python走起之第四话

本节大纲：

一：双层装饰器：
一个函数可以被多层装饰器进行装饰，函数渲染（编译）从下到上，函数执行从上到下。
如下程序：

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #-*-coding:utf-8-*-
 3 # author:liumeide
 4
 5 # USERINOF={'islogin':True}
 6 USERINOF={'user_type':'2','islogin':True}
 7 def login(func):
 8     def inner_1(*args,**kwargs):
 9         if USERINOF.get('islogin',None):
10             ret=func()
11             return ret
12         else:
13             print('login first!')
14     return  inner_1
15 def check_user(func):
16     def inner(*args,**kwargs):
17         if USERINOF.get('islogin',None)==True and USERINOF.get('user_type',None)=='2':
18             ret=func()
19             return ret
20         else:
21             print('permission deny!!')
22     return inner
23 @login
24 @check_user
25 def index():
26     print('index')
27
28 index()

 多层装饰器该如何理解呢？

 上面的函数的可以执行顺序可以理解为：

首先：函数login、check_user、index加载到内存。在调用index函数的时候，执行index函数，因为index函数被check_user函数装饰，所以把check_user函数的内的inner函数体重新赋值给index,index函数体被当做

参数传入check_user函数。当满足inner函数的条件的时候被执行，新的函数index函数的函数体inner被login函数的所装饰，也就是说inner函数被重新赋值给inner_1函数。也就是说最后调用执行index()顺序：

先执行inner_1函数体----->在执行inner函数体-->在执行index原先的函数体。

多层装饰器以此类推，同样的原理。三层以上的装饰器很少使用。
二：字符串格式化：
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
%号初始化字符串：
顺序传入参数。
执行名称传入参数
保留小数点后几位
当有占位符的时候 需要%%输出%如果没有占位符需要只写一个%在占位符的时候类似一个转义的意思。
1：

1 print('name:%s,age:%s'%('evil','22'))
2
3 name:evil,age:22

普通字符串的初始化，需要传入的实参和占位符的个数保持一致。

（name）：按名字进行取值。

 2：可以根据占位的name的key，根据后面的字典对应的value进行传入来进行传入实参。

1 print("Name:%(name)s"%{'name':'ok'})
2 Name:ok

3： flags一般和width宽度来一起配合使用，如果单纯的使用flags并没什么效果。很少使用这个功能。

1 print("qqqq%(name)+s"%{'name':'ok'})
2 qqqqok

2个一起配合使用：+10表示右对齐，字符串ok占用10个字符。右对齐；正数前加正好，负数前加负号

1 print("qqqq%(name)+10s"%{'name':'ok'})
2 qqqq        ok

-号表示左对齐。左对齐；正数前无符号，负数前加负号；

空格    右对齐；正数前加空格，负数前加负号；

0        右对齐；正数前无符号，负数前加负号；用0填充空白处； 

　.precision   可选，小数点后保留的位数

但是没有居中的功能。

1 print("qqqq%(name)-10sqqq"%{'name':'ok'})
2 qqqqok        qqq

print("%+10d" % 10)
       +10

1 print("%-10d" %10)
2 10        

1 print("%04d" % 5)
2 0005

1 print("%04d" % -5)
2 -005

1 print("% 4d" % 5)
2    5

1 print("%.2f" % 1.225)
2 1.23

typecode表示执行传入的字符串类型。有如下：

s，获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置

r，获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置

c，整数：将数字转换成其unicode对应的值，10进制范围为 0 <= i <= 1114111（py27则只支持0-255）；字符：将字符添加到指定位置

o，将整数转换成 八  进制表示，并将其格式化到指定位置

x，将整数转换成十六进制表示，并将其格式化到指定位置

d，将整数、浮点数转换成 十 进制表示，并将其格式化到指定位置

e，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（小写e）

E，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（大写E）

f， 将整数、浮点数转换成浮点数表示，并将其格式化到指定位置（默认保留小数点后6位）

F，同上

g，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是e；）

G，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是E；）

%，当字符串中存在格式化标志时，需要用 %%表示一个百分号

但是没有将整数转换成二进制功能。

1 print('%%%d'%5)
2 %5

1 print('------%c-----%o-------%x'%(65,15,15))
2 ------A-----17-------f

format函数初始化字符串：
[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]

1 print('adad{0}adadada{0}dada{1}'.format(1,2))
2 adad1adadada1dada2

1 print('adad{name}adadada{age}'.format(name='OK',age=22))
2 adadOKadadada22

居中功能并用a填充宽度为10. 

