01_property商品应用.py

分页显示是一种非常常见的浏览和显示大量数据的方法,属于web编程中最常处理的事件之一。

类属性应用需求: 对于京东商城中显示电脑主机的列表页面,每次请求不可能把数据库
中的所有内容都显示到页面上,而是通过分页的功能局部显示,所以在向数据库中请求
数据时就要显示的指定获取从第start条到第end条的所有数据 这个分页的功能包括:
• 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 start 和 end
• 根据start 和 end 去数据库中请求数据
• 是否有上一页has_prev、下一页has_next
• 上一页prev、下一页next
• 总页数pages, 数据总条数total、当前页信息items

"""

class Pagintor(object):
    """实现商品分页的类"""
    def __init__(self, objects_list, page=1, per_page=5):
        """
        :param objects_list: 商品列表
        :param page: 当前需要显示的页码信息
        :param per_page: 每页显示的数据个数
        """
        self.objects_list = objects_list
        self.page = page
        self.per_page = per_page

    @property
    def start(self):
        return (self.page - 1) * self.per_page

    @property
    def end(self):
        return self.page * self.per_page

    @property
    def total(self):
        """
        数据总条数total
        :return:
        """
        return len(self.objects_list)

    @property
    def pages(self):
        """
        总页数pages
        if 总商品数量%每页显示数量==0:  刚好当前页显示满
        else: 好友多与的部分, 在计算的结果上面加1
        self.total = 5  pages=1
        self.total = 6  pages=2
        :return:
        """
        result = self.total // self.per_page
        if self.total % self.per_page == 0:
            return result
        else:
            return result + 1

    @property
    def has_next(self):
        return True if 0 < self.page + 1 <= self.pages else False

    @property
    def next(self):
        next_page = self.page - 1
        next_start = (next_page - 1) * self.per_page
        next_end = self.page * self.per_page
        return self.objects_list[next_start:next_end]

    @property
    def has_prev(self):
        return True if 0 < self.page - 1 <= self.pages else False

    @property
    def prev(self):
        prev_page = self.page - 1
        prev_start = (prev_page - 1) * self.per_page
        prev_end = self.page * self.per_page
        return self.objects_list[prev_start:prev_end]

    @property
    def items(self):
        """
        当前页信息items
        :return:
        """
        return self.objects_list[self.start:self.end]

if __name__ == '__main__':
    # 应用场景二: 某一个属性不能直接返回, 需要计算的, 可以通过property属性实现
    goods = ["电脑" + str(i) for i in range(5)]
    #需求: 显示第三页时, 开始的索引是? 结束的索引为多少?
    pagintor = Pagintor(goods, page=1, per_page=6)
    print("第1页的商品信息为: ", goods[pagintor.start:pagintor.end])
    print("是否有上一页?", pagintor.has_prev)
    print("总页数?", pagintor.pages)
"""

02_property通过函数的方式实现类属性.py

class Person(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.__age = age  #私有属性

    @property
    def is_age_vaild(self):
        return  0 < self.__age <= 150
    def get_age(self):
        if self.is_age_vaild:
            return self.__age
        else:
            raise Exception("年龄不合法")

    def set_age(self, age):
        if self.is_age_vaild:
            self.__age = age
        else:
            raise Exception("年龄不合法")

    def del_age(self):
        print("年龄属性删除......")
    #类属性 即:在类中定义值为property对象的类属性
    age = property(fget=get_age, fset=set_age, fdel=del_age)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Person("张三", 30)
    print(p1.age)
    p1.age = 31
    print(p1.age)
    del p1.age

03_property通过函数的方式实现类属性.py

class Person(object):
    def __init__(self, name, age, score):
        self.name = name
        self.__age = age  # 私有属性
        self.__score = score

    @property
    def score(self):
        return  self.__score
    @score.setter
    def score(self, score):
        self.__score = score

    @property
    def is_age_vaild(self):
        return  0 < self.__age <= 150

    @property           # 获取age属性时执行的内容
    def age(self):
        if self.is_age_vaild:
            return self.__age
        else:
            raise Exception("年龄不合法")
    @age.setter         # 设置age属性时执行的内容
    def age(self, age):
        if self.is_age_vaild:
            self.__age = age
        else:
            raise Exception("年龄不合法")
    @age.deleter        # 删除age属性时执行的内容
    def age(self):
        print("年龄属性删除......")

