測驗奇譚，BUG不見，

講解之前，我先說說我的教程和網上其他教程的區別：

1 我分享的是我在作業中高頻使用的場景，是精華內容；

很多人學習蟒蛇，不知道從何學起，

很多人學習尋找python，掌握了基本語法之后，不知道在哪里案例上手，

很多已經可能知道案例的人，卻不怎么去學習更多高深的知識，

這三類人，我給大家提供一個好的學習平臺，免費獲取視頻教程，電子書，以及課程的源代碼！

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歡迎加入，一起討論學習

2 我分享的是學習方法，亦或說，是指明你該學哪些、該重點掌握哪些內容；

3 基于1和2，你可以按照我的教程學，也可以網上找視頻學，也可以看書學……你得明白，掌握學習方法比找學習資料重要得多，

前5期，我已經分享了python的基礎語法，如果你按照我的文章，一步一步練習，保準你對python代碼的語法特點、書寫方式有所了解，并能獨立的寫一些簡單的函式方法，甚至能嘗試開始自動化測驗的實踐（基于python語法），

當然，如果你想更進一步掌握python語法的特點，那接下來的幾篇文章一定不要錯過，

這一場，主講python的 生成器和匿名函式，

目的：掌握這兩個知識點的概念和使用，

生成器

01 什么是生成器？

記住兩個關鍵：

• 生成器是一種特殊的函式方法， 意味著它和函式（def）密不可分，
• 基于上一點， 只要函式中出現yield關鍵字，就是生成器函式 ，

初學的你，還是太難理解？

02 通俗的講解

你可以將生成器理解為一個盒子，你可以向這個盒子里隨意添加元素，當你需要的時候，再取出來用，

請看下面的例子：

# 普通函式
def func():
    return 1

f = func()
print("函式回傳值：",f)
->函式回傳值：1
print("函式回傳值的型別：",type(f))
->函式回傳值的型別：<class 'int'>

# 生成器
def gen_func():
    yield 1
    yield 2

g = gen_func()
print("生成器物件：",g)
->生成器物件：<generator object gen_func at 0x00000189B8CFF7C8>
print("生成器物件的型別：",type(g))
->生成器物件的型別：<class 'generator'>
# 讀取生成器物件的值，因為生成器也是一個迭代器，實作了python的迭代協議（即實作了__iter__方法）

for i in g:
    print("生成器物件的值:",i)
->生成器物件的值: 1
->生成器物件的值: 2

03 生成器到底有什么用？

作用：惰性求值（一邊回圈一邊計算的機制），節省性能

04 生成器的常見用途？

• 讀大檔案
• 網路爬蟲 scrapy 框架
• 協程

舉個例子：斐波那契數列（0,1,1,2,3,5...），列印斐波那契數列前50個元素

# 不使用生成器，會消耗大量記憶體
def fib(idx):
   res=[]
   n, a, b = 0, 0, 1
   while n < idx:
       res.append(b)
       a, b = b, a+b
       n += 1
   return res
res = fib(100)
print(res)

# 使用生成器，可節約大量記憶體
def gen_fib(idx):
   n, a, b = 0, 0, 1
   while n < idx:
       yield b
       a, b = b, a+b
       n += 1

for i in gen_fib(100):
   print(i)

匿名函式

01 什么是匿名函式？

當：

• 函式實作比較簡單
• 函式不需要被多個地方呼叫
• 懶得給這個函式起名字

時，我們可以使用匿名函式，

初學的你，還是太難理解？

02 通俗的講解

你想實作一個求x的平方的函式，但是這個函式太簡單，不值得專門def定義，同時，你忘記了平方的英文如何拼寫，要是命名成 "pingfang"，又顯得自己太low，于是乎，你可以不給這個函式起名字，還能實作它，這就是匿名函式lambda運算式，

比如：求一個數的平方

# 不用 lambda 運算式
def square(x):
    return x * x
print(square(2))

# 使用 lambda 運算式
# 寫法：lambda 回傳值:計算運算式
s = lambda x: x * x
print(s(2))

一如既往，做個總結

01 如果你是初學者，可以先不掌握生成器和匿名函式，待學成python后，再行琢磨；

02 在實際作業中，生成器和匿名函式的使用頻次，相對較高，并且在面試中是高頻問點，

測驗奇譚，BUG不見，

大家好，我是譚叔，

這一場，主講python的 行程和執行緒 ，

目的：掌握初學必須的行程和執行緒知識，

行程和執行緒的區別和聯系

終于開始加深難度，來到行程和執行緒的知識點~

單就這兩個概念，就難倒過不少初學者——今天學了概念，明天就忘記；明天學了例子，又忘記了概念，

要理解行程和執行緒的聯系和區別，我舉個特簡單的例子：

你的電腦有兩個瀏覽器，一個谷歌瀏覽器，一個qq瀏覽器，

一個瀏覽器就是一個行程，

然后，你打開了谷歌瀏覽器，百度搜索了測驗奇譚，又新開一個標簽頁，打開譚叔的文章，如下圖所示：

你可以這樣理解—— 在同一個瀏覽器打開的兩個網頁就是兩個執行緒 ， 如果我關閉了瀏覽器，這兩個執行緒也沒有了，

好了，當你有了概念后，我才好講兩者的區別和聯系，

行程

• 優點穩定性高 ，當程式崩潰后，不影響其他行程的使用，即谷歌瀏覽器崩潰后，qq瀏覽器還可以正常使用，
• 缺點創建行程的代價大 ，即當你開了各種各樣的瀏覽器后，你的電腦會特別卡，因為電腦記憶體和CPU有上限，

