今日内容

　　带参数的装饰器：flash框架+django缓存+写装饰器实现被装饰的函数要执行N次

　　模块:

　　　　os

　　　　sys

　　　　time

　　　　datetime和timezone【了解】

内容回顾与补充

　　1.函数

　　　　写代码的方法:面向过程--》函数时编程 --》面向对象

　　　　1.1函数基础

　　　　　　def func(a1,a2):

　　　　　　　　pass

　　　　　　result = func(1,2)

　　　　1.2 参数

　　　　　　补充：对于函数的默认值慎用可变类型。

说明一：

#如果想要给value设置默认是空列表
#不推荐(坑)
def func(data,value=[]):
    pass

#推荐
def func(data,value=None):
    if not value:
        value = []
#面试题
def func(data,value=[]):
    value.append(data)
    return value
v1 = func(1)
v2 = func(1,[11,22,33,44])
v3 = func(2)
print(v1,v2,v3)
#返回值为[1,2]  [1,11,22,33,44]  [1,2]

#看代码写结果
def func(data,value=[]):
    value.append(data)
    return value

func(1)  #返回值为[1]
func(2,[11,22,33])  #返回值[11,22,33,2]
func(3)  #返回值为[1,3]

　　　　1.3返回值

　　　　　　分析函数执行的内存　　　　　　　　

　　　　　　　　def func(name):
    　　　　　　　　def inner():
        　　　　　　　　print(name)
        　　　　　　　　return 123
    　　　　　　　　return inner
　　　　　　　　v1 = func("alex")
　　　　　　　　v2 = func("eric")
　　　　　　　　v1()
　　　　　　　　v2()
是否是闭包判断，示例如下：
#不是闭包
def func1(name):
    def inner():
        return 123
    return inner

#是闭包：封装值+内层函数需要使用
def func2(name):
    def inner():
        print(name)
        return 123
    return inner

　　　　1.4作用域

　　　　1.5递归

　　　　　　函数自己调用自己。（效率低）

#示例一 递归循环调用 最多不超过1000次
def func():
    print(1)
    func()
func()

#示例二
def func(i):
    print(i)
    func(i+1)
func(1)

#示例三
def func(a,b):
    #func(0,1)   1
    #func(1,1)   1
    #func(1,2)   2
    #func(2,3)   3
    #fun(3,5)    5
    print(b)
    func(b,a+b)

func(0,1)

def func(a):
    if a ==5:
        return 100000
    result = func(a+1)+10
    return result
v = func(1)  #返回值为100000+10+10+10+10
#递归的返回值
def func(a):
    if a==5:
        return 100000
    result = func(a+1)+10
v1 = func(1) #返回值为None

name = "alex"
def func():
    def inner():
        print(name)
    return inner
v= func(a)

　　　2.模块

　　　　random/hashlib/getpass/time/

内容详细

　　1.装饰器

　　　　1.1基本格式　

def x(func):
    def inner():
        return func()
    return inner
@x
def index():
    pass

　　　　1.2关于参数

#示例一 含有一个参数
def x(func):
    def inner(a1):
        return func(a1)
    return inner
@x
def index(a1):
    pass

#示例二 含有两个参数
def x(func):
    def inner(a1,a2):
        return func(a1,a2)
    return inner
@x
def index(a1,a2):
    pass
#index = inner
index(1,2)

#示例三
def x(func):
    def inner(a1):
        return func(a1)
    return inner
@x
def index(a1):
    pass
####################################参数的同一目的就是给原来的index函数传参
def x(func):
    def inner(a1,a2):
        return func()
    return inner
@x
def index():
    pass
#func=原来的index函数
#index = inner
index(1,2)

#如果给好几个函数写一个同一的装饰器，怎么办
def x(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
@x
def f1():
    pass

@x
def f2(a1):
    pass

@x
def f3(a1,a2):
    pass

　　　　1.3关于返回值

#示例一
def x1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data= func(*args,**kwargs)
        return data
    return inner
@x1
def f1():
    print(123)

v = f1() #执行inner函数，执行func函数，打印123，返回结果为None
print(v) #输出结果为None

#示例二
def x1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data= func(*args,**kwargs)
        return data
    return inner
@x1
def f1():
    print(123)
    return 666

v = f1() #执行inner函数，执行func函数，打印123，返回结果为666
print(v) #输出结果为666

#示例三
def x1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data= func(*args,**kwargs)
    return inner
@x1
def f1():
    print(123)
    return 666

v = f1() #执行inner函数，执行func函数，打印123，返回值666赋值个data变量，但inner函数没有返回值
print(v) #输出结果为None

