查看Python中的关键字
import keyword
print(keyword.kwlist) # 返回一个包含Python关键字的列表
"""执行结果
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class',
'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global',
'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise',
'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
"""
1.False
布尔类型的值,表示假
None 空字符串 空元祖 空列表 空字典 空集合 0 # 真值都是False
None str() tuple() list() dict() set() int() # 真值都是False
None "" () [] {} set() 0 # 真值都是False
2.None
None是一个特殊的常量,None和False不同,None不是0,None不是空字符串
None和任何其他数据类型比较永远返回False,None有自己的数据类型NoneType,None可以赋值给任何变量,但是不能创建其他NoneType对象
示例:
In [13]: type(None)
Out[13]: NoneType
In [14]: None == 0
Out[14]: False
In [15]: None == ""
Out[15]: False
In [16]: None == None
Out[16]: True
In [17]: None == False
Out[17]: False
3.True
布尔类型的值,表示真,与False相反
非0为真
4.and
逻辑判断语句,and左右两边都为真,则判断结果为真,否则都是假
示例:
# 左边为真时,返回右边的值
1 and 5 # 5
# 左边为假时, 返回左边的值
0 and 5 # 0
5.as
常结合with使用,常用于打开文件操作,也用于在导入模块时给模块起别名
示例:
import multiprocessing as muti
with open("文件路径", "w") as f:
f.write("hello world!")
6.assert
断言,用来在运行中检查程序的正确性,和其他语言一样的作用
示例:
mylist = []
assert len(mylist) >= 1 # 抛出异常 AssertionError
print("继续执行")
7.asymc 和 await
async:
修饰将普通函数和生成器函数包装成异步函数和异步生成器
异步函数的特点是能在函数执行过程中挂起,去执行其他异步函数,等到挂起条件假设挂起条件是 sleep(5),也就是5秒到了再回来执行
await:
1.用来用来声明程序挂起,比如异步程序执行到某一步时需要等待的时间很长,就将此挂起去执行其他的异步程序
2.await 后面只能跟异步程序或有__await__属性的对象,因为异步程序与一般程序不同
假设有两个异步函数async a 和 async b
a中的某一步有 await,当程序碰到关键字 await b()后,异步程序挂起后去执行另一个异步b程序,即从函数内部跳出去执行其他函数
当挂起条件消失后,不管b是否执行完,要马上从b程序中跳出来,回到原程序执行原来的操作
如果 await 后面跟的b函数不是异步函数,那么操作就只能等b执行完再返回,无法在b执行的过程中返回
如果要在b执行完才返回,也就不需要用 await 关键字了,直接调用b函数就行
所以这就需要await后面跟的是异步函数了,在一个异步函数中,可以不止一次挂起,也就是可以用多个 await
from time import sleep from time import time def demo1(): """demo1方案 假设我们有三台洗衣机,现在有三批衣服需要分别放到这三台洗衣机里面洗 运行demo1(),那么需要10秒钟才能把全部衣服洗完,大部分时间都花在挨个地等洗衣机上了 """ def washing1(): sleep(3) # 第一台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer1 finished') # 洗完的时候,通过打印告知 def washing2(): sleep(2) # 第二台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer2 finished') def washing3(): sleep(5) # 第三台洗衣机,需要洗3秒才能洗完 print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() def demo2(): """demo2方案 现在我们想要避免无谓的等待,为了提高效率,我们将使用 async washing1/2/3()本是普通函数,现在我们用async把它们升级为异步函数 注: 一个异步的函数,有个更标准的称呼,我们叫它"协程"(coroutine) """ async def washing1(): sleep(3) print('washer1 finished') async def washing2(): sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): sleep(5) print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() """打个比方便于理解demo2 从正常人的理解来看,我们现在有了异步函数,但是却忘了定义应该什么时候"离开"一台洗衣 机,去看看另一个洗衣机,这就会导致,我们一边看着第一台洗衣机,一边想着是不是该去开第二台洗衣机 但又不敢去,最终还是花了10秒的时间才把衣服洗完 PS: 其实 demo2() 是无法运行的,Python 会直接警告: RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing1' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing2' was never awaited RuntimeWarning: coroutine 'demo2.<locals>.washing3' was never awaited """ def demo3(): """demo方案 吸取了demo2的教训,告诉自己洗衣服的过程是"可等待的"(awaitable) 在开启第一台洗衣机洗衣服的时候,我们可以去开别的洗衣机 """ async def washing1(): await sleep(3) # 注意这里加入了 await print('washer1 finished') async def washing2(): await sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): await sleep(5) print('washer3 finished') washing1() washing2() washing3() """demo3方案 尝试运行一下,我们会发现还是会报错(报错内容和demo2一样),报错原因分析如下 1.第一个问题是, await 后面必须跟一个 awaitable 类型或者具有 __await__ 属性的对象 这个 awaitable, 并不是我们认为 sleep() 是 awaitable 就可以 await 了 常见的 awaitable 对象应该是: await asyncio.sleep(3) asyncio 库的 sleep() 机制与 time.sleep() 不同,前者是"假性睡眠",后者是会导致线程阻塞的"真性睡眠" await an_async_function() # 一个异步的函数,也是可等待的对象 以下是不可等待的示例验证: await time.sleep(3) x = await 'hello' # <class 'str'> doesn't define '__await__' x = await 3 + 2 # <class 'int'> dosen't define '__await__' x = await None # ... x = await a_sync_function() # 普通的函数,是不可等待的 2.第二个问题是,如果我们要执行异步函数,不能用这样的调用方法: washing1() washing2() washing3() 而应该用 asyncio 库中的事件循环机制来启动,具体见 demo4 的最终方案 """ def demo4(): """demo4方案 这是最终我们想要的实现 """ import asyncio # 引入 asyncio 库 async def washing1(): await asyncio.sleep(3) # 使用 asyncio.sleep() 它返回的是一个可等待的对象 print('washer1 finished') async def washing2(): await asyncio.sleep(2) print('washer2 finished') async def washing3(): await asyncio.sleep(5) print('washer3 finished') """事件循环机制分为以下几步骤 1.创建一个事件循环 2.将异步函数加入事件队列 3.执行事件队列,直到最晚的一个事件被处理完毕后结束 4.最后建议用 close() 方法关闭事件循环,以彻底清理 loop 对象防止误用 """ # 1.创建一个事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() # 2.将异步函数加入事件队列 tasks = [ washing1(), washing2(), washing3(), ] # 3.执行事件队列,直到最晚的一个事件被处理完毕后结束 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # # 执行事件队列也可以这样写,运行的效果是一样的 # tasks = [ # loop.create_task(washing1()), # loop.create_task(washing2()), # loop.create_task(washing3()), # ] # 4.如果不再使用 loop,则调用 close关闭事件循环,类似于文件读写结束时的 close() 操作 loop.close() """最终的打印效果 washer2 finished washer1 finished washer3 finished elapsed time = 5.126561641693115 """ if __name__ == '__main__': start = time() # 为验证是否真的缩短了时间,做一下记时 # demo1() # 需花费10秒 # demo2() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited # demo3() # 会报错: RuntimeWarning: coroutine ... was never awaited demo4() # 需花费5秒多一点点 end = time() print('elapsed time = ' + str(end - start))