if __name__ == '__main__':
    p1 = Person("张三", 30, 100)
    print(p1.age)       # 获取年龄(), 执行@property def age(self):
    p1.age = 31         # 设置年龄, age=31
    print(p1.age)
    del p1.age          # 删除年龄属性

05_装饰器实现单例模式.py

from functools import wraps
def singleton(cls):
    """
    实现单例模式的装饰器
    思路: 当实例化对象时, 判断该类是否实例化过对象。
    - 如果是, 返回之前实例化的对象。
    - 如果不是, 实例化第一个对象, 并将实例化后的对象存储起来(缓存)。
    """
    instances = {}  # {'Person': obj}

    @wraps(cls)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        name = cls.__name__
        if instances.get(name):
            # 直接返回缓存中的对象
            return instances.get(name)
        else:
            # 第一次实例化对象
            obj = cls(*args, **kwargs)
            #类名作为key值, 对象作为value值, 存储到instances字典中.
            instances[name] = obj
            return obj

    return wrapper

@singleton
class Person(object):
    pass

if __name__ == '__main__':
    p1 = Person()
    p2 = Person()
    #面试题目: ==和is有什么区别?
    print("单例模式是否成功?", p1 is p2)

魔术方法
在Python中,所有用""包起来的方法,都称为【魔术方法】(eg: len, init__)。
魔术方法一般是为了让显示器调用的,你自己并不需要调用它们。
特殊属性:
python学习之面向对象高级特性和魔术方法
dir
查看属性
返回类或者对象的所有成员名称列表。dir() 函数就是调用dir()。
1). 如果dir([obj]) 参数obj包含方法 dir(),该方法将被调用。
2). 如果Obj 不包含 dir(),该方法将最大限度收集属性信息
python 中new , init , call的区别?
1). new的功能是在生成对象之前执行的内容,接受的参数是cls 类, 负责对象的创建
2). init的功能是在对象生成之后执行的内容, 接受的参数是self 对象, 负责对象的初始化
3). call的功能是在调用对象时执行的内容, 可以模拟函数的行为

06_new方法实现单例模式改进版.py

from datetime import  date

class Person(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("判断当前类是否拥有instance属性?", hasattr(cls, 'instance'))
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Person, cls).__new__(cls)
        return  cls.instance

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

p1 = Person("张三")
p2 = Person("张xxx")
print("单例模式是否成功? ", p1 is p2)

06_通过new方法实现单例模式.py

class Person(object):
    # 1). 设置类属性, 存储已经创建好的对象。
    _instance = None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("new方法在实例化对象之前执行.....返回对象本身")
        #2). 判断是否已经实例化对象?
        if cls._instance:
            return  cls._instance
        else:
            self = object.__new__(cls)
            cls._instance = self
            #返回父类object的new方法创建的对象.....
            return self

    def __init__(self):
        print("构造方法实例化对象之后执行......")

if __name__ == '__main__':
    p1 = Person()
    p2 = Person()
    print(p1, p2)"""

07_call.py

1). new的功能是在生成对象之前执行的内容,接受的参数是cls 类, 负责对象的创建
2). init的功能是在对象生成之后执行的内容, 接受的参数是self 对象, 负责对象的初始化
3). call的功能是在调用对象时执行的内容, 可以模拟函数的行为.
"""

class Person(object):
    def __new__(cls):
        print("__new__")
        return  object.__new__(cls)

    def __init__(self):
        print("__init__")

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

    def __del__(self):
        # 析构方法: 当对象被删除或者从内存释放时自动执行
        print("__del__")
p1 = Person()
p1()

08_call魔术方法实现缓存.py

from functools import  lru_cache

class Fib(object):
    @lru_cache(maxsize=1000)
    def __call__(self, n):
        if n in (1, 2):
            return  1
        else:
            return  self(n-1) + self(n-2)
fib = Fib()
print(fib(100))  # 1 1 2 3 5 8"""

