Python学习笔记二十一(GIL/深拷贝/浅拷贝/多态）

Python 多线程对CPU的使用率

单线程对CPU的一个核心使用率可以达到100%

# 多线程
import threading


# 子线程死循环
def test():
    while True:
        pass


# t1 = threading.Thread(target=test)
# t1.start()

# 主线程死循环
while True:
    pass
01单线程对CPU的使用情况.png

那么要让CPU的两个核心使用率都达到100%,应该怎么做?使用两个线程?
两个线程对CPU的两个核心使用情况

# 多线程
import threading


# 子线程死循环
def test():
    while True:
        pass


t1 = threading.Thread(target=test)
t1.start()

# 主线程死循环
while True:
    pass
02多线程对CPU的使用情况.png

两条线程对双核CPU的使用率大概是50%左右,远远达不到100%.这是为什么?说到这就绕不开一个概念GIL.

GIL（全局解释器锁）[1]

什么是GIL

GIL 的全程为 Global Interpreter Lock ，意即全局解释器锁,用来保护所有全局的解释器和环境状态变量的,线程执行必须拿到这把锁之后才能执行.

04单核多线程.png

GIL的来历, 单核怎么实现多任务? 为此GIL产生. 正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行, 也正是这个锁让单核也可以实现多任务.

那么怎么解决效率问题?
1.使用多进程+协程,完成任务
2.GIL 是CPython解释器的,换一个解释器JPython也可以解决
3.JPyhton解释器可以解决,调用Java写的多线程一样可以解决[2]

拷贝

什么是拷贝?

复制就是拷贝, 复制XXX文件, 粘贴之后得到 XXX副本, XXX副本 就是XXX 拷贝得到的. pyhon 中的拷贝分为浅拷贝 和深拷贝, 他们之间有什么区别呢?

引用和拷贝的区别

在讨论深浅拷贝的区别之前, 先讨论另一个问题, 引用 和 拷贝的区别.

# 引入copy 模块
import copy

a = [1, 2, 3]

# b引用 a
b = a

# c浅拷贝 a
c = copy.copy(a)
# d深拷贝 a
d = copy.deepcopy(a)

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))

# 运行结果
# 从值分析区别
# [1, 2, 3]
# [1, 2, 3]
# [1, 2, 3]
# [1, 2, 3]
# --------------------
# 从地址分析区别 
# 140060678261192
# 140060678261192
# 140060702258888
# 140060678259976

从值以及地址两方面入手分析引用 与拷贝的区别.

  • 值
    从值上看不出引用 与拷贝的区别
  • 地址
    从地址上可以看出 b地址 = a地址, d/c 地址 != a地址 ,既 引用地址相等, 拷贝地址不相等

上面用的可变类型得出的结论,对于不可变类型是否依然成立?

# 引入copy 模块
import copy

a = 1

# b引用 a
b = a

# c浅拷贝 a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))

# 运行结果
# 从值分析区别
# 1
# 1
# 1
# 1
# --------------------
# 从地址分析区别
# 10919424
# 10919424
# 10919424
# 10919424

可以看出 对于不可变类型以上结论不成立.

深拷贝和浅拷贝的区别

引用和拷贝的区别分析完了, 那么深拷贝和 浅拷贝的区别是什么呢?

# 引入copy 模块
import copy

a = [[11, 22, 33], [33, 44, 55]]

# c浅拷贝 a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))


print("* *" * 10)
# 修改11 为100
a[0][0] = 100

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))

# 运行结果
# 从值分析区别
# [[11, 22, 33], [33, 44, 55]]
# [[11, 22, 33], [33, 44, 55]]
# [[11, 22, 33], [33, 44, 55]]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 139975649195784
# 139975673194376
# 139975649196936
# * ** ** ** ** ** ** ** ** ** *
# 从值分析区别
# [[100, 22, 33], [33, 44, 55]]
# [[100, 22, 33], [33, 44, 55]]
# [[11, 22, 33], [33, 44, 55]]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 139975649195784
# 139975673194376
# 139975649196936

分析深浅拷贝也是从值 和 地址两方面入手, 另改变了一次a[0][0]的值, 修改后地址以及值的变化.

  • 地址
    修改前后地址值没有发生变化, 这是一定的, 可变类型修改值地址不改变
  • 值
    值修改之后, c值 = a值, d值 != a值, 既浅拷贝随着改变而改变, 深拷贝不会随着改变而改变.

