⑴ python线程怎么销毁
【Python】线程的创建、执行、互斥、同步、销毁
还是《【Java】利用synchronized(this)完成线程的临界区》（点击打开链接）、《【Linux】线程互斥》（点击打开链接）、《【C++】Windows线程的创建、执行、互斥、同步、销毁》（点击打开链接）中的设置多个线程对一个ticket进行自减操作，用来说明Python中多线程的运用，涉及的创建、执行、互斥、同步、销毁问题。
运行结果如下，还是差不多，运行三次，每次的运行结果，每个线程最终的得票结果是不同的，但是4个线程最终“得票”的总和为 ticket 最初设置的值为100000，证明这4个线程成功实现了互斥。
虽然每次运行结果是不同，但是可以看得出每次运行结果大抵上是平均的。貌似Python对线程作系统资源的处理，比Java要好。
然而，Python总要实现多线程，代码并不像想象中简单，具体如下：
[python] view plain print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
# -*-coding:utf-8-*-
import threading;
mutex_lock = threading.RLock(); # 互斥锁的声明
ticket = 100000; # 总票数
# 用于统计各个线程的得票数
ticket_for_thread1 = 0;
ticket_for_thread2 = 0;
ticket_for_thread3 = 0;
ticket_for_thread4 = 0;
class myThread(threading.Thread): # 线程处理函数
def __init__(self, name):
threading.Thread.__init__(self); # 线程类必须的初始化
self.thread_name = name; # 将传递过来的name构造到类中的name
def run(self):
# 声明在类中使用全局变量
global mutex_lock;
global ticket;
global ticket_for_thread1;
global ticket_for_thread2;
global ticket_for_thread3;
global ticket_for_thread4;
while 1:
mutex_lock.acquire(); # 临界区开始，互斥的开始
# 仅能有一个线程↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
if ticket > 0:
ticket -= 1;
# 统计哪到线程拿到票
print "%s抢到了票！票还剩余：%d。" % (self.thread_name, ticket);
if self.thread_name == "线程1":
ticket_for_thread1 += 1;
elif self.thread_name == "线程2":
ticket_for_thread2 += 1;
elif self.thread_name == "线程3":
ticket_for_thread3 += 1;
elif self.thread_name == "线程4":
ticket_for_thread4 += 1;
else:
break;
# 仅能有一个线程↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑
mutex_lock.release(); # 临界区结束，互斥的结束
mutex_lock.release(); # python在线程死亡的时候，不会清理已存在在线程函数的互斥锁，必须程序猿自己主动清理
print "%s被销毁了！" % (self.thread_name);
# 初始化线程
thread1 = myThread("线程1");
thread2 = myThread("线程2");
thread3 = myThread("线程3");
thread4 = myThread("线程4");
# 开启线程
thread1.start();
thread2.start();
thread3.start();
thread4.start();
# 等到线程1、2、3、4结束才进行以下的代码（同步）
thread1.join();
thread2.join();
thread3.join();
thread4.join();
print "票都抢光了，大家都散了吧！";
print "=========得票统计=========";
print "线程1：%d张" % (ticket_for_thread1);
print "线程2：%d张" % (ticket_for_thread2);
print "线程3：%d张" % (ticket_for_thread3);
print "线程4：%d张" % (ticket_for_thread4);
1、从上面的代码可以看出，在Python2.7中要使用线程必须使用threading而不是古老的thread模块。
