python的学习之路day4
大纲
1、一些常用的内置函数
callable()
chr() & ord()
随机生成验证码
map()
全局变量,局部变量
hash() & round()
max() min() sum()
zip()
2、装饰器
一些常用的内置函数:
内置函数一:
- # callable()#检查函数是否能被调用,返回True、False
- def f1():
- pass
- # f1()#能被调用
- f2 = 123
- # f2()# 这个不能被调用
- print(callable(f1)) # 能被调用
- print(callable(f2)) # 不能被调用
- True
- False
callable()
- # 查看对应的ascii码
- # ord()把ASCII转换成数字
- # chr()则相反,把数字转换成ASCII
- r = chr(65)
- print(r) # A
- n = ord("a")
- print(n) #
- A
- 97
chr() and ord()
- #随机验证码
- import random # 加入随机验证码模块
- li = []
- for i in range(6): # 循环
- temp = random.randrange(65, 91) # 方法返回指定递增基数集合中的一个随机数
- c = chr(temp) # 把数字转换成ASCII,原来为数字,所以转换为了大写字母,因为65-91对应的ASCII为大写字母
- li.append(c) # 将每次转换的ascii加入到列表中
- result = "".join(li) # 用join方法把列表转换为字符
- print(result) # 每次随机输出
- # input_li = input("input li:")
- # if input_li == result:
- # print("登录成功")
- # 以下是修改版
- # v2,这个修改版可以随机出现数字
- import random
- li = []
- for i in range(6):
- r = random.randrange(0, 4) # 返回一个随机数
- if r == 2 or r == 4: # 如果返回的随机数等于2或者等于4的时候,让他继续下一步操作
- num = random.randrange(0, 10)
- li.append(str(num)) # 用字符串的方式将随机生成的值添加到li列表中
- else:
- temp = random.randrange(65, 91)
- c = chr(temp)
- li.append(c)
- result = "".join(li)
- print(result)
- DYHVPI
- 2QMTCM
生成随机验证码
内置函数二:
- # map
- li = [11, 22, 33, 44, 55]
- # map #将函数返回值添加到结果中
- # map(函数,可迭代的对象(可以for循环的东西))
- def f2():
- return a + 100
- # result = map(f2, li)
- result = map(lambda a: a + 100, li) # 又用到了lambda表达式
- print(list(result))
- # 没用map函数
- li = [11, 22, 33, 44, 55]
- def f1(args):
- result = []
- for i in args:
- result.append(100 + i)
- return result # 返回result
- r = f1(li)
- print(r)
- [111, 122, 133, 144, 155]
- [111, 122, 133, 144, 155]
map
- # 全局变量 globals()、局部变量 locals()
- aa = "qwe"
- def f1():
- a = 123
- print(globals())
- print(locals())
- f1()
- {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x02EEA350>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'D:/资料/常用/python/python/day4/Built-in_function6.py', '__cached__': None, 'aa': 'qwe', 'f1': <function f1 at 0x02EAD660>}
- {'a': 123}
全局变量、局部变量
- # hash()#传入一个对象,他会帮我转换为hash值
- s = "qwe"
- print(hash(s))
- -1262142889
- # round() #四舍五入
- s = round(5.1125,1)
- print(s)
- 5.1
hash和round
- # max、min、sum
- s = sum([11, 22, 33])#求和
- print(s)
- s = max([11, 22, 33])#最大值
- print(s)
- s = min([11, 22, 33])#最小值
- print(s)
- 66
- 33
- 11
max_min_sum
- # zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
- l1 = ["ha", 11, 22, 33]
- l2 = ["ha", 11, 22, 33]
- l3 = ["ha", 11, 22, 33]
- r = zip(l1, l2, l3) # 将每一列元素打包成为一个元组,然后在由一个大的列表包括起来
- temp = list(r)[0]#显示第0个元素
- ret = ' '.join(temp)
- print(ret)
- ha ha ha
zip
装饰器
什么是装饰器:
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要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。装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要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。
装饰器的写法:
- def outer(func):
- def inner():
- print('log')
- return func()
- return inner # 注意这里返回的inner没有(),因为这只是返回一个函数体
- # 可以看到我们并没有在f函数里面加入log,但是当我们调用这个函数时,就出现了log
- @outer
- def f1():
- print("F1")
- @outer
- def f2():
- print("F2")
- @outer
- def f100():
- print("F100")
- 调用装饰器:
- f1()
- log
- F1
装饰器必备的小知识:
- def f1():
- print(123)
- def f1():
- print(456)
- f1() # 很明显,这个地方会调用第二个f1,他会输出456
- def f1():
- print('')
- def f2(xx):
- xx()
- f2(f1)#在这个地方,f1表示f1函数的整体,相当于我在f2里面调用了f1函数,所以xx是f1,所以输出内容就是123
装饰器的流程分析:
- # def outer(func):
- # print(123, func)
- # def outer(func):
- # return "111"
- def outer(func):
- def inner():
- print("before")
- func()#func是传入的f1,所以这里执行f1函数
- print("after")
- return inner # 返回inner相当于返回了这个函数体(整个函数),然后又开始执行inner函数,如果不调用inner,inner将一直放到内存,不会执行
- # @ + 函数名
- # 功能
- # 1、自动执行outer函数并且将下面的函数名f1当作参数传递
- # 2、将outer函数的返回值,重复赋值给f1
- @outer
- def f1():
- print("F1")
- # 新建一个文件用来调用这个业务
import process_analysis1- process_analysis1.f1()
- 返回结果:
before
F1
after
装饰器修改后(一些比较常用的功能):
- def outer(func): # 所以我们可以用到万能参数,无论客户需要传入多少参数,我们就可以响应多少参数
- def inner(*args, **kwargs): # 如果原函数里面带了参数,我们这里也需要参数
- print("before")
- r = func(*args, **kwargs) # 这个地方也需要放入万能参数
- print("after")
- return r # 返回f1函数原有的返回值
- return inner # 返回inner相当于又开始执行inner函数,
- # @ + 函数名
- # 功能
- # 1、自动执行outer函数并且将下面的函数名f1当作参数传递
- # 2、将outer函数的返回值,重复赋值给f1
- @outer
- def f1(arg):
- print(arg)
- return "哈哈"
- @outer
- def f2(a1, a2): # 传入两个参数
- print(a1, a2)
- return "哈哈"
- #新建一个文件用于调用此文件
- import process_analysis3
- ret = process_analysis3.f1("")
- print(ret) # 将返回值也跟着输出
- process_analysis3.f2(111, 22)
- before
- 11
- after
- 哈哈
- before
- 111 22
- after
最后更新时间:2017-12-09-31:30:02
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