最近很忙,但是还是很认真的学习python这个东西,不是出于什么目的,只是单纯的喜欢罢了.最近学习的东西比较简单,但是也遇到了一些问题,就是比较迷惑人的问题,今天小编就在这里讲讲自己的对return的理解. return 语句是Python语言中函数返回的一个值,每个函数都应该有一个返回值:其中,return返回值可以是一个数值,一个字符串,一个布尔值或者一个列表. But  Python中的return 语句有什么作用呢,小编通过举例给大家好好讲讲. 首先说一下啊,Python 函数返回值re

作为脚本,python具备了弱类型语言的灵活性,便捷性.这在日常的开发使用中能够大幅度的减轻开发人员的编码负担,开发者也能够将精力集中在程序的逻辑管理和总体构架设计上.一般而言,随着经验的积累,开发人员都能使用python写出漂亮的代码,简洁而美观. python也是严谨的,从对各类预定义错误的设定我们就可以发现python具备着编译语言具备的严密的逻辑结构.可以这么讲,随着对python的深入理解,就越能感受到python在提供各类便捷操作的同时依然保持了编译语言具有的严密逻辑,只是很多"隐藏

python return 返回多个值,实际返回的是一个tuple: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def rt(): return 1, 2 a = rt() print a # (1, 2)

多线程和多进程是什么自行google补脑 对于python 多线程的理解,我花了很长时间,搜索的大部份文章都不够通俗易懂.所以,这里力图用简单的例子,让你对多线程有个初步的认识. 单线程 在好些年前的MS-DOS时代,操作系统处理问题都是单任务的,我想做听音乐和看电影两件事儿,那么一定要先排一下顺序. (好吧!我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用.^_^) from time import ctime,sleep def music(): for i in range(2): prin

python return中的or和and语句 1.二元运算: 如果一个True,一个False或两个false: return True and False # 返回False return True or False # 返回True 如果两边都是True,则and返回右边的,or返回左边的: return 1 or 2 # 返回1 return 1 and 2 # 返回2 2.多元运算: 从左到右,两两运算,两两运算时逻辑见上面二元运算 例如下面三句代码,第一句返回1,第二句返回3,第三句

#!/usr/bin/python class Person: '''some words content or descriptions!''' name='luomingchuan' _age = 18 __mail = 'gordon.tongji' def __init__(self): self.normal = 'normal' self._single = 'single' self.__double = 'double' def print_self(self): print '

一.return逻辑判断表达式 and and:遇假则假,所以前面为假就不执行和判断后面直接返回假:前面为真则继续判断执行后面直到表达式结束或者出现假为止; # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号):猿说python @Github:www.github.com @File

函数外部的代码要想获取函数的执行结果,就可以在函数里面用return语句,把结果返回. return 代表一个函数的终止,如果return 后面带一个print 或者return  ,则后面的不执行 . 注意: 函数在执行过程中只要遇到return语句,就会停止执行,并返回结果,so也可以理解为函数的结束. 如果未在函数中指定return,那么这个函数的返回值就是None. return 语句是Python语言中函数返回的一个值,每个函数都应该有一个返回值:其中,return返回值可以是一个数值

首先要了解,函数是什么?书上可能会说函数是完成功能的模块之类的话.其实说白了,函数就是个你招来的工人.你给他一些材料,告诉他怎么用这些材料拼装,然后他负责把拼装好的成品交给你.材料就是函数的参数,成品是函数的输出,而怎么拼装就是你写的函数体代码了.比如这段代码 def worker(a, b, c): x = a + b y = x * c 这个工人(worker)在你的指导下,用a b c三个材料,装配出了x和y两个成品.但是程序里的装配和工厂不同,用过的材料不会消失.这样,这个工人手里就有了

https://www.jianshu.com/p/18a6c0c76438 代码 (1) ++++++++++++++++++++++++++++++++++ x = 1y = 2def add (x, y): z = x + y return zprint (add(x,y)) 代码 (2) ++++++++++++++++++++++++++++++++++ x = 1y = 2def add (x, y): z = x + y print zprint (add(x,y)) 输出结果 (

