Python_oldboy_自动化运维之路_函数，装饰器，模块，包（六）

本节内容

1. 上节内容回顾（函数）
2. 装饰器
3. 模块
4. 包

1.上节内容回顾（函数）

函数

1.为什么要用函数？

使用函数之模块化程序设计，定义一个函数就相当于定义了一个工具，需要用的话直接拿过来调用。
不使用模块化程序设计的缺点：

1. 体系结构不清晰，可读写差
2. 可扩展性差
3. 程序冗长

2.定义函数分三种

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#1.无参函数
def foo():
    print('in the foo')
 
foo()
 
#2.有参函数
def bar(x,y):
    print('in the bar')
 
bar(1,2)
 
#3.定义空函数
def func():
    pass
 
def get():
    pass
 
def put():
    pass

展开

3.调用函数分三种

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#1.语句形式
def foo():
    print('in the foo')
 
foo()
 
#2.表达式的形式
 
def my_max(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y
 
res = my_max(1,2)
res = 10*my_max(1,2)
 
#3.作为另外一个函数的参数
my_max(1,my_max(2,3))

展开

4.函数返回值的三种形式

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#1.如果不定义返回值，则返回值为空。
def foo():
    pass
 
res = foo()
print(res)
 
#2.返回一个值，返回值可以是任意的数据类型
def foo():
    return  1
 
res = foo()
print(res)
 
#3.返回多个值
def foo():
    return  1,'w',[1,2,3]
 
res = foo()
print(res)

展开

5.函数的参数

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#形参和实参的对应关系：
#实参是真是占用内存空间的func(1,2)
#形参只有在函数调用的时候才会接收值，占用内存空间，等函数调用完就会释放。
 
def func(x,y):
    print(x)
    print(y)
 
func(1,2)
func(1,'a')
 
#形参和实参的动态性:定义形参的时候不用指定数据类型
#坏处：不指定数据类型,若执行以下代码会报错
def test(x,y):
    return x+y
 
test(1,'a')
 
#解决方法一：
def test(x,y):
    if type(x) is int and type(y) is int:
        return x+y
 
test(1,'a')
#解决方法二：添加注释
def test(x,y):
    '''
 
    :param x: int
    :param y: int
    :return:
    '''
    return x+y
 
test(1,'a')

展开

6.位置参数，默认参数，*args，**kwargs

#从实参的角度：针对同一个形参，我们要么按照位置要么按照关键字为形参传值，不能对同一个形参赋值
 
# def foo(x,y):
#     print(x,y)
#
# foo(1,2)        #按位置
# foo(y=2,x=1)    #按照关键字的形式，必须写在位置关系的后边
 
#从形参的角度：位置参数，默认参数，可变长参数*args，**kwargs
 
# def test(x,y,z): #位置参数，必传值参数
#     print(x)
#     print(y)
#     print(z)
#
# test(1,y=2,z=3)
 
# def test2(x,y=1):  #默认参数
#     print(x)
#     print(y)
#
# test2(1,2)
# test2(1)
 
# def test3(x,y=1,*args):     #*args  必须放在在默认参数后面，会将多余的组成一个元组的形式
#     print(x)
#     print(y)
#     print(args)
#
# test3(1,2,3,4,5,6,7,8,9,)
# l = ['a','b']
# test3(1,2,*l)               #*args的形式就等于1,2,3,4,5.l
# test3(1,2,'a','b')          #*args的形式就等于1,2,3,4,5
# l = ('a','b')
# test3(1,2,*l)               #l可以是列表，可以是元组，结果都一样
 
# def test3(x,y,z):           #*的用法
#     print(x,y,z)
#
# l=[1,2,3]
# test3(*l)                   #等同于test3(1,2,3)
 
# def foo(x,**kwargs):          #**kwargs的用法
#     print(x)
#     print(kwargs)
#
# foo(1,y=2,z=3)
# dic = {'a':1,'b':2}
# foo(1,**dic)                  #等同于foo(1,a=1,b=2)
 
