python函數(shù)和方法區(qū)別

python中函數(shù)和方法的區(qū)別：

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首先，從分類的角度來分析。

（1）函數(shù)的分類：

內(nèi)置函數(shù)：python內(nèi)嵌的一些函數(shù)。

匿名函數(shù)：一行代碼實現(xiàn)一個函數(shù)功能。

遞歸函數(shù)

自定義函數(shù)：根據(jù)自己的需求，來進行定義函數(shù)。

（2）方法的分類：

普通方法：直接用self調(diào)用的方法。

私有方法：__函數(shù)名，只能在類中被調(diào)用的方法。

屬性方法：@property，將方法偽裝成為屬性，讓代碼看起來更合理。

特殊方法(雙下劃線方法)：以__init__為例，是用來封裝實例化對象的屬性，只要是實例化對象就一定會執(zhí)行__init方法，如果對象子類中沒有則會尋找父類（超類），如果父類（超類）也沒有，則直接繼承object（python 3.x）類，執(zhí)行類中的__init__方法。

類方法：通過類名的調(diào)用去操作公共模板中的屬性和方法。

靜態(tài)方法：不用傳入類空間、對象的方法， 作用是保證代碼的一致性，規(guī)范性，可以完全獨立類外的一個方法，但是為了代碼的一致性統(tǒng)一的放到某個模塊（py文件）中。

其次，從作用域的角度來分析：

（1）函數(shù)作用域：從函數(shù)調(diào)用開始至函數(shù)執(zhí)行完成，返回給調(diào)用者后，在執(zhí)行過程中開辟的空間會自動釋放，也就是說函數(shù)執(zhí)行完成后，函數(shù)體內(nèi)部通過賦值等方式修改變量的值不會保留，會隨著返回給調(diào)用者后，開辟的空間會自動釋放。

（2）方法作用域：通過實例化的對象進行方法的調(diào)用，調(diào)用后開辟的空間不會釋放，也就是說調(diào)用方法中對變量的修改值會一直保留。

最后，調(diào)用的方式不同。

（1）函數(shù)：通過“函數(shù)名（）”的方式進行調(diào)用。

（2）方法：通過“對象.方法名”的方式進行調(diào)用。

class Foo(object): ? ?def func(self): ? ? ? ?pass#實例化obj = Foo()# 執(zhí)行方式一:調(diào)用的func是方法obj.func() #func 方法# 執(zhí)行方式二：調(diào)用的func是函數(shù)Foo.func(123) # 函數(shù)

Python異步編程4：協(xié)程函數(shù)，協(xié)程對象，await關鍵字

協(xié)程函數(shù)：async def?函數(shù)名。3.5+

協(xié)程對象：執(zhí)行協(xié)程函數(shù)()得到的協(xié)程對象。

3.5之后的寫法：

3.7之后的寫法：更簡便

await后面?跟?可等待的對象。（協(xié)程對象，F(xiàn)uture，Task對象?約等于IO等待）

await實例2：串行執(zhí)行。 一個協(xié)程函數(shù)里面可以支持多個await ，雖然會串行，但是如果有其他協(xié)程函數(shù)，任務列表也在執(zhí)行，依然會切換。只是案例中的main對應執(zhí)行的others1和others2串行 。 await會等待對象的值得到之后才繼續(xù)往下走。

簡述python進程，線程和協(xié)程的區(qū)別

協(xié)程多與線程進行比較

1) 一個線程可以多個協(xié)程，一個進程也可以單獨擁有多個協(xié)程，這樣python中則能使用多核CPU。

2) 線程進程都是同步機制，而協(xié)程則是異步

3) 協(xié)程能保留上一次調(diào)用時的狀態(tài)，每次過程重入時，就相當于進入上一次調(diào)用的狀態(tài)

在python中線程和協(xié)程的區(qū)別是什么

在python中線程和協(xié)程的區(qū)別：1、一個線程可以擁有多個協(xié)程，這樣在python中就能使用多核CPU；2、線程是同步機制，而協(xié)程是異步；3、 協(xié)程能保留上一次調(diào)用時的狀態(tài)，每次過程重入時，就相當于進入上一次調(diào)用的狀態(tài)。

一、首先我們來了解一下線程和協(xié)程的概念

1、線程

線程是進程的一個實體,是CPU調(diào)度和分派的基本單位,它是比進程更小的能獨立運行的基本單位.線程自己基本上不擁有系統(tǒng)資源,只擁有一點在運行中必不可少的資源(如程序計數(shù)器,一組寄存器和棧),但是它可與同屬一個進程的其他的線程共享進程所擁有的全部資源。線程間通信主要通過共享內(nèi)存，上下文切換很快，資源開銷較少，但相比進程不夠穩(wěn)定容易丟失數(shù)據(jù)。

2、協(xié)程

協(xié)程是一種用戶態(tài)的輕量級線程，協(xié)程的調(diào)度完全由用戶控制。協(xié)程擁有自己的寄存器上下文和棧。協(xié)程調(diào)度切換時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧，直接操作棧則基本沒有內(nèi)核切換的開銷，可以不加鎖的訪問全局變量，所以上下文的切換非?？?。

二、協(xié)程與線程的比較

1) 一個線程可以擁有多個協(xié)程，一個進程也可以單獨擁有多個協(xié)程，這樣python中則能使用多核CPU。

2) 線程進程都是同步機制，而協(xié)程則是異步。

3)?協(xié)程能保留上一次調(diào)用時的狀態(tài)，每次過程重入時，就相當于進入上一次調(diào)用的狀態(tài)。

三、線程、協(xié)程在python中的使用

1、多線程一般是使用threading庫，完成一些IO密集型并發(fā)操作。多線程的優(yōu)勢是切換快，資源消耗低，但一個線程掛掉則會影響到所有線程，所以不夠穩(wěn)定?，F(xiàn)實中使用線程池的場景會比較多，具體可參考《python線程池實現(xiàn)》。

2、協(xié)程一般是使用gevent庫，當然這個庫用起來比較麻煩，所以使用的并不是很多。相反，協(xié)程在tornado的運用就多得多了，使用協(xié)程讓tornado做到單線程異步，據(jù)說還能解決C10K的問題。所以協(xié)程使用的地方最多的是在web應用上。

總結(jié)一下：

IO密集型一般使用多線程或者多進程，CPU密集型一般使用多進程，強調(diào)非阻塞異步并發(fā)的一般都是使用協(xié)程，當然有時候也是需要多進程線程池結(jié)合的，或者是其他組合方式。

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當前名稱：python攜程函數(shù)區(qū)別 Python內(nèi)置函數(shù)和自定義函數(shù)的區(qū)別
分享鏈接：http://jinyejixie.com/article42/dodhoec.html

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