类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
方法:类中定义的函数。
类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。
实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。
实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。
对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。
self代表类的实例,而非类
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。self 不是 python 关键字
在类地内部,使用 def 关键字来定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数,self 代表的是类的实例。
class DerivedClassName(BaseClassName1):
.
.
.
方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法
super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。
__private_attrs:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
__private_method:两个下划线开头,声明该方法为私有方法,只能在类的内部调用 ,不能在类地外部调用。self.__private_methods。
类的专有方法:
__init__ : 构造函数,在生成对象时调用
__del__ : 析构函数,释放对象时使用
__repr__ : 打印,转换
__setitem__ : 按照索引赋值
__getitem__: 按照索引获取值
__len__: 获得长度
__cmp__: 比较运算
__call__: 函数调用
__add__: 加运算
__sub__: 减运算
__mul__: 乘运算
__div__: 除运算
__mod__: 求余运算
__pow__: 乘方
Python同样支持运算符重载,我们可以对类的专有方法进行重载
os.getcwd() # 返回当前的工作目录
glob模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']
有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:
datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。
支持日期和时间算法的同时,实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。
该模块还支持时区处理:
多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:
使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度
程序的运行速度可能加快
在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
线程可以被抢占(中断)。
在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。
线程可以分为:
内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为:
_thread
threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。