python2.7库函数 Python的库函数

python 2.7.6内置函数有哪些

内置函数,在python帮助文档中:Build-in Functions

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在Python提示符下,输入下面语句,就会显示Python提供的内置函数列表

dir('__builtins__')

abs(_) 内置函数,绝对值或复数的模。

chr() 以单字节整数为参数,返回一个单字符的字符串,其内容是与之对于的ASCII字符。如chr(69)返回'E'。

cmp() 比较字符串,cmp('Xiao','Jian')返回1

coerce() (可以看成一个数值类型转换函数)有两个参数,都是数字,返回这两个数字的一个列表,将这两个数字的数据类型统一。如coerce(1,2j),返回(1+0j,2j)

complex() 内置函数,把……转换成复数,如complex('2')返回(2+0j),complex('2+3j')返回(2+3j)。

divmod() 内置函数,有两个参数,返回(商,余数)。如divmod(10,2.5),返回(4.0,0.0)。

filter(function,list) 把函数应用于list中的每一项,并返回 从函数中返回真值的项。注:function可以为None,此时删除list中的0或空项。

float() 内置函数,把……转换成浮点数。

floor() 在math模块内,需要import math。向下取整,即向x轴负方向取整。如math.floor(1.9)返回1,math.floor(-2.5)返回-3。

hash() 散列功能,词典键的最精确功能需求是它一定是可散列的。对象的散列值是半唯一的、内部生成的数字,它可用于快速比较。

int() 内置函数,把字符串或者小数转换为一个整数。直接去掉小数部分。如int(5.3)返回5,int('5')返回5。

len(x) 序列x的长度

long() 内置函数,把数字 或 代表整数的字符串 转换成长整型

map(function,list[,list,...])

max() 找出字符串中最大的字符。如:min('find the minimum character'),返回' ',即空格。

min() 找出字符串中最小的字符。如:max('find the maximum character'),返回'x'。

oct() 将十进制数转换成八进制,再变成字符。

ord() 参数是单个的ASCII字符,返回该ASCII字符对应的整数值,如ord('a')返回97。

pow() 内置函数,乘方。如果有第三个参数,则表示乘方的结果对第三参数取余,如pow(2,3)返回8,pow(2,3,4)返回0。

print 输出到窗口

range() 生成一个向量,例如range(m,n,d),从m到n,步长为d;range(m)则生成0:m-1,步长为1的向量。

raw_input() 输入函数,参数为字符串,作为输入时的提示语句。返回值为字符串。

reduce(func)

round() 内置函数,对数字进行四舍五入,第二个参数表示精确到小数点后指定的位数,默认值为0。如round(2.4)返回2,round(1.398,2)返回1.40。

type() 返回某数据的类型

isinstance python2.7是什么函数

语法:isinstance(object,typeinfo)

作用:来判断一个对象(参数object)是否是一个已知的类型(参数typeinfo)的实例。

其第一个参数(object)为对象实例,第二个参数(typeinfo)为类型名(int...)或类型名的一个列表((int,list,float)是一个列表)。其返回值为布尔型(True or flase)。

若对象的类型与参数二的类型相同则返回True。若参数二为一个元组,则若对象类型与元组中类型名之一相同即返回True。

通常也可以用type(),不过用 type的话,并不是很准确,比如在旧式类继承方面,子类的实例应该也算是父类的实例的,但是用type的话就不是了

python2.7怎么实现异步

改进之前

之前,我的查询步骤很简单,就是:

前端提交查询请求 -- 建立数据库连接 -- 新建游标 -- 执行命令 -- 接受结果 -- 关闭游标、连接

这几大步骤的顺序执行。

这里面当然问题很大:

建立数据库连接实际上就是新建一个套接字。这是进程间通信的几种方法里,开销最大的了。

在“执行命令”和“接受结果”两个步骤中,线程在阻塞在数据库内部的运行过程中,数据库连接和游标都处于闲置状态。

这样一来,每一次查询都要顺序的新建数据库连接,都要阻塞在数据库返回结果的过程中。当前端提交大量查询请求时,查询效率肯定是很低的。

第一次改进

之前的模块里,问题最大的就是第一步——建立数据库连接套接字了。如果能够一次性建立连接,之后查询能够反复服用这个连接就好了。

所以,首先应该把数据库查询模块作为一个单独的守护进程去执行,而前端app作为主进程响应用户的点击操作。那么两条进程怎么传递消息呢?翻了几天Python文档,终于构思出来:用队列queue作为生产者(web前端)向消费者(数据库后端)传递任务的渠道。生产者,会与SQL命令一起,同时传递一个管道pipe的连接对象,作为任务完成后,回传结果的渠道。确保,任务的接收方与发送方保持一致。

作为第二个问题的解决方法,可以使用线程池来并发获取任务队列中的task,然后执行命令并回传结果。

第二次改进

第一次改进的效果还是很明显的,不用任何测试手段。直接点击页面链接,可以很直观地感觉到反应速度有很明显的加快。

但是对于第二个问题,使用线程池还是有些欠妥当。因为,CPython解释器存在GIL问题,所有线程实际上都在一个解释器进程里调度。线程稍微开多一点,解释器进程就会频繁的切换线程,而线程切换的开销也不小。线程多一点,甚至会出现“抖动”问题(也就是刚刚唤醒一个线程,就进入挂起状态,刚刚换到栈帧或内存的上下文,又被换回内存或者磁盘),效率大大降低。也就是说,线程池的并发量很有限。