如果你像网上部分遗留依旧的文章一样，在Python2.7中使用thread来实现线程，至少在Eclipse的Pydev中会报错：sys.excepthook is missing，lost sys.stderr如下图所示：
所以必须使用现时Python建议使用的threading。
2、与其它编程语言类似，声明一个互斥锁，与一系列的得票数。之后，与Java同样地，Python实现线程的函数，是要重写一个类。而类中使用全局变量，则与同为脚本语言的php一样《【php】global的使用与php的全局变量》（点击打开链接），要用global才能使用这个全局变量，而不是C/C++可以直接使用。
3、需要注意的，Python需要在线程跑完class myThread(threading.Thread)这个类的def run(self)方法之前，必须自己手动清理互斥锁，它不会像其它编程语言那样，说线程跑完def run(self)方法，会自然而然地清理该线程被创建的互斥锁。如果没有最后一句手动清理互斥锁，则会造成死锁。
4、最后与其它编程语言一样了，利用线程的join方法可以等待这个线程跑完def run(self)方法中的所有代码，才执行之后的代码，实现同步。否则主函数中的代码，相当于与父线程。主函数开启的线程，相当于其子线程，互不影响的。
⑵ Python如何把循环次数可以让玩家修改而不看到源代码
1、打开Python输入pipinstallPyInstaller。
2、进入需要打包的程序目录，设置让玩家修改而看不到循环次数的源代码。
3、输入pyinstaller和需要打包的程序名称。
4、以上为Python如何把循环次数可以让玩家修改而不看到源代码的步骤。
⑶ 面试必备 - Python 垃圾回收机制
众所周知，Python 是一门面向对象语言，在 Python 的世界一切皆对象。所以一切变量的本质都是对象的一个指针而已。
Python 运行过程中会不停的创建各种变量，而这些变量是需要存储在内存中的，随着程序的不断运行，变量数量越来越多，所占用的空间势必越来越大，如果对变量所占用的内存空间管理不当的话，那么肯定会出现 out of memory。程序大概率会被异常终止。
因此，对于内存空间的有效合理管理变得尤为重要，那么 Python 是怎么解决这个问题的呢。其实很简单，对不不可能再使用到的内存进行回收即可，像 C 语言中需要程序员手动释放内存就是这个道理。但问题是如何确定哪些内存不再会被使用到呢？这就是我们今天要说的垃圾回收了。
目前垃圾回收比较通用的解决办法有三种，引用计数，标记清除以及分代回收。
引用计数也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。在 Python 中，大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的。其原理非常简单，我们为每个对象维护一个 ref 的字段用来记录对象被引用的次数，每当对象被创建或者被引用时将该对象的引用次数加一，当对象的引用被销毁时该对象的引用次数减一，当对象的引用次数减到零时说明程序中已经没有任何对象持有该对象的引用，换言之就是在以后的程序运行中不会再次使用到该对象了，那么其所占用的空间也就可以被释放了了。
我们来看看下面的例子。
函数 print_memory_info 用来获取程序占用的内存空间大小，在 foo 函数中创建一个包含一百万个整数的列表。从打印结果我们可以看出，创建完列表之后程序耗用的内存空间上升到了 55 MB。而当函数 foo 调用完毕之后内存消耗又恢复正常。
这是因为我们在函数 foo 中创建的 list 变量是局部变量，其作用域是当前函数内部，一旦函数执行完毕，局部变量的引用会被自动销毁，即其引用次数会变为零，所占用的内存空间也会被回收。
为了验证我们的想法，我们对函数 foo 稍加改造。代码如下：
稍加改造之后，即使 foo 函数调用结束其所消耗的内存也未被释放。
主要是因为我们将函数 foo 内部产生的列表返回并在主程序中接收之后，这样就会导致该列表的引用依然存在，该对象后续仍有可能被使用到，垃圾回收便不会回收该对象。
那么，什么时候对象的引用次数才会增加呢。下面四种情况都会导致对象引用次数加一。
同理，对象引用次数减一的情况也有四种。
引用计数看起来非常简单，实现起来也不复杂，只需要维护一个字段保存对象被引用的次数即可，那么是不是就代表这种算法没有缺点了呢。实则不然，我们知道引用次数为零的对象所占用的内存空间肯定是需要被回收的。那引用次数不为零的对象呢，是不是就一定不能回收呢？
我们来看看下面的例子，只是对函数 foo 进行了改造，其余未做更改。
我们看到，在函数 foo 内部生成了两个列表 list_a 和 list_b，然后将两个列表分别添加到另外一个中。由结果可以看出，即使 foo 函数结束之后其所占用的内存空间依然未被释放。这是因为对于 list_a 和 list_b 来说虽然没有被任何外部对象引用，但因为二者之间交叉引用，以至于每个对象的引用计数都不为零，这也就造成了其所占用的空间永远不会被回收的尴尬局面。这个缺点是致命的。
为了解决交叉引用的问题，Python 引入了标记清除算法和分代回收算法。
显然，可以包含其他对象引用的容器对象都有可能产生交叉引用问题，而标记清除算法就是为了解决交叉引用的问题的。
