1. 3.75-12轮胎为什么有粗有细
专业点说：粗胎也叫全地形胎，速度相对细胎慢，摩擦力的问题~规格2.0 ，在山地碎石路面、软、湿地和泥地中有良好的表现，抓地力优秀，滚动阻力较大。
比如：Mountain King 山地之王之全能运动员、bSCORPION(蝎子) 2.0\python（蟒蛇）传奇轮胎等
细胎：规格1.75以下的轮胎，也叫高帆燃丛速胎~轮胎表面齿纹浅甚至没有段核~很多品牌都有态樱，比如马牌、马尼斯等
2. python中的__str__函数作用
__str__方法：总结
在python中方法名如果是__xxxx__()的，那么就有特殊的功能，因此叫做“魔法”方法，当使用print输出对象的时候，只要自己定义了__str__(self)方法，那么就会打印从在这个方法中return的数据
例子1：如：
class Car:
def __init__(self, newWheelNum, newColor):
self.wheelNum = newWheelNum
self.color = newColor
def __str__(self):
msg = "嘿。。。我的颜色是" + self.color + "我有" + int(self.wheelNum) + "个轮胎..."
return msg
def move(self):
print('车在跑，目标:夏威夷')
BMW = Car(4, "白色")
print(BMW)
例子2：如：
class Cat:
"""定义了一个Cat类"""
#初始化对象
def __init__(self, new_name, new_age):
self.name = new_name
self.age = new_age
def __str__(self):
return "%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age)
#方法
def eat(self):
print("猫在吃鱼....")
def drink(self):
print("猫正在喝kele.....")
def introce(self):
print("%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age))
#创建一个对象
tom = Cat("汤姆", 40)
lanmao = Cat("蓝猫", 10)
print(tom)
print(lanmao)
运行结果：
汤姆的年龄是:40
蓝猫的年龄是:10
3. python使用force重装强制安装车轮
1、首先需要卜槐将整个车轮拆下来。2、其次排空慧粗轮胎内部的空气。3、型碧友然后使用扒胎机将轮胎拆下来。4、最后在安装新的轮胎时
4. Python中的继承是什么意思
继承是子类复用父类的属性和方法的机制，类的继承是以生活中继承为灵感设计的。
生活中继承的例子有很多，例如，汽车的发展历程就体现了继承。最早汽车的轮胎都是实心的，功能少，性能差，而如今汽车的功能越来越多，性能越来越好，这是经过一代一代的发展而来的，每一代比上一代扩充了一些功能，改进了一些性能。纵观整个汽车的发展史，每一代汽车都是在上一代汽车的特征和行为的基础之上，进行了设计和改良。这其中有些功能没有改变，有些功能是新增的，也有些功能经过了改良。例如，从第一代的汽车到现在的汽车，做交通工具这一特点始终都在沿用。
生活中汽车的例子，与计算机中的继承是非常相似的。这么一代又一代的更新是有好处的。
首先，节省了设计流程，不用闭门造车。
其次，在前一代汽车基础之上设计，这样原来重复的生产技术还可以复用，再设计一些新增的功能，这样就能大大地提高生产效率。
下面介绍一个实际案例，来说明继承的用处。
假设设计一个师生管理系统，具有学生和教师两种用户，需要设计两个类，一个学生类(Student)，一个教师类(Teacher)。Student类有学号、姓名、性别、年龄、用户名、密码等属性，Teacher类有姓名、性别、年龄、用户名、密码、学历等属性，这两个类中都有属性的getter和setter方法。由此可知，这两个类中有许多相同的属性和方法，也就是说代码有冗余。为了避免这样的情况，就可以使用继承来优化设计。将Student类和Teacher类中相同的属性和方法抽取出来，单独作为一个父类，这个父类称为用户类(User)，而Student类和Teacher类作为子类继承父类User。Student类和Teacher类中就只放自己特有的属性和方法即可。由于这两个类都继承User类，因此User类中的属性和方法，它们可以直接使用。需要指出的是，在继承中私有属性和私有方法是不能被继承的。