1 print('adad{name:a^10s}adadada{age}'.format(name='OK',age=22))
2 adadaaaaOKaaaaadadada22

左对齐<

1 print('adad{name:a<10s}adadada{age}'.format(name='OK',age=22))
2 adadOKaaaaaaaaadadada22

右对齐>

1 print('adad{name:a>10s}adadada{age}'.format(name='OK',age=22))
2 adadaaaaaaaaOKadadada22

转化百分比

print('this is {:%}'.format(0.2222))
this is 22.220000%

支持整数转化二进制输出：

1 print("---{0:d}----{0:b}---{0:o}--{1:%}".format(15,0.2))
2 ---15----1111---17--20.000000%

三：生成器和迭代器
具有生成一定条件数据的能力的对象叫做生成器。
具有取数据的能力叫做迭代器。
在进行处理大数据的时候，用生成器会降低内存的消耗，每一次取值生成一次，在下次取值的时候，内存会回收该值，避免了浪费内存。
其中filter函数和map函数返回的对象就是生成器。比如xrange函数返回的对象也是生成器。

1 a=[1,2,31,4]
2 f=filter(lambda a:a>3,a)
3
4 for i in f:
5     print(i)
6 print(f)
7 31
8 4
9 <filter object at 0x004C5B50>

生成器本身由函数创造的，如何把普通的函数转成生成器呢？
如果函数体内包含关键字yield 时这个函数就是生成器。

1 def fun():
2     print(111)
3     yield 1
4 fun()
5 print(fun())
6 <generator object fun at 0x00584780>

在调用函数的fun()时候并不执行函数。只有去取这个对象的时候进行生成。

 1 def fun():
 2     yield 1
 3     yield 2
 4     yield 3
 5 fun()
 6 for i in fun():
 7     print('__%s'%i)
 8 print(fun())
 9 __1
10 __2
11 __3
12 <generator object fun at 0x004E4780>

当for循环执行时，执行函数体。第一次的时候，去函数func找yield 对应的值1 赋值给i输出，第二次从第一次的位置下一个的yield的值为2取值并赋值给i，直到取到所有的yield的结束循环。每一次取值生成对应的对象。

上面的函数fun是生成器而生成的结果fun()是迭代器，也就说对象具有可以被迭代，在迭代时候执行next方法取值，只能从前往后取值，

练习：基于生成器生成range功能。

 1 def myrange(args):
 2     st=0
 3     while True:
 4         if st >args:
 5             return
 6         yield st
 7         st+=1
 8 ret=myrange(9)
 9 for i in ret:
10     print(i)
11 0
12 1
13 2
14 3
15 4
16 5
17 6
18 7
19 8
20 9

四：函数递归。执行本身的函数体，当满足一定条件退出，并把最后执行的结果返回给上个函数，如果没有条件限制会无限执行下去。

1 def fun(x):
2     x+=1
3     if x>3:
4         return 1
5     return fun(x)
6 t=fun(1)
7 print(t)
8 1

执行3次fun(x)函数。循环执行多次相同的函数体。

练习：实现累乘功能，比如输入3  实现3*2*1

1 def fun(x):
2     if x==1:
3         return 1
4     return x*fun(x-1)
5 print(fun(3))
6 6

五：模块
分类：内置模块、第三方模块、自定义模块。在python中叫模块其他语言叫类库。
使用模块：先import 导入后使用。
存在方式：.py文件。或者一个文件夹里有多个.py文件组成的一个模块。
自定义模块导入：

目录之间用.表示

如果同一级不通模块导入相同的方法该如何区分呢？？？

1：通过相对路径来区分

aaarticlea/png;base64,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" alt="" />request模块调用上面的2个co模块。如果路径层级不多可以这么写 如果层级过多呢？调用次数过多呢？

1 import lib.co
2 import common.co
3 common.co.login()
4 lib.co.login()
5 common OK
6 lib OK