如果a 存储的是不可变类型或者 a 本身就是不可变类型上述结论是否成立?

a存储不可变类型

# 引入copy 模块
import copy

a = [11,22,33]

# c浅拷贝 a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))


print("* *" * 10)
# 修改11 为100
a[0] = 100

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))

# 运行结果
# 从值分析区别
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 140393288703176
# 140393312696072
# 140393288701192
# * ** ** ** ** ** ** ** ** ** *
# 从值分析区别
# [100, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 140393288703176
# 140393312696072
# 140393288701192

从上面的结果可以看出, 当a 存储的是不可变类型, 修改之后 c值 != a值 ,d值 != a值, 既a 存储不可变类型,修改值之后 ,拷贝不会随着改变而改变.

a是不可变类型

# 引入copy 模块
import copy

a = 1

# c浅拷贝 a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))


print("* *" * 10)
# 修改11 为100
a = 100

# 从值分析区别
print("从值分析区别")
print(a)
print(c)
print(d)

print("--" * 10)

# 从地址分析区别
print("从地址分析区别")
print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))

# 运行结果
# 从值分析区别
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 140393288703176
# 140393312696072
# 140393288701192
# * ** ** ** ** ** ** ** ** ** *
# 从值分析区别
# [100, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# [11, 22, 33]
# --------------------
# 从地址分析区别
# 140393288703176
# 140393312696072
# 140393288701192

从上面的结果可以看出, 当a 是不可变类型, 修改之后 c值 != a值 ,d值 != a值, 既a 存储不可变类型,修改值之后 ,拷贝不会随着改变而改变.

怎么理解上述变化?

深拷贝是完全克隆, 浅拷贝是整容. 也就是说 深拷贝是完全拷贝, 浅拷贝只是拷贝第一层

深拷贝

05深拷贝.png

浅拷贝

06浅拷贝.png

小结:

  • 引用不会开辟新的空间, 节约内存, 无法保证数据的完整性
  • 浅拷贝, 只拷贝一层, 保证了最外层数据的完整性,开辟新的空间, 消耗少量内存
  • 深拷贝, 递归拷贝, 拷贝了所有层级, 保证了整个数据的完整性,开辟大量新空间, 消耗大量内存
  • 浅拷贝和深拷贝在拷贝不可变类型时,都不会开辟新的空间
  • python 中提供的拷贝方法(list.copy, dict.copy,切片)都是浅拷贝.

私有化

  • xx: 公有变量
  • _x: 单前置下划线,私有化属性或方法，from somemodule import *禁止导入,类对象和子类可以访问
  • __xx：双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到)
  • xx:双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。例如:init , __ 不要自己发明这样的名字
  • xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突

多态

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')


class Dog(Animal):
    pass


class Cat(Animal):
    pass


def test(object):
    object.run()


class Demo(object):

    def run(self):
        print('我来打酱油')


dog = Dog()
cat = Cat()
demo = Demo()

test(dog)
test(cat)
test(demo)

# 运行结果
# Animal is running...
# Animal is running...
# 我来打酱油

因为多态的条件是

  • 必须承继父类
  • 子类重写父类的方式
  • 重写的方法被调用

结合程序运行结果以及多态的条件得出 Python中的多态是一个不严谨的多态.

到此结 DragonFangQy 2018.5.20

  1. 详解python多线程无法增加cpu使用率 ↩

  2. java和python互相调用 ↩

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 204,053评论 6赞 478
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,527评论 2赞 381
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,779评论 0赞 337
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,685评论 1赞 276
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 63,699评论 5赞 366
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 48,609评论 1赞 281
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 37,989评论 3赞 396
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 36,654评论 0赞 258
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 40,890评论 1赞 298
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,634评论 2赞 321
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,716评论 1赞 330
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 33,394评论 4赞 319
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,976评论 3赞 307
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,950评论 0赞 19
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,191评论 1赞 260
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,849评论 2赞 349
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,458评论 2赞 342

推荐阅读更多精彩内容

  • iOS 面试宝典 没有比这更全的了（持续更新）
    1.ios高性能编程 (1).内层 最小的内层平均值和峰值(2).耗电量 高效的算法和数据结构(3).初始化时...
    欧辰_OSR阅读 29,299评论 8赞 265
  • iOS面试题300+
    *面试心声:其实这些题本人都没怎么背,但是在上海 两周半 面了大约10家 收到差不多3个offer,总结起来就是把...
    Dove_iOS阅读 27,121评论 29赞 470
  • 恋人啊
    01 上仙把我叫到跟前，也不搭理我，自顾自地照顾着他的花，在我等得不耐烦时，他突然问我何为爱。我楞着僵硬地说喜欢。...
    Zoe走阅读 628评论 2赞 6
  • 从容
    今晨，在村边遇到了邻村的一个矮小阿婆，她面带微笑，步子有点不稳地走着。可最近听说她病得很厉害，都卧床要亲人照顾了，...
    风行水上_ba0b阅读 302评论 0赞 6
  • 2018-04-07
    Hello 大家好
    曹洁ishine阅读 62评论 0赞 0