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2020--Python语法常考知识点

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宇宙之一粟
发布2020-10-26 10:46:51
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发布2020-10-26 10:46:51
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“A quitter never wins and a winner never quits” — Napoleon Hill

3.1 垃圾回收

垃圾回收是在正在运行的程序中查找将来无法访问的数据对象,并回收那些对象所使用的资源(尤其是内存)的过程。 自动垃圾收集的语言--Java,C#,Python和大多数脚本语言。 C是没有垃圾回收的语言-程序员需要了解何时应该分配和回收内存。

  • 大多数垃圾回收语言都使用引用计数(reference counting,跟踪对象的引用数量)或可达性分析(tracing,从“根”对象开始,查找可被一系列引用访问的对象,剩下没有被引用的对象将被视作“垃圾”被回收)。
  • Python使用引用计数,好处是当引用计数变为0时,它可以立即回收对象。这样做的代价是需要为每个对象存储一个附加的整数值。可达性分析(Java中使用)的好处是可以在独立的线程中执行,从而提高性能。缺点是,当垃圾收集器运行时,程序会暂停所有的线程。
  • 引用计数的缺点是无法解决“循环引用”,例如:对象A和对象B互相引用,A.x = BB.y = A,这样会引用计数不会变到1以下,即使没有其它的对象引用A和B,在这种情况下,垃圾收集器会定期查找并删除它们。
  • 垃圾收集器使用启发式方法提高速度。 例如,根据经验,最近创建的对象更有可能死掉。 因此,在创建对象时,将它们分配给不同的代,然后首先检查年轻的代。

3.2 深拷贝和浅拷贝

参看之前的文章:学习Python一年,这次终于弄懂了浅拷贝和深拷贝

问:浅拷贝和深拷贝的区别?

答:

  • copy.copy(x)copy.deepcopy(x),浅拷贝将构造一个新的复合对象,然后(在可能的范围内)将对原始对象中找到的对象的引用插入其中。 深拷贝将构造一个新的复合对象,然后递归地将原始对象中的对象的副本插入其中。
  • 浅拷贝和深拷贝之间的区别仅与复合对象有关,复合对象即包含其他对象(例如列表或类实例)的对象。
  • 如果已知客户端不会改变对象,可以少用copy。类似地,如果对象本身是不可变的,例如tuple,则无需拷贝它。

3.3 迭代器和生成器

问:迭代器和生成器的区别?

迭代器: 一个实现了__iter__()__next__()方法的对象。第一个方法返回迭代器对象本身,并在for和in语句中使用。第一个方法在迭代中返回下一个值,如果没有更多的元素,将引发StopIteration异常。

生成器: 创建迭代器的简便方法,使用关键字yield。生成器使用函数调用堆栈隐式存储迭代器的状态-与编写与作为显式类相同的迭代器相比,可以简化迭代器的编写。 它还有助于提高可读性。

每个生成器都是一个迭代器,但反过来就不正确。 特别是,迭代器可以是完全成熟的类,因此可以提供其他功能。 例如,在上面的迭代器类中添加一个方法来更改迭代限制很容易,这对于生成器是不可能的。

3.4 装饰器 @decorator

@符号是装饰器的语法糖,在定义函数的时候使用,避免再一次赋值操作

import time


def time_function(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        begin = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print("Function call with argument {all_args} took ".format(
            all_args="\t".join((str(args), str(kwargs)))) + str(end - begin) +
              " seconds to execute.")
        return result

    return wrapper

3.5 List vs. tuple

Lists[1, 4, 7, "apple", 4], Tuple(3.14, "PI", 2,43, "e")

相同点:都是容器,且都能存放不同类型的数据,都能进行索引进行访问a[i]

不同点: 元组的是不可变的,不能改变索引a[i]的值,也不能从元组中增加/删除元素;但是列表可以。

不可变带来的好处:性能提升,容器友好,线程安全。元祖可以放在集合set中并用作键值,但列表不行。创建元组和访问速度稍快,并且内存占用量较小。

3.6 *args 和 *kwargs

都是用于函数中传递可变参数。*arg用于传递可变长度的参数列表:

  • 在函数中引用的参数称为args并不重要-它也可以称为Avarargs,args是习惯用法;
  • *必须跟着常规参数后面

第二个参数** kwargs在将可变数量的关键字参数传递给函数时使用。

  • 将函数中引用的参数称为args并不重要,也可以将其称为D或argdict。
  • **参数必须出现在所有常规命名参数和*参数之后
  • 关键字实参与命名实参有很大不同,其中命名实参的名称在函数本身中指定

3.7 错误处理、异常机制

3.8 lambda

increment_by_i = [lambda x: x + i for i in range(10)]
print(increment_by_i[3](4))

该程序将打印13(= 9 + 4),而不是预期的7(= 3 + 4)。 这是因为在循环中创建的函数具有相同的作用域。 它们使用相同的变量名称,因此,它们都引用相同的变量i,在循环末尾为10,因此为13(= 9 + 4)。

有很多方法可以得到所需的行为。 合理的方法是从函数返回lambda,从而避免命名冲突。

3.9 函数参数

什么是函数的位置参数,关键字参数和默认参数。

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  • 3.1 垃圾回收
  • 3.2 深拷贝和浅拷贝
  • 3.3 迭代器和生成器
    • 3.4 装饰器 @decorator
      • 3.5 List vs. tuple
        • 3.6 *args 和 *kwargs
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