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一篇文章带你深度解析Python线程和进程
使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。
线程与进程
什么是进程
进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
什么是线程
CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。
进程与线程的关系图
线程与进程的区别：
进程
现实生活中，有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶 汽车 ，比如唱歌跳舞也是同时进行的，再比如边吃饭边打电话；试想如果我们吃饭的时候有一个领导来电，我们肯定是立刻就接听了。但是如果你吃完饭再接听或者回电话，很可能会被开除。
注意：
多任务的概念
什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒，这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。 其实就是CPU执行速度太快啦！以至于我们感受不到在轮流调度。
并行与并发
并行（Parallelism）
并行：指两个或两个以上事件（或线程）在同一时刻发生，是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻，在不同CPU资源呢上（多核），同时执行。
特点
并发（Concurrency）
指一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。
特点
multiprocess.Process模块
process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。
语法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）。
注意：1. 必须使用关键字方式来指定参数；2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号。
参数介绍：
group：参数未使用，默认值为None。
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务。
args：表示调用的位置参数元祖。
kwargs：表示调用对象的字典。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18}。
name：子进程名称。
代码：
除了上面这些开启进程的方法之外，还有一种以继承Process的方式开启进程的方式：
通过上面的研究，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题，我们可以考虑加锁，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。
加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改。加锁牺牲了速度，但是却保证了数据的安全。
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。
mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性（ 后续扩展该内容 ）。
线程
Python的threading模块
Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别，功能更强的线程管理的功能。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。
python创建和执行线程
创建线程代码
1. 创建方法一:
2. 创建方法二:
进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程）。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。
代码演示:
得到的结果是：
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
主要意思为:
因此，解释器实际上被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:
由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。
由于GIL的存在，即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行， 既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗，那为什么还要使用多线程呢？
由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别，可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了，最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道，即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行，这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源。
但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时，正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的。
GIL对多线程Python程序的影响
程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?
计算密集型：要进行大量的数值计算，例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间，此时CPU执行任务的效率比较低。
IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。
当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用，线程锁。
LockRLock
常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，简单给大家分享下Lock和RLock。
Lock
特点就是执行速度慢，但是保证了数据的安全性
RLock
使用锁代码操作不当就会产生死锁的情况。
什么是死锁
死锁：当线程A持有独占锁a，并尝试去获取独占锁b的同时，线程B持有独占锁b，并尝试获取独占锁a的情况下，就会发生AB两个线程由于互相持有对方需要的锁，而发生的阻塞现象，我们称为死锁。即死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。
所以，在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立，如何确定资源的合理分配算法，避免进程永久占据系统资源。
死锁代码
python线程间通信
如果各个线程之间各干各的，确实不需要通信，这样的代码也十分的简单。但这一般是不可能的，至少线程要和主线程进行通信，不然计算结果等内容无法取回。而实际情况中要复杂的多，多个线程间需要交换数据，才能得到正确的执行结果。
python中Queue是消息队列，提供线程间通信机制，python3中重名为为queue，queue模块块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信。
在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同。
简单代码演示
此时代码会阻塞，因为queue中内容已满，此时可以在第四个queue.put('苹果')后面添加timeout，则成为 queue.put('苹果'，timeout=1)如果等待1秒钟仍然是满的就会抛出异常，可以捕获异常。
同理如果队列是空的，无法获取到内容默认也会阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。
在掌握了 Queue 阻塞队列的特性之后，在下面程序中就可以利用 Queue 来实现线程通信了。
下面演示一个生产者和一个消费者，当然都可以多个
使用queue模块，可在线程间进行通信，并保证了线程安全。
协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。
通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。
在实现多任务时，线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。
greenlet与gevent
为了更好使用协程来完成多任务，除了使用原生的yield完成模拟协程的工作，其实python还有的greenlet模块和gevent模块，使实现协程变的更加简单高效。
greenlet虽说实现了协程，但需要我们手工切换，太麻烦了，gevent是比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块。
其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。
模拟耗时操作：
如果有耗时操作也可以换成，gevent中自己实现的模块，这时候就需要打补丁了。
使用协程完成一个简单的二手房信息的爬虫代码吧！
以下文章来源于Python专栏 ，作者宋宋
文章链接：
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
python入门教程(非常详细)
python入门教程如下：
准备材料：windows电脑、python
1、这里简单告用python软件编写的一个关于货物售价折扣方面的一个计算程序，首先打开python软件。
2、进入python后，会出现如图所示界面，按照图中箭头指示，先选择File选项，然后在下拉菜单中选择New file选项。
3、选择完毕后，会出现一个新的界面，如图箭头和红色框指示。
4、进入这个新的界面，在里面输入自己想编辑的程序，如图所示是编写的一个关于货物售价折扣方面的一个简单的计算程序。
5、程序输入完毕后，按照图中箭头和红色框指示，先选择Run选项，然后在下拉菜单中选择Run Module（注：除此方法外还可以点击键盘F5）。
6、此时会在原界面出现如图所示的字样，这是因为编写程序编辑好的，此时可以输入一个数字，然后回车，又会让输入一个折扣，输入完即可得出最后售价结果。
7、如图所示，这里输入的原价是10，折扣是0.2，故此系统根据编写的程序计算除了打折后的价格为2。