執行緒

• 優點多執行緒通常比多行程快一點，但優勢不大
• 缺點任何一個執行緒掛掉會造成整個行程崩潰，因為執行緒共享行程的記憶體（瀏覽器的例子不再適用，可以理解為綁在一條船上的螞蚱）

多行程

因為大多數小伙伴用的Windows作業系統，所以針對Unix/Linux的fork()呼叫拋開不談，

在python，一般使用multiprocessing實作多行程，

import os
from multiprocessing import Process

def run_proc(name):
    print('開始執行子行程 %s (%s)…' % (name, os.getpid()))

# 子行程要執行的代碼
if __name__ == '__main__':
    print('父行程 %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',)) # 創建一個Process實體
    print('子行程即將開始.')
    p.start()  # 用start()方法啟動實體
    p.join()   # join()方法可以等待子行程結束后再繼續往下運行，通常用于行程間的同步
    print('子行程結束.')

要細講嗎？

其實，我的備注寫得很全，你只需copy代碼下來執行一次，或者debug一次，就能明白，

執行緒池

如何理解？

即代碼可運行的行程數量，有個地方管控它，

from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random

def long_time_task(name):
    print('開始 task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s 執行花費 %0.2f 秒.' % (name, (end - start)))
if __name__ == '__main__':
    print('父親行程 %s.' % os.getpid())
    p = Pool(3)
    # 因為Pool的默認大小是4,故task 0，1，2，3是立刻執行的，而task 4要等待前面某個task完成后才執行，但最多同時執行4個行程
    # 由于Pool的默認大小是CPU的核數，如果你擁有8核CPU，要提交至少9個子行程才能看到等待效果
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('等待子行程結束...')
    p.close()
    # 對Pool物件呼叫join()方法會等待所有子行程執行完畢
    # 呼叫join()之前必須先呼叫close()，呼叫close()之后就不能繼續添加新的Process了
    p.join()
    print('所有子行程已執行.')

以上，是必知必會的，

當然，最好的學習時機是：當你要用時，再來復盤學，效果最佳，

如果你學了，沒有使用場景，我建議緩一緩學或者作為知識儲備，

多執行緒

多執行緒有三點必須提前明確：

• 多任務需求可以由多行程完成，也可以由一個行程內的多執行緒完成
• 行程是由若干執行緒組成
• 一個行程至少有一個執行緒

Python的標準庫提供了兩個模塊：_thread和threading，_thread是低級模塊，我們一般使用高級模塊threading（對_thread進行過封裝），

啟動一個執行緒就是把一個函式傳入并創建Thread實體，然后呼叫start()開始執行，我們看一個簡單的例子：

import time
import threading

# 新執行緒執行的代碼
def loop():
    # 由于任何行程默認就會啟動一個執行緒，我們把該執行緒稱為主執行緒，主執行緒又可以啟動新的執行緒，
    # Python的threading模塊有個current_thread()函式，它永遠回傳當前執行緒的實體
    print('執行緒ss %s 運行中…' % threading.current_thread().name)
    n = 0
    # 主執行緒實體的名字叫MainThread,子執行緒的名字在創建時指定，我們用LoopThread命名子執行緒，在列印輸出的時候顯示名字
    while n < 5:
    n = n + 1
    print('執行緒ss %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
    time.sleep(1)

print('執行緒ss %s 已結束.' % threading.current_thread().name)
print('執行緒 %s is 運行中…' % threading.current_thread().name)

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()

'''
對于 join()方法而言，其另一個重要方面是其實它根本不需要呼叫，
一旦執行緒啟動，它們 就會一直執行，直到給定的函式完成后退出，
如果主執行緒還有其他事情要去做，而不是等待這些執行緒完成(例如其他處理或者等待新的客戶端請求)，
就可以不呼叫 join()，join()方法只有在你需要等待執行緒完成的時候才是有用的
'''

print('執行緒 %s 已結束.' % threading.current_thread().name)

同樣，以上內容，是必知必會的，

并且，作業場景，我們一般會使用多執行緒處理問題，而非多行程，（注意：是一般）

至于行程間通信、執行緒鎖、GIL鎖、多執行緒變數、執行緒間通信、異步協程等知識，講起來比較復雜，也不是極簡教程的核心，你可以先自學，或者當你真正要使用它的時候再去看，再去學，

一如既往，做個總結

01 多執行緒、多行程，是必知必會的；

02 學習進度自己琢磨，既不能死磕，亦不能簡單跳過；

03 小伙伴比較關心，面試時會不會被問到，答：一般公司不會，so?

標籤：Python

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