可视化
类型判断要使用type或isinstance, 不能通过判断print输出是否带引号来判断输出值的类型。
1). str()与repr()都是python中的内置函数,是直接用来格式化字符串的函数。
2). 当使用内置函数str(obj)时, 自动执行obj.str()魔术方法。
3). 当使用内置函数repr(obj)时, 自动执行obj.repr()魔术方法。
4). 当str魔术方法不存在时, 自动执行repr()魔术方法的内容。
类型转换
python学习之面向对象高级特性和魔术方法

09_可视化魔术方法.py

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

    def __int__(self):
        return int(self.age)

    #def __str__(self):
    #return  'Person<%s>' %(self.name)
    def __repr__(self):
        return  'Person<%s>' %(self.name)
p1 = Person("fentiao", '100')
print(p1)
print(int(p1))

索引与切片
拓展小知识: slice() 函数实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递。
索引&切片魔术方法:
setitem:当属性被以索引、切片方式赋值的时候会调用该方法
getitem:一般如果想使用索引、切片访问元素时,就可以在类中定义这个方法
delitem:当使用索引、切片删除属性时调用该方法

10_魔术方法实现索引和切片.py

class Student(object):
    def __init__(self, name, scores):
        self.name = name
        self.scores = scores

    def __getitem__(self, index):
        """实现获取索引和切片值的魔术方法"""
        print(index)
        return self.scores[index]
    def __setitem__(self, index, value):
        """实现修改/设置索引和切片值的魔术方法"""
        self.scores[index] = value
    def __delitem__(self, index):
        del self.scores[index]

    def __mul__(self, other):
        """重复操作"""
        return  self.scores * other

    def __add__(self, other):
        """连接操作, 传入的时对象"""
        return [ item[0]+item[1] for item in zip(self.scores, other.scores)]

    def __contains__(self, item):
        """成员操作符"""
        return  item in self.scores

    def __iter__(self):
        # iter可以将可迭代对象转换成迭代器(可以调用next方法的)
        return  iter(self.scores)

stu1 = Student("张三", [100, 90, 100])
stu2 = Student("里斯", [100, 80, 100])

#1). 索引和切片的测试
#print(stu1[1:])             # 获取索引/切片值
#stu1[1:] = (80, 80)        # 设置索引/切片对应的value值
#print(stu1.scores)
#del stu1[1:]                # 删除索引/切片值
#print(stu1.scores)

##2). 连接、重复和成员操作符
#print(stu1*3)
#print(stu1 + stu2)
#print(150 in stu1)

for item in stu1:
    print(item)

with语句安全上下文
with语句操作的对象必须是上下文管理器。那么,到底什么是上下文管理器呢?
1). 简单的理解,拥有 enter() 和 exit() 方法的对象就是上下文管理器。
enter(self):进入上下文管理器自动调用的方法,在 with 执行之前执行。如果 有 as子句,该
方法的返回值被赋值给 as 子句后的变量;该方法可以返回多个值。
exit(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):退出上下文管理器自动调用的方法。在
with 执行之后执行(不管有无异常)。
2). 当 with as 操作上下文管理器时,就会在执行语句体之前,先执行上下文管理器的 enter() 方法,
然后再执行语句体,最后执行 exit() 方法。
构建上下文管理器,常见的有 2 种方式:基于类实现和基于生成器实现。
方法一: 装饰器 contextlib.contextmanager,来定义自己所需的基于生成器的上下文管理器
方法二: 基于类的上下文管理器: 只要一个类实现了 enter() 和 exit() 这 2 个方
法,程序就可以使用 with as 语句来管理它

11_魔术方法实现with语句上下文管理器.py

class Connect(object):
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
    def __enter__(self):
        self.f = open(self.filename)
        return  self.f

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('with语句执行之后......')
        self.f.close()

#Connect就是上下文管理器。 拥有 __enter__() 和 __exit__() 方法的对象就是上下文管理器
with Connect('/etc/passwd') as conn:
    pass

12_装饰器实现上下文管理器的方法.py


import  contextlib
import  tempfile
import  shutil

@contextlib.contextmanager
def make_temp_dir():
    try:
        tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
        yield  tmp_dir
    finally:
        shutil.rmtree(tmp_dir)
with make_temp_dir() as f:
    pass

