一、可迭代对象，迭代器对象和生成器
像list，tuple等这些序列是可以使用for...in...语句进行遍历输出的。这是为什么呢？这就要需要知道可迭代对象（Iterable），迭代器对象（Iterator）和生成器对象（Genertor）。
1、什么是可迭代对象？
把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据提供我们使用的对象。
2、可迭代对象的本质？
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获得该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。
也就是说可迭代对象必须要有 __iter__()方法
3、iter()函数和next()函数的作用是什么？
通过iter()函数获取可迭代对象的迭代器
然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。当我们已经迭代完最后一个数据之后，再次调用next()函数会抛出Stoplteration异常
来告诉我们所有的数据都已经迭代完成，不用再执行mext()函数了
4、什么是迭代对象？
一个实现了 __iter__ 方法和 __next__ 方法的对象，就是迭代器
5、什么是生成器？
简单来说：只要在def中有yield关键字的，就是生成器
6、yield的作用是什么？
yield关键字有两点作用：
（1）保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
（2）将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return作用
Python2x中的原生协成就是使用yield关键字，但在Python3x中使用的是yield from
7、如何启动生成器？
send()：除了能唤醒生成器外，还可以给生成器传值
next()：单纯的获取生成器的一个值
二、GIL
前言：了解Python的都知道，在Python中多线程并不是真正意义上的多线程。那为什么在Python中多线程的威力没有像其他语言哪有强大呢？
1、GIL全程是全局解释器锁，保证了同一时刻只有一个线程在执行。
2、作用：在单核的情况下实现多任务！这在当时是非常厉害的技术
3、产生问题的原因：一个CPU分配给一个进程，进程的线程是使用GIL进行资源抢夺。在多核情况下，会使其他核空闲，CPU利用率不高。
4、解决方案：
（1）使用其他解释器，如JPython（但是太慢，不好）。因为只有在CPython中才存在GIL
（2）使用其他语言（c/java）来写多线程这部分代码
（3）使用多进程+协成的方式（重点推荐）
三、浅拷贝和深拷贝
深拷贝：它是一种递归的方式拷贝某个对象，单独形成一个新对象。这种方式很浪费资源。
浅拷贝：它只复制一层信息，占用的资源少！而且大部分的形式都是浅拷贝。
四、面向对象总结
1、私有化
（1）x：公有变量
（2）_x：单个前置下划线，私有化方法或属性，from some_modue import * 是不能导入的，只有类和对象可以访问。
（3）__x：双前置下划线，避免与子类中的属性命名冲突，外部无法访问，但是可以通过特殊的方法访问到（obj._类名__xx）
（4）__x__：双前后下划线，用户命名空间的魔法方法后的属性。最好不要用
（5）x_：单后置下划线，用于避免与Python关键字冲突。
2、封装
一个功能一个函数，把相关函数封装成一个类对象。好处是代码可以复用。
3、继承：
多个子类拥有相同的功能，然后把相同的函数放到父类中，通过子类的方式继承下来。
4、多态：
（1）必须要有继承
（2）不同对象调用同一个函数，会用不同的表现形式
（3）Python中的多态并不是严谨的多态，因为没有做类型检查。
5、类与实例对象之间的关系：
6、面向函数编程和面向对象编程
面向函数编程：一个功能一个函数
面向对象编程：把相关函数封装成一个类对象
五、模块导入与路径搜索
1、动态导入：
（1）import module；
（2） __import__("some_module")
这两种方式是一样的
2、路径搜索：
在导入某一个模块时，会在sys.path()中搜索目标模块。如果找到了，那么就停止搜索，否则一直找到最后。
3、重新加载模块
from imp import reload , reload 函数的好处是当导入的某个模块做了修改时，又不想通过关机开重新导入，而是进行热更新，就能获取到修改后的值
六、类中方法总结
1、魔法方法
（1）__init__ ：用于初始化对象
（2）__new__：用于创建对象
（3）__call__ ：使对象变的可调用
（4）__dict__ ：把类中的属性组成一个字典，属性名作为key，属性值作为value
（5）__class__：用于查看对象是由那个类创建的
2、super()：
当有多个类发生继承关系时，Python内部会维护着一张继承表（通过__mro__可以查看）super()在当前继承表中找到自己的位置，然后执行下一个类的__init__方法。
七、上下文管理器(ContextManager)
在很多时候，我们都会看到with open(filename, 'w') as f : pass ,这种操作文件的方式。这种操作的好处就是我们不需要手动调用f.close()来关闭我们打开的文件。
任何一个上下文管理器对象都可以使用with关键字来操作。
只要实现了 __enter__()和__exit__()方法的类就是上下文管理器
__enter__()：返回资源对象
__exit__()：在出差完成之后，进行清除工作。如关闭文件
连接数据库的上下文管理器：
第一种方式：
from pymysql import connect class DBHelper: def __init__(self): self.conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', databases='database', charset='utf8') self.csr = self.conn.cursor() def __enter__(self): return self.csr def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.csr.close() self.conn.close() with DBHelper() as csr: sql = "select * from table;" csr.execute(sql) all_datas = csr.fetchall() for item in all_datas: print(item)
第二种方式
@contextmanager def conn_db(): conn = connect(host='localhost', port=3306, user='user', password='password', database='database', charset='utf8') csr = conn.cursor() yield csr csr.close() conn.close() with conn_db() as csr: sql = "select * from table;" csr.execute(sql) all_datas = csr.fetchall() for item in all_datas: print(item)