析构函数
1 class My:#类2 def __init__(self):3 print('构造函数，类在实例化时，会自动执行它')4 # self.client = pymongo.MongoClient(host='',port=27017)5 def __del__(self):#析构函数，这个实例被销毁的时候自动执行6 print('什么时候执行我呢')7 # self.client.close()#自动关闭数据库和文件 析构函数在实例化后执行完所有程序会执行，但是可以选择在什么时候让它结束
m=My()
del m
私有的类和变量
1 class My:#类2 3 def __say(self):#安全性更高4 #函数名或变量名前面加__，这个函数或变量就是私有的，只能在类里面用,类外无法使用5 print('3')6 def cry(self):#带self实例方法7 self.__say()8 print('4') 私有防止多人写一个项目重复给一个变量赋值，导致原来的被覆盖
装饰器
装饰器，不改变原来的函数，给函数添加新功能，可以自己写，也有写好的
1 def timer(func):2 def war(*args,**kwargs):3 start= time.time()4 res = func(*args,**kwargs)5 end_time = time.time()6 print('运行时间是%s'%(end_time-start))7 return res8 return war 用装饰器下载下图的图片
1 import requests2 @timer#用计时的装饰器3 def down_img():#下载网页上的图片到本地4 res = requests.get('http://www.nnzhp.cn:80/wp-content/uploads/2018/07/60f2add20f0659e27d26435f28b8472e.png')5 open('a.png','wb').write(res.content)6 down_img() 运行结果：
也可以传参有返回值
实例方法：
1 def cry(self):#带self是实例方法2 self.__say()3 print('4') 先实例化：m=My() 再调用：m.cry()
类方法：
1 @classmethod#装饰器，不改变原来的函数，给函数添加新功能2 def eat(cls):#class 类方法3 print(cls.country)4 print('吃饭') 直接用类名调用：My.eat()
静态方法：
1 @staticmethod2 def run():3 pass
直接用类名调用：My.run()
属性方法：
@property #属性方法 def red_pag(self): return 100 #调用时直接当做一个变量用，获取返回值
先实例化：m=My() 直接打印返回值：print(m.red_pag)
怎么搭建测试环境
第一次搭建 1、安装依赖软件 mysql、redis、tomcat、nginx、jdk 数据库、中间件等等 2、获取代码 svn git 3、编译（java c c##） 4、导入基础数据 5、修改配置文件 6、启动项目日常部署
1、获取最新代码 2、编译（java c c##） 3、执行sql（如果数据库有改变的话） 4、修改配置文件 5、重启项目
继 承
1 #继承的目的就是简化代码 2 import pymongo 3 class Ln: #父类 4 money = '2000' 5 def make_money(self): 6 print('挣钱') 7 class Me(Ln):#子类 8 # def make_money(self): 9 pass10 # print('挣更多钱')11 print(Me.money)#引用父类的类变量12 nhy = Me()#实例化13 nhy.make_money()#用父类的方法 结果：
子类继承后重写方法，会先在自己的类里找，再找父类，例子如下：
1 #继承的目的就是简化代码 2 import pymongo 3 class Ln: #父类 4 money = '2000' 5 def make_money(self): 6 print('挣钱') 7 class Me(Ln):#子类 8 def make_money(self):#方法已重写 9 pass10 print('挣更多钱')11 print(Me.money)12 nhy = Me()13 nhy.make_money() 
1 class Base:#基类 2 def __init__(self,ip,port): 3 self.ip=ip 4 self.port=port 5 class MongoDb(Base): 6 def __init__(self,ip,port):#直接重写方法会报错，因为方法名相同就只运行类里的这一个方法，而这个方法里没有ip和端口号 7 9 self.client = pymongo.MongoClient(host=self.ip, port=self.port)#放在构造函数里只执行一遍10 def save(self,data):11 self.client['db']['table'].insert(data)
m=MongoDb('ip',27017) 
修改：