继承提高了代码的重用性，减少了代码和数据的冗余度。另外，如果要修改用户名属性，不采用继承的情况下，两个类的属性都需要修改，而使用继承后，只需要修改父类的用户名属性即可。由此可知，继承使代码的修改更加方便。
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
5. Python面试题，线程与进程的区别，Python中如何创建多线程
进程和线程这两个概念属于操作系统，我们经常听说，但是可能很少有人会细究它们的含义。对于工程师而言，两者的定义和区别还是很有必要了解清楚的。
首先说进程，进程可以看成是 CPU执行的具体的任务 。在操作系统当中，由于CPU的运行速度非常快，要比计算机当中的其他设备要快得多。比如内存、磁盘等等，所以如果CPU一次只执行一个任务，那么会导致CPU大量时间在等待这些设备，这样操作效率很低。为了提升计算机的运行效率，把机器的技能尽可能压榨出来，CPU是轮询工作的。也就是说 它一次只执行一个任务，执行一小段碎片时间之后立即切换 ，去执行其他任务。
所以在早期的单核机器的时候，看起来电脑也是并发工作的。我们可以一边听歌一边上网，也不会觉得卡顿。但实际上，这是CPU轮询的结果。在这个例子当中，听歌的软件和上网的软件对于CPU而言都是 独立的进程 。我们可以把进程简单地理解成运行的应用，比如在安卓手机里面，一个app启动的时候就会对应系统中的一个进程。当然这种说法不完全准确， 一个应用也是可以启动多个进程的 。
进程是对应CPU而言的，线程则更多针对的是程序。即使是CPU在执行当前进程的时候，程序运行的任务其实也是有分工的。举个例子，比如听歌软件当中，我们需要显示歌词的字幕，需要播放声音，需要监听用户的行为，比如是否发生了切歌、调节音量等等。所以，我们需要 进一步拆分CPU的工作 ，让它在执行当前进程的时候，继续通过轮询的方式来同时做多件事情。
进程中的任务就是线程，所以从这点上来说， 进程和线程是包含关系 。一个进程当中可以包含多个线程，对于CPU而言，不能直接执行线程，一个线程一定属于一个进程。所以我们知道，CPU进程切换切换的是执行的应用程序或者是软件，而进程内部的线程切换，切换的是软件当中具体的执行任务。
关于进程和线程有一个经典的模型可以说明它们之间的关系，假设CPU是一家工厂，工厂当中有多个车间。不同的车间对应不同的生产任务，有的车间生产汽车轮胎，有的车间生产汽车骨架。但是工厂的电力是有限的，同时只能满足一个厂房的使用。
为了让大家的进度协调，所以工厂需要轮流提供各个车间的供电。 这里的车间对应的就是进程 。
一个车间虽然只生产一种产品，但是其中的工序却不止一个。一个车间可能会有好几条流水线，具体的生产任务其实是流水线完成的，每一条流水线对应一个具体执行的任务。但是同样的， 车间同一时刻也只能执行一条流水线 ，所以我们需要车间在这些流水线之间切换供电，让各个流水线生产进度统一。
这里车间里的 流水线自然对应的就是线程的概念 ，这个模型很好地诠释了CPU、进程和线程之间的关系。实际的原理也的确如此，不过CPU中的情况要比现实中的车间复杂得多。因为对于进程和CPU来说，它们面临的局面都是实时变化的。车间当中的流水线是x个，下一刻可能就成了y个。
了解完了线程和进程的概念之后，对于理解电脑的配置也有帮助。比如我们买电脑，经常会碰到一个术语，就是这个电脑的CPU是某某核某某线程的。比如我当年买的第一台笔记本是4核8线程的，这其实是在说这台电脑的CPU有 4个计算核心 ，但是使用了超线程技术，使得可以把一个物理核心模拟成两个逻辑核心。相当于我们可以用4个核心同时执行8个线程，相当于8个核心同时执行，但其实有4个核心是模拟出来的虚拟核心。
有一个问题是 为什么是4核8线程而不是4核8进程呢 ？因为CPU并不会直接执行进程，而是执行的是进程当中的某一个线程。就好像车间并不能直接生产零件，只有流水线才能生产零件。车间负责的更多是资源的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是资源分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元 。
启动线程Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。
首先，我们引入threading中的Thread，这是一个线程的类，我们可以通过创建一个线程的实例来执行多线程。
