目录

解释型和编译型

主流开发环境:windows ,sanic ,fastapi 
    针对linux,可以远程连接linux内的docker开发

c:c代码写完,编译(不同平台),跨平台运行,linux上源码安装软件,自行编译,运行
java:一处编码,处处运行,java是编译型还是解释型?编译型,编译过程---把java源代码编译成字节码文件 .class
    ---不能直接运行在操作系统之上----》jvm(java虚拟机),jvm运行至少要300m内存
    jdk
    jre
    jvm
    javase javame javaee
go:编译型,跨平台编译(windows平台可以编译出mac平台的可执行文件),所有go代码打成一个可执行文件
    
python: 强类型动态语言
js:只能在浏览器中运行,nodejs
php:web开发

数据类型

python中一切皆对象

# type和object的关系
1 type 是object的类 print(type(object))#<class 'type'>
2 type继承了object  #class type(object):
3 type是type自己的类  type(type)#<class 'type'>
4 object也是由type实例化得到 print(type(object))#<class 'type'>


def a():
    pass

print(type(a)) #<class 'function'>
print(type(type(a))) #type
print(type(int))  #type
print(type(object))  #type
print(type(type))  #type

# 所有类,除了object都继承自object,包括type

深浅copy

 #一切皆对象的好处
不同类型之间的变量直接可以相关赋值
a=100
a='xxx'
其实本质,变量都是指向了一个内存地址
出现了深浅copy问题
# 深浅copy问题

# l=[1,2,3,[4,5,6]]
# l2=l  #赋值
#
# print(l2 is l)
# from copy import copy
# from copy import deepcopy
# # l3=copy(l)
# # print(l)
# # print(l3)
# # print(l is l3)
# # l3[3][1]=999
# # print(l)
# # print(l3)
#
# l4=deepcopy(l)
# l4[3][1]=999
# print(l)
# print(l4)

可变类型与不可变类型

#字典,列表,集合   可变类型
#数字,字符串,元组  不可变类型
# 字典的key必须用不可变类型,可以hash    
# 看一下这篇博客
https://www.cnblogs.com/xiaoyuanqujing/articles/12008689.html
# python中的参数传递是值传递还是引用传递?
python中参数传递都是copy一份传递过去,由于一切皆对象,传过去,都是地址,python中区分可变和不可变类型,可变类型在函数中修改会影响原来的,不可变类型,不会影响原来的

字符编码

# 计算机的计量单位:
bit比特位:0或者1的一个小格
8个bit位是一个byte,一个字节
1024个字节---》1kb
1024kb---》1mb
1024mb---》1gb

1个字节---》2的8次方中变化,就可以表示出所有的字符(数字,字母,标点符号)

计算机到了中国---》中国汉字--》gbk编码
但是到了不同国家,不同国家有不同国家编码方式,就会出现乱码问题

Unicode编码统一了,字符和数字的对应关系

utf-8:目前主流的编码方式
utf-16

utf8mb4 :在utf-8的基础上增加了表情等特殊符号

闭包函数

1 定义在函数内部
2 对外部作用域有引用

python中函数是一等公民:函数可以赋值给一个变量,也就意味着可以直接传递函数的地址

# 装饰器是闭包函数的典型应用
#在不改变源代码的情况下,新增功能
# python中有装饰器语法糖  @
def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        # 代码
        res=func(*args,**kwargs)
        # 代码
        return res
    return inner
   
# 没有语法糖 
# a=wrapper(a)
# a()

# 有语法糖
# @wrapper
def a():
    print("xxx")

python中的魔法方法

# __init__:类实例化会触发(对对象进行初始化)
# __str__:打印对象会触发
# __call__:对象()触发,类也是对象  类(),类的实例化过程调用元类的__call__
# __new__:在类实例化会触发,它比__init__早(造出一个空对象)
# __del__:del 对象,对象回收的时候触发
# __setattr__,__getattr__:(.拦截方法),当对象.属性--》赋值会调用setattr,如果是取值会调用getattr
# __getitem__,__setitem__:([]拦截),当对象[属性]-->赋值和取值时会触发
# __enter__和__exit__ 上下文管理器

setattr,getattr,setitem,getitem演示

# class Person:
#     def __init__(self,name):
#         self.name=name
#     def __setitem__(self, key, value):
#         setattr(self,key,value)  #反射
#     def __getitem__(self, item):
#         return getattr(self,item) # 反射取值
#
# p=Person('lqz')
# # p.name='ppp'
# p['name']=10 # 如何变行 重写__setitem__魔法方法
# # print(p.name)
#
# print(p['name'])


