“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。
一些想法

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

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# -*- 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()

Cost time

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

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# 安装virtualenv
pip install virtualenv

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# 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

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。

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# 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
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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()