一、装饰器
（为其他函数添加附加功能）
1、原则：
- 不能修改被装饰函数的源代码
- 不能修改被装饰函数的调用方式
2、储备知识：
- 函数即“变量”
- 高阶函数
- 嵌套函数
高阶函数+嵌套函数=装饰器
1 #Author : Felix Li 2 3 # 高阶函数的应用1 4 # import time 5 # def bar(): 6 # time.sleep(1) 7 # print("in the bar") 8 # def test1(func): 9 # s_time=time.time() 10 # print(func) 11 # func() 12 # o_time=time.time() 13 # print("运行时间是%s"%(o_time-s_time)) 14 # test1(bar) 15 16 #高阶函数的应用2 17 # import time 18 # def bar(): 19 # time.sleep(2) 20 # print("打印这个bar") 21 # def test2(func): 22 # print(func) 23 # return func #返回的是值 24 # bar=test2(bar) 25 # bar()
1 #嵌套函数 2 3 x=1; 4 def grandpa(): 5 #x=2; 6 def father(): 7 #x=3; 8 def son(): 9 #x=4; 10 print(x) #就近原则 11 son() 12 father() 13 grandpa()
1 #Author : Felix Li 2 #装饰器示例1 3 import time 4 def timer(func): #这个高阶函数+嵌套函数 就是装饰器 5 def deco(*args, **kwargs): 6 s_time = time.time() 7 func(*args, **kwargs) #运行 test1 和 运行test2 8 o_time = time.time() 9 print("这个程序的运行时间是%s" % (o_time-s_time)) 10 return deco 11 12 @timer 13 def test1(): 14 time.sleep(2) 15 print("这是1的测试结果") 16 17 @timer 18 def test2(name, age): 19 time.sleep(2) 20 print("信息：", name, age) 21 22 test1() 23 test2("FELIX", 23)
1 #Author : Felix Li 2 #装饰器示例2 3 4 user,passwd =‘felix‘,‘123‘ 5 6 def dec_1(auth_type): 7 print("auth func:",auth_type) 8 def outer_wrapper(func): 9 def wrapper(*args, **kwargs): 10 print("wrapper func args:",*args,**kwargs) 11 if auth_type=="local": 12 username = input("用户名：").strip() 13 password = input("密码：").strip() 14 15 if user == username and passwd == password: 16 print("用户名密码正确！") 17 return func(*args, **kwargs) 18 else: 19 exit("非法的用户名或密码") 20 elif auth_type=="ldap": 21 print("老子不会了！。。。") 22 23 return wrapper 24 return outer_wrapper 25 26 27 def index(): 28 print("欢迎进入本网站！") 29 30 @dec_1(auth_type="local") 31 def home(): 32 print("登陆成功！") 33 return "from home!" 34 @dec_1(auth_type="ldap") 35 def bbs(): 36 print("欢迎进入论坛！") 37 38 index() 39 print(home()) 40 bbs()
二、迭代器与生成器
1、列表生成式
[ i*2 for i in range(10)]
2、生成器
- 只有在调用时才会生成相对应的数据
- 只记录当前位置
- 只有一个--next()--方法
1 #Author : Felix Li 2 3 import time 4 def consumer(name): #消费者 5 print("%s 准备吃包子啦!" %name) 6 while True: 7 baozi = yield 8 9 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) 10 11 12 def producer(name): #生产者 13 c = consumer(‘A‘) 14 c2 = consumer(‘B‘) 15 c.__next__() 16 c2.__next__() 17 print("老子开始准备做包子啦!") 18 for i in range(2): 19 time.sleep(1) 20 print("做了2个包子!") 21 c.send(i) 22 c2.send(i) 23 24 producer("felix")
3、迭代器
- isinstance([ ],iterable) #判断列表可不可以迭代 Iterable
- 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, 它表示一个惰性计算的序列。
集合数据类型如list dict str 等都是Iterable但不是Iterator ;
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型
三、内置方法
1、内置参数
详细讲解：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
1 #Author : Felix Li 2 3 # 1 4 # a=bytearray("abcde",encoding="utf-8") 5 # 6 # print(a[1]) 7 # a[1]=50 8 9 #2 10 code=‘‘‘ 11 import time 12 def consumer(name): #消费者 13 print("%s 准备吃包子啦!" %name) 14 while True: 15 baozi = yield 16 17 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) 18 19 20 def producer(name): #生产者 21 c = consumer(‘A‘) 22 c2 = consumer(‘B‘) 23 c.__next__() 24 c2.__next__() 25 print("老子开始准备做包子啦!") 26 for i in range(2): 27 time.sleep(1) 28 print("做了2个包子!") 29 c.send(i) 30 c2.send(i) 31 32 producer("felix") 33 ‘‘‘ 34 # exec(code) 35 36 #3 37 #print(divmod(3,5)) #商和余数 38 39 #4 filter 过滤出想要的元素 40 # res=filter(lambda n:n<5,range(10)) 41 # for i in res: 42 # print(i) 43 44 #5 哈希 45 #a=hash(‘123‘) 46 #print(a) 47 48 #6 49 #hex() #转成16进制 50 #oct() #转成8进制 51 52 #7 保留有效数字 53 # a=round(3.2131316,6) 54 # print(a) 55 56 #8 排序 57 # a={6:1,8:4,4:-5,-1:2 58 # 59 # } 60 # print(sorted(a.items(),key=lambda x:x[1])) 61 # print(a) 62 63 #9 一一对应 64 a=[1,2,3] 65 b=[‘a‘,‘b,‘,‘c‘] 66 for i in zip(a,b): 67 print(i)
四、Json & Pickle数据序列化
1、Json
- 可跨语言之间交互 C C++ Python Java C#
- 用于字符串和Python之间转换
1 #Author : Felix Li 2 #json序列化 相当于保存一段数据 3 # import json 4 # info={ 5 # ‘name‘:‘felix‘, 6 # ‘age‘:‘23‘ 7 # 8 # } 9 # f=open("test.test","w") 10 # f.write( json.dumps(info)) 11 # 12 # f.close() 13 14 15 16 #json反序列化 读出之前保存的数据 17 import json 18 f=open("test.test","r") 19 data=json.loads(f.read()) 20 21 print(data["name"])
2、Pickle
只能在Python中使用
