Python 知识点

1.Python自省
2.单下划线和双下划线
3.if __name__=="__main__": 是干嘛用的
4.Python里的拷贝
5.*args and **kwargs

Python自省

这个也是python彪悍的特性.

自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句就是运行时能够获得对象的类型.

比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

 Python中单下划线和双下划线

>>> class MyClass():
...     def __init__(self):
...             self.__superprivate = "Hello"
...             self._semiprivate = ", world!"
...
>>> mc = MyClass()
>>> print mc.__superprivate
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: myClass instance has no attribute '__superprivate'
>>> print mc._semiprivate
, world!
>>> print mc.__dict__
{'_MyClass__superprivate': 'Hello', '_semiprivate': ', world!'}

__foo__:一种约定,Python内部的名字,用来区别其他用户自定义的命名,以防冲突.

_foo:一种约定,用来指定变量私有.程序员用来指定私有变量的一种方式.

__foo:这个有真正的意义:解析器用_classname__foo来代替这个名字,以区别和其他类相同的命名.

双下划线开头双下划线结尾的是一些 Python 的“魔术”对象，如类成员的 __init__、__del__、__add__、__getitem__ 等，以及全局的 __file__、__name__ 等。

Python 官方推荐永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数，而是按照文档说明来使用。

 

if __name__ == "__main__":是干嘛的?

# Threading example
import time, thread

def myfunction(string, sleeptime, lock, *args):
    while 1:
        lock.acquire()
        time.sleep(sleeptime)
        lock.release()
        time.sleep(sleeptime)
if __name__ == "__main__":
    lock = thread.allocate_lock()
    thread.start_new_thread(myfunction, ("Thread #: 1", 2, lock))
    thread.start_new_thread(myfunction, ("Thread #: 2", 2, lock))

还有*args在这里是什么意思?

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当Python解析器读取一个源文件时,它会执行所有的代码.在执行代码前,会定义一些特殊的变量.例如,如果解析器运行的模块(源文件)作为主程序,它将会把__name__变量设置成"__main__".如果只是引入其他的模块,__name__变量将会设置成模块的名字.

假设下面是你的脚本,让我们作为主程序来执行:

python threading_example.py

当设置完特殊变量,它就会执行import语句并且加载这些模块.当遇到def代码段的时候,它就会创建一个函数对象并创建一个名叫myfunction变量指向函数对象.接下来会读取if语句并检查__name__是不是等于"__main__",如果是的话他就会执行这个代码段.

这么做的原因是有时你需要你写的模块既可以直接的执行,还可以被当做模块导入到其他模块中去.通过检查是不是主函数,可以让你的代码只在它作为主程序运行时执行,而当其他人调用你的模块中的函数的时候不必执行.

 Python里的拷贝

引用和copy(),deepcopy()的区别

import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]  #原始对象

b = a  #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a)  #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a)  #对象拷贝，深拷贝

a.append(5)  #修改对象a
a[4].append('c')  #修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d

输出结果：
a =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

*args and **kwargs

用*args和**kwargs只是为了方便并没有强制使用它们.

当你不确定你的函数里将要传递多少参数时你可以用*args.例如,它可以传递任意数量的参数:

>>> def print_everything(*args):
        for count, thing in enumerate(args):
...         print '{0}. {1}'.format(count, thing)
...
>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')
0. apple
1. banana
2. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用没有事先定义的参数名:

>>> def table_things(**kwargs):
...     for name, value in kwargs.items():
...         print '{0} = {1}'.format(name, value)
...
>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')
cabbage = vegetable
apple = fruit

你也可以混着用.命名参数首先获得参数值然后所有的其他参数都传递给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.例如:

def table_things(titlestring, **kwargs)

*args和**kwargs可以同时在函数的定义中,但是*args必须在**kwargs前面.

当调用函数时你也可以用*和**语法.例如:

>>> def print_three_things(a, b, c):
...     print 'a = {0}, b = {1}, c = {2}'.format(a,b,c)
...
>>> mylist = ['aardvark', 'baboon', 'cat']
>>> print_three_things(*mylist)

a = aardvark, b = baboon, c = cat

就像你看到的一样,它可以传递列表(或者元组)的每一项并把它们解包.注意必须与它们在函数里的参数相吻合.当然,你也可以在函数定义或者函数调用时用*.