Python中的描述符是一个相对底层的概念 descriptor Any object which defines the methods get(), set(), or delete(). When a class attribute is a descriptor, its special binding behavior is triggered upon attribute lookup. Normally, using a.b to get, set or delete an att

一.decorator的作用 装饰器本质上是一个Python函数,可以让其他函数在不做任何代码变动的前提下增加额外功能. 装饰器的返回值也是一个函数对象.python里函数也是对象. 它经常用于有切面需求(什么是切面需求?)的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景. 装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 二.简单的装饰器 之前一篇很潦草的 pyt

Python中,每个模块有个__name__属性,当模块是在自己文件下执行的,那么它的__name__属性是__main__,而当它被引入到别的模块中,那么在别的模块下(import模块名 可以引入一个模块),他的__name__值是他的文件名,这样的设定其实不好理解其用处. 很多时候,我们在一个模块写了一段优美的程序,并且下面也用到了这一段优美的程序,然而,优美的程序在个个模块都是可以用的,但是我们又不想引入模块后,执行引入模块的程序,例子如下: #conding:urf-8 #Ppython

单元测试的重要性就不多说了,可恶的是Python中 有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西.但是作为 一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样的

单元测试的重要性就不多说了,可恶的是python中有太多的单元测试框架和工具,什么unittest, testtools, subunit, coverage, testrepository, nose, mox, mock, fixtures, discover,再加上setuptools, distutils等等这些,先不说如何写单元测试,光是怎么运行单元测试就有N多种方法,再因为它是测试而非功能,是很多人没兴趣触及的东西.但是作为一个优秀的程序员,不仅要写好功能代码,写好测试代码一样的彰显

恩,对元类理解又有新的收获,其实类似于装饰器,只不过装饰器是修饰函数,元类用来定制一个类. 代码如下,这是一个使用了函数做元类传递给类: input: def upper_attr(class_name, class_parents, class_attr): """ 返回一个对象,将属性都改为大写的形式 :param class_name: 类的名称 :param class_parents: 类的父类tuple :param class_attr: 类的参数 :retur

摘要 通俗的理解 __name__ == '__main__' :假如你叫李凯.py,在朋友眼中,你是李凯( __name__ == '李凯' ):在你自己眼中,你是你自己( __name__ == '__main__' ). if __name__ == '__main__' 的意思是:当.py文件被直接运行时, if __name__ == '__main__' 之下的代码块将被运行:当.py文件以模块形式被导入时, if __name__ == '__main__' 之下的代码块不被运行.

1. 生成器 利用迭代器,我们可以在每次迭代获取数据(通过next()方法)时按照特定的规律进行生成.但是我们在实现一个迭代器时,关于当前迭代到的状态需要我们自己记录,进而才能根据当前状态生成下一个数据.为了达到记录当前状态,并配合next()函数进行迭代使用,我们可以采用更简便的语法,即生成器(generator).生成器是一类特殊的迭代器. 2. 创建生成器方法1 要创建一个生成器,有很多种方法.第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( ) 3. 创建生成器方法2 gene

原文来自:https://segmentfault.com/a/1190000011447445 学懂元类,你只需要知道两句话: 道生一,一生二,二生三,三生万物 我是谁?我从哪来里?我要到哪里去? 在python世界,拥有一个永恒的道,那就是"type",请记在脑海中,type就是道.如此广袤无垠的python生态圈,都是由type产生出来的. 道生一,一生二,二生三,三生万物. 道 即是 type 一 即是 metaclass(元类,或者叫类生成器) 二 即是 class(类,或者

闭包广泛使用在函数式编程语言中,虽然不是很容易理解,但是又不得不理解. 闭包是什么? 在一些语言中,在函数中可以(嵌套)定义另一个函数时,如果内部的函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包.闭包可以用来在一个函数与一组"私有"变量之间创建关联关系.在给定函数被多次调用的过程中,这些私有变量能够保持其持久性. -- 维基百科) 举个例子 def sum(a,b): return a+b def sum1(a): def add(b): return a+b #a为外部变量 return