标签：except 大写 produce oba else round call pytho filter
python装饰器
定义：本质是函数，（装饰其他函数）就是为其他函数添加附加功能
原则：1。不能修改被装饰的函数源代码
2.不能修改被装饰的函数的调用
def test1():
pass
def test2():
pass
这是两个函数想为两个函数添加打印功能,那就在写一个打印函数然后再调用
def logger(): print(‘logging‘) def test1(): pass logger() def test2(): pass logger()
test1（）
test2（）
装饰器通过@装饰器名来调用
def timer(func): def warpper(*args,**kwargs): start_time = time - time() func() stop_time=time.time() print(‘the func run time is%s‘%(stop_time-start_time) return warpper @timmer #装饰器的调用方式 def test1(): time.sleep(3) print(‘in the test1‘) test()
实现装饰器的知识：
1.函数即变量（定义一个函数就等于把函数体给了函数名）
2.高阶函数
a.把函数名当做一个实参传给另外一个函数（不修改被装饰函数源代码为函数添加功能）
b.返回之中包含函数名(不修改函数的调用方式)
3.嵌套函数
高阶函数+嵌套函数=装饰器
列表生成式
列表直接生成以后在赋值给a
a= [i*2 for i in rnge(10)] [0,2,4,6,8,10,12,14,16,18]
生成器：只有在调用时才会生成相应的数据 ，只有一个__next__()方法
b是内存地址
b=[i*2 for i in range(10)] for i in b: print(i)
实现斐波那契的生成器
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n<max: # print(b) yield b a,b = b,a+b #a= b a =1,b=2, a=b, a=2 # b = a+b b= 2+2 = 4 n= n+1 return ‘-----------done---------------‘ # f=fib(10) g= fib(6)
print(g.__next__())
print("======star loop=====")
for i in g:
print (i)
#如果数据过大无法知道长度需要异常处理
while True:
try:
x= next(g)
print(‘g:‘,x)
except StopIteration as e:
print(‘Generator return value:‘,e.value)
break
生成器的并行
# Author:Zhiyu Su import time def consumer(name): print(‘%s 准备吃孢子啦！‘%name) while True: baozi = yield print(‘包子[%s]来了，被[%s]吃了‘%(baozi,name)) c= consumer(‘chengronghua‘) # c.__next__() # b1= ‘韭菜馅‘ # c.send(b1) # c.__next__() def producer(name): c= consumer(‘A‘) c2 = consumer(‘B‘) c.__next__() c2.__next__() print(‘老子包子做好了‘) for i in range(10): time.sleep(1) print(‘做了1个包子分了两半‘) c.send(i) c2.send(i) producer(‘alex‘)
迭代器
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
python的内置方法
# Author:Zhiyu Su #print(all([1,-5,3]))#判断数据是否为真 是返回True 否者返回fale # print(any[1]) # a = (ascii([1,2,‘说‘])) #把内存对象变成可打印字符串模式 # print(type(a)) # print(bin(1)) #把数字十进制转二进制 # bool(90)#判断真假 # a = bytes(‘abcde‘,encoding=‘utf-8‘) #二进制 # b = bytearray(‘abcde‘,encoding=‘utf-8‘) #可修改的二进制 # print(b[1]) # print(a.capitalize(),a) #首字母大写 # def ggg():pass # print(callable(ggg)) # print(chr(88)) #把数字对应的acsii表反映出来 # print(ord(‘w‘)) #与chr相反 # code = ‘for i in range(10):print(i)‘ #把字符转换换代码 # c=compile(code,‘‘,‘exec‘) # exec(c) # exec(code) # dir(x)#查取方法 # divmod()#底板除 # enumerate # seasons = [‘Spring‘,‘Sunner‘,‘Fall‘,‘winter‘] # # print(list(enumerate(seasons))) #[(0, ‘Spring‘), (1, ‘Sunner‘), (2, ‘Fall‘), (3, ‘winter‘)] # eval()#数据字典变字符串 # def sayhi(n): # print(n) # # sayhi(3) # # # lambda n:print(n)(5) # calc = lambda n:3 if n<4 else n #匿名函数只能进行三元运算 # print(calc(5)) # res= filter(lambda n:n>5,range(10)) #一组数据过滤出你想要的来 # res = map(lambda n:n*2,range(10)) # res=[lambda i:i*2 for i in range(10)] # import functools # res = functools.reduce(lambda x,y:x+y,range(10))#45 # res = functools.reduce(lambda x,y:x*y,range(1,10))#362880 # # print(res) # a = frozenset([1,3,4,5,64,2,5,23,4])#不可变集合 # print(globals()) #整个文件的变量值 # hash( ) # print(hex(255)) #将数字转为16进制 # def test(): # local_var = 333 # print(locals()) # test() # print(globals()) # print(globals().get(‘local_var‘)) # oct()#转八进制 # print(pow(3,5)) #3的5次方 # print(round(1.33555,2)) #保留两位数字 # a = {6:2,8:0,1:4,-5:6,99:11,4:22} # # print(sorted(a.items())) # print(sorted(a.items(),key = lambda x:x[1])) # # print(a) # a= [1,2,3,4] # b= [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘] # for i in zip(a,b): # print(i)
json和pickle数据序列化：把内存的对象变成字符串
json序列化
# Author:Zhiyu Su import pickle def sayhi(name): print(‘hello‘,name) info = { ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:22, ‘func‘:sayhi } f=open(‘test.text‘,‘wb‘) f.write(pickle.dumps( info)) # print(json.dumps(info)) f.close()
json反序列化
# Author:Zhiyu Su import json def sayhi(name): print(‘hello‘,name) f = open(‘test.text‘,‘rb‘) # data =eval( f.read()) data = json.loads(f.read()) print(data[‘age‘])
pickle序列化
# Author:Zhiyu Su import pickle def sayhi(name): print(‘hello‘, name) info = { ‘name‘: ‘alex‘, ‘age‘: 22, ‘func‘: sayhi } f = open(‘test.text‘, ‘wb‘) pickle.dump(info, f) # 等同于f.write(pickle.dumps(info)) f.close()
pickle反序列化
# Author:Zhiyu Su import pickle def sayhi(name): print(‘hello‘,name) f = open(‘test.text‘,‘rb‘) data = pickle.load(f) # data = pickle.loads(f.read()) print(data[‘func‘](‘alex‘))
标签：except 大写 produce oba else round call pytho filter
原文地址：http://www.cnblogs.com/szy413227820/p/7436180.html