13_比较大小.py

class Int(object):
    def __init__(self, number, weight):
        self.number = number
        self.weight = weight

    def __gt__(self, other):
        """判断大于的魔术方法"""
        return  self.number * self.weight > other.number * other.weight

    def __ge__(self, other):
        """判断大于等于的魔术方法"""
        return  self.number * self.weight >= other.number * other.weight

    def __eq__(self, other):
        """判断等于的魔术方法"""
        return self.number * self.weight == other.number * other.weight

i1 = Int(20, 3)
i2 = Int(20, 3)
print(i1 > i2)
print(i1 < i2)
print(i1 >= i2)
print(i1 == i2)
print(i1 != i2)

01_call魔术方法实现类装饰器.py

from  functools import  wraps
import time
def timeit(unit='s'):
    def wrapper1(fun):  # fun=add
        @wraps(fun)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if unit == 's':
                start_time = time.time()
                result = fun(*args, **kwargs)       # add(1, 2)  result=3
                end_time = time.time()
                print("%s函数运行时间为%.2f s" %(fun.__name__, end_time-start_time))
                return  result
            else:
                print("当前功能不支持......")
        return  wrapper
    return  wrapper1

#类装饰器: 装饰器需要传递的参数通过__init__传递进入.被装饰函数执行的内容在__call__魔术方法中编写。
class TimeIt(object):
    def __init__(self, unit='s'):
        self.unit = unit
    def __call__(self,fun):
        @wraps(fun)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if self.unit == 's':
                start_time = time.time()
                result = fun(*args, **kwargs)  #add(1, 2)   result=3
                end_time = time.time()
                print("%s函数运行时间为%.2f s" % (fun.__name__, end_time - start_time))
                return result
            else:
                print("当前功能不支持......")
        return  wrapper
#@timeit(unit='s')       #@wrapper1 ==> add = wrapper1(add)  ===> add =wrapper
#def add(num1, num2):
#time.sleep(0.333)
#return  num1 + num2

"""
@TimeIt(unit='h') 
#1). TimeIt_obj = TimeIt(unit='h')  
#2). @TimeIt_obj
#3). add=TimeIt_obj(add)
#4). add = wrapper
"""
@TimeIt(unit='s')
def add(num1, num2):
    time.sleep(0.333)
    return  num1 + num2

#add(1, 2)  ==> wrapper(1, 2)
add(1, 2)

02_call魔术方法实现偏函数.py

from functools import  partial

max_100 = partial(max,10, 100)  # 返回对象
print(max_100(1, 2, 3))   # 100"""

03_基于call魔术方法和filter实现文件过滤器.py

from wtforms    import  StringField,SubmitField
import os
#作为基类/父类
class FileAcceptor(object):
    def __init__(self, accepted_extensions):
        """
        eg: ['.png', '.jpg']
        :param accepted_extensions: 可以接受的扩展名
        """
        self.accepted_extensions = accepted_extensions

    def __call__(self, filename):
        """
        eg: hello.jpg
        :param filename: 需要判断的文件名
        :return:
        """
        #base = 'hello', ext='.jpg'
        base, ext = os.path.splitext(filename)
        return  ext in self.accepted_extensions

#子类
class ImageFileAcceptor(FileAcceptor):
    def __init__(self):
        image_ext = ('.jpg', '.jepg', '.png')
        super(ImageFileAcceptor, self).__init__(image_ext)

#子类
class ExcelFileAcceptor(FileAcceptor):
    def __init__(self):
        image_ext = ('.xls', '.xlsx')
        super(ExcelFileAcceptor, self).__init__(image_ext)

if __name__ == '__main__':
    filenames = [
        'hello.jpg',
        'hello.xls',
        'hello.txt'
    ]
    """
    1). ImageFileAcceptor() 实例化对象, 执行__new__和__init__魔术方法。
    2). imagefileacceptor_obj
    3). imagefileacceptor_obj('hello.jpg')  True
    3). imagefileacceptor_obj('hello.xls')  False
    3). imagefileacceptor_obj('hello.txt')  False
    4). ['hello.jpg']

    """
    images_file = filter(ImageFileAcceptor(), filenames)
    excels_file = filter(ExcelFileAcceptor(), filenames)
    print(list(images_file))
    print(list(excels_file))