#装饰器的建议写法
def x1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data = func(*args,**kwargs)
        return data
    return inner

　　　　1.4关于前后

def x1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("调用原函数之前")
        data = func(*args,**kwargs)
        print("调用原函数之后")
        return data
    return inner

@x1
def index():
    print(123)
index()

　　　　1.5带参数的装饰器

#第一步：执行ret = xxx(index)
#第二步：将返回值index = ret
@xxx
def index():
    pass

#第一步：执行v = uuu(9)
#第二步：ret = v(index)
#第三步：index = ret
@uuu(9)
def index():
    pass

########################################普通装饰器####################
def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("调用原函数之前")
        data = func(*args,**kwargs)
        print("调用原函数之后")
        return data
    return inner

@wrapper
def index():
    pass
########################################带有参数的装饰器####################
def x(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            print("调用原函数之前")
            data = func(*args,**kwargs)
            print("调用原函数之后")
            return data
        return inner
    return wrapper

@x(9)
def index():
    pass

　　　　练习题

# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，把每次结果添加到列表中，最终返回列表。
def x(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            user_list = []
            for i in range(counter):
                data = func(*args,**kwargs)
                user_list.append(data)
            return user_list
        return inner
    return wrapper

@x(9)
def index():
    return 8
v  = index()
print(v)  #输出结果为：[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]

# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回最后一次执行的结果【面试题】
def x(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            for i in range(counter):
                data = func(*args,**kwargs)
            return data
        return inner
    return wrapper

@x(9)
def index():
    return 8
v  = index()
print(v)  #输出结果为：8

# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回执行结果中最大的值
def x(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            value= 0
            for i in range(counter):
                data = func(*args,**kwargs)
                if data > value :
                    value = data
            return value
        return inner
    return wrapper

@x(9)
def index():
    return 8
v  = index()
print(v)  #输出结果为：[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]

def x(counter):
    print('x函数')
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if counter:
                return 123
            return func(*args,**kwargs)
        return inner
    return wrapper

#990个函数不添加装饰器，其余10个添加装饰器
@x(True)
def index990():
    pass

@x(False)
def index10():
    pass

　　　　1.6欠

　　　　　　元数据：flash框架

　　　　　　多个装饰器：flash框架

　　　　　　自己了解如下内容

　　　　　　　　@x1

　　　　　　　　@x2

　　　　　　　　def func():

　　　　　　　　　　pass

　　　　1.7总结　　　　

###################基本装饰器（更重要）###############
def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        data = func(*args,**kwargs)
        return data
    return inner
@wrapper
def index():
    print(123)

index()
###################带参数装饰器###############
def x(counter):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            data = func(*args,**kwargs)
            return data
        return inner
    return wrapper

@x(9)
def index():
    print(123)

index()

　　2.模块

　　　　2.1sys

　　　　　　python解释器相关的数据

　　　　　　 （1）sys.getrefcount：获取一个值的应用计数

示例：

import sys
a =[11,22]
b = a
print(sys.getrefcount(a))  #输出结果为：3

　　　　　　 （2）sys.getrecursionlimit：获取python中默认支持的递归次数

　　　　　　 （3）sys.sdout.write ----》print

示例一：

import time
for i in range(1,200):
    msg = "%s%%\r" %i
    print(msg,end='')
    time.sleep(0.5)

示例二:

import os 
#1.读取文件的大小 单位为kb
file_size = os.stat("1582263261(1).jpg").st_size

#2.一点一点的读取文件的大小：
read_size = 0
with open(file= '1582263261(1).jpg',mode = 'rb') as f1:
    while read_size <= file_size:
        chunk = f1.read(1024) #每次读取1024个字节
        read_size += len(chunk)
        val = int(read_size/file_size*100)
        print('%s%%\r' %val ,end='')

