实现单例测试.py

import file1
import file2

print(file1.singleton is file2.singleton)

执行结果

<单例实现1_模块导入.Singleton object at 0x0000021B2B81F400>
<单例实现1_模块导入.Singleton object at 0x0000021B2B81F400>
True

★ 方式二: 装饰器

`单例实现2_装饰器.py`

# -------------------函数装饰器---------------------------
def Singleton1(cls):
    instance = {}

    def _singleton_wrapper(*args, **kargs):
        if cls not in instance:
            instance[cls] = cls(*args, **kargs)
        return instance[cls]

    return _singleton_wrapper


# -------------------类装饰器---------------------------
class Singleton2:

    def __init__(self, cls):
        self.cls = cls
        self._instance = None

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if not self._instance:
            self._instance = self.cls(*args, **kwargs)
        return self._instance


# SingletonTest = Singleton1(SingletonTest) =_singleton_wrapper
# SingletonTest = Singleton2(SingletonTest) = Singleton2实例对象
@Singleton1
class SingletonTest(object):
    def __init__(self, name):
        print(">>> 初始化 <<<")
        self.name = name


s1 = SingletonTest('s1')
s2 = SingletonTest('s2')
print(s1, s2)
print(s1 is s2)

执行结果

>>> 初始化 <<<
<__main__.SingletonTest object at 0x000001E6A2FF73D0> <__main__.SingletonTest object at 0x000001E6A2FF73D0>
True

★ 方式三: 重写new方法

`单例实现3_重写new方法.py`

class Singleton(object):

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            Singleton._init_flag = True
            Singleton._instance = super().__new__(cls)
        return Singleton._instance

    def __init__(self, name):
        if not hasattr(Singleton, "_init"):
            Singleton._init = True
            print(">>> 初始化 <<<")
            self.name = name


s1 = Singleton('s1')
s2 = Singleton('s2')
print(s1, s2)
print(s1 is s2)

执行结果

>>> 初始化 <<<
<__main__.Singleton object at 0x0000016663140760> <__main__.Singleton object at 0x0000016663140760>
True

★ 方式四: 元类继承

单例实现4_元类继承.py

class Singleton(type):

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            # cls 是 Singleton 创建的类
            Singleton._instance = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
            cls.__init__(Singleton._instance, *args, **kwargs)
        return Singleton._instance


class SingletonTest(metaclass=Singleton):
    pass


class A(SingletonTest):
    def __init__(self, name):
        print(">>> 初始化 <<<")
        self.name = name


s1 = A('s1')
s2 = A('s2')
print(s1, s2)
print(s1 is s2)

执行结果

>>> 初始化 <<<
<__main__.A object at 0x000001687C79D5E0> <__main__.A object at 0x000001687C79D5E0>
True

◀▶ 深浅拷贝

★ 浅拷贝

使用方式
```
import copy

# 浅拷贝
copy.copy()
```
拷贝原则
- 对可变类型对象进行浅拷贝, 只做顶层拷贝
- 对不可变类型对象进行浅拷贝, 那么不拷贝

★ 深拷贝

使用方式

import copy

# 深拷贝
copy.deepcopy()

拷贝原则
- 对可变类型对象进行深拷贝, 除了顶层拷贝,还会对该对象的子元素进行深拷贝
- 对不可变类型对象进行深拷贝(递归思维,以递归出口为最终是否执行拷贝操作的依据)
  - 如果该对象存在可变类型数据的子元素, 那么会顶层拷贝, 并且对其子元素进行深拷贝
  - 如果该对象不存在可变数据对象, 那么不拷贝

★ 深浅拷贝总结

浅拷贝是顶层拷贝，深拷贝是递归拷贝; 对于不可变数据,如果该对象不存在可变数据对象, 那么深浅拷均不拷贝

posted @ 2024-04-02 22:43 CSMrDong 阅读(106) 评论(0) 编辑收藏举报

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cs-songbai

Python基础语法

◀▶ Python 变量命名规范

★ 类属性命名规范

★ 私有化命名规范

◀▶ 环境变量

__name__

sys.path

◀▶ 正则表达式

★ 字符匹配

单字符匹配

多字符匹配

匹配开头结尾

匹配分组

基本使用

★ re 高级用法

语法规则

案例演示

贪婪与非贪婪

r 的作用

◀▶ 函数

★ 参数的传入顺序

案例

执行结果

★ 参数传入的特殊情况

案例

执行结果

★ 函数/类方法 形式参数为缺省参数的情况

背景介绍

代码示例

执行结果

总结

★ 参数描述的语法格式说明

◀▶ 面向对象

★ 静态方法、实例方法、类方法

★ python私有方法和私有属性理解

规律总结

说明

★ 类的常见魔法方法

__doc__ 类的描述信息

__module__ 当前操作的对象在那个模块

__class__ 当前操作的对象在那个模块

__del__ 当对象在内存中被释放时自动触发执行

__init__ 初始化对象时触发执行

__call__ 对象后面加括号时触发执行

__dict__ 查看对象的属性时触发执行

__str__ 如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。

__xxitem__ 对象索引操作

slice 对象切片操作

★ property 属性

基本定义

property 属性的两种方式

装饰器方式

类属性方式

★ __dict__ 与 dir()

◀▶ 模块导入

★ 方式一：from xx import yy

导入方式

使用说明

★ 方式二：import xx

导入方式

使用说明

★ 方式三：__import__("xx")

导入方式

使用说明

★ 方式四：import_module(module_path)

文件结构

代码实例

★ reload 重复导入

背景说明

代码实例

★ pyc文件作用说明

◀▶ 编码

★ unicode 编码

示例

执行结果

★ 字符与 unicode 编码互转

示例

执行结果

◀▶ 进制转换

◀▶ `Python` 变量命名规范

`name`

`sys.path`

★ `re` 高级用法

`r` 的作用

★ 函数/类方法形式参数为缺省参数的情况

★ `python`私有方法和私有属性理解

`doc` 类的描述信息

`module` 当前操作的对象在那个模块

`class` 当前操作的对象在那个模块

`del` 当对象在内存中被释放时自动触发执行

`init` 初始化对象时触发执行

`call` 对象后面加括号时触发执行

`dict` 查看对象的属性时触发执行

`str` 如果一个类中定义了str方法，那么在打印对象时，默认输出该方法的返回值。

`xxitem` 对象索引操作

`slice` 对象切片操作

★ `property` 属性

`property` 属性的两种方式

★ `dict` 与 `dir()`

★ 方式一：`from xx import yy`

★ 方式二：`import xx`

★ 方式三：`import("xx")`

★ 方式四：`import_module(module_path)`

★ `reload` 重复导入

★ `pyc`文件作用说明

★ `unicode` 编码

★ 字符与 `unicode` 编码互转

`单例实现1_模块导入.py`

`file1.py`

`file2.py`

`单例实现2_装饰器.py`

`单例实现3_重写new方法.py`