试过了多进程、多线程,只能在单个线程里做文章了。

Python中的asyncio库

Python里有大量的协程库可以实现单线程内的并发操作,比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio库同样可以实现协程并发。asyncio库大大降低了Python中协程的实现难度,就像定义普通函数那样就可以了,只是要在def前面多加一个async关键词。async def函数中,需要阻塞在其他async def函数的位置前面可以加上await关键词。

import asyncio

async def wait():

await asyncio.sleep(2)

async def execute(task):

process_task(task)

await wait()

continue_job()

async def函数的执行稍微麻烦点。需要首先获取一个loop对象,然后由这个对象代为执行async def函数。

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(execute(task))

loop.close()

loop在执行execute(task)函数时,如果遇到await关键字,就会暂时挂起当前协程,转而去执行其他阻塞在await关键词的协程,从而实现协程并发。

不过需要注意的是,run_until_complete()函数本身是一个阻塞函数。也就是说,当前线程会等候一个run_until_complete()函数执行完毕之后,才会继续执行下一部函数。所以下面这段代码并不能并发执行。

for task in task_list:

loop.run_until_complete(task)

对与这个问题,asyncio库也有相应的解决方案:gather函数。

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))

for task in task_list]

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

loop.close()

当然了,async def函数的执行并不只有这两种解决方案,还有call_soon与run_forever的配合执行等等,更多内容还请参考官方文档。

Python下的I/O多路复用

协程,实际上,也存在上下文切换,只不过开销很轻微。而I/O多路复用则完全不存在这个问题。

目前,Linux上比较火的I/O多路复用API要算epoll了。Tornado,就是通过调用C语言封装的epoll库,成功解决了C10K问题(当然还有Pypy的功劳)。

在Linux里查文档,可以看到epoll只有三类函数,调用起来比较方便易懂。

创建epoll对象,并返回其对应的文件描述符(file descriptor)。

int epoll_create(int size);

int epoll_create1(int flags);

控制监听事件。第一个参数epfd就对应于前面命令创建的epoll对象的文件描述符;第二个参数表示该命令要执行的动作:监听事件的新增、修改或者删除;第三个参数,是要监听的文件对应的描述符;第四个,代表要监听的事件。

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

等候。这是一个阻塞函数,调用者会等候内核通知所注册的事件被触发。

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,

int maxevents, int timeout);

int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,

int maxevents, int timeout,

const sigset_t *sigmask);

在Python的select库里:

select.epoll()对应于第一类创建函数;

epoll.register(),epoll.unregister(),epoll.modify()均是对控制函数epoll_ctl的封装;

epoll.poll()则是对等候函数epoll_wait的封装。

Python里epoll相关API的最大问题应该是在epoll.poll()。相比于其所封装的epoll_wait,用户无法手动指定要等候的事件,也就是后者的第二个参数struct epoll_event *events。没法实现精确控制。因此只能使用替代方案:select.select()函数。

根据Python官方文档,select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是对Unix系统中select函数的直接调用,与C语言API的传参很接近。前三个参数都是列表,其中的元素都是要注册到内核的文件描述符。如果想用自定义类,就要确保实现了fileno()方法。

其分别对应于:

rlist: 等候直到可读

wlist: 等候直到可写

xlist: 等候直到异常。这个异常的定义,要查看系统文档。

select.select(),类似于epoll.poll(),先注册文件和事件,然后保持等候内核通知,是阻塞函数。

实际应用

Psycopg2库支持对异步和协程,但和一般情况下的用法略有区别。普通数据库连接支持不同线程中的不同游标并发查询;而异步连接则不支持不同游标的同时查询。所以异步连接的不同游标之间必须使用I/O复用方法来协调调度。

所以,我的大致实现思路是这样的:首先并发执行大量协程,从任务队列中提取任务,再向连接池请求连接,创建游标,然后执行命令,并返回结果。在获取游标和接受查询结果之前,均要阻塞等候内核通知连接可用。

其中,连接池返回连接时,会根据引用连接的协程数量,返回负载最轻的连接。这也是自己定义AsyncConnectionPool类的目的。

我的代码位于:bottle-blog/dbservice.py

存在问题

当然了,这个流程目前还一些问题。

首先就是每次轮询拿到任务之后,都会走这么一个流程。

获取连接 -- 新建游标 -- 执行任务 -- 关闭游标 -- 取消连接引用

本来,最好的情况应该是:在轮询之前,就建好游标;在轮询时,直接等候内核通知,执行相应任务。这样可以减少轮询时的任务量。但是如果协程提前对应好连接,那就不能保证在获取任务时,保持各连接负载均衡了。

所以这一块,还有工作要做。

还有就是epoll没能用上,有些遗憾。

以后打算写点C语言的内容,或者用Python/C API,或者用Ctypes包装共享库,来实现epoll的调用。

最后,请允许我吐槽一下Python的epoll相关文档:简直太弱了!!!必须看源码才能弄清楚功能。


本文标题:python2.7库函数 Python的库函数
网站URL:http://cdiso.cn/article/doopgdc.html

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