#位置参数>默认参数>*args>**kwargs
 
def func(x,*args,**kwargs):     #这样定义就表示函数可以传任意的参数。
    print(x)
    print(args)
    print(kwargs)

展开

总结：

　　*sym 等同于展开按照位置的方式去写

　　**sym 等同于把sym展开按照关键字的方式去写

7.函数是第一类对象：意思就是函数可以被当做数据来传递

这样执行为什么不会报错？因为函数就和变量一样，将qasd...赋值给了fun，只有在调用的时候才会检查其中的语法是否正确。

结论：

• 函数的定义和变量的定义是一回事，变量有什么特性，函数就有什么特性

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#函数是第一类对象
def func():
    print('in the func')
 
# #1.可以被引用
# f1=func
# f1()
 
#2.可以作为参数（高阶函数）
def foo(x):
    x()
 
foo(func)
 
#3.返回值可以是函数
def foo1():
    return  func
res=foo1()
res()
 
#4.可作为容器类型的元素
func_dic={
    'func':func
}
 
func_dic['func']()

展开

8.函数的嵌套

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#
#嵌套调用：在一个函数的内部调用另外一个函数
#举列：比较四个数的大小
def my_max4(a,b,c,d):
    res1=my_max2(a,b)
    res2=my_max2(res1,c)
    res3=my_max2(res2,d)
 
    return res3
 
def my_max2(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y
 
print(my_max4(1,2,100,-1))
 
#嵌套定义
x=1
def f1():
    x=10
    def f2():
        x=100
        print(x)
 
    return f2
 
func=f1()
func()

展开

9.闭包函数

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
 
#闭包函数：打包内部函数（f2）的时候包含对外部作用域名字的引用(x=1)，f2就被称为闭包函数
#用处：什么使用用，什么时候执行就可以了
 
def f1():
    x=1
    def f2():
        print(x)
 
    return f2
 
f=f1()
x=100000000000
f()
 
#举列：获取baidu的页面
from urllib.request import urlopen          #导入模块
 
def page(url):
#   url='http://www.baidu.com'
    def get():
        return urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return get
 
baidu=page('http://www.baidu.com')
print(baidu())

展开

2.装饰器

装饰器：在遵循下面两个原则的前提下为装饰者添加新功能
必须遵循两个原则：

1. 一定不能修改源代码
2. 不能修改调用方式

#语法如下：就相当于将index传递给func，然后wrapper的结果给了timer()函数，然后timer函数就等于index
#举列：给原始的函数index显示出运行的时间
 
import  time
def timer(func):
    def wrapper():
 
        start_time = time.time()
        func()           #这个就是在调用最原始的函数
        stop_time = time.time()
        print('run time is %s' %(start_time-start_time))
 
    return wrapper
 
@timer                   #index=time(index)
def index():
    print('in the index')
 
index()

展开

#举列：传人多个参数和返回值的用法
import  time
def timer(func):
 
    def wrapper(*args,**kwargs): #('test'),{'msg'='tom'}
 
        start_time = time.time()
        res=func(*args,**kwargs)    #home('test',msg='tom')---->home(user,msg)
#        func(msg)               #这个就是在调用最原始的函数
        stop_time = time.time()
        print('run time is %s' %(start_time-start_time))
        return res
    return wrapper
 
@timer                          #index=time(index(msg))
def index(msg):
    print('in the index',msg)
 
@timer
def home(user,msg):
    print('in the home %s %s' %(user,msg))
    return 1
 
index('hello world')
home('test',msg='tom')
 
res=home('test',msg='tom')
print(res)

展开

#装饰器小知识：默认被装饰器的注释信息不会被调用，只会调用wrapper里的信息
#解决方法：导入functools,然后在wrapper上面在装饰
 
import  time,functools
 
def timer(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args,**kwargs): #('test'),{'msg'='tom'}
        '''
        wrapper func
        :param args:
        :param kwargs:
        :return:
        '''
        start_time = time.time()
        res=func(*args,**kwargs)    #home('test',msg='tom')---->home(user,msg)
        stop_time = time.time()
        print('run time is %s' %(start_time-start_time))
        return res
    return wrapper
@timer                          #index=time(index(msg))
def index(msg):
    '''
    注释信息
    :param msg:
    :return:
    '''
    print('in the index',msg)
    return 1
res=index('hello world')
print(res)
print(help(index))

