python知识点总结02(不定时更新)

请用至少两种方式实现m与n值交换m=10,n=5

# 方式一
temp = 0
m = 10
n = 5
print(f'方式一交换前,m:{},n:{}')
temp = m
m = n
n = temp
print(f'方式一交换后,m:{},n:{}')

# 方式二
m = 10
n = 5
m, n = n, m
print(f'方式二交换前,m:{},n:{}')
print(f'方式二交换后,m:{},n:{}')

你所知道的能够实现单例模式的方式有哪些,尝试着手写几个

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单例模式:让所有类在实例化时,指向同一内存地址
实现单例模式的5种方式:
    1.通过关键字classmethod实现
    2.通过装饰器实现
    3.通过__new__实现
    4.通过导入模块实现
    5.通过元类实现
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# 通过关键字classmethod实现
class Singleton:
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        pass

    @classmethod
    def instance(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = cls(*args, **kwargs)
        return cls._instance

# 通过装饰器实现
def singleton(cls):
    _instance = {}

    def inner(*args, **kwargs):
        if cls not in _instance:
            _instance[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return _instance[cls]
    return inner

# 通过__new__实现
class Singleton:
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

    
# 通过导入模块实现
# a.py
class Singleton:
    def __init__(self):
        pass
    
    singleton_obj = Singleton()
    
# b.py
from a import singleton_obj
    print singleton_obj

# 通过元类实现
class SingletonMeta(type):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = super().__call__(*args, **kwargs)

        return cls._instance


class Singleton(metaclass=SingletonMeta):
    def __init__(self):
        pass

数值进制之间的转换

# 二进制转换成十进制
v = '0b1111011'
print(int(v, 2))  # 第二个参数表示是什么进制的数字
# 十进制转换成二进制
v = 18
print(bin(v))  # bin() 将十进制转换成二进制

# 八进制转换成十进制
v = '0o11'
print(int(v, 8))  # 第二个参数表示是什么进制的数字
# 十进制转换成八进制
v = 30
print(oct(v))  # oct() 将十进制转换成二进制

# 十六进制转换成十进制
v = '0x12'
print(int(v, 16))  #第二个参数表示是什么进制的数字

# 十进制转换成十六进制
v = 87
print(hex(v))  # hex() 将十进制转换成十六进制

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总结:
1.其他进制转换成十进制,通过int来实现
    语法:int(其他进制数, 进制[数字表示])
2.十进制转其他进制的语法
  十进制转换成二进制:bin()
  十进制转换成八进制:oct()
  十进制转换成十六进制:hex()
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简述可迭代对象,迭代器对象,生成器对象及应用场景

# 参照https://www.cnblogs.com/xiaoyuanqujing/protected/articles/11640962.html
# 参照https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10778506.html
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可迭代对象:从语法来说,凡是有内置方法__iter__()的对象都是可迭代对象,比如说str(字符串),list(列表),tuple(元组),dict(字典),set(集合),file(打开文件)

迭代器:用于迭代取值的工具,每一次对过程的重复称为一次迭代,每一次迭代的结果会作为下一次迭代的初始值,每一次都更逼近所需目标或结果

迭代器对象:可迭代对象通过内置方法__iter__()得到的返回值,就是迭代器对象。
特点:
1.有__next__()内置方法,执行该方法会得到迭代器对象中的一个值
2.有__iter__()内置方法,执行该方法会得到迭代器本身
3.打开的文件本身就是一个迭代器对象
优点:
1.为序列和非序列数据类型提供了一种统一的迭代取值方式
2.惰性计算:迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用__next__()来计算一个值,就迭代器本身来说,同一个时刻在内存中只有一个值,因此可以存放无限大的数据流
缺点:
1.取值麻烦,只能一个一个取,并且只能往后取,值取出后就没了
2.无法使用len()方法获取长度
应用场景:
1.for循环
2.逐行遍历文本文件
3.列表推导、字典推导和集合推导

生成器对象:
生成器是构造迭代器的最简单有力的工具,本质就是一个迭代器,自定义的迭代器。使用方式跟普通函数类似,不同点在于返回一个值的时候使用yield来代替return,yield关键字会自动构建好next()和iter()
特点:也有内置方法__next__()和__iter__()
应用场景:
1.不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中,特别是结果集里还包含循环。

总结:
1.迭代器:节约内存;读取数据的一种方式
2.生成器:本质就是迭代器,可理解为自定义的迭代器,用于生成数据
3.可迭代对象、迭代器和生成器之间的关系:
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python知识点总结02(不定时更新)

什么是元类?元类的应用场景有哪些,能具体说说吗?

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在python中,万物皆对象,对象是通过类实例化的结果,那么类是怎么来的?类是元类实例化的结果,也就是创建类的类。
ps:一个类在实例化的过程中,做了以下事情
1.触发元类中(造出这个类的类)的__call__方法(通过对象+()的方式触发)
2.通过__new__产生一个空对象(在__init__触发前触发)
3.通过__init__初始化这个对象(在实例化的时候触发)
4.返回这个对象

元类的场景
1.ORM(Object Relational Mapping),即对象-关系映射,就是把关系数据库的一行映射为一个对象,也就是一个类对应一个表
2.实现单例模式
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