　　　　　　（4） sys.argv

示例一：

"""
#让用户执行脚本输入要删除的文件路径，在内部帮助用户删除目录
C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\venv\Scripts\python.exe C:/Users/Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA/PycharmProjects/learn_python/day14/rm_path.py C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14\test
C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\venv\Scripts\python.exe C:/Users/Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA/PycharmProjects/learn_python/day14/rm_path.py
"""
import sys
#sys.argv是获取用户执行脚本时，参入的参数
# C:\Python36\python36.exe D:/code/s21day14/7.模块传参.py D:/test
# sys.argv = [D:/code/s21day14/7.模块传参.py, D:/test]
path = sys.argv[1] #获取用户输入的参数，即要删除的目录

#删除目录
import shutil
shutil.rmtree(path)

　　　　　　 （5）sys.path---->欠　　　　

　　　　2.2 os

　　　　　　和操作系统相关的数据

　　　　　　（1）os.path.exists(path) 如果path存在，则返回True,否则返回False

　　　　　　 （2）os.stat(文件名).st_size:获取文件的大小

　　　　　　 （3）os.path.abspath()：获取一个文件的绝对路径

示例：　　　　　　　　

import os
path = '1582263261(1).jpg'
result = os.path.abspath(path)
print(result) #输出的结果为：C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14\1582263261(1).jpg

　　　　　　 （4）os.path.dirname：获取路径的上层目录

示例：

import os
path = r'C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14\1582263261(1).jpg'
result = os.path.dirname(path)
print(result) #输出的结果为：C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14

　　　　　　 （5）os.path.join：路径的拼接

示例：

import os
path = r'C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14'
v1 = '1582263261(1).jpg'

result =os.path.join(path,v1)
print(result) #输出的结果为：C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14\1582263261(1).jpg

print(os.path.join(path,'n1','n2','n3','n4')) #输出结果为：C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14\n1\n2\n3\n4

　　　　　　 （6）os.listdir：查看一个目录下所有文件【仅限第一层】

示例：

import os
result = os.listdir(r'C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14')
print(result)  #result 是一个列表，存储当前目录下的文件及文件夹，包括隐藏文件
for item in result:
    print(item)

　　　　　　 （7）os.walk：查看一个目录下所有的文件【所有层】

示例：

import os
result = os.walk(r'C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14')
print(result)  #result 是<generator object walk at 0x00000251EDDE5900>
for a,b,c in result:
    print(a,b,c) #a:返回的是正在查看的目录 b:当前目录下存在的文件夹 c:此目录下的文件
    #如果此目录下没有文件夹，就返回一条记录；
    #如果此目录下有一个文件夹，就返回两条记录；如果有两个文件夹，就返回三天记录

    for item in c:
        path = os.path.join(a,item)
        print(path)  #该段代码返回是此目录下所有文件的完整路径

　　　　　　 （8）补充 ---》转义：利用'\'表示转义

示例：

path = r'C:\Users\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\PycharmProjects\learn_python\day14'
print(path)

#等同写法
path = 'C\\Users\\Lenovo.LAPTOP-C8NNKEAA\\PycharmProjects\\learn_python\\day14'
print(path)

　　　　2.3 shutil

　　　　#删除某个目录
　　　　import shutil
　　　　shutil.rmtree(path)

内容总结

　　普通装饰器（5**）

　　　　参数/返回值/前后

　　带参数的装饰器(4**)

　　模块

　　　　random/hashlib/getpass/time/os/sys/shutil

20200221--python学习第14天的更多相关文章

  1. Python学习总结14：时间模块datetime & time & calendar （一）

    Python中的常用于处理时间主要有3个模块datetime模块.time模块和calendar模块. 一.time模块 1. 在Python中表示时间的方式 1)时间戳(timestamp):通常来 ...

  2. Python学习：14.Python面向对象（一）

    一.面向对象简介 Python设计之初,就是一门面向对象的语言,在Python中一切皆对象,而且在Python中创建一个对象也很简单,今天我们就来学习一下Python的面向对象的知识. 二.两种编程方 ...

  3. Python学习（14）模块二

    一:_name_ Python中if _name_ == '_main_'的解析 当你打开一个.py文件时,经常会在代码的最下面看到if __name__ == '__main__':,现在就来介 绍 ...

  4. Python学习（14）模块一

    目录 Python 模块 import语句 from ... import 语句 from ... import * 语句 定位模块 PYTHONPATH变量 命名空间和变量 dir()函数. glo ...