展开

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#需求：我要想执行index，必须先让我输入正确的用户名和密码才能让你执行
 
# def auth(func):
#     def wrapper(*args,**kwargs):
#         user = 'root'
#         passwd = 'root123'
#         newuser = input('user:')
#         newpasswd = input('passwd:')
#         if user == newuser and passwd == newpasswd:
#             return func(*args,*kwargs)
#     return wrapper
#
# @auth
# def index(msg):
#     print("helo : %s" %(msg))
#
#
# index('lijun')
 
#有参数的装饰器
#需求：现在我的index函数程序基于两种的验证方式，我的用户名和密码有可能是保存在本地，有可能是保存在数据库
 
def auth_test(type):
    def auth(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            user = 'root'
            passwd = 'root123'
            newuser = input('user:')
            newpasswd = input('passwd:')
            if type == 'mysql':
                print('这个是mysql的验证方式')
                return func(*args,**kwargs)
            elif type == 'file':
                if user == newuser and passwd == newpasswd:
                    return func(*args,*kwargs)
            else:
                pass            #可以是其他的验证方式
        return wrapper
    return auth
 
@auth_test('file')   #等同于auth_test(mysql)-->执行的结果假如为res---->@res   index=auth(index)
def index(msg):
    print("helo : %s" %(msg))
 
index('lijun')

展开

#需求：假如我还有个函数，我第一次已经登陆成功过，在运行这个函数就不需要我在输入用户名和密码
#应用场景：假如你已经登陆了京东，在打开第二个页面是否还让你输入用户名和密码
 
accounts = {}        #先定义一个字典，登陆成功后就加进去
current_login_user = None   #定义一个全局变量，登陆成功后改这个变量
 
def auth_test(type):
    def auth(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if current_login_user not in accounts:   #判断是否已经认证成功
                user = 'root'
                passwd = 'root123'
                newuser = input('user:')
                newpasswd = input('passwd:')
                if type == 'mysql':
                    print('这个是mysql的验证方式')
                    return func(*args,**kwargs)
                elif type == 'file':
                    if user == newuser and passwd == newpasswd:
                        accounts[user] = passwd      #给字典传值{'root':'root123'}
                        global current_login_user    #先声明改这个全局变量
                        current_login_user = user
                        return func(*args,*kwargs)
            else:
                return func(*args,**kwargs)
 
        return wrapper
    return auth
 
@auth_test('file')   #等同于auth_test(mysql)-->执行的结果假如为res---->@res   index=auth(index)
def index(msg):
    print("helo : %s" %(msg))
 
@auth_test('mysql')
def home():
    print('This is home')
 
index('lijun')                          #运行第一个函数
home()                                  #运行第二个函数

展开

3.模块

什么是模块？

　　一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀

为什么要用模块？

　　如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用.

如何使用模块？

3.1.import

>示例：spam.py，文件名spam.py,模块名spam

#spam.py文件
 
print('There is spam')
mony = 100
 
def read():
    print(mony)
 
###################################
#在另外一个python脚本操作
#import spam
#import spam　　　　    #只会执行spam
 
import spam
print(spam.mony)
spam.read()
 
'''
第一次导入模块做了三件事：
1.创建新的作用域
2.在该作用域中执行顶级代码
3.得到一个模块名，绑定到该模块内的代码
'''
 
#输出：
There is spam
100
100

>导入的模块只对该模块的作用域有效

#spam.py
money = 100
 
def change():                    #修改全局变量
    global money
    money = 0
 
#另外一个脚本操作
import spam
 
mony = 100000
spam.change()
print(mony)
 
#输出：
100000                        

>为模块名起别名，相当于m1=1;m2=m1

import spam as sm
print(sm.money)

