sys&faker&jsonpath模块、异常处理、多线程、多进程
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了sys&faker&jsonpath模块、异常处理、多线程、多进程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7839字，纯文字阅读大概需要12分钟。
内容图文
1.sys模块
sys.argv 能获取运行文件时，文件名后面所传参数。结果是一个列表。
import sys
print(sys.argv) #获取运行python文件的时候传入的参数，会连同文件名，和参数，返回一个列表。
#在terminal里运行，才能传参。如在当前目录下，运行 python sys模块.py arg1
if len(sys.argv)>1:
if sys.argv[1]=='--help':
quit('这个python是用来测试的，运行的时候需要使用 python a.py port')
else:
port = sys.argv[1]
else:
port = 7878
import flask
server = flask.Flask(__name__)
@server.route('/')
def index():
return '<h1>首页</h1>'
server.run(port=port)
运行上边代码，返回：
2.faker模块
import faker f = faker.Faker(locale='zh_CN') #实例化，并指定语言为中文 print(f.name())#姓名 print(f.credit_card_number())#随机信用卡号 print(f.email())#随机信用卡号 print(f.ipv4())#随机ip地址 print(f.user_name())#随机用户名 print(f.phone_number())#随机电话 print(f.ssn())#随机身份证号
3.jsonpath模块
d={
"error_code": 0,
"stu_info": [
{
"id": 2059,
"name": "小白",
"sex": "男",
"age": 28,
"addr": "河南省济源市北海大道32号",
"grade": "天蝎座",
"phone": "18378309272",
"gold": 10896,
"info":{
"card":6214234235232352,
"bank_name":'中国银行',
"name":'zff'
}
}
],
'name':'哈哈哈'
}
#普通取name
res = d['stu_info'][1]['name']
print(res)
# jsonpath取name
import jsonpath
res = jsonpath.jsonpath(d,'$..name') #模糊匹配，不管层次与位置.$代表外部大字典，..代表任意的。。
#res2 = d['stu_info'][0]['info']['bank_name']
#res2=jsonpath.jsonpath(d,'$.['stu_info'][0]['info']['bank_name']')
#这2个res2效果是一样的
4.面向对象——继承
在父类某个方法的基础上再增加新功能：
super().xxx()
super()会自动找到父类
class Car:
def run(self,):
print('running...')
return 'abc'
class NewCar(Car):
def run(self):
res = super().run()# 保留父类run的方法，super()的意思就是找到父类
#res=Car().run() #与上边super功能一样，但父类名称改的时候，他也得改
print('fly...',res)
bmw = NewCar()
bmw.run()
5.异常处理
处理异常，将出错的情况进行处理，使出错时抛出提示或要求继续某种操作，而不是报错让程序进行不下去。
用 try: xxx except Exception as e: print('提示语')
try和except是必须的，else和finally选用。
try:
res = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
#except ZeroDivisionError,e: #python2不能用as，要用，
print('出错啦，除数不能为0',e)
l = list()
l.append(1)
d = dict()
# d['name']='abc'
try:
print(d['name'])
print(l[-1])
except IndexError as e: #只能捕捉到越界下标错误
print('出错了，下标越界',e)
except KeyError as e:
print('字典key不存在',e)
except Exception as e: #能捕捉各种异常，但不会界定是何种异常
print('未知异常',e)
else:
print('没有出现异常。。。')
finally: #不管异常是否出现，都会执行，使用场景：打开文件或数据库，出错了，但也得关闭
print('什么时候执行finally')
dic = {}
print(dic['name'])
class NumberError(Exception):
pass
class M:
def main(self):
count = input('请输入要产生多条银行卡号：').strip()
if not count.isdigit():
raise NumberError('输入的数字不对') #主动抛出异常，判断为一个什么时候，终止运行
#raise Exception('自定义异常')
m = M()
m.main()
6.多线程
线程：程序执行的最小单位。
为什么有时候单线程比主线程快？
电脑CPU有几个核心，就同时只能运行几个线程。
感觉多线程运行。很快，其实并没有，只是CPU运行速度特别快，切换速度特别快
全局解释器锁，叫GIL。python加了个锁，让每个CPU只运行一个线程，避免数据错乱。
单线程：没有做多线程，就是单线程
多线程：利用for语句，启动多个线程
for i in range(20): #启动了多个线程
t1 = Thread(target=run,)
t1.start()
主线程等待子线程执行任务：t.join()
或
while threading.active_count()!=1: #判断子线程是否执行结束，这种简单
pass
#运行程序规则：首先由一个线程，会将代码从头到尾执行一遍。
import threading #该模块提供线程
from threading import Thread
import time
def run():
time.sleep(1)
print('run...')