from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()简单解释一下它的用法，我们传入了三个参数，分别是 target，name和args ，从名字上我们就可以猜测出它们的含义。首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。当我们执行Python的时候启动的线程名叫MainThread，通过线程的名字我们可以做区分。args是会传递给target这个函数的参数。
我们来举个经典的例子：
import time, threading # 新线程执行的代码: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)我们创建了一个非常简单的loop函数，用来执行一个循环来打印数字，我们每次打印一个数字之后这个线程会睡眠5秒钟，所以我们看到的结果应该是每过5秒钟屏幕上多出一行数字。
我们在Jupyter里执行一下：
表面上看这个结果没毛病，但是其实有一个问题，什么问题呢？ 输出的顺序不太对 ，为什么我们在打印了第一个数字0之后，主线程就结束了呢？另外一个问题是，既然主线程已经结束了， 为什么Python进程没有结束 ， 还在向外打印结果呢？
因为线程之间是独立的，对于主线程而言，它在执行了t.start()之后，并 不会停留，而是会一直往下执行一直到结束 。如果我们不希望主线程在这个时候结束，而是阻塞等待子线程运行结束之后再继续运行，我们可以在代码当中加上t.join()这一行来实现这点。
t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)join操作可以让主线程在join处挂起等待，直到子线程执行结束之后，再继续往下执行。我们加上了join之后的运行结果是这样的：
这个就是我们预期的样子了，等待子线程执行结束之后再继续。
我们再来看第二个问题，为什么主线程结束的时候，子线程还在继续运行，Python进程没有退出呢？这是因为默认情况下我们创建的都是用户级线程，对于进程而言， 会等待所有用户级线程执行结束之后才退出 。这里就有了一个问题，那假如我们创建了一个线程尝试从一个接口当中获取数据，由于接口一直没有返回，当前进程岂不是会永远等待下去？
这显然是不合理的，所以为了解决这个问题，我们可以把创建出来的线程设置成 守护线程 。
守护线程守护线程即daemon线程，它的英文直译其实是后台驻留程序，所以我们也可以理解成 后台线程 ，这样更方便理解。daemon线程和用户线程级别不同，进程不会主动等待daemon线程的执行， 当所有用户级线程执行结束之后即会退出。进程退出时会kill掉所有守护线程 。
我们传入daemon=True参数来将创建出来的线程设置成后台线程：
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)这样我们再执行看到的结果就是这样了：
这里有一点需要注意，如果你 在jupyter当中运行是看不到这样的结果的 。因为jupyter自身是一个进程，对于jupyter当中的cell而言，它一直是有用户级线程存活的，所以进程不会退出。所以想要看到这样的效果，只能通过命令行执行Python文件。
如果我们想要等待这个子线程结束，就必须通过join方法。另外，为了预防子线程锁死一直无法退出的情况， 我们还可以 在joih当中设置timeout ，即最长等待时间，当等待时间到达之后，将不再等待。
比如我在join当中设置的timeout等于5时，屏幕上就只会输出5个数字。
另外，如果没有设置成后台线程的话，设置timeout虽然也有用，但是 进程仍然会等待所有子线程结束 。所以屏幕上的输出结果会是这样的：
虽然主线程继续往下执行并且结束了，但是子线程仍然一直运行，直到子线程也运行结束。
关于join设置timeout这里有一个坑，如果我们只有一个线程要等待还好，如果有多个线程，我们用一个循环将它们设置等待的话。那么 主线程一共会等待N * timeout的时间 ，这里的N是线程的数量。因为每个线程计算是否超时的开始时间是上一个线程超时结束的时间，它会等待所有线程都超时，才会一起终止它们。
比如我这样创建3个线程：
ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)最后屏幕上输出的结果是这样的：
所有线程都存活了6秒。
总结在今天的文章当中，我们一起简单了解了 操作系统当中线程和进程的概念 ，以及Python当中如何创建一个线程，以及关于创建线程之后的相关使用。
多线程在许多语言当中都是至关重要的，许多场景下必定会使用到多线程。比如 web后端，比如爬虫，再比如游戏开发 以及其他所有需要涉及开发ui界面的领域。因为凡是涉及到ui，必然会需要一个线程单独渲染页面，另外的线程负责准备数据和执行逻辑。因此，多线程是专业程序员绕不开的一个话题，也是一定要掌握的内容之一。