标记清除算法是一种基于对象可达性分析的回收算法，该算法分为两个步骤，分别是标记和清除。标记阶段，将所有活动对象进行标记，清除阶段将所有未进行标记的对象进行回收即可。那么现在的为问题变为了 GC 是如何判定哪些是活动对象的？
事实上 GC 会从根结点出发，与根结点直接相连或者间接相连的对象我们将其标记为活动对象（该对象可达），之后进行回收阶段，将未标记的对象（不可达对象）进行清除。前面所说的根结点可以是全局变量，也可以是调用栈。
标记清除算法主要用来处理一些容器对象，虽说该方法完全可以做到不误杀不遗漏，但 GC 时必须扫描整个堆内存，即使只有少量的非可达对象需要回收也需要扫描全部对象。这是一种巨大的性能浪费。
由于标记清除算法需要扫描整个堆的所有对象导致其性能有所损耗，而且当可以回收的对象越少时性能损耗越高。因此 Python 引入了分代回收算法，将系统中存活时间不同的对象划分到不同的内存区域，共三代，分别是 0 代，1 代 和 2 代。新生成的对象是 0 代，经过一次垃圾回收之后，还存活的对象将会升级到 1 代，以此类推，2 代中的对象是存活最久的对象。
那么什么时候触发进行垃圾回收算法呢。事实上随着程序的运行会不断的创建新的对象，同时也会因为引用计数为零而销毁大部分对象，Python 会保持对这些对象的跟踪，由于交叉引用的存在，以及程序中使用了长时间存活的对象，这就造成了新生成的对象的数量会大于被回收的对象数量，一旦二者之间的差值达到某个阈值就会启动垃圾回收机制，使用标记清除算法将死亡对象进行清除，同时将存活对象移动到 1 代。 以此类推，当二者的差值再次达到阈值时又触发垃圾回收机制，将存活对象移动到 2 代。
这样通过对不同代的阈值做不同的设置，就可以做到在不同代使用不同的时间间隔进行垃圾回收，以追求性能最大。
事实上，所有的程序都有一个相识的现象，那就是大部分的对象生存周期都是相当短的，只有少量对象生命周期比较长，甚至会常驻内存，从程序开始运行持续到程序结束。而通过分代回收算法，做到了针对不同的区域采取不同的回收频率，节约了大量的计算从而提高 Python 的性能。
除了上面所说的差值达到一定阈值会触发垃圾回收之外，我们还可以显示的调用 gc.collect() 来触发垃圾回收，最后当程序退出时也会进行垃圾回收。
本文介绍了 Python 的垃圾回收机制，垃圾回收是 Python 自带的功能，并不需要程序员去手动管理内存。
其中引用计数法是最简单直接的，但是需要维护一个字段且针对交叉引用无能为力。
标记清除算法主要是为了解决引用计数的交叉引用问题，该算法的缺点就是需要扫描整个堆的所有对象，有点浪费性能。
而分代回收算法的引入则完美解决了标记清除算法需要扫描整个堆对象的性能浪费问题。该算法也是建立在标记清除基础之上的。
最后我们可以通过 gc.collect() 手动触发 GC 的操作。
题外话，如果你看过 JVM 的垃圾回收算法之后会发现 Python 的垃圾回收算法与其是如出一辙的，事实再次证明，程序语言设计时是会相互参考的。
⑷ python 爬虫（学了3天写出的代码）
import requests import parsel import threading,os import queue
class Thread(threading.Thread): def init (self,queue,path): threading.Thread. init (self) self.queue = queue self.path = path
def download_novel(url, path): res = get_response(url) selctor = parsel.Selector(res) title = selctor.css('.bookname > h1::text').get() print(title) content = ' '.join(selctor.css('#content::text').getall()) # 使用join方法改变内容； with open( path + title + ".txt","w",encoding='utf-8') as f: f.write(content) print(title,'保存成功!') f.close()
def get_response(url): # 获得网站源码； response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' return response.text
if name == ' main ': # 函数入口 url = str(input('请输入你要下载小说的url:')) response = get_response(url) sel = parsel.Selector(response) novelname = sel.css('#info > h1::text').get() urllist = sel.css('.box_con p dl dd a::attr(href)').getall() queue = queue.Queue() path = './{}/'.format(novelname)