python3.x Day4 内置方法,装饰器,生成器,迭代器
内置方法,就是python3提供的各种函数,可以认为是关键字,帮助进行一些列的牛x运算。
abs()#取绝对值
all([])#可迭代对象中的所有元素都为True 则为True,只要至少一个为False则结果为False
any() #可迭代对象中的元素只要有任意一个为True,则结果为True
bin() #10进制转为二进制
bool() #判断一个对象的boolean值
bytes() #转换为字节,字符串需要"abc".encode("utf-8") ,字符串和字节都不可修改。
bytearray() #可修改的字节格式,b=bytearray("abc".encode("utf-8")),b[2]= 97, b="aac"了
callable() #判断一个对象是否可以调用。比如函数,True/False
chr() #输入一个数字,返回ascii中对应的字符
ord() #输入一个字符,返回ascii中对应的数字 classmethod() #类方法 code="print('hello world')"
gooo=compile(code,'','exec') #用于编译代码。。。。,相当于import,但是如果代码是片段,且是其他途径传过来的,
# 无法import,就这么干,用的地方不多,不过都有代码了,直接exec()就行了。。。。 呵呵
exec(gooo) complex()#复数 dict() #生成字典,一般直接{} dir()#查看对象有哪些方法。 divmod(5,2) #计算两个数相除的余数 eval() #计算器,
exec() #程序运行器 #补充:匿名函数:
mmm=lambda n:0 if n < 5 else 10
print(mmm(6))
filter() #过滤器,参数1:过滤方法(支持匿名函数),参数2:需要过滤的数据,可迭代对象,filter以后结果是个filter对象,迭代器的一种。
res=filter((lambda a:a>5),range(10))
print(type(res))
for i in res:
print(i) map() #按照参数1的方法,对参数2可迭代对象的数据进行处理。结果是个map对象,迭代器的一种。
map(lambda n:n*n,range(10)) import functools
res=functools.reduce() #reduce方法在python3中,移到了标准库里了,这是累加
res=functools.reduce(lambda n,m:m+n,range(101))
print(res) float()#转换为浮点型
format() #和字符串的.format(name="xiaoming"),一样的 frozenset()#不可变的集合,没有add方法什么的。
set()#可变的集合,有add方法什么的。 globals()#返回本文件整个程序中的所有全局的东西,返回个字典。可以用来判断变量什么的。他还有内部方法
globals().get() #用来取哪个全局的xx的值
locals() #与globals对应,这个是仅打印局部变量。
locals().get() #用来取哪个局部的xx的值,用在函数内部。。。。装饰器中??? 生成器中??? hash(object) #取得对象的hash值 help() #查看python的帮助 hex() #把数字转为16进制
oct() #把数字转为8进制 id() #返回对象的内存地址 input()#接收命令行输入的字符串。 int()#转换为整形 isinstance("gogo",str) #判断一个东西是否是第二个参数的对象类型 issubclass() #判断是否是个子类 iter() #可迭代对象转化为迭代器 len() #取得长度,主要针对数组,元组,字典。等等 max() #返回可迭代对象中最大的那个。。。。。
min() #返回可迭代对象中最小的那个。。。。。 next() #返回迭代器的下一个值,与迭代器的__next__()方法一致 open() #打开文件。。。。。查看文件操作。 pow() #运算出,第一个参数数字的第二个参数数字次方 print() #输出到屏幕。 range() #取得一段数字数组。 repr() #用字符串表示一个对象。 reversed() #反转一个序列,和列表list的[].reverse()方法一样 round() #保留一个数字的n位小数。不写多少位小数,则取整 slice() #切片,和[2:5]一样的 sorted() #排序,可以用于排序本来没有顺序属性的对象,比如字典,a={1:44,2:33:9:33,7:88,6:33} sorted(a.items()),按照key来排序,如果不取items则排序完就剩下key了,这个不改变原对象
#上述 如果用value来进行排序,需要用匿名函数来做,sorted(a.items(),key=lambda x:x[1]) key为sorted第二个参数关键字。 sum() #求和,对于一个可迭代对象的求和,只能用数字的可迭代对象。 super() #面向对象的继承。
type() #查看数据类型 , python中所有的数据类型的根本都是type类型的 vars() #返回一个对象所有的属性名。 zip() #两个list按索引位置,对应起来,变成元组列表。 __import__("xxxxx") #引入模块,挺重要的
装饰器:
# 实现装饰器知识储备:
# 1、高阶函数 --- 把函数名字做为实参传个另一个函数(不修改原函数的源代码),返回值中包含原函数名(不改变原函数的调用方式)
# 2、函数即变量
# 3、函数嵌套 ----第一层,接收原函数名,第二层开始处理增加的装饰业务,第一层return 第二层的函数名,即可完成装饰器 # 高阶函数 + 函数嵌套 ==》 装饰器 #
# 装饰器定义:为其他函数增加额外功能的函数,本质上装饰器就是函数
# 原则:1、不去修改被装饰函数的源代码
# 2、不去修改被装饰函数的调用方式
import time def timer(func): #装饰器必然使用嵌套函数和告诫函数,嵌套外层,定义装饰器名字,和传递的函数名
