python 大杀器

    在进行深度学习的时候，我们常常希望能够多线程去处理数据，以便于提高程序的处理速度，于是给大家介绍诸多python的大杀器，能够很快的提高代码能力以及程序的处理速度。

Round1:

__getitem__:可以让类对象实现迭代功能，即拥有和tuple、list一样的可以用for...in...来迭代该对象。

class Animal:
    def __init__(self, animal_list):
        self.animals_name = animal_list
    #def __getitem__(self,idx):
        #print(idx)
        #return self.animals_name[idx]
animals = Animal(["dog","cat","fish"])
for animal in animals:
    print(animal)

出现了错误：该类对象不是迭代对象，而我们将使用__getitem__的时候，重写python大杀器，最后可以得到理想的输出。

Round2：

__del__:该方法与__init__方法一致，当初始化类对象的时候响应__init__，那么相反，当不需要该对象的时候可以使用__del__来进行内存回收，将对象所占有的内存空间释放。Python 采用自动引用计数（ARC）方式来回收对象所占用的空间，当程序中有一个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 1；当程序中有两个变量引用该 Python 对象时，Python 会自动保证该对象引用计数为 2，依此类推，如果一个对象的引用计数变成了 0，则说明程序中不再有变量引用该对象，表明程序不再需要该对象，因此 Python 就会回收该对象。

class Item:
    def __init__ (self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price
    # 定义析构函数
    def __del__ (self):
        print('del删除对象')
# 创建一个Item对象，将之赋给im变量
im = Item('name', 29.8)
x = im # ①
# 打印im所引用的Item对象
del im
print('--------------')

当1⃣️未注销的时候，im与x皆为item的对象，删除im，还有item对象，因此并没有回收，当将其注销后，删除im，才表示python中未有item对象，即删除成功。

Round3:

__iter__迭代器，python中的类是通过__iter__函数(属性)来实现将对象可迭代化，但是__iter__只是一个生成迭代器的对象(自己理解)，而我们需要一个函数去做迭代，这时候，不可避免的就想到了__next__()方法，很多时候迭代器可以完成的工作，列表及数组都可以完成，而使用迭代器会使我们减少内存的使用。迭代器是一个对象(有next方法)而生成器却是一个函数，reversed() 内建函数将返回一个反序访问的迭代器. enumerate() 内建函数同样也返回迭代器.

Round4:

__call__当我们定义实现__call__函数的时候，这个类型就相当于可调用的，我们把这个类型的对象当作函数来使用，方便又好用。