这篇文章主要介绍 Python 中几个常用的高级特性,用好这几个特性可以让自己的代码更加 Pythonnic 哦 1.生成器 什么是生成器呢?简单来说,在 Python 中一边循环一边计算的机制称为 生成器(generator) 生成器最大的优点在于它支持延迟操作,所谓的延迟操作是指在需要的时候才进行运算产生结果 我们可以使用以下两种方法 创建生成器: 生成器表达式 类似于列表生成式,只需将列表生成式中的中括号替换成圆括号即可 >>> gen = (item for item in ra

前言 python内部有许多内建装饰器,它们都有特别的功能,下面对其归纳一下. 系列文章 python设计模式之单例模式(一) python设计模式之常用创建模式总结(二) python设计模式之装饰器详解(三) python设计模式之内置装饰器使用(四) python设计模式之迭代器与生成器详解(五) python自带装饰器 staticmethod staticmethod装饰器的功能是去除类的方法默认第一个参数是类的实例,使得该方法成为一个普通的函数,staticmethod是一个类,属于

之前用python简单写了一下斐波那契数列的递归实现(如下),发现运行速度很慢. def fib_direct(n): assert n > 0, 'invalid n' if n < 3: return n else: return fib_direct(n - 1) + fib_direct(n - 2) 然后大致分析了一下fib_direct(5)的递归调用过程,如下图: 住:这里的f(2)调用f(1)仅代表基本操作的次数. 可以看到多次重复调用,因此效率十分低.进一步,可以算出递归算法

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

1,函数作用域 这种情况可以顺利执行: total = 0 def run(): print(total) 这种情况会报错: total = 0 def run(): print(total) total = 1 这种情况也会报错: total = 0 def run(): total += 1 # 等效total = total + 1 原因是函数内部对total有定义后,解释器会认为total是局部变量,但是内部执行时,却发现total还没定义. 解决办法是将total声明为全局变量: to

今天学到了python的装饰器,感觉这个东西还是稍微有些复杂,所以记录下来,方便以后的查找.虽然标题是python 3.x的装饰器,但是我也没有怎么用过python 2.x,感觉上应该是和python 2.7在用法上差不多. 现在某个视频公司有一段代码,,代码的主要功能就是看电影. def watchfilm(): print('You are watching film now....') watchfil() 运行之后输出: You are watching film now.... 现在要

python 中多个装饰器的执行顺序: def wrapper1(f1): print('in wrapper1') def inner1(*args,**kwargs): print('in inner1') ret = f1(*args,**kwargs) return ret return inner1 def wrapper2(f2): print('in wrapper2') def inner2(*args,**kwargs): print('in inner2') ret = f2

Python函数编程--闭包和装饰器 一.闭包 关于闭包,即函数定义和函数表达式位于另一个函数的函数体内(嵌套函数).而且,这些内部函数可以访问它们所在的外部函数中声明的所有局部变量.参数.当其中一个这样的内部函数在包含它们的外部函数之外被调用时,就会形成闭包.也就是说,内部函数会在外部函数返回后被执行.而当这个内部函数执行时,它仍然必需访问其外部函数的局部变量.参数以及其他内部函数.这些局部变量.参数和函数声明(最初时)的值是外部函数返回时的值,但也会受到内部函数的影响. def outer(

面向对象编程之classmethod和staticmethod classmethod 和 staticmethod都是python内置的装饰器 classmethod 的作用:给在类内部定义的方法装饰,将类的内部方法变为类的绑定方法 绑定方法的特殊之处是会将对象本省当作第一个参数传入方法中 类的绑定方法:由类来调用,哪个类调用,就默认将哪个类当作第一个参数传入 class DB: __data = "lee is a big haha!" def __init__(self, use