def deco(*args,**kwargs): #装饰器嵌套函数的内层,描述装饰的额外功能,和传递原函数的各种参数,一般用*args,**kwargs
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print("func run time:{rt}".format(rt=stop_time-start_time))
return deco @timer
def test1():
# time.sleep(3)
print("i'm test1") test1() # 最牛X的 装饰器传参数:
def log_in(log_type):
def wrapper(func):
print("now func is {ffff}".format(ffff=func))
def rawrapper(*args,**kwargs):
print("login,{type}".format(type=log_type))
return func(*args,**kwargs)
return rawrapper
return wrapper
生成器&迭代器:
#a=[i * 2 for i in range(1000000)] #这叫列表生成式 可以让代码更简洁,和装逼
a=(i*2 for i in range(1000000)) #这叫生成器 与生成式最大的区别就是 生成式的数据根据算法全部准备好,
# 但生成器就是个算法,木有数据,只有在有需要数据访问时,提供那一个数据,相当省资源,
# 但直接访问某次数据,未生成的会异常,也就是说,生成器不允许切片使用
#b=a[1000]
#print(b) #生成器取值,需要用生成器自己的方法来做。只能往后读,无法往前读,只记录当前位置的数据,其他都不记录了,省内存。
#一般通过循环来取值
a.__next__() #python3.0 a.next() #python2.0
print(a.__next__())
''' #复杂的逻辑生成器,可以用函数的形式定义,但要有yield关键字来说明返回的是生成的值
#斐波那契数列:
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max :
yield b #表示生成器值的在这个算法中就是b,所以这里的print改为yield,这个fib就不再是函数而是生成器了。
a,b=b,a+b
n +=1
return "----done----" #可以用return来定义生成器溢出异常的描述值
f=fib(10)
print(f) # print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__())
# print(f.__next__()) #超出生成器取值范围后,会异常,异常描述值,可以是定义生成器return 来进行定义 #用循环来取生成器的值比较常见,由于生成器的特性决定,循环一般不会有溢出异常
for i in f:
print(i) while True:
try:
print(f.__next__())
except StopIteration as e:
print(e)
break
#利用生成器,做单线程下的并发,这玩意叫协程,比线程单位小,异步IO的雏形,epoll的雏形 #生产者,消费者模式?消费者,吃包子的,生产者,做包子的,消费者自己弄个生成器来吃包子,生产者做个包子让消费者来吃。
#yield关键字在生成器中是个标记,__next__()方法调用yield,开始生成器第一次算法值,返回当前的yield,但不传值,
# send()方法,用来给yield传值,并且开始一次算法值
def custom(name):
print("i'm customer %s"%name)
while True:
baozi=yield
print("%s eat the baozi [%s]"%(name,baozi)) # c1=custom("wy")
# c1.__next__()
# c1.send("baozi") def product(name1,name2):
c1=custom(name1)
c2=custom(name2)
c1.__next__()
c2.__next__()
for baozi in range(20):
print("begin make baozi : [%s]"%baozi)
c1.send(baozi)
c2.send(baozi) product("wangyue","laopeng") #补充:next()方法是可以取下一个值的内置方法。 #迭代器:
#只要是可以作用于for循环的对象,比如string,list,set,tuple,dict等等,就都叫可迭代对象(Iterable)。
#用isinstance()方法判断是否为可迭代对象,返回值True/False,
#使用的这个方法需要引入,
# from collections import Iterable
# isinstance(...,Iterable) #不但可以循环,并且可以被next()方法返回下一个值的对象,就叫迭代器(Iterator)
#用isinstance()方法判断是否为可迭代器,返回值True/False,
# from collections import Iterable
# isinstance(...,Iterabor)
#补充,可以通过dir()方法来查看全部方法,dir(....),迭代器dir()以后必须包含__next__()方法
#明确:
# ----生成器一定是可迭代对象,一定是迭代器
# ----迭代器一定是可迭代对象 #可以使用iter()方法,将字典dict、列表list、字符串str等可迭代对象,转化为迭代器
python3.x Day4 内置方法,装饰器,生成器,迭代器的更多相关文章
- Python自动化 【第四篇】:Python基础-装饰器 生成器 迭代器 Json & pickle
目录: 装饰器 生成器 迭代器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 1. Python装饰器 装饰器:本质是函数,(功能是装饰其它函数)就是为其他函数添加附加功能 原则: ...