# dic={'name':'lqz','age':19}

class Mydic(dict):
    def __setattr__(self, key, value):
        print("对象加点赋值,会触发我")
        self[key]=value
    def __getattr__(self, item):
        print("对象加点取值,会触发我")
        return self[item] # 不要加引号

mydic=Mydic(name='lqz',age=18)
# print(mydic['name'])
print(mydic.name)
# mydic.name=99
# print(mydic.name)

with 上下文管理器

class Person:
    def __enter__(self):
        print("我在with管理的时候,会触发")
        print('进入with语句块时执行此方法,此方法如果有返回值会赋值给as声明的变量')
        return 'oo'

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('退出with代码块时执行此方法')
        print('1', exc_type)
        print('2', exc_val)
        print('3', exc_tb)


with Person() as p:   # 这句话执行,会触发类的__enter__
    print(p)

__eq__

class A:
    def __init__(self,x,y):
        self.x = x
        self.y = y
	def __eq__(self,obj):
    	# 打印出比较的第二个对象的x值
    	print(obj.x)
    	if self.x +self.y == obj.x+obj.y:
        	return True
    	else:
       		return False
a=A(1,2)
b=A(99,3)
print(a=='ddd')   # 当执行==s时,会触发__eq__的执行,并且把b传进去,就是object
# ==后只要是对象,就可以传进去,就是object

cookie,session,token

# HTTP协议:无状态,无连接,基于请求响应,基于tcp/ip,应用层协议

# mysql:c/s架构:底层基于socket,自己封装的协议,mysql的客户端:navcate(c++图形化界面,实现了请求和响应协议),pymysql(用python语言实现了请求和响应协议)
# redis:c/s架构:底层基于socket,自己封装的协议
# docker:c/s架构,基于http协议,使用restful规范
# elasticsearch:c/s架构,基于http协议,使用restful规范

# cookie:是存在于浏览器的键值对,向服务端发送请求,携带它过去(不安全)
# session:存在于服务端的键值对(存放的位置可以是多种:内存中,文件,mysql,redis)
#  缺陷:如果用户量很大,存储需要耗费服务器资源
# token:就是个字符串(既安全,又存个人信息),加密字符串,会有个人信息
# token现在应用非常广泛,契合了前后端分离
# JWT:json web token

django中的session底层原理

# 在中间件中,请求走的时候,process_response,取出request.session的modify属性,判断是否是true,如果是true,表示在视图函数中修改过session,数据库同步修改,如果是false,就不修改,返回给前端sessionid:随机字符串
# 请求来了,通过sessionid,取出随机字符串--》去数据库中查--》把表的数据转成字典,赋值给request.session,后面视图函数中就可以操作它了

异常处理

try:
    print("xxx")
    # print(1/0)
except Exception as e:
    print(e)
else:  # 基本上不会用到,只要没有触发异常,就执行else
    print("正常执行,没有出异常,会走")
finally:
    print("我是finally")   # 永远都执行,无论是否有异常

pymysql的使用

import pymysql

#连接数据库
conn=pymysql.connect(host='101.133.225.166', user='root', password="123456",database='test', port=3306) #
# 获取游标
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) # 查出来数据是字典格式
# 查询操作 定义一个sql
# sql='select id,name from book'
# cursor.execute(sql)
# ret=cursor.fetchall()
# print(ret)
# 插入
# sql='insert into book(id,name) values (%s,%s)'
# cursor.execute(sql,[3,'lqz'])
# conn.commit()

# 删除
# sql='delete from book where name=%s'
# cursor.execute(sql,['lqz'])
# conn.commit()

# 更新
# sql='update book set name=%s where id=%s'
# cursor.execute(sql,['xxx',1])
# conn.commit()