start_time = time.time() #
for i in range(5): #串行，得5s，单线程运行
run()
threads = []
for i in range(20): #启动了多个线程
t1 = Thread(target=run,)
t1.start()
#t1.join() #这儿不能加，否则会变成串联线程，即单线程
# threads.append(t1)
# for t in threads: #循环，同时等待多个线程
# t.join()
#这一部分是一个等待代码
while threading.active_count()!=1: #判断子线程是否执行结束，这种比上边等待代码块简单
pass
end_time = time.time()
print(end_time - start_time)
7.多进程
用法上跟多线程特别相似
进程：
一些资源的集合。如qq, 图片，程序
一个进程里面最少有一个线程, 主线程。
一个进程可以包含多个线程
可以利用多个cpu的。
IO密集型任务: 即input output，分为磁盘io和网络io
IO消耗比较多的，适合多线程
CPU密集型任务：消耗CPU多的，适合多进程
为啥python的多线程利用不了多核CPU,但是咱们看起来的时候还是并发的？
因为在Python多线程下，每个线程的执行方式：
1、获取GIL
2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。
3、释放GIL
可见，某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，
并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。
import multiprocessing
import time
import threading
import requests
def run():
time.sleep(10)
print('run...')
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=run)
p.start()
while multiprocessing.active_children(): #等待其他子进程运行结束
pass
8.守护线程
守护主线程，主线程执行完成之后，子线程立即结束。如秦始皇死，相关人都得死。
import threading
import time
def run():
time.sleep(5)
print('run。。。')
for i in range(100):
puren = threading.Thread(target=run)
puren.setDaemon(True)#设置子线程为守护线程。如果不加，这个会运行100次run.加了后，运行一次。
puren.start()
print('over')
#即不加等待，主线程一运行完，子线程就停止运行。
9.锁
多个线程同时去操作同一个数据的时候，可能会导致数据不正确。
要把这个数据机上锁，这样同时就只能有一个线程在操作这个数据了。
python3会自动加锁，所有写不写加不加锁代码没所谓
import threading
count = 0
lock = threading.Lock() #申请一把锁
def run():
global count
with lock:
count+=1
# lock.acquire()#加上锁
# count+=1
# lock.release()#释放，必须的，要么会停着不动
#这3行代码跟上边功能一样
#python里边不加锁也行，因为python3会自动加锁
for i in range(10): #多个线程都要去操作count数据
t = threading.Thread(target=run)
t.start()
while threading.active_count()!=1:
pass
print(count)
10.牛刀小试
生成尾号为11的银行卡号：
# 10
#工商银行：6222342
#广发银行：34634
#1、获取数据，把不需要的数据过滤掉
import random
import string
class BankCardId:
file_name = 'card_no'
all = [] # 保存所有有效的数据
def __init__(self):#自动调用函数，取到all
self.get_data()
def get_data(self): #取到最后俩位数为11的数据，all取到[['工商银行', '18', '620200'], ['工商银行', '18', '620302'],...]
with open(self.file_name,encoding='utf-8') as fr:
for line in fr:
if line.strip():#判断不是空行
new_line = line.split()[1:]
a,b = new_line[-1],new_line[-2] #获取末尾2个元素
if a==b=='1':#判断末尾2个元素是不是都是1
self.all.append(new_line[:3])
def get_card(self): #生成银行卡号
bank_name,lenth,start = random.choice(self.all)
other_lenth = int(lenth) - len(start) - 2
other = ''.join( random.choice(string.digits) for i in range(other_lenth) )
res = start + other + '11'
print(bank_name,self.my_print(res))
def my_print(self,s):
count = 0
new_s = ''
for i in s:
count += 1
new_s += i
if count == 4:
new_s += ' '
count = 0
return new_s
def main(self):
num = input('请输入要产生多少条:').strip()
for i in range(int(num)):
self.get_card()
b = BankCardId()
# b.get_data()
# print(b.all)
b.main()
下载网页图片：
import threading
import requests
import random
import time
from hashlib import md5
res = []
def down_load_pic(url):
#下载图片的url
r = requests.get(url)
file_name = md5(r.content).hexdigest()#把文件md5之后字符串当做文件名
with open(file_name+'.jpg','wb') as fw:
fw.write(r.content)
print('%s下载完成'%file_name)
res.append(file_name)
urls = [
'http://www.nnzhp.cn/wp-content/uploads/2018/12/110405th7jtus7gjjlywnl.jpg',
'http://www.nnzhp.cn/wp-content/themes/QQ/images/thumbnail.png',
'http://www.nnzhp.cn/wp-content/uploads/2018/08/f38a12137574f4333f7686f7e75a06fb8bd9fed537ea59-pRwNuK_fw658.jpeg',
'http://www.nnzhp.cn/wp-content/uploads/2018/08/c1bba9a47cfe8fe7000f137f020ad623.png',
]
start_time = time.time()
#单线程
# for url in urls:
# down_load_pic(url)
#多线程
for url in urls:
t = threading.Thread(target=down_load_pic,args=(url,) )
t.start()
while threading.active_count()!=1:#等待子线程运行完成
pass
print(res)
end_time = time.time()
print('下载完成，下载时间是 %s'% (end_time-start_time))
# 下载完成，下载时间是 107.56531095504761，单线程
# 下载完成，下载时间是 81.53419184684753 多线程
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的sys&faker&jsonpath模块、异常处理、多线程、多进程全部内容，希望文章能够帮你解决sys&faker&jsonpath模块、异常处理、多线程、多进程所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。
来源：【匿名】