- 跟着ALEX 学python day4集合 装饰器 生成器 迭代器 json序列化
文档内容学习于 http://www.cnblogs.com/xiaozhiqi/ 装饰器 : 定义: 装饰器 本质是函数,功能是装饰其他函数,就是为其他函数添加附加功能. 原则: 1.不能修改被装 ...
- Python 4 函数的参数,内置函数,装饰器,生成器,迭代器,
一.函数的参数: 1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数. 2.关键字参数:用于函数调用,通过“键-值”形式加以指定.可以让函数更加清晰.容易使用,同时也清除了参数的顺序需求. 3. ...
- django 内置用户-装饰器
""" 一.如何给python内置用户添加额外的字段,注意一定义在没有迁移数据之前定义,否则会报错 1.在models中先调用 from django.contrib.a ...
- python三大器(装饰器/生成器/迭代器)
1装饰器 1.1基本结构 def 外层函数(参数): def 内层函数(*args,**kwargs); return 参数(*args,**kwargs) return 内层函数 @外层函数 def ...
- Python—内置三大装饰器(@staticmethod、@classmethod、@property)
https://blog.csdn.net/weixin_42681866/article/details/83376484 https://blog.csdn.net/weixin_43265804 ...
- s14 第4天 关于python3.0编码 函数式编程 装饰器 列表生成式 生成器 内置方法
python3 编码默认为unicode,unicode和utf-8都是默认支持中文的. 如果要python3的编码改为utf-8,则或者在一开始就声明全局使用utf-8 #_*_coding:utf ...
- python-day4装饰器、生成器、迭代器、内置方法、序列化、软件目录
@生成器generator a=(i*2 for i in range(10)) a.__next__()#等同于next(a),基本都不用,多用for循环a.send(m)#将m传为yield的值 ...
- NO.4:自学python之路------内置方法、装饰器、迭代器
引言 是时候开始新的Python学习了,最近要考英语,可能不会周更,但是尽量吧. 正文 内置方法 Python提供给了使用者很多内置方法,可以便于编程使用.这里就来挑选其中大部分的内置方法进行解释其用 ...
随机推荐
- 执行linux脚本出现问题
1. 权限不够: 使用 chmod +x XXX.sh 提升权限 2. 出现:/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory 原因:文件 ...
- poj 1511 Invitation Cards spfa 邻接矩阵
题目链接: http://poj.org/problem?id=1511 题目大意: 这道题目比较难理解,我读了好长时间,最后还是在队友的帮助下理解了题意,大意就是,以一为起点,求从一到其他各点的最短 ...
- Codeforces Round #479 (Div. 3)解题代码
A. Wrong Subtraction #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n,k; cin&g ...
- ACM输入外挂
一.什么是输入挂 scanf的输入速度不cin快得多,那么有没有比scanf更快的东西呢?这就是要用到输入挂了. 二.什么时候使用输入挂 当输入规模达到1x10^6次方的时候,就需要输入挂,否则很可能 ...
- composer 加快更新速度
一.使用代理 set http_proxy=http://127.0.0.1:8087 //Windows export http_proxy=http://127.0.0.1:8087 //linu ...
- tac命令的实现 分类: linux 2014-06-02 00:08 344人阅读 评论(0) 收藏
此程序实现简化的linux中的tac命令.即对文件按行倒序输出. 首先将文件指针置于文件尾,从后向前移动指针, 将两个换行符'\n'间的内容作为一行输出. #include<stdio.h> ...
- Codeforces Round #230 (Div. 1)
A: 题意:给你一个半径为n的圆 求最少阻塞多少个点 才能使所以圆内及圆上的点 都不与外边的点相连 相连是距离为1 只算整数点 这题定住x,y依次递减 判断一下是否4-connect 这个意思就是 ...
- php微信自动发红包
<?phpheader('Content-type:text');define("TOKEN", "weixin");$wechatObj = new w ...
- Shiro 自定义登陆、授权、拦截器
Shiro 登陆.授权.拦截 按钮权限控制 一.目标 Maven+Spring+shiro 自定义登陆.授权 自定义拦截器 加载数据库资源构建拦截链 使用总结: 1.需要设计的数据库:用户.角色.权限 ...
- java设计模式之代理模式 ,以及和java 回调机制的区别
java 代理模式就是: 将自己要做的事交给别人去做(这个别人就是代理者,自己就是被代理者),为什么自己能做的要交给别人去做了?假如一个小学生小明,现在要写作业,但是又想玩游戏,他更想玩游戏,并且不想 ...