标签:技术 call lis python top indicator xiaomi money 范围
1.字符串格式化
2.迭代器和生成器
3.装饰器
4.Json & pickle 数据序列化
5.软件目录结构规范
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
常用格式化:
tpl = "i am %s" % "alex" tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18) tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18} tpl = "percent %.2f" % 99.97623 tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, } tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }
tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, ‘alex‘) tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, ‘alex‘]) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33]) tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1) tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15) tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)
更多格式化操作:https://docs.python.org/3/library/string.html
我们已经知道,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 >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance(‘abc‘, Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False
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:
>>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance(‘abc‘, Iterator) False
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:
>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator) True
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;
def func(): yield 1 yield 2 yield 3 yield 4
上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。
>>> temp = func() >>> temp.__next__() 1 >>> temp.__next__() 2 >>> temp.__next__() 3 >>> temp.__next__() 4 >>> temp.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
利用生成器自定义range
def nrange(num): temp = -1 while True: temp = temp + 1 if temp >= num: return else: yield temp
凡是可作用于for
循环的对象都是Iterable
类型;
凡是可作用于next()
函数的对象都是Iterator
类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list
、dict
、str
等是Iterable
但不是Iterator
,不过可以通过iter()
函数获得一个Iterator
对象。
Python的for
循环本质上就是通过不断调用next()
函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass
实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象: it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) # 循环: while True: try: # 获得下一个值: x = next(it) except StopIteration: # 遇到StopIteration就退出循环 break
#!/usr/env python # -*- coding:utf-8 -*- #Version:Python3.4 # 定义函数,为调用,函数内部不执行 # 函数名 >> 代指这个函数体 def outer(func): def inner(a): print("log") r = func(a) print("befor") return r return inner @outer # @ + 函数名 功能:1、自动执行 outer 函数,并且将其下边的函数名f1当作参数传递 def f1(arg): # 2、将outer函数的返回值,重新赋值给 f1 print(arg) return "砍你" @outer def f2(): print("F2") @outer def f100(): print("F100") ret = f1("小明") print(ret)
#!/usr/env python # -*- coding:utf-8 -*- #Version:Python3.4 user,passwd = ‘xiaoming‘,‘123‘ def auth(auth_type): def outer_wrapper(func): def wrapper(*args,**kwargs): username = input("Username:").strip() password = input("Passowrd:").strip() if auth_type == "local": if user == username and passwd == password: print("\033[32;1mUser has passwd auth\033[0m") res = func(*args,**kwargs) print("砍刀哥") return res else: exit("\033[31;1m密码不正确\033[0m") elif auth_type == "ldap": print("搞毛线ldap!") return wrapper return outer_wrapper def index(): pass @auth(auth_type="local") def home(): print("wclecome to home page") return "kandaoke" @auth(auth_type="ldap") def bbs(): print("wclecome to bbs page") home() bbs()
参考 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html
假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了:
Foo/ |-- bin/ | |-- foo | |-- foo/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py | | |-- test_main.py | | | |-- __init__.py | |-- main.py | |-- docs/ | |-- conf.py | |-- abc.rst | |-- setup.py |-- requirements.txt |-- README
简要解释一下:
bin/
: 存放项目的一些可执行文件,当然你可以起名script/
之类的也行。foo/
: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/
存放单元测试代码; (3) 程序的入口最好命名为main.py
。docs/
: 存放一些文档。setup.py
: 安装、部署、打包的脚本。requirements.txt
: 存放软件依赖的外部Python包列表。README
: 项目说明文件。目的是能简要描述该项目的信息,让读者快速了解这个项目。
它需要说明以下几个事项:
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原文地址:http://www.cnblogs.com/pizhiyou/p/6219848.html