Python之路4Day

解释：

在Python中，最基本的数据结构是序列（sequence）。序列中的每个元素被分配一个序号——即元素的位置，也称为索引。第一个索引是 0，第二个则是 1，以此类推。序列中的最后一个元素标记为 -1，倒数第二个元素为 -2，一次类推。        

Python包含 6 中内建的序列，包括列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。

例子：

‘‘‘例子1‘‘‘

li =  [11,22,33]

def func1(arg):

    return arg + 1  #这里乘除都可以

new_list = map(func1,li)  #这里map调用函数，函数的规则你可以自己指定，你函数定义成什么他就做什么操作！

print new_list

输出结果：[12, 23, 34]

‘‘‘例子2‘‘‘

li = [‘shuaige‘,‘nihao‘,]

def func1(arg):

    return ‘%s test string‘ % arg  #或者使用+进行拼接万恶的+能不用最好不用他会在内存中开辟新的空间！

new_strlist = map(func1,li)

print new_strlist

输出结果：[‘shuaige test string‘, ‘nihao test string‘]

‘‘‘例子3‘‘‘

li = ‘abcdefg‘

def func1(arg):

    return ‘%s test string‘ % arg

new_list = map(func1,li)

print new_list

#结果：[‘a test string‘, ‘b test string‘, ‘c test string‘, ‘d test string‘, ‘e test string‘, ‘f test string‘, ‘g test string‘]

使用lambda表达式实例：

li = [11,22,33,44,55]

new_li = map(lambda a:a + 100,li)

print new_li

#输出结果：   [111, 122, 133, 144, 155]

#多个列表操作：

l1 = [11,22,33,44,55]

l2 = [22,33,44,55,66]

l3 = [33,44,55,66,77]

print map(lambda a1,a2,a3:a1+a2+a3,l1,l2,l3)

#输出结果：  [66, 99, 132, 165, 198] 

#这里需要注意如果使用map函数列表中的元素必须是相同的才可以!否则就会报下面的错误！

#TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int‘ and ‘NoneType‘，如果看下面

l1 = [11,22,33,44,55]

l2 = [22,33,44,55,66]

l3 = [33,44,55,66,]

#l3的数据少一个，如果元素里的元素为空那么他调用的时候这个元素就是None

filter:对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列！

li = [11,22,33,44,55,66,77,88]
print filter(lambda a:a>33,li)
输出结果：[44, 55, 66, 77, 88]

装饰器

装饰器是函数，只不过该函数可以具有特殊的含义，装饰器用来装饰函数或类，使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。

简单的来说在不修改原函数的情况下，在对原函数进行包装！

 

一、初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

############### 基础平台提供的功能如下 ###############    def f1():     print ‘f1‘    def f2():     print ‘f2‘    def f3():     print ‘f3‘    def f4():     print ‘f4‘    ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############    f1() f2() f3() f4()    ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############    f1() f2() f3() f4()

 目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

 

1	跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

 

 当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

1	只对基础平台的代码进行重构，让N业务部门无需做任何修改

 修改原基础平台代码

过了一周 Low BB 被开除了...

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

1	只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

 新建立一个函数把函数应用到原基础函数上

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

• 封闭：已实现的功能代码块
• 开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

def w1(func):     def inner():         # 验证1         # 验证2         # 验证3         return func()     return inner    @w1 def f1():     print ‘f1‘ @w1 def f2():     print ‘f2‘ @w1 def f3():     print ‘f3‘ @w1 def f4():     print ‘f4‘

 

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

def w1(func):     def inner():         print ‘gongneng1‘         func()         print ‘gongneng2‘     return inner   @w1 def f1():     print ‘f1‘   f1()

 当执行的时候，python是由上到下执行的，首先执行到def w1(func):这里把def w1(func)加载到内存

当执行到@w1的时候@w1是python的语法糖！他会把他下面的函数进行封装。

把f1这个函数作为def w1(func)的参数传进去！就是：f1()=w1(f1)

然后def w1(func):  == w1(f1)就会执行：

1 2 3 4 5

def inner():     print ‘gongneng1‘     func()   #func()  == f1()“原函数”     print ‘gongneng2‘ return inner  #然后把封装后的函数输出给原函数

@w1就相当于做了一个替换

def f1()  <==> def inner()

1 2 3 4 5

@w1 def f1():         #  ==def inner() :     print ‘f1‘    #           print ‘gongneng1‘                   #           func()                   #           print ‘gongneng2‘

 

二、被装饰的函数如果有参数呢？

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

def w1(func):     def inner(arg):         # 验证1         # 验证2         # 验证3         return func(arg)     return inner   @w1 def f1(arg):     print ‘f1‘   一个参数     ################################ def w1(func):     def inner(arg1,arg2):         # 验证1         # 验证2         # 验证3         return func(arg1,arg2)     return inner   @w1 def f1(arg1,arg2):     print ‘f1‘   两个参数 ################################ def w1(func):     def inner(arg1,arg2,arg3):         # 验证1         # 验证2         # 验证3         return func(arg1,arg2,arg3)     return inner   @w1 def f1(arg1,arg2,arg3):     print ‘f1‘   三个参数

 用动态参数搞定！

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

def w1(func):     def inner(*args,**kwargs):         # 验证1         # 验证2         # 验证3         return func(*args,**kwargs)     return inner    @w1 def f1(arg1,arg2,arg3):     print ‘f1‘

三、一个函数可以被多个装饰器装饰吗？

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

def w1(func):     def inner(*args,**kwargs):         print ‘gongneng1‘         func(*args,**kwargs)         print ‘gongneng2‘     return inner def w2(func):     def inner(*args,**kwargs):         print ‘gongneng3‘         func(*args,**kwargs)         print ‘gongneng4‘     return inner   @w1 @w2 def f1(arg,arg2,arg3):     print arg,arg2,arg3   f1(‘nihao‘,‘tianshuai‘,‘shuaige‘)

 输出结果：

1 2 3 4 5

gongneng1 gongneng3 nihao tianshuai shuaige gongneng4 gongneng2

 这个被多个装饰器装饰，其实就是套完一层在套一层！勿把自己绕进去！

 四、还有什么更吊的装饰器吗？

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

def Filter(a1,a2):     def outer(main_func):         def wrapper(request,kargs):             print a1             main_result = main_func(request,kargs)             print a2                 return main_result         return wrapper     return outer   @Filter(f5, f6) def Index(request,kargs):     print ‘index‘       ‘‘‘ 1、第一步：把def Filter(a1,a2): 加载到内存 2、第二步：@Filter(f5, f6)  == 调用了装饰器  == @outer 然后返回给函数 3、第散步：执行outer函数并返回给index函数  Index == wrapper 4、执行wrapper 函数，这样做的意义就是除了原函数给的参数外，装饰器也可以调用自己定义的参数   ‘‘‘ 来源： http://www.cnblogs.com/luotianshuai/p/4967834.html