  5. python学习笔记14（多态、封装、继承）

    创建自已的对象(尤其是类型或者被称为类的对象)是python非常核心的概念. 多态: 可对不同类的对象使用同样的操作. 封装:对外部世界隐藏对象的工作细节. 继承:以普通的类为基础建立专门的类对象. ...

  6. Python学习笔记14—模块

    在python中所有的模块都被加入到了sys.path中,用下面的方法可以看见模块的位置. >>> import sys >>> import pprint > ...

  7. Python学习笔记14：标准库之信号量（signal包）

    signal包负责在Python程序内部处理信号.典型的操作包含预设信号处理函数,暂停并等待信号,以及定时发出SIGALRM等. 要注意,signal包主要是针对UNIX平台(比方Linux, MAC ...

  8. Python 学习 第14篇：数据类型（元组和集合）

    元组和集合是Python中的基本类型 一,元组 元组(tuple)由小括号.逗号和数据对象构成的集合,各个项通过逗号隔开,元组的特点是: 元组项可以是任何数据类型,也可以嵌套 元组是一个位置有序的对象 ...

  9. python学习笔记(14):可视化分析

    一.Matplotlib 1.用于创建出版质量图表的绘图工具库 2.目的的为Python构建一个Matlab式的绘图接口 3.import matplotlib.pyplot as plt:pyplo ...

  10. 从零开始的Python学习Episode 14——日志操作

    日志操作 一.logging模块 %(message)s 日志信息 %(levelno)s 日志级别 datefmt 设置时间格式 filename 设置日志保存的路径 level 设置日志记录的级别 ...

随机推荐

  1. DFS——深度优先搜索的一般格式

    DFS是一种深度优先的搜索思想,运用递归完成搜索,本质上也算是穷举思想的一类,可以通过剪枝进行优化. DFS的核心是回溯和递归, 如果以迷宫为例,一般会指定走各个方向的顺序(例如先左再上再右再下).从 ...

  2. 8.for循环及练习

    For循环:   虽然所有循环结构都可以用 while 或者 do...while 表示,但Java提供了另一种语句— —for循环,使一些循环结构变的更加简单. for 循环语句是支持迭代的一种通用 ...

  3. 调试 ambari-server 总结

    刚开始debug ambari-server的时候,很多逻辑都是第一次接触.其中有很多知识点还是记录一下的好,做个备忘.这些知识点对于自定义api的开发还是很有作用的. 1. api的子href的最后 ...

  4. Java数组合并方法学习。

    参考博客: https://blog.csdn.net/liu_005/article/details/72760392 https://blog.csdn.net/jaycee110905/arti ...

  5. Windows和Linux换行的区别

    Linux下的换行符是: "\n" Windows的换行符 : "\r\n" r = return n = newline TODO 原因: 根据平台自己转化的 ...

  6. springIOC源码接口分析(一):BeanFactory

    一 应用场景 BeanFactory接口定义了IOC容器的最基本功能,提供了容器应该具有的功能规范,所有的容器都应该实现这个接口 BeanFactory设计了getBean方法用来获取容器中的Bean ...

  7. 粗谈MySQL事务的特性和隔离级别

    网上对于此类的文章已经十分饱和了,那还写的原因很简单--作为自己的理解笔记. 前言 ​  此篇文章作为自己学习MySQL的一些个人理解,使用的引擎是InnoDb.首先先讲讲事务的概念,在<高性能 ...

  8. vuex源码简析

    前言 基于 vuex 3.12 按如下流程进行分析: Vue.use(Vuex); const store = new Vuex.Store({ actions, getters, state, mu ...

  9. abp vnext2.0核心组件之.Net Core默认DI组件切换到AutoFac源码解析

    老版Abp对Castle的严重依赖在vnext中已经得到了解决,vnext中DI容器可以任意更换,为了实现这个功能,底层架构相较于老版abp,可以说是进行了高度重构.当然这得益于.Net Core的D ...

  10. k8s-dashboard的部署与卸载

    相对于枯燥的命令行管理,控制台的管理方式相对就显得更加直观便捷了,虽然官方的dashboard有点不太好用,但是作为免费的dashaboard还是可以体验一番的,下面开始部署这个难用的dashboar ...