• 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()

进程 && 线程

进程：进程是操作系统中执行的一个程序，操作系统以进程为单位分配存储空间，每个进程都有自己的地址空间、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据，操作系统管理所有进程的执行，为它们合理的分配资源。进程可以通过fork或者wpawn的方式来创建新的进程执行其他任务，不过新的进程有自己独立的内存空间和数据栈，所以必须通过进程间的通信机制（IPC，Inter Process Communication）来实现数据共享，具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存等。

线程：进程的一个执行单元。线程在同一个进程中执行，共享程序的上下文。一个进程中的各个线程与主线程共享同一片数据空间，因而相比与独立的进程，线程间的信息共享和通信更为容易。线程一般是以并发的方式执行的。注意在单核CPU系统中，真正的并发是不可能的，所以新城的执行实际上是这样规划的：每个线程执行一小会，然后让步给其他线程的任务（再次排队等候更多的CPU执行时间）。在整个线程的执行过程中，每个线程执行它自己的特定的任务，在必要时和其他进程进行结果通信。

Python多进程（使用multiprocessing）

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from time import time, sleep
from random import randint
from multiprocessing import Process

def my_task(name):
    sleep_time = randint(1,10)
    sleep(sleep_time)
    print("你叫了一声%s，它鸟你用了%d秒" % (name, sleep_time))


def main():
    start = time()
    process_1 = Process(target=my_task, args=["yeshan", ])
    process_2 = Process(target=my_task, args=["foel", ])
    # 启动进程
    process_1.start()
    process_2.start()
    # 等待进程执行结束
    process_1.join()
    process_2.join()
    end = time()
    print("一共花费了%f秒" % (end-start))


if __name__ == '__main__':
    main()

让vscode使用Pipenv工作环境

1、查看Pipenv的位置

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# 先激活Pipenv环境
pipenv shell
# 获取当前虚拟环境的位置
pipenv --venv

2、打开setting.json配置文件

• Ctrl+Shift+P，输入settings，选择Open Settings(JSon)

• 将之前得到的Pipenv环境路径添加进去

  “python.venvPath”: “C:\Users\Algorithm\.virtualenvs”

python装饰器回顾

返回函数

python生成器（generator）

• 生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器
• 包含yield语句的函数都是生成器，它是一个不断产生值的函数
• 生成器每次使用yield产生一个值后，函数都将冻结，即在此处停止执行，等待重新被唤醒。被唤醒后从停止的地方开始继续执行

生成器推导（生成器表达式）

*** 使用圆括号()创建一个生成器推导 ***,它创建了一个可迭代的对象
使用next()函数可以获得生成器推导的下一个返回值

g = (i**2 for i in range(10))

定向爬虫:仅对输入URL进行爬取，不扩展爬取
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