“回👋掏”。最近做东西，有点儿玩不转复杂数据类型，写篇博文再回顾下深、浅拷贝相关知识。深、浅的区分主要在对复杂数据类型进行操作的时候。

By the way：时间过得很快，十月了，之前定了个小目标：一个月至少一篇文章产出。2020年的 $ \frac{5}{6} $ 已经过去。很庆幸自己坚持了下来，学到了不少东西。实习期间其实有不少的文章主题的想法，但真正想动手写篇博文的时候，发现事情并没有想想中的那么简单，一个主题涉及到的知识点还是蛮多的，再加上实践经验的不足，有些东西很难写道点上，copy & paste 总是不太好的『努力提高文章质量，hhh~』。希望自己后续继续加油。

前言

完残！😂，最近看之前写的 Python 代码老得琢磨这比变量的类型是啥（Python 无类型系统xxx），不愧是我写的！

看段之前写的实现迭代器模式的代码：

序列化与反序列化

Serialization：Data Structure/Object –> Binary String
Deserialization：Binary String –> Data Structure/Object
Goals：Cross-platform Communication、Persistent Storage and More

Python中对象的序列化与反序列化

pickle module

pickle 仅可用于 Python，pickle所使用的数据流格式仅可用于 Python
pickle 模块可以将复杂对象转换为字节流，也可以将字节流转换为具有相同内部结构的对象。
可被pickling和unpickling的对象：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pickle.html#what-can-be-pickled-and-unpickled

pickle提供了优秀的方法方便我们对对象进行pickling（封存）和unpickling（解封）

生成一个列表的几种方式的性能对比

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52

# -*- coding: utf-8 -*-

from timeit import Timer
import matplotlib.pyplot as plt

# 列表常用操作性能测试

# 迭代 + '+'
def test1():
    l = []
    for i in range(1000):
        l = l + [i]


# 迭代 + append
def test2():
    l = []
    for i in range(1000):
        l.append(i)

# 列表生成式
def test3():
    l = [i for i in range(1000)]

# list构造函数 + range
def test4():
    l = list(range(1000))

t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")
# print("concat %f seconds" % t1.timeit(number=1000))

t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
# print("concat %f seconds" % t2.timeit(number=1000))

t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
# print("concat %f seconds" % t3.timeit(number=1000))

t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
# print("concat %f seconds" % t4.timeit(number=1000))

result = [t1.timeit(1000), t2.timeit(1000), t3.timeit(1000), t4.timeit(1000)]
method = ["for+ '+'", "for + append", "list comprehension", "list + range"]

plt.bar(method, result, color='rgby')

# plt.legend('concat time')
# print(zip(method, result))

for x,y in zip(method, result):
    plt.text(x, y, "%fs" % y)

plt.show()

个人简单记录下

virtualenv + pip

virtualenv是一个用于创建”隔离的ython运行环境”的工具，Docs
pip是Python的包管理工具，Docs

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

# 安装virtualenv
pip install virtualenv

# -------------------------------- #
# 虚拟环境的创建与使用
# 1、在当前工程目录下使用virtualenv创建一套独立的Python运行环境
virtualenv venv  # 环境名为venv（自由定义）
# 2、cd 到创建好的虚拟环境的Scripts目录，执行如下命令可激活或者退出虚拟环境
activate    # 激活，激活后命令提示符会变成当前工程目录Python环境名
deactivate  # 退出
# 3、激活虚拟环境后可使用pip为当前项目安装依赖，example：
pip install numpy
# 4、使用pip freeze > requirements.txt 可导出项目依赖到requirements.txt中
# 为项目创建一个新的、干净的环境时，可使用 pip install -r requiremen.txt 为项目安装依赖

jupyter nbviewer

URL:https://nbviewer.jupyter.org/

结合Github的示例用法：https://nbviewer.jupyter.org/github/ + <用户名或者用户名/存放ipynb文件的仓库或者Gist ID>

例如：https://nbviewer.jupyter.org/github/yeshan333/JupyterNotebook-Show-sample

pdb

https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/pdb.html#module-pdb

使用方式

• 1、在命令行下直接运行调试

1

python -m pdb test.py

• 2、在需要被调试的代码中添加import pdb、pdb.set_trace()再运行代码进行调试

上下文管理器

• 上下文管理器可以帮助我们自动分配和释放资源
• 上下文管理器需要配合with语句使用

比如进行文件操作的时候我们可能会忘记操作后关闭文件（file close），使用with open(filename, mode) as f不需要我们手动关闭文件，不管处理文件中是否有异常出现，都能保证with语句执行完毕后关闭文件，有效防止资源泄露，安全多了。

1
2
3

# with 语句的一般格式
with context_expression [as target(s)]:
    with-body

在执行with-body会调用上下文管理器的__enter__方法，执行完with-body之后再调用上下文管理器的__exit__方法

看到吐血 (´ཀ`」 ∠)

• 协程(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程
• 众所周知，子程序（函数）都是层级调用的，如果在A中调用了B，那么B执行完毕返回后A才能执行完毕。协程与子程序有点类似，但是它在执行过程中可以中断，转而执行其他的协程，在适当的时候再回来继续执行。
• 协程与多线程相比的最大优势在于：协程是一个线程中执行，没有线程切换的开销；协程由用户决定在哪里交出控制权
• 这里用到的是asyncio库(Python 3.7)，这个库包含了大部分实现协程的魔法工具
  • 使用 async 修饰词声明异步函数
  • 使用 await 语句执行可等待对象（Coroutine、Task、Future）
  • 使用 asyncio.create_task 创建任务，将异步函数（协程）作为参数传入，等待event loop执行
  • 使用 asyncio.run 函数运行协程程序，协程函数作为参数传入

• 对象：一个自包含的实体，用一组可识别的特性和行为来标识
• 类：具有相同的属性和功能的对象的抽象的集合
• 实例：一个真实的对象，实例化就是创建对象的过程
• 多态：可对不同类型的对象执行相同的操作，而这些操作就像“被施了魔法”一样能够正常运行
• 封装：对外部隐藏有关对象工作原理的细节
• 继承：可基于通用类创建专用类

多态

• 多态可以让我们在不知道变量指向哪种对象时，也能够对其执行操作，且操作的行为将随对象所属的类型（类）而异。每当不知道对象是什么样就能对其执行操作，都是多态在起作用
• 多态以 继承 和 重写 父类方法 为前提
• 多态是调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计
• 多态性即向不同的对象发送同一个消息，不同的对象在接收时会产生不同的行为（即方法）
• 听说Python天然就多态

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

class Person(object):
    def __init__(self,name,sex):
        self.name = name
        self.sex = sex

    def print_title(self):
        if self.sex == "male":
            print("man")
        elif self.sex == "female":
            print("woman")

class Child(Person):                # Child 继承 Person
    def print_title(self):
        if self.sex == "male":
            print("boy")
        elif self.sex == "female":
            print("girl")

May = Child("May","female")
Peter = Person("Peter","male")

print(May.name,May.sex,Peter.name,Peter.sex)
# 同一消息
May.print_title()
Peter.print_title()