1 class Base:#基类 2 def __init__(self,ip,port): 3 self.ip=ip 4 self.port=port 5 class MongoDb(Base): 6 def __init__(self,ip,port):#直接重写方法会报错，因为方法名相同就只运行类里的这一个方法，而这个方法里没有ip和端口号 7 # Base.__init__(self,ip,port)#两种方法，这一句和下面那一句同样的作用，这样就可以获取到父类的方法 8 super().__init__(ip,port)#调用父类方法 9 self.client = pymongo.MongoClient(host=self.ip, port=self.port)10 def save(self,data):11 self.client['db']['table'].insert(data)12 13 m=MongoDb('ip',27017)14 m.save({ 'name':'zjr','msg':'好好学习'}) 1 class My:2 def say(self):3 print('说话')4 # m=My() 5 # m.say()6 # My.say(m)7 My().say() # My().say() 等同于 m=My() m.say()
等同于 m=My()
My.say(m)
super用来寻找父类
1 class Base:#基类 2 def __init__(self,ip,port): 3 self.ip=ip 4 self.port=port 5 def play(self): 6 print('football') 7 class MongoDb(Base): 8 def __init__(self,ip,port):#直接重写方法会报错，因为方法名相同就只运行类里的这一个方法，而这个方法里没有ip和端口号 9 # Base.__init__(self,ip,port)#两种方法10 super().__init__(ip,port)#调用父类方法11 12 self.client = pymongo.MongoClient(host=self.ip, port=self.port)13 def save(self,data):14 self.client['db']['table'].insert(data)15 def play(self):16 super().play()17 print('basketball')18 19 m=MongoDb('ip',27017)20 # m.save({'name':'zjr','msg':'好好学习'})21 m.play() 
多线程、多进程
进程：一个进程就是一个程序。 线程：线程就是进程里面最小的执行单元。 线程是在进程里面的，干活的还是线程。 一个进程里面最少有一个线程，可以有多个线程 每个线程之间都是互相独立的 没有真正意义上的并发，你的电脑的cpu是几核的，那么最多只能同时运行几个任务。串行：
1 import threading,time2 def run():3 time.sleep(5)4 print('哈哈哈哈')7 for i in range(5):#串行8 run()
多线程怎么用：
1 import threading,time3 def run(name):4 time.sleep(5)5 print('【%s】哈哈哈哈'%name)6 for i in range(10):7 t=threading.Thread(target=run,args=(i,))#args要传元组，如果只有一个参数必须加一个逗号8 t.start() 获取不到返回值怎么办？return回来的返回值获取不到
import threading,timeall_res =[]#想要获取返回值就用一个字典或者列表。这是用来存储函数结果的。def run(name): time.sleep(5) print('【%s】哈哈哈哈'%name) name ='hhj'+name all_res.append(name) print(all_res)for i in range(10): t=threading.Thread(target=run,args=(str(i),))#args要传元组，如果只有一个参数必须加一个逗号 t.start() 
等待子线程都执行完成再计时和返回字典：
方法1：
import threading,timeall_res =[]#想要获取返回值就用一个字典或者列表。这是用来存储函数结果的。def run(name): time.sleep(5) print('【%s】哈哈哈哈'%name) name ='hhj'+name all_res.append(name)for i in range(10): t=threading.Thread(target=run,args=(str(i),))#args要传元组，如果只有一个参数必须加一个逗号 t.start()#主线程，线程之间是相互独立的while threading.active_count()!=1:#判断当前活动的线程是几个，如果是1的话，说明子线程已经执行完成了 passend = time.time()print(end-start)print('sleep之后的。。',all_res) 
还有一种方法：
# t.join()#等待
1 import threading,time 2 all_res =[]#想要获取返回值就用一个字典或者列表。这是用来存储函数结果的。 3 def run(name): 4 time.sleep(5) 5 print('【%s】哈哈哈哈'%name) 6 name ='hhj'+name 7 all_res.append(name) 8 9 for i in range(10):10 t=threading.Thread(target=run,args=(str(i),))#args要传元组，如果只有一个参数必须加一个逗号11 threads.append(t)12 t.start()13 for t in threads:#再统一去等待子线程执行结束14 t.join()#等待15 end = time.time()16 print(end-start)17 print('sleep之后的。。',all_res) 
查看线程的id