　　为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用，假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py，它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块，例如

if file_format == 'xml':
    import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
    import csvreader as reader
data=reader.read_date(filename)

>一行当中导入多个模块

import sys,os,re

3.2.from...import....    缺点：容易重名

>用法,直接调用，不需要前面加模块名

#spam.py
money = 100
 
def change():                    #修改全局变量
    global money
    money = 0
 
#另外一个脚本操作
from spam import change
 
mony = 100000
change()
print(mony)
 
#输出：
100000      

>若函数和当前的脚本重名，会执行当前的函数

#spam.py
def change():
    print("spam里的函数")
 
#另外一个脚本
from spam import change
 
def change():
    print("当前的脚本")
 
change()
 
#输出
当前的脚本

>也支持as,也支持导入多行

from spam import read1 as read
 
from spam import (read1,
                  read2,
                  money)

>from spam import * 把spam中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置

#spam.py
 
def change():
    print("spam里的函数")
 
def read1():
    print("from read1")
 
def _read2():
    print('from read2')
 
#另外一个脚本执行
from spam import *
 
change()
read1()
_read2()
 
#输出：_read2会报错
Traceback (most recent call last):
  File "D:/pycharm/s16/day4/模块导入.py", line 32, in <module>
    _read2()
NameError: name '_read2' is not defined
spam里的函数
from read1

>__all__ 的用法，注意是两个下划线。

#spam.py
__all__ = ['read1','read3']    #只有用from spam import *的方法导入模块的时候，只允许调用里面的函数
 
def change():
    print("spam里的函数")
 
def read1():
    print("from read1")
 
def _read2():
    print('from read2')
 
def read3():
    print('from read3')        
 
#另外一台脚本操作
from spam import *
 
read1()
read3()
#change （）                #若要导入change模块会报错

3.3把模块当做脚本执行

我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
当做脚本运行：
__name__ 等于'__main__'

当做模块导入：
__name__等于'spam'

作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':

#spam.py
print(__name__)
if __name__ == '__main__':
    print("文件被当做脚本执行时触发的代码")
else:
    print("文件被当做模块模块时触发的代码")
 
#当做脚本执行的结果
__main__
文件被当做脚本执行时触发的代码
 
#当做模块执行的结果，在另外一个脚本执行
from spam import *
 
#输出
spam
文件被当做模块模块时触发的代码

3.4 模块搜索路径

#在D:\pycharm\s16\day4\dri'的目录下有个test_path.py的脚本
print("这个是test_path模块")
 
#在D:\pycharm\s16\day4的目录下执行
# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
 
'''
import test
导入模块时首先要做的事情：
第一步：先去python内置的模块去找，看是否有该模块名。
第二步：然后去sys.path的目录按照顺序当中找是否有test的模块。
'''
 
#举列，假如我在当前目录下建立个dir目录，想要在dir目录下执行test_path脚本
import sys
#print(sys.path)
sys.path.append(r'D:\pycharm\s16\day4\dri')
print(sys.path)
#sys.path.insert(0,'/x/y/z') #排在前的目录，优先被搜索
 
import test_path
 
#输出
['D:\\pycharm\\s16\\day4', 'D:\\pycharm\\s16', 'C:\\Python35\\python35.zip', 'C:\\Python35\\DLLs', 'C:\\Python35\\lib', 'C:\\Python35', 'C:\\Python35\\lib\\site-packages', 'D:\\pycharm\\s16\\day4\\dri']
这个是test_path模块

至于.egg文件是由setuptools创建的包，这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式，.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号，依赖项等)的.zip文件。

需要强调的一点是：只能从.zip文件中导入.py，.pyc等文件。使用C编写的共享库和扩展块无法直接从.zip文件中加载（此时setuptools等打包系统有时能提供一种规避方法），且从.zip中加载文件不会创建.pyc或者.pyo文件，因此一定要事先创建他们，来避免加载模块是性能下降。

4.包

Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法

包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录。
包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间

