Python__高级

Python__高级,第1张

概述一.元类 1.Python 中类方法、类实例方法、静态方法有何区别? 类方法:是类对象的方法,在定义时需要在上方使用“@classmethod”进行装饰,形参为 cls,表示类对象,类对象和实例对象都 一.元类1.Python 中类方法、类实例方法、静态方法有何区别?类方法:是类对象的方法,在定义时需要在上方使用“@classmethod”进行装饰,形参为 cls,表示类对象,类对象和实例对象都可调用;类实例方法:是类实例化对象的方法,只有实例对象可以调用,形参为 self,指代对象本身;静态方法:是一个任意函数,在其上方使用“@staticmethod”进行装饰,可以用对象直接调用,静态方法实际上跟该类没有太大关系。2.Python 中如何动态获取和设置对象的属性?
if hasattr(Parent,'x'):    print(getattr(Parent,))    setattr(Parent,',3)'))

 

二.内存管理与垃圾回收机制1. Python 的内存管理机制及调优手段?内存管理机制:引用计数、垃圾回收、内存池。

引用计数:引用计数是一种非常高效的内存管理手段, 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1, 当

其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。

 1. 引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观,最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某

个对象的引用计数降为 0 时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比

某个新建对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为 1。如果引用被删除,对象的引用计数为 0,

那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话,引用计数机制就不再起有效的作用了

2. 标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1,但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被

收的,也就是说,它们的引用计数虽然表现为非 0,但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引

用摘掉,就会得出这两个对象的有效计数。

3. 分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看,这种垃圾收集机制所带来的额外 *** 作实际上与系统

中总的内存块的数量是相关的,当需要回收的内存块越多时,垃圾检测带来的额外 *** 作就越多,而垃圾

回收带来的额外 *** 作就越少;反之,当需回收的内存块越少时,垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额

外 *** 作。

 

内存池:

1. Python 的内存机制呈现金字塔形状,-1,-2 层主要有 *** 作系统进行 *** 作;

2. 第 0 层是 C 中的 malloc,free 等内存分配和释放函数进行 *** 作;

3. 第 1 层和第 2 层是内存池,有 Python 的接口函数 PyMem_Malloc 函数实现,当对象小于

256K 时有该层直接分配内存;

4. 第 3 层是最上层,也就是我们对 Python 对象的直接 *** 作;

Python 在运行期间会大量地执行 malloc 和 free 的 *** 作,频繁地在用户态和核心态之间进行切

换,这将严重影响 Python 的执行效率。为了加速 Python 的执行效率,Python 引入了一个内存池

机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

Python 内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在 256 个字节,当申请的内存小于 256 字节 

时,PyObject_Malloc 会在内存池中申请内存;当申请的内存大于 256 字节时,PyObject_Malloc 的

行为将蜕化为 malloc 的行为。当然,通过修改 Python 源代码,我们可以改变这个默认值,从而改

变 Python 的默认内存管理行为。

 

2.内存泄露是什么?如何避免?

指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的

消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪

费。导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。

有 __del__() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。

不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。

通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。

可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数,并根据返回值是否为 0 来判断是否内存

泄漏。

 

三.函数

 

1. 函数参数1.1 Python 函数调用的时候参数的传递方式是值传递还是引用传递?

Python 的参数传递有:位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数。

函数的传值到底是值传递还是引用传递,要分情况:

不可变参数用值传递:像整数和字符串这样的不可变对象,是通过拷贝进行传递的,因为你无论如何都不可能在原处改变

 不可变对象

可变参数是引用传递的:比如像列表,字典这样的对象是通过引用传递、和 C 语言里面的用指针传递数组很相似,可变对象

能在函数内部改变。

 

1.2 对缺省参数的理解 ?

缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下,调用默认的参数,在调用函数的同时赋值时,

所传入的参数会替代默认参数。

*args 是不定长参数,他可以表示输入参数是不确定的,可以是任意多个。

**kwargs 是关键字参数,赋值的时候是以键 = 值的方式,参数是可以任意多对在定义函数的时候

不确定会有多少参数会传入时,就可以使用两个参数。

 

1.3 为什么函数名字可以当做参数用?

Python 中一切皆对象,函数名是函数在内存中的空间,也是一个对象。

 

1.4 Python 中 pass 语句的作用是什么?

在编写代码时只写框架思路,具体实现还未编写就可以用 pass 进行占位,使程序不报错,不会进

行任何 *** 作。

 

1.5 有这样一段代码,print c 会输出什么,为什么?
a = 10b = 20c = [a]a = 15
1.6 交换两个变量的值?
a,b = b,a
2. 内建函数2.1 map 函数和 reduce 函数?

①从参数方面来讲:

map()包含两个参数,第一个参数是一个函数,第二个是序列(列表 或元组)。其中,函数(即 map

的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数。

reduce()第一个参数是函数,第二个是序列(列表或元组)。但是,其函数必须接收两个参数。

 

②从对传进去的数值作用来讲:

map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次 。

reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后,把这个结果继续与下一个元素作用

(累积计算)。

 

2.2 递归函数停止的条件?

递归的终止条件一般定义在递归函数内部,在递归调用前要做一个条件判断,根据判断的结果选择

是继续调用自身,还是 return;返回终止递归。

终止的条件:

1. 判断递归的次数是否达到某一限定值

2. 判断运算的结果是否达到某个范围等,根据设计的目的来选择

 

2.3 回调函数,如何通信的?

回调函数是把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,将整个函数当作一个对象,赋值给调

用的函数。

 

2.4 Python 主要的内置数据类型都有哪些? print dir( ‘a ’) 的输出?

内建类型:布尔类型、数字、字符串、列表、元组、字典、集合;

输出字符串‘a’的内建方法;

 

2.5 print(List(map(lambda x: x * x,[y for y in range(3)])))的输出
 [0, 1, 4]
3.Lambda3.1 什么是 lambda 函数? 有什么好处?

lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数

1、lambda 函数比较轻便,即用即仍,很适合需要完成一项功能,但是此功能只在此一处使用,

连名字都很随意的情况下;

2、匿名函数,一般用来给 filter, map 这样的函数式编程服务;

3、作为回调函数,传递给某些应用,比如消息处理

  

3.2 下面这段代码的输出结果将是什么?请解释。
def multiplIErs():    return [lambda x : i * x for i in range(4)]    print [m(2) for m in multiplIErs()]

 

总结

以上是内存溢出为你收集整理的 Python__高级全部内容,希望文章能够帮你解决 Python__高级所遇到的程序开发问题。

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