Day6 python基础

一，代码块

#python中真正意义的代码块是什么？
# 一个模块，一个函数，一个类，一个文件等都是一个代码块。
def func():
     print(333)
class A:
     name = 'alex'

# 交互模式下，每一行是一个代码块。
>>> i1 = 1000  可以理解为这一行在一个文件中。
>>> i2 = 1000  可以理解为这一行在另一个文件中。

二，id，is ，==

#在Python中，id是什么？id是内存地址，比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址
name = '太白'
print(id(name))  # 1585831283968

#那么 is 是什么？ == 又是什么？
#== 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。
>>>i1 = 1000
>>>i2 = 1000
>>>print(i1 is i2)
False
>>>print(i1 == i2)
True

#在内存中id都是唯一的，如果两个变量指向的值的id相同，就证明他们在内存中是同一个。
#is 判断的是两个变量的id值是否相同。
#如果is是True, == 一定是True。
#可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同

三，小数据池

小数据池：被为小整数缓存机制，或者称为驻留机制等等。

小数据池的应用数据类型：整数，字符串，bool值

小数据池，python对内存做的一个优化：

#小数据池，python对内存做的一个优化：
#那么到底什么是小数据池？他有什么作用呢？
      Python自动将-5~256的整数进行了缓存，当你将这些整数赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用已经创建好的缓存对象。
      python会将一定规则的字符串在字符串驻留池中，创建一份，当你将这些字符串赋值给变量时，并不会重新创建对象， 而是使用在字符串驻留池中创建好的对象。
      其实，无论是缓存还是字符串驻留池，都是python做的一个优化，就是将~5-256的整数，和一定规则的字符串，放在一个‘池’（容器，或者字典）中，无论程序中那些变量指向这些范围内的整数或者字符串，那么他直接在这个‘池’中引用，言外之意，就是内存中之创建一个。
      优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘池’里拿来用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存。
      缺点：在‘池’中创建或插入字符串，整数时，会花费更多的时间

int：那么大家都知道对于整数来说，小数据池的范围是-5~256 ，如果多个变量都是指向同一个（在这个范围内的）数字，他们在内存中指向的都是一个内存地址。

那么对于字符串的规定呢？

str:字符串要从下面这几个大方向讨论：

1,字符串的长度为0或者1，默认都采用了驻留机制（小数据池）。

2,字符串的长度>1,且只含有大小写字母，数字，下划线时，才会默认驻留。

 

3,用乘法得到的字符串，分两种情况。

　　3.1 乘数为1时：

仅含大小写字母，数字，下划线，默认驻留。

含其他字符，长度<=1,默认驻留。

含其他字符，长度>1,默认驻留。

　　3.2 乘数>=2时：

仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20,默认驻留。

    4，指定驻留。

from sys import intern
a = intern('hello!@'*20)
b = intern('hello!@'*20)
print(a is b)
#指定驻留是你可以指定任意的字符串加入到小数据池中，让其只在内存中创建一个对象，多个变量都是指向这一个字符串。

四，代码块与小数据池的关系

代码块内的缓存机制，和代码块与代码块之间的缓存机制不同！

　　Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时，会检查是否其值是否已经存在，如果存在，会将其重用。换句话说：执行同一个代码块时，遇到初始化对象的命令时，他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中，在遇到新的变量时，会先在字典中查询记录，如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值。所以在你给出的例子中，文件执行时（同一个代码块）会把i1、i2两个变量指向同一个对象。如果是不同的代码块，他就会看这个两个变量是否是满足小数据池的数据，如果是满足小数据池的数据则会指向同一个地址。对于同一个代码块的变量复用的问题，只能针对于数字，字符串，bool值，而对于其他数据类型是不成立的。

# 虽然在同一个文件中，但是是不同的代码块，不满足小数据池（驻存机制），则指向两个不同的地址。
def func():
    i1 = 1000
    print(id(i1))  # 2288555806672

def func2():
    i1 = 1000
    print(id(i1))  # 2288557317392

func()
func2()

# 同一个代码块下，数字，字符串，bool值的复用成立。
a1 = 1000
a2 = 1000
print(id(a1),id(a2))  # 2419837390800 2419837390800

s1 = 'alexsb@'
s2 = 'alexsb@'

print(id(s1),id(s2))  # 2278732245624 2278732245624  

f1 = True
f2 = True
print(id(f1),id(f2))  # 1672093872 1672093872

# 同一个代码块下，元祖，列表，字典的复用不成立。
tu1 = (1,2,3)
tu2 = (1,2,3)
print(id(tu1),id(tu2))  # 2278732278088 2278732279312

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [1, 2, 3]
print(id(l1),id(l2))  # 2278733685000 2278733685192

dic1 = {'name':'taibai'}
dic2 = {'name':'taibai'}
print(id(dic1),id(dic2))  # 2278728382728 2278728382856

五，python 与 数据存储/网络传输的编码问题

1.编码之间不能互相识别，否则强行使用会报错，不存在，乱码
2.网络传输，或者硬盘存储的01010，必须时以非unicode编码方式的010101

大环境下的python3x：
str：内存（内部）编码方式为unicode
bytes：python的基础数据类型，他和str相当于双胞胎，str拥有的所有方法，bytes都有

#思考下面例子：
b1 = b'alex'
b2 = b1.upper()
s1 = 'alex'
print(b1, type(b1))
print(b2, type(b2))
print(s1, type(s1))

s1 = '太白'
b1 = s1.encode('utf-8')
b2 = s1.encode('gbk')
print(b1)  # b'xe5xa4xaaxe7x99xbd'
print(b2)

# str --- > bytes encode 编码
s1 = 'alex'
s2 = '太白'
b1 = s1.encode('utf-8')
print(b1)
b2 = s2.encode('gbk')
print(b2)

# bytes ---> str decode 解码
b1 = b'xccxabxb0xd7'  # gbk 的bytes
s2 = b1.decode('gbk')
print(s2)

str与bytes区别，str与bytes的编码与解码

#区别：
   # 英文字母：
        str：
            表现形式 s1 = 'alex'
            内部编码方式:unicode

        bytes:
            表现形式: b1 = b'alex'
            内部编码方式：非unicode

    #中文：
        str：
            表现形式 s1 = '太白'
            内部编码方式：unicode

        bytes：
            表现形式:b1 = b'xe5xa4xaaxe7x99xbd'
            内部编码方式：非unicode

如何使用：
    你想将一部分内容（字符串）写入文件，或者通过网络socket传输，这样这部分内容（字符串）必须转化成bytes才可以进行。
    平时你代码中，使用字符串。

编码:
str --->bytes.encode
s1 = 'alex'
b1 = s1.encode('utf-8')

解码:
bytes ---> str.decode
s2 = b1.decode('utf-8')  #s2为unicode编码