# 构造方法 申请一个空间# 析构方法 释放一个空间

# 某个对象借用了操作系统的资源,还要通过析构方法归还回去:文件资源 网络资源

# 垃圾回收机制

class A:    def __del__(self):        #构析方法  del   A的对象会自动出发这个方法        print('哈哈哈哈')a=A()del aprint(a)

# 处理文件的class File():    def __init__(self,file_path):        self.f=open(file_path)        self.name='alex'    def read(self):        self.f.read(1024)    def __del__(self): #是去归还/释放一些在创建对象的时候借用的一些资源        # del 对象的时候  程序员触发        #python 解释器的垃圾回收机制 回收这个对象所占的内存的时候 python自动触发的        self.f.close()f=File('文件名')f.read()del f    # del 对象的时候  程序员触发#不管是主动还是被动,这个f 对象总会被清理掉,被清理掉就出发__del__方法,触发这个方法就会归换操作系统的文件资源

# python 解释器在内存部就能搞定的事# 申请一块儿空间 操作系统分配给你的# 在这一块儿空间之内的所有事儿 归你的python解释器来管理## a=1# del a# 对象--> 内存

# f = open('wenjian')  # python --> 操作系统 --> 硬盘里的文件 --> 文件操作符# f.close()# # 文件操作符# del f

# item系列 和对象使用[]访问值有联系

ojb={'k':"v"}print(ojb)print(ojb['k'])

# 在内置的模块中,有一些特殊的方法,要求对象必须实现__getitem__/__setitem__才能使用class B:    def __getitem__(self, item):        return getattr(self,item)    def __setitem__(self, key, value):        setattr(self,key,value*2)#self.key = v    def __delitem__(self, key):        delattr(self,key)b=B()

b['a']='c'# print(b['a'])del b['a']print(b.__dict__)

class A:    def __init__(self,li):        self.li=li    def __getitem__(self, item):        return self.li[item]    def __setitem__(self, key, value):        self.li[key]=value    def __delitem__(self, key):        self.li.pop(key)a=A(['111','222','ccc','dddd'])print(a.li[2])print(a[2])#  用这种a[2]='weew'print(a.li)del a[3]print(a.li)

# hash方法# 底层数据结构基于hash值寻址的优化操作# hash是一个算法# 能够把某一个要存在内存里的值通过一系列计算,# 保证不同值的hash结果是不一样的# '127647862861596'  ==> 927189778748# 对同一个值在多次执行python代码的时候hash值是不同# 但是对同一个值 在同一次执行python代码的时候hash值永远不变print(hash('abc')) 第一次 # 6048279107854451739   第二次 #-6924590381416277323print(hash('abc'))# 6048279107854451739     #-6924590381416277323print(hash('abc'))# 6048279107854451739     #-6924590381416277323print(hash('abc'))# 6048279107854451739     #-6924590381416277323print(hash('abc'))# 6048279107854451739     #-6924590381416277323print(hash('abc'))# 6048279107854451739     #-6924590381416277323

# 字典的寻址  - hash算法# d = {'key':'value'}# hash - 内置函数

# set集合# se = {1,2,2,3,4,5,'a','b','d','f'}# print(se)

# d = {'key':'v1','key':'v2'}# print(d['key'])# hash(obj) #obj内部必须实现了__hash__方法

# __eq__

class A:    def __init__(self,name,age):        self.name = name        self.age = age    def __eq__(self, other):        if self.name== other.name and self.age ==other.age:            return Truea = A('alex',83)aa = A('alex',83)aa2 = A('alex',83)aa3 = A('alex',83)aa4 = A('alex',83)aa5 = A('alex',83)aa6 = A('alex',83)print(a,aa)print(a==aa==aa2)     # ==这个语法 是完全和__eq__

# 面试题

# 一个类# 对象的属性 : 姓名 性别 年龄 部门# 员工管理系统# 内部转岗 python开发 - go开发# 姓名 性别 年龄 新的部门# alex None 83 python# alex None 85 luffy

# 1000个员工# 如果几个员工对象的姓名和性别相同,这是一个人# 请对这1000个员工做去重

class Employee:    def __init__(self,name,age,sex,partment):        self.name = name        self.age = age        self.sex = sex        self.partment = partment    def __hash__(self):        return  hash('%s%s'%(self.name,self.sex))    def __eq__(self, other):        if self.name==other.name and self.sex== other.sex:            return Trueemploy_lst = []for  i in range(200):    employ_lst.append(Employee('alex',i,'male','python'))for  i in range(200):    employ_lst.append(Employee('wusi',i,'male','python'))for  i in range(200):    employ_lst.append(Employee('taiba',i,'male','python'))employ_lst=set(employ_lst)for person in employ_lst:    print(person.__dict__)

# set集合的去重   先调用hash 再调用eq, eq不是每次都出发,只有hash 值相等才触发