装饰器decorator的使用 在某公司的一次笔试中面试官出了一道题,使用python 的decorator实现一个函数的执行时间的计算. 分析:关于函数执行时间的计算,那么肯定是执行之前得到一个时间,执行之后得到一个时间,中间直接执行一次函数,这样就得到一个函数的执行时间.考虑适用decorator,那么参数是func,并且使用函数的嵌套(闭包) 示例代码: import time def calFuncTime(func): def getTime(): start = time.time(…

承接上篇,本文会从语言特性.开发环境和必备工具来带领大家进入Python的世界. 语言特性 首先一起看下C#和Python在语言特性层面的对比,他们作为截然不同的两类面向对象高级语言,在语言层面上有何异同. 注:本系列均采用.NET Core为C#代码的运行环境,Python则为Python 3 上表对部分语言特性简单做了对比,C#作为一门编译型静态语言,和Python这样的解释性动态语言,虽然差异较大,但同为面向向对象的高级语言,Python的很多概念仍然是无关编程语言的. Python的特性…

1.python高级特性 1.1切片 list列表 L=['Mli','add','sal','saoo','Lkkl'] L[0:3]  #即为['Mli','add','sal']  从索引0开始,到索引3结束,但不包括3 L[:3]等价于 L[0:3] L[-2:]  #即为 ['saoo','Lkkl']   最后一个元素的索引为-1 L[-2:-1]  #即为['Lkkl'] L=range(100)  #则L[1:6:2]为 每个两个元素取一个数  所以输出为[2,4] tuple也…

python基础--特性(property) 1 什么是特性property property是一种特殊的属性,访问它时会执行一段功能(函数)然后返回值 import math class Circle: #定义一个圆的类 def __init__(self,radius): #圆的半径radiu self.radius=radius @property # are=property(area) def area(self): #计算面积 return math.pi*self.radius**…

廖雪峰老师的教程上学来的,地址:python高级特性 下面以几个具体示例演示用法: 一.切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1:] == " ": # 若第1个元素或最后1个元素为空格 if s[:1] == " ": s = s[1:] if s[-1:] == " ": s = s[:-1] return s 注:字符串可以看做一个list,列表切…

python高级特性 1.集合的推导式 列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:[exp for item in collection if codition] if codition - 可选 字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition} 集合推导式 语法:{exp for item in collection if cod…

原文:Python高级特性(3): Classes和Metaclasses 类和对象 类和函数一样都是Python中的对象.当一个类定义完成之后,Python将创建一个“类对象”并将其赋值给一个同名变量.类是type类型的对象(是不是有点拗口?). 类对象是可调用的(callable,实现了 __call__方法),并且调用它能够创建类的对象.你可以将类当做其他对象那么处理.例如,你能够给它们的属性赋值,你能够将它们赋值给一个变量,你 可以在任何可调用对象能够用的地方使用它们,比如在一个map中…

原文:Python高级特性(2):Closures.Decorators和functools 装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说 Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新 加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的…

译文:Python高级特性(1):Iterators.Generators和itertools [译注]:作为一门动态脚本语言,Python 对编程初学者而言很友好,丰富的第三方库能够给使用者带来很大的便利.而Python同时也能够提供一些高级的特性方便用户使用更为复杂的数据结构.本系 列文章共有三篇,本文是系列的第一篇,将会介绍迭代器.生成器以及itertools模块的相关用法.由于作者 Sahand Saba 列举的示例中有诸多专业的数学相关内容,因此翻译中有诸多不妥之处请大家指出,非常感谢…

今天帅气的易哥和大家分享的是Pyton的高级特性,希望大家能和我一起学习这门语言的魅力. Python高级特性之:List Comprehensions.Generator.Dictionary and set comprehension(su013171165) 我们在需要循环处理数据的时候,往往都会用range(n)这个方法生成list但是如果需要生成奇数list或者其他list怎么办呢?这就是我今天要讲的List Comprehensions. 一.List Comprehensions(…

Python 高级特性介绍 - 迭代的99种姿势 与协程 引言 写这个笔记记录一下一点点收获 测试环境版本: Python 3.7.4 (default, Sep 28 2019, 16:39:19) Python2老早就停止支持了 所以还是跟进py3吧 macOS Catalina 10.15.1 迭代方式 Python中一样可以使用for进行迭代 与C.Java等一众语言有区别的是 python中迭代更像是Java的逐元循环(foreach) Java用法(下标迭代): for (int i…

自省是Python中非常耀眼的特性. 自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句就是运行时能够获得对象的类型.比如 type() dir() getattr() hasattr() isinstance().…

对数学家来说,Python这门语言有着很多吸引他们的地方.举几个例子:对于tuple.lists以及sets等容器的支持,使用与传统数学类 似的符号标记方式,还有列表推导式这样与数学中集合推导式和集的结构式(set-builder notation)很相似的语法结构. 另外一些很吸引数学爱好者的特性是Python中的iterator(迭代器).generator(生成器)以及相关的itertools包.这 些工具帮助人们能够很轻松的写出处理诸如无穷序列(infinite sequence).随机…

一般,构造一个含有2-x之间所有质数的列表,我们采用最简单的遍历判断质数的方法: # 方法一 1 prime = [] def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True for i in range(2, x): if is_prime(i): prime.append(i) 这个方法的优势在于逻辑简单…