先建立如下结构的包和脚本内容：

glance/                   #Top-level package
 
├── __init__.py      #Initialize the glance package
 
├── api                  #Subpackage for api
 
│   ├── __init__.py
 
│   ├── policy.py
 
│   └── versions.py
 
├── cmd                #Subpackage for cmd
 
│   ├── __init__.py
 
│   └── manage.py
 
└── db                  #Subpackage for db
 
    ├── __init__.py
 
    └── models.py

 1 #文件内容
 2
 3 #policy.py
 4 def get():
 5     print('from policy.py')
 6
 7 #versions.py
 8 def create_resource(conf):
 9     print('from version.py: ',conf)
10
11 #manage.py
12 def main():
13     print('from manage.py')
14
15 #models.py
16 def register_models(engine):
17     print('from models.py: ',engine)

4.1注意事项

1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。

2.对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。

3.对比import item 和from item import name的应用场景：
如果我们想直接使用name那必须使用后者。

4.2 import和from....import导入包

# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
#验证的脚本是在glance同级别目录下
 
#import的方法导入，或者可以起别名
import glance.db.models
glance.db.models.register_models('mysql')
 
import glance.db.models as a
a.register_models('起别名后的')
 
#from ... import ...的方法导入
#需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法
from glance.db.models import register_models
register_models('from的方法')

#输出
from models.py:  mysql
from models.py:  起别名后的
from models.py:  from的方法

4.3 __init__.py文件

不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，但是也可以存放一些初始化包的代码。

#分别在glance下的__init_.py和db下的__init__.py写入内容
#输出
--------------glance package------------
--------------db package------
from models.py:  mysql
from models.py:  起别名后的
from models.py:  from的方法

4.4 from....import * 的用法

#api/__init__.py文件
# -*- coding: UTF-8 -*-
#blog:http://www.cnblogs.com/linux-chenyang/
print('--------------api package------')
__all__=['versions','policy']
 
#包的导入文件，和glance同级
#运行from import *就是代表运行api包下的__init__.py的文件
#若想要运行api下的其他模块，在api下的__init__.py用__all__ = []来指定
from glance.api import *
 
policy.get()
versions.create_resource('versions函数')
 
#输出
--------------glance package------------
--------------api package------
from policy.py
from version.py:  versions函数

4.5 绝对导入和相对导入

#需求1：policy.py文件调用versions.py里的create_resource函数，在glance同级目录下执行
 
#policy文件
def get():
    print('from policy.py')
 
from glance.api import versions             #要想在最外层调用模块，必须用from import的方式，在当前脚本执行会报错，除非加上环境变量
 
versions.create_resource('这是versions的函数')
 
#glance同级目录下执行
import glance.api.policy
glance.api.policy.get()
 
#输出：
--------------glance package------------
--------------api package------
from version.py:  这是versions的函数
from policy.py
 
#需求2：在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py,在glance同级目录下执行
#version文件
def create_resource(conf):
    print('from version.py: ', conf)
 
#绝对导入
from glance.cmd.manage import main
main()
 
#相对导入
from ..cmd.manage import main    #一个.表示上一级目录，两个点表示上上级目录
main()
 
#glance同级目录下执行
import glance.api.versions
glance.api.versions.create_resource('aa')
 
输出：
--------------glance package------------
--------------api package------
from manage.py
from manage.py
from version.py:  aa

总结：from....import...的方法用来导入子包，import的方法用来导入内置的和第三方模块

4.6 单独导入包

#在与glance同级的test.py中
import glance
glance.db.models.register_models('单独导入')
 
'''
执行结果：
AttributeError: module 'glance' has no attribute 'db'
 
''' 
 
#解决方法
#glance/__init__.py
from . import db
 
#glance/db/__init__.py
from . import models
 
#输出结果：
--------------glance package------------
--------------db package------
from models.py:  单独导入

千万别问：__all__不能解决吗，__all__是用于控制from...import * ，fuck

补充：from import的用法

包可以用“from 目录 import 模块名”这种方式来导入，但是目录不行，只能用‘from 模块 import 函数’