04_通过分支语句动态的创建类.py

def create_class(name):
    if name == 'foo':
        class Foo(object):
            pass
        return  Foo
    else:
        class Bar(object):
            pass
        return  Bar

cls = create_class(name='foo1')
print(cls.__name__)

05_通过type动态地创建类.py

#type函数语法:
#type(类名, 父类名称的元组, 属性信息)
#class Person(object):
#country= 'China'

def hello(self):
    print("hello")
Person = type('Person',(object, ), {'country':'China', 'hello':hello})
p1 = Person()
print(p1.country)
p1.hello()

魔术方法汇总
基本的魔法方法
有关属性的魔术方法
比较操作符
算数运算符
反运算
增量赋值运算
一元操作符
类型转换
上下文管理(with 语句)
容器类型
python学习之面向对象高级特性和魔术方法

元类
类也是对象
Python一切皆对象
Linux一切皆文件
元类是类的类,是类的模板
元类的实例为类,正如类的实例为对象。
类的本质是对象, 于是可以对类做如下的操作:

  1. 你可以将它赋值给一个变量
  2. 你可以拷⻉它
  3. 你可以为它增加属性
  4. 你可以将它作为函数参数进行传递
    1). 元类就是创建类的类。函数type就是是元类。
    2). Python中一切皆对象。包括整数、字符串、函数以及类都是对象,且都是从type类创建而来。
    3). 动态生成类,不能控制类是如何生成的。python3 的metaclass可动态创建类。
    4). 很多Web框架都会使用metaclass 来创建类。掌握元类对理解源代码至关重要。eg: ORM框架类

    06_metaclass自定义元类.py

    #实现单例模式的方法:
    #1. 装饰器
    #2. new魔术方法
    #3. metaclass自定义元类

class Singleton(type):
    type(name, bases, attrs)
    自定义元类实现单例模式, 父类是type
    #所有类和实例化对象之间的关系; eg: {'Person': Pseron()}
    cache = {}

    #1). 为什么是__call__魔术方法?
    def __call__(cls):
        #判断类是否已经实例化, 如果没有, 实例化后存储到缓存中。 最后将缓存的信息返回给用户。
        if cls not in  cls.cache:
            cls.cache[cls] = super(Singleton, cls).__call__()
        return  cls.cache[cls]

#type('Pseron', (), {})
#创建以各类Person, 指定创建Person类的类(元类)是type.
#2. metaclass是在做什么? 指定元类为Singleton。
class Person(object, metaclass=Singleton):  # Person = Singleton.__new__(Person, (objects, ), {})
    pass

#Person是Singleton元类实例化出的对象, Person()就是对象(), 执行Singleton.__call__魔术方法.
p1 = Person()
p2 = Person()
print(p1, p2)

#99%情况不需要自己自定义元类。

抽象基类
抽象基类有两个特点:
1.规定继承类必须具有抽象基类指定的方法
2.抽象基类无法实例化
基于上述两个特点,抽象基类主要用于接口设计
实现抽象基类可以使用内置的abc模块

07_抽象基类.py

import abc
class Human(metaclass=abc.ABCMeta):
    """基类, 定义一个抽象类"""
    @abc.abstractmethod
    def introduce(self):
        print("introduce.....")
    @abc.abstractmethod
    def hello(self):
        print('hello')

class Person(Human):
    # 1).规定继承类必须具有抽象基类指定的方法
    def introduce(self):
        print('person')
    def hello(self):
        print('person hello')

#2). 抽象基类无法实例化
#h = Human()
p = Person()
p.introduce()
p.hello()

动态语言与静态语言的不同?