前言: 之前学习Python自动化,接触了不少python的学习,对生成器印象尤其深,网上也看了很多介绍,下面主要是这些概念的个人学习整理(如侵删). 正文: 如要创建一个非常大的列表,受到内存限制,列表容量肯定也是有限的,而且很多时候,访问只是几个元素,剩余的空间更是白白浪费, 如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,Python的生成器就为之而生. Python这门语言中,生成器毫无疑问是最有用的特性之一,也是使用的最不广泛的Python特性之…

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终…

1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 这里记住的是类型是属于对象的,而不是变量.而对象有两种,“可更改”(mutable)与“不可更改”(immutable)对象. 在python中,strings, tuples…

12步轻松搞定Python装饰器 通过 Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则:  http://python.jobbole.com/84151/   基本上一开始很难搞定python的装饰器,也许因为装饰器确实很难懂.搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点. 没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,能够让你在理解装饰器的时候更自信一点.因为装饰器很复杂 1.函数 在python中,函数通过def关键字.函数名和可选…

一.概述 Python是一门多范式的编程语言,它同时支持过程式.面向对象和函数式的编程范式.因此,在Python中提供了很多符合 函数式编程 风格的特性和工具. 以下是对 Python中的函数式编程 的简要总结,关于这一主题更全面的讨论可以参考 Functional Programming HOWTO. 二.lambda表达式(匿名函数) 除了 Python基础:函数 中介绍的 def语句,Python还提供了另外一种定义函数的方法: lambda表达式. lambda表达式的语法如下: lam…

python使用c语言开发 1.面向对象的特性 面向对象的程序设计抽象出对象的行为和属性,把行为和属性分离开,但是又合理的组织在一起.它消除了保护类型.抽象类.接口等面向对象的元素,使得面向对象的概念更容易理解. 2.简单性 没有分号,使用缩进的方式分隔代码,代码简洁,短小,易于阅读. 3.内置的数据结构 类似于java中集合类的功能.python的数据结构包括元祖,列表,字典等.元祖相当于“只读”的数组,列表可以作为可变长度的数组使用,字典相当于java中的hashtable类型. 4.健壮性…

1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in 41322472 a…

一直想学习python,虽然编程写了不少,但有时仍不得要领.这篇blog主要是记录python的一些主要特性. 前言 python学习总结,包括python的一些基本语法,高级特性,函数式编程,面向对象编程以及错误调试,测试和多线程. Python基础 字符串 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- 第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释: 第二行注释是为了告诉Pytho…

摘录廖雪峰网站 定义一个list: 1 L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素: >>> L[0],L[1],L[2] ('haha', 'xixi', 'hehe') 这个方法有点蠢,因为如果元素非常多,我们需要取其前N个元素,怎么办? 可能会想到用循环: >>> r=[] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i…

摘录廖雪峰网站 定义一个list: L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素: >>> L[0],L[1],L[2] ('haha', 'xixi', 'hehe') 这个方法有点蠢,因为如果元素非常多,我们需要取其前N个元素,怎么办? 可能会想到用循环: >>> r=[] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i])…

下面是Python字符串的一些微妙的特性,绝对会让你大吃一惊. 案例一: >>> a = "some_string" >>> id(a) 140420665652016 >>> id("some" + "_" + "string") # 注意两个的id值是相同的. 140420665652016 案例二: >>> a = "wtf" &…

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:kwsy PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1. python 封包 将多个值赋值给一个变量时,python会自动将这些值封装成元组,这个特性称之为封包 当函数返回多个数值时,也会进行封包 实践中,很少主动使用封包操作 2. python解包 python解包是使用频率非常高的技术,下面列列举…

1 Python的函数参数传递 两个例子 a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in 41322472 a = 2…

1. 解释性语言和编译性语言 1.1 定义 1.2 Python 属于编译型还是解释型? 1.3 收获 2. 动态类型语言 2.1 定义 2.2 比较 2. 动态语言(动态编程语言) 3.1 定义 3.2 Python 动态语言的体现 3.3 __slots__() 1. 解释性语言和编译性语言 1.1 定义 计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个"翻译机"来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程.这个过程分成两类,一类是编译,一类是解…

前言 面 tx 被问到 python 的高级特性相关,这里做个补充学习吧 正向范围取值 关键点 首位下标是 0 第一个数字是起始下标,第二个数字是结束下标(但最终结果不包含它) 代码块一 # 正向范围取值 - 字符串 strs ="https://www.cnblogs.com/poloyy" # 从第 0 个下标开始取值,到第 1 个下标结束,但不会取第 1 个下标的元素,最终取的是 0 下标的值 print(strs[0:1]) # 从第 0 个下标开始取值,到第 10 个下标结束…

切片(slice) 可简化循环取元素的操作. L[0:3] or L[:3] 表示从索引0的位置开始,到索引3为止,但不包括索引3的前3个元素(L[0],L[1],L[2]); L[-2:]表示取包括从倒数第二个元素开始到list最后一个元素; L[-2:-1] 表示取从倒数第二个元素开始到倒数第一个元素间的元素,不包括倒数第一个元素; L[::2] 表示每两个取一个元素; L[:] 表示复制一个list; str='ABC',则str[::-1]='CBA',从末至始截取字符串,即将字符串翻转…