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单下划线,双下划线, 迭代对象、迭代器、生成器、单利

单下划线,双下划线, 迭代对象、迭代器、生成器、单利

作者: QA_man | 来源:发表于2018-04-03 18:52 被阅读0次

1、_xxx 不能用于’from module import *’ 以单下划线开头的表示的是protected类型的变量。即保护类型只能允许其本身与子类进行访问。

2、__xxx 双下划线的表示的是私有类型的变量。只能是允许这个类本身进行访问了。连子类也不可以

3、xxx_ 定义的是特列方法。像init之类的,python内部变量

迭代对象、迭代器、生成器

  1. 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)
    在Python中,容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuples都是容器对象
  2. 可得迭代对象
    刚才说过,很多容器都是可迭代对象,此外还有更多的对象同样也是可迭代对象,比如处于打开状态的files,sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象
>>> assert 1 in [1, 2, 3]      # lists
>>> assert 4 not in [1, 2, 3]
>>> assert 1 in {1, 2, 3}      # sets
>>> assert 4 not in {1, 2, 3}
>>> assert 1 in (1, 2, 3)      # tuples
>>> assert 4 not in (1, 2, 3)
  1. 迭代器
    那么什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了iternext()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,iter返回迭代器自身,next返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要。
>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14
  1. 生成器
    生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一,生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写iter()和next()方法了,只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是:
    1.现返回一个迭代器,先不执行动作
    2.迭代器只执行一次循环就销毁
  2. 迭代过程中遇到yied返回操作结果
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
>>> fib(6)
<generator object fib at 0x104feaaa0>
  1. 面向切面编程AOP和装饰器
    装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

  2. newinit的区别
    init是当实例对象创建完成后被调用的,然后设置对象属性的一些初始值。
    new是在实例创建之前被调用的,因为它的任务就是创建实例然后返回该实例,是个静态方法。
    也就是,newinit之前被调用,new的返回值(实例)将传递给init方法的第一个参数,然后init给这个实例设置一些参数。

  3. 单利设计

目前只会一种真正的单例模式:

class single_instance(object):
    __instance=None
    def __init__(self):
        pass

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__instance==None:
            cls.__instance=object.__new__(cls,*args,**kwargs)
        return cls.__instance

a=single_instance()
b=single_instance()
print(a)
print(b)
输出结果如下:
<__main__.singleton object at 0x0000016D5191D320>
<__main__.singleton object at 0x0000016D5191D320>

 

这才叫单例模式好吗!!!一个类无论你实例化多少次,他的对象始终都是一个内存地址。

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