1 import threading,time 2 all_res =[]#想要获取返回值就用一个字典或者列表。这是用来存储函数结果的。 3 def run(name): 4 print('子线程执行的。。',threading.current_thread()) 5 time.sleep(5) 6 print('【%s】哈哈哈哈'%name) 7 name ='hhj'+name 8 all_res.append(name) 9 10 for i in range(3):11 t=threading.Thread(target=run,args=(str(i),))#args要传元组，如果只有一个参数必须加一个逗号12 threads.append(t)13 t.start()14 for t in threads:#再统一去等待子线程执行结束15 t.join()#等待16 17 print('主线程执行的。。', threading.current_thread())18 19 end = time.time()20 print(end-start)21 print('sleep之后的。。',all_res) 
守护线程：
1 #守护线程 2 #守护线程就是和秦始皇陪葬的人一样 3 #主线程就是秦始皇 4 #子线程就是陪葬的人 5 import threading 6 import time 7 def run(): 8 time.sleep(9) 9 print('run...')10 for i in range(10):11 t = threading.Thread(target=run)12 t.setDaemon(True)#设置子线程成为一个守护线程13 t.start()14 print('over.') 
注释掉守护线程：
1 import threading 2 import time 3 def run(): 4 time.sleep(9) 5 print('run...') 6 for i in range(10): 7 t = threading.Thread(target=run) 8 # t.setDaemon(True)#设置子线程成为一个守护线程 9 t.start()10 print('over.') 
没有真正意义上的并发，你的电脑的cpu是几核的，那么最多只能同时运行几个任务。
python里面的多线程，是利用不了多核cpu的，只能利用一个核心的cpu
有些情况下，你用多线程的时候会发现它比单线程速度还慢。
查看电脑的cpu是几核的：
python2里需要加锁，python3里自动加锁
1 import threading 2 from threading import Lock 3 4 num = 0 5 lock =Lock()#实例化一把锁 6 def run(): 7 global num 8 # lock.acquire()#加锁 9 # num+=110 # lock.release()#解锁11 with lock:#自动加锁解锁12 num+=113 for i in range(100):14 t = threading.Thread(target=run)15 t.start()16 print(num)
线程池
安装threadpool模块（pip install threadpool）
import threadpool,requests,pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='ip',port=27017)table = client['likun']['qq_group_likun']all_qq = [i.get('qq') for i in table.find()]url = 'http://q4.qlogo.cn/g?b=qq&nk=%s&s=140'def down_img(qq_num): res = requests.get(url%qq_num).content with open('%s.jpg'%qq_num,'wb') as fw: fw.write(res)pool = threadpool.ThreadPool(200)#线程池的大小all_requests = threadpool.makeRequests(down_img,all_qq)#分配数据for r in all_requests: pool.putRequest(r)#发请求#[pool.putRequest(r) for r in all_requests]#同上两行pool.wait()#等待所有的线程运行完print('done,下载完成！') 进程和进程池（进程里可以启动线程）
1 from multiprocessing import Process, Pool, active_children 2 import pymongo,requests 3 client = pymongo.MongoClient(host='118.24.3.40',port=27017) 4 table = client['likun']['qq_group_likun'] 5 all_qq = [i.get('qq') for i in table.find()] 6 7 url = 'http://q4.qlogo.cn/g?b=qq&nk=%s&s=140' 8 def down_img(qq_num): 9 res = requests.get(url%qq_num).content10 with open('%s.jpg'%qq_num,'wb') as fw:11 fw.write(res)12 if __name__=='__main__':#必须写，否则多进程用不了13 for qq in all_qq:14 # p = Process(target=down_img,args=(qq,))15 # p.start()16 # print(active_children())#打印活动的进程数17 pool = Pool(5)#指定进程池的大小18 list(pool.map(down_img,all_qq))#运行，使用进程池19 #map是个生成器 什么时候用多线程，什么时候用多进程？
多线程适用于io密集型任务 磁盘io iuput out 网络io 多进程适用于cpu密集型任务eg:排序、计算