  1. 动态语言:可以在运行的过程中,修改代码
  2. 静态语言:编译时已经确定好代码,运行过程中不能修改
    slots
    如果我们想要限制实例的属性怎么办?
  3. Python允许在定义class的时候,定义一个特殊的slots变量,来限制该class实例能添加的属性
  4. 使用slots要注意,slots定义的属性仅对当前类实例起作用,对继承的子类是不起作用的

    08_slots限制对象属性.py

import time
from datetime import  date
#d = date.today()
#print("对象类型: ", type(d))        # <class 'datetime.date'>
#print("判断是否有year这个属性?", hasattr(d, 'year')) # True
#print("判断是否有time这个属性?", hasattr(d, 'time')) # False
##setattr(d, 'time', '10:10:10')  # 报错
class Date(object):
    # __slots__ 来限制该对象能添加的属性信息
    __slots__ =  '__year', '__month', '__day'
    def __new__(cls, year, month, day):
        self = object.__new__(cls)
        self.__year = year
        self.__month = month
        self.__day = day
        return  self
    @property
    def year(self):
        return  self.__year

    @property
    def month(self):
        return self.__month

    @property
    def day(self):
        return self.__day
    @classmethod
    def today(cls):
        time_t = time.localtime()
        return  cls(time_t.tm_year, time_t.tm_mon, time_t.tm_mday)

    def __str__(self):
        return  '%s-%s-%s' %(self.__year, self.__month, self.__day)
d = Date(2019, 10, 10)
print("对象类型: ", type(d))        # <class 'datetime.date'>
print("判断是否有year这个属性?", hasattr(d, 'year')) # True
print("判断是否有time这个属性?", hasattr(d, 'time')) # False
#setattr(d, 'time', '10:10:10')      # Error
#print('time:', getattr(d, 'time'))  # Error

print(Date.today())

09_垃圾回收机制.py

#1). 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池,
#避免为整数频繁申请和销毁内存空间。

#2). Python对小整数的定义是[-5,257)
>>> a = 1
>>> id(a)
139883638752032
>>> b = 1
>>> id(b)
139883638752032
>>> c = 257
>>> d = 257
>>> id(c), id(d)
(139883633580400, 139883633580432)
>>> e=-5;f=-5
>>> id(e), id(f)
(139883638751840, 139883638751840)

#********************************2. 字符串驻留机制 ********************************
#1). string interning(字符串驻留): 它通过维护一个字符串常量池(string intern pool),
#从而试图只保存唯一的字符串对象,达到既高效又节省内存地处理字符串的目的。
>>> a = 'hello'
>>> b = 'hello'
>>> id(a), id(b)
(139883511138480, 139883511138480)
>>> c = 'pythonchjdshfcejhfkjrehfkjrehfkjrehfregjrkhgkjrg'
>>> d = 'pythonchjdshfcejhfkjrehfkjrehfkjrehfregjrkhgkjrg'
>>> id(c),id(d)
(139883633099360, 139883633099360)

#2). 字符串(含有空格),不可修改,没开启intern机制,不共用对象,引用计数为0,销毁。
>>> a = 'a b'
>>> b = 'a b'
>>> id(a), id(b)
(139883511138608, 139883511138544)

10_引用计数机制.py

#导致引用计数+1的情况
>>> #1). 对象被创建,例如a=23
...
>>> name = 'fentiao'
>>>
>>> #2). 对象被作为参数,传入到一个函数中
...
>>> import sys
>>> sys.getrefcount(name)
2
>>> #3). 对象被引用,例如b=a
...
>>> cat_name = name
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #4). 对象作为一个元素,存储在容器中,例如list1=[a,a]
...
>>> l = [name, 'hello', 'python']
>>> sys.getrefcount(name)
4

#***************************导致引用计数-1的情况*************************
>>> #1). 对象的别名被显式销毁,例如del a
...
>>> del cat_name
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #2). 对象的别名被赋予新的对象,例如a=24
>>> name1 = name
>>> sys.getrefcount(name)
4
>>> name1 = 'hello'
>>> sys.getrefcount(name)
3
>>> #4). 对象所在的容器被销毁,或从容器中删除对象
...
>>> l
['fentiao', 'hello', 'python']
>>> del l[0]
>>> sys.getrefcount(name)
2

#****************************gc模块使用***********************************
#1). 分代回收的频率
>>> gc.get_threshold()
(700, 10, 10)
>>>gc.set_threshold(700, 90, 90)
KeyboardInterrupt

#2). 垃圾回收机制是否开启
>>>gc.isenabled()
True
>>>gc.disable()
>>>gc.isenabled()
False
>>> gc.enable()
>>>gc.isenabled()
True