Python(二)

1.垃圾回收机制

#1.引用计数
x=10	# 直接引用
print(id(x))
y=x
z=x

l=['a', 'b', x]	# 间接引用
print(id(l[2]))

d = {'mmm': x}
print(id(d['mmm']))

# 2.标记清除
# 循环引用=》导致内存泄露
l1 = [111, ]
l2 = [222, ]

l1.append(l2)  # l1=[值111的内存地址，l2列表的内存地址]
l2.append(l1)  # l2=[值222的内存地址，l1列表的内存地址]

print(id(l1[1]))
print(id(l2))

print(id(l2[1]))
print(id(l1))

print(l2)
print(l1[1])

del l1
del l2

#3.分代回收
分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）

新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，
如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，
当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，
青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，
这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，
接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。
也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低

2.格式化输出

1.%号

# 1、格式的字符串（即%s）与被格式化的字符串（即传入的值）必须按照位置一一对应
# ps：当需格式化的字符串过多时，位置极容易搞混
print('%s asked %s to do something' % ('egon', 'lili'))  # egon asked lili to do something
print('%s asked %s to do something' % ('lili', 'egon'))  # lili asked egon to do something

# 2、可以通过字典方式格式化，打破了位置带来的限制与困扰
print('我的名字是 %(name)s, 我的年龄是 %(age)s.' % {'name': 'egon', 'age': 18})

kwargs={'name': 'egon', 'age': 18}
print('我的名字是 %(name)s, 我的年龄是 %(age)s.' % kwargs)

2.str.format

2.1 使用位置参数

# 按照位置一一对应
print('{} asked {} to do something'.format('egon', 'lili'))  # egon asked lili to do something
print('{} asked {} to do something'.format('lili', 'egon'))  # lili asked egon to do something

2.2 使用索引

# 使用索引取对应位置的值
print('{0}{0}{1}{0}'.format('x','y')) # xxyx

2.3 使用关键字参数or字典

# 可以通过关键字or字典方式的方式格式化，打破了位置带来的限制与困扰
print('我的名字是 {name}, 我的年龄是 {age}.'.format(age=18, name='egon'))

kwargs = {'name': 'egon', 'age': 18}
print('我的名字是 {name}, 我的年龄是 {age}.'.format(**kwargs)) # 使用**进行解包操作

2.4 填充与格式化

# 先取到值,然后在冒号后设定填充格式：[填充字符][对齐方式][宽度]

# *<10：左对齐，总共10个字符，不够的用*号填充
print('{0:*<10}'.format('开始执行')) # 开始执行******

# *>10：右对齐，总共10个字符，不够的用*号填充
print('{0:*>10}'.format('开始执行')) # ******开始执行

# *^10：居中显示，总共10个字符，不够的用*号填充
print('{0:*^10}'.format('开始执行')) # ***开始执行***

2.5 精度与进制

print('{salary:.3f}'.format(salary=1232132.12351))  #精确到小数点后3位，四舍五入，结果为：1232132.124
print('{0:b}'.format(123))  # 转成二进制，结果为：1111011
print('{0:o}'.format(9))  # 转成八进制，结果为：11
print('{0:x}'.format(15))  # 转成十六进制，结果为：f
print('{0:,}'.format(99812939393931))  # 千分位格式化，结果为：99,812,939,393,931

3.f-Strings

3.1 {}中可以是变量名

name = 'egon'
age = 18
print(f'{name} {age}')  # egon 18
print(F'{age} {name}')  # 18 egon

3.2 {}中可以是表达式

# 可以在{}中放置任意合法的Python表达式，会在运行时计算
# 比如：数学表达式
print(f'{3*3/2}') # 4.5

# 比如：函数的调用
def foo(n):
    print('foo say hello')
    return n

print(f'{foo(10)}') # 会调用foo(10),然后打印其返回值

# 比如：调用对象的方法
name='EGON'
print(f'{name.lower()}') # egon

3.3 在类中的使用

>>> class Person(object):
...     def __init__(self, name, age):
...         self.name = name
...         self.age = age
...     def __str__(self):
...         return f'{self.name}:{self.age}'
...     def __repr__(self):
...         return f'===>{self.name}:{self.age}<==='
... 
>>> 
>>> obj=Person('egon',18)
>>> print(obj) # 触发__str__
egon:18
>>> obj        # 触发__repr__
===>egon:18<===
>>> 
>>> # 在f-Strings中的使用
>>> f'{obj}'   # 触发__str__
'egon:18'
>>> f'{obj!r}' # 触发__repr__
'===>egon:18<==='

3.4 多行f-Stings

# 当格式化字符串过长时，如下列表info
name = 'Egon'
age = 18
gender = 'male'
hobbie1='play'
hobbie2='music'
hobbie3='read'
info = [f'名字：{name}年龄：{age}性别：{gender}',f'第一个爱好：{hobbie1}第二个爱好：{hobbie2}第三个爱好：{hobbie3}'] 

