Python GIL/Copy/私有/面向对象
1. GIL
- Python语言和GIL没有关系。仅仅是由于历史原因在Cpython虚拟机(解释器)，难以移除GIL。
- GIL：全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。
- 线程释放GIL锁的情况： 在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL Python 3.x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）或Python 2.x，tickets计数达到100
- Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。
- 多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁
2. 深拷贝和浅拷贝
# 1. 引用
# 2. 浅拷贝
# 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,[10, 11, 12]]
print(id(a)) # 2201716937288
print(id(a[10])) # 2829155127880
b = copy.copy(a)
print(b)
print(id(b)) # 2201716937800
print(id(b[10])) # 2829155127880 # 只复制了顶层，引用底层，底层改变，浅拷贝得来的值也会跟着改变
# [:]和copy.copy()一样属于浅拷贝
# 若果浅拷贝一个字典，键是拷贝，值是引用
# 3. 深拷贝
# 深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)
# 不只是顶层的id改变，底层的id也改变
# 源数据发生改变，关我何事
# 4. 注意
# copy.copy()对于可变类型，会进行浅拷贝
# copy.copy()对于不可变类型，不会拷贝，仅仅是指向
# 浅拷贝中有引用，那就引用
# 深拷贝中有引用，会递归复制
3. 私有化
- xx: 公有变量
- _x: 单前置下划线,私有化属性或方法，from somemodule import *禁止导入,类对象和子类可以访问
- __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(名字重整所以访问不到)
- __xx__:双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。例如:
__init__, __ 不要自己发明这样的名字 - xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突
通过name mangling（名字重整(目的就是以防子类意外重写基类的方法或者属性)如：_Class__object）机制就可以访问private了。
class Person(object):
def __init__(self, name, age, taste):
self.name = name
self._age = age
self.__taste = taste
def showperson(self):
print(self.name)
print(self._age)
print(self.__taste)
def dowork(self):
self._work()
self.__away()
def _work(self):
print('my _work')
def __away(self):
print('my __away')
class Student(Person):
def construction(self, name, age, taste):
self.name = name
self._age = age
self.__taste = taste
def showstudent(self):
print(self.name)
print(self._age)
print(self.__taste)
@staticmethod
def testbug():
_Bug.showbug()
# 模块内可以访问，当from cur_module import *时，不导入
class _Bug(object):
@staticmethod
def showbug():
print("showbug")
s1 = Student('jack', 25, 'football')
s1.showperson()
print('*'*20)
# 无法访问__taste,导致报错
# s1.showstudent()
s1.construction('rose', 30, 'basketball')
s1.showperson()
print('*'*20)
s1.showstudent()
print('*'*20)
Student.testbug()
总结：
- 父类中属性名为
__名字的，子类不继承，子类不能访问 - 如果在子类中向
__名字赋值，那么会在子类中定义的一个与父类相同名字的属性 _名的变量、函数、类在使用from xxx import *时都不会被导入
4. 封装、继承、多态
为什么要封装
好处：
- 在使用面向过程编程时，当需要对数据处理时，需要考虑用哪个模板中哪个函数来进行操作，但是当用面向对象编程时，因为已经将数据存储到了这个独立的空间中，这个独立的空间（即对象）中通过一个特殊的变量（__class__）能够获取到类（模板），而且这个类中的方法是有一定数量的，与此类无关的将不会出现在本类中，因此需要对数据处理时，可以很快速的定位到需要的方法是谁 这样更方便
- 全局变量是只能有1份的，多很多个函数需要多个备份时，往往需要利用其它的变量来进行储存；而通过封装 会将用来存储数据的这个变量 变为了对象中的一个“全局”变量，只要对象不一样那么这个变量就可以再有1份，所以这样更方便
- 代码划分更清晰
为什么要继承
- 能够提升代码的重用率，即开发一个类，可以在多个子功能中直接使用
- 继承能够有效的进行代码的管理，当某个类有问题只要修改这个类就行，而其继承这个类的子类往往不需要就修改
怎样理解多态
Python中多态的作用
让具有不同功能的函数可以使用相同的函数名，这样就可以用一个函数名调用不同内容(功能)的函数。
Python中多态的特点
1、只关心对象的实例方法是否同名，不关心对象所属的类型；
2、对象所属的类之间，继承关系可有可无；
3、多态的好处可以增加代码的外部调用灵活度，让代码更加通用，兼容性比较强；
4、多态是调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计。
多态的应用场景
1. 对象所属的类之间没有继承关系
调用同一个函数fly(), 传入不同的参数（对象），可以达成不同的功能
class Duck(object): # 鸭子类
def fly(self):
print("鸭子沿着地面飞起来了")
class Swan(object): # 天鹅类
def fly(self):
print("天鹅在空中翱翔")
class Plane(object): # 飞机类
def fly(self):
print("飞机隆隆地起飞了")
def fly(obj): # 实现飞的功能函数
obj.fly()
duck = Duck()
fly(duck)
swan = Swan()
fly(swan)
plane = Plane()
fly(plane)
# 运行结果：
鸭子沿着地面飞起来了
天鹅在空中翱翔
飞机隆隆地起飞了
2. 对象所属的类之间有继承关系（应用更广）
class gradapa(object):
def __init__(self,money):
self.money = money
def p(self):
print("this is gradapa")
class father(gradapa):
def __init__(self,money,job):
super().__init__(money)
self.job = job
def p(self):
print("this is father,我重写了父类的方法")
class mother(gradapa):
def __init__(self, money, job):
super().__init__(money)
self.job = job
def p(self):
print("this is mother,我重写了父类的方法")
return 100
#定义一个函数，函数调用类中的p()方法
def fc(obj):
obj.p()
gradapa1 = gradapa(3000)
father1 = father(2000,"工人")
mother1 = mother(1000,"老师")
fc(gradapa1) #这里的多态性体现是向同一个函数，传递不同参数后，可以实现不同功能.
fc(father1)
print(fc(mother1))
# 运行结果：
this is gradapa
this is father,我重写了父类的方法
this is mother,我重写了父类的方法
100