简单的方法 将导入的模块进行别名操作：

1 from lib import  co as f1
2 from  common import  co as f2
3 f1.login()
4 f2.login()
5 lib OK
6 common OK

下面的方法是我们经常用的。

模块的意义：便于管理代码。不同的功能的代码进行归类。

模块导入的依据：

1 import sys
2 print(sys.path)
3 C:\python2\day6
4 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\python35.zip
5 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\DLLs
6 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib
7 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32
8 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\lib\site-packages

sys.path是一个路径的列表。默认python 有限搜索当前py文件的目录依次搜索。所以当我们自定义模块时候可以有2种方式让python 找到我们定义的模块：

1：把自定义模块加入这个列表(append())

2:把自定义的模块加入上面的目录之中。

这样在导入模块的时候不会出现：ImportError: No module named 'xxx'

那怎么找出自己模块所在目录呢？

1 import os
2 print(os.path.abspath(__file__))
3 print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
4 print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
5
6 C:\python2\day6\s2.py
7 C:\python2\day6
8 C:\python2

根据自己需求将自己的变量导入sys.path即可。

模块的名称：不要和系统的内置模块的名字冲突。

第三方模块：1：pip进行安装

　　　　　　2：源码进行安装。

安装第三方模块:requests

pip install requests

常用模块介绍：

json模块：

常用函数dums()、dum();loads()、load()

对于加s参数和不加s参数区别：

加s的是直接可以对python 的数据转换成json串(dums())或者直接将json串转换成python能识别的数据类型。而不加s的是将python的数据转换成json串并将json串写入文件中，或者将文件中的json串转换成python的基本数据。

1 data=[1,2,3,4,(1,2,True)]
2 obl=json.dumps(data)
3 with open('data.txt','w') as f1:
4     f1.write(obl)
5 <class 'str'> [1, 2, 3, 4, [1, 2, true]]

如果需要写入需要操作文件才能写入。

1 data=[1,2,3,4,(1,2,True)]
2 obl=json.dumps(data)
3 t_load=json.loads(obl,encoding='utf8')
4 print(type(t_load),t_load)
5 <class 'list'> [1, 2, 3, 4, [1, 2, True]]

在将python基本数据类型进行json转换的时候，会将python的一些数据类型或者相应的值进行转换，比如上面的python的元组转换json时候变为列表。True变为 true。

转换表如下：

aaarticlea/png;base64,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" 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跨语言平台常用该模块。该模块可以将python的基本数据类型（列表、字典）转换成字符串----序列化。也可以将字符串形式的python 类型字符创转换成对应的数据类型（列表、字典）--反序列化。

1 import json
2 list_1=[1,2,3,4,]
3 # json.dump(list_1,open('json.txt','w'))
4 obj=json.load(open('json.txt','r'))
5 print(obj)
6 [1, 2, 3, 4]

pickle模块：可以将非python数据类型的数据进行序列化和反序列化。存储方式是二进制。所以要以wb或者rb进行相关的dums和loads

1 import pickle
2 a='aa'
3 pickle.dump(bytes(a,encoding='utf-8'),open('pickle.txt','wb'))

pickle.dumps()将相应的数据类型转换成字节。如果不指定编码，python解释器会用默认编码进行处理。

1 import pickle
2 data=[1,2,3,4,(1,2,True)]
3 t=pickle.dumps(data)
4 print(t,type(t))
5 b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x01K\x02\x88\x87q\x01e.' <class 'bytes'>

1 import pickle
2 a='aa'
3 # pickle.dump(bytes(a,encoding='utf-8'),open('pickle.txt','wb'))
4 t=pickle.load(open('pickle.txt','rb'))
5 s=str(t,encoding='utf-8')
6 print(s)
7 aa

import pickle
data=[1,2,3,4,(1,2,True)]
t=pickle.dumps(data)
t_load=pickle.loads(t)
print(t_load,type(t_load))
[1, 2, 3, 4, (1, 2, True)] <class 'list'>

在Django中会用到经常用到pickle模块。

requests模块：属于第三方模块需要进行手动安装(pip  install requests)

进入python安装目录：E:\python3.6\Scripts

运行：pip.exe install request

import  requests
import json
res=requests.get("http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=北京")
res.encoding='utf-8'
print(type(res))
dict_1=json.loads(res.text)
print(dict_1)