# 我们可以回车分隔到多行，注意每行前都有一个f
info = [
    # 第一个元素
    f'名字：{name}'
    f'年龄：{age}'
    f'性别：{gender}',

    # 第二个元素
    f'第一个爱好：{hobbie1}'
    f'第二个爱好：{hobbie2}'
    f'第三个爱好：{hobbie3}'
]

print(info)
# ['名字：Egon年龄：18性别：male', '第一个爱好：play第二个爱好：music第三个爱好：read']

4.基本运算符

4.1 算术运算符

4.2比较运算符

4.3赋值运算符

4.3.1 增量赋值

4.3.2 链式赋值

>>> z=10
>>> y=z
>>> x=y
>>> x,y,z
(10, 10, 10)

>>> x=y=z=10
>>> x,y,z
(10, 10, 10)

4.3.3交叉赋值

>>> m=10
>>> n=20
>>> temp=m
>>> m=n
>>> n=temp
>>> m,n
(20, 10)

>>> m=10
>>> n=20
>>> m,n=n,m # 交叉赋值
>>> m,n
(20, 10)

4.3.4解压赋值

>>> nums=[11,22,33,44,55]
>>> 
>>> a=nums[0]
>>> b=nums[1]
>>> c=nums[2]
>>> d=nums[3]
>>> e=nums[4]
>>> a,b,c,d,e
(11, 22, 33, 44, 55)


>>> a,b,c,d,e=nums # nums包含多个值，就好比一个压缩包，解压赋值因此得名
>>> a,b,c,d,e
(11, 22, 33, 44, 55)

注意，上述解压赋值，等号左边的变量名个数必须与右面包含值的个数相同,否则会报错

#1、变量名少了
>>> a,b=nums
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

#2、变量名多了
>>> a,b,c,d,e,f=nums
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: not enough values to unpack (expected 6, got 5)

但如果我们只想取头尾的几个值，可以用*_匹配
>>> a,b,*_=nums
>>> a,b
(11, 22)

ps：字符串、字典、元组、集合类型都支持解压赋值

4.4逻辑运算符

4.4.1连续多个and

>>> 2 > 1 and 1 != 1 and True and 3 > 2 # 判断完第二个条件，就立即结束，得的最终结果为False
False

4.4.2连续多个or

>>> 2 > 1 or 1 != 1 or True or 3 > 2 # 判断完第一个条件，就立即结束，得的最终结果为True
True

4.4.3优先级not>and>or

#1、三者的优先级关系：not>and>or，同一优先级默认从左往右计算。
>>> 3>4 and not 4>3 or 1==3 and 'x' == 'x' or 3 >3
False

#2、最好使用括号来区别优先级，其实意义与上面的一样
'''
原理为：
(1) not的优先级最高，就是把紧跟其后的那个条件结果取反，所以not与紧跟其后的条件不可分割

(2) 如果语句中全部是用and连接，或者全部用or连接，那么按照从左到右的顺序依次计算即可

(3) 如果语句中既有and也有or，那么先用括号把and的左右两个条件给括起来，然后再进行运算
'''
>>> (3>4 and (not 4>3)) or (1==3 and 'x' == 'x') or 3 >3
False 
#3、短路运算：逻辑运算的结果一旦可以确定，那么就以当前处计算到的值作为最终结果返回
>>> 10 and 0 or '' and 0 or 'abc' or 'egon' == 'dsb' and 333 or 10 > 4
我们用括号来明确一下优先级
>>> (10 and 0) or ('' and 0) or 'abc' or ('egon' == 'dsb' and 333) or 10 > 4
短路：       0      ''            'abc'                    
            假     假              真

返回：                            'abc'

#4、短路运算面试题：
>>> 1 or 3
1
>>> 1 and 3
3
>>> 0 and 2 and 1
0
>>> 0 and 2 or 1
1
>>> 0 and 2 or 1 or 4
1
>>> 0 or False and 1
False 

4.5成员运算符

注意：虽然下述两种判断可以达到相同的效果，但我们推荐使用第二种格式，因为not in语义更加明确
>>> not 'lili' in ['jack','tom','robin']
True
>>> 'lili' not in ['jack','tom','robin']
True

4.6身份运算符

需要强调的是：==双等号比较的是value是否相等，而is比较的是id是否相等

#1. id相同，内存地址必定相同，意味着type和value必定相同
#2. value相同type肯定相同，但id可能不同,如下
>>> x='Info Tony:18'
>>> y='Info Tony:18'
>>> id(x),id(y) # x与y的id不同，但是二者的值相同
(4327422640, 4327422256)


>>> x == y # 等号比较的是value
True
>>> type(x),type(y) # 值相同type肯定相同
(<class 'str'>, <class 'str'>)
>>> x is y # is比较的是id，x与y的值相等但id可以不同
False