Python 入门之 Python三大器 之 装饰器 1.开放封闭原则: (1)代码扩展进行开放 ​ 任何一个程序,不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改.所以我们必须允许代码扩展.添加新功能. (2)修改源代码是封闭 ​ 当我们写的一个函数,已经交付给其他人使用,如果这个时候我们对函数内部进行修改,或者修改了函数的调用方式,很有可能影响其他已经在使用该函数的用户. 在不修改源代码及调用方式,对功能进行额外的添加就是开放封闭原则 2.装饰器: 在不改变原被装饰的函数的源

python面向对象内置装饰器property,staticmethod,classmethod的使用 @property 装饰器作用及使用 作用:面向对象中的方法伪装成属性 使用如下: class Circle: def __init__(self,r): self.r = r @property def area(self): return 3.14*self.r**2 @property def perimeter(self): return 2*3.14*self.r C = Circl

第7.26节 Python中的@property装饰器定义属性访问方法getter.setter.deleter 详解 一.    引言 Python中的装饰器在前面接触过,老猿还没有深入展开介绍装饰器相关的内容,在后面将单独的章节来介绍.Python总共包括三个内置装饰器(注意abstractmethod这个装饰器是从abc模块导入的,不是内置的),除了前面介绍的类方法装饰器classmethod.静态方法装饰器staticmethod外,还有一个property装饰器,这个装饰器与prope

Python的模块化编程 我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景,有这样一个名为requirements.py的python3文件,其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串: # requirements.py def example1(): a = 'hello world!' print (a) print (a[::-1]) def example2(): b = 'hello again!' print (b) print (b[::-1]) if __name__ =

前言 最近成功把「前端带师」带入C#的坑(实际是前端带师开始从cocos转unity游戏开发了) 某天,「前端带师」看到这段代码后问了个问题:[这个是装饰器]? [HttpGet] public Response Get() { return ... } 我第一反应觉得不是,这玩意在C#中叫"特性"(英文名Attribute,下文统称为特性),在Java中叫注解,虽然写法和Python/TypeScript中的差不多,但印象中实现方式应该是不同的. 但咱学理工科的就是要严谨,不能仅凭经

本章内容: 装饰器 迭代器 & 生成器 re 正则表达式 字符串格式化 装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.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函数中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. 先定义一个基本的装饰器: ########## 基本装饰器 ########## def orter(func): #定义装饰器 def inner

1.装饰器 import os import time def auth(type): def timeer(func): def inner(*args,**kwargs): start = time.time() func(*args,**kwargs) print ("auth to %s"%type) stop = time.time() print ("it is running %s minit"%(stop-start)) return inner r

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,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呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir

装饰器 器即函数,装饰即修饰,意指为其他函数添加新功能 装饰器定义:本质就是函数,功能是为其他函数添加新功能 装饰器涉及的知识点= 高阶函数+函数嵌套+闭包 在遵循下面两个原则的前提下为被装饰者新功能 必须遵循的原则: 1)一定不能修改源代码 2)不能修改调用方式 语法糖(格式符号):@ @timer #@timer就等同于cal=timer(cal) def cal(array): res=0 for i in array: res+=i return res cal(range(10)) #

一.熟练掌握装饰器的原理 (在装饰器学习的过程中,查了看了很多资料,个人感觉走了很多的弯路,这个笔记,分享我的理解,希望能帮助到一些人.本文对装饰器的描述,侧重点是条理与逻辑思路,想通过从无到有的方式,描述一个理解的过程,重点在step by step 更快的理解这个东西) 需要理解装饰器的两大组成,使用装饰器时能解决不确定长度的形参传递.函数返回值及条件判断的场景. 1.使用装饰器的目的及原则 目的:为原来的函数增加一些新的功能,如日志输出,运行时间计算,登录退出等. 实现的原则(两点): (

1. 函数嵌套 1.1 函数嵌套调用 函数的嵌套调用:在调用一个函数的过程中,又调用了其他函数 def bar(): print("from in the bar.") def foo(): print("from in the foo.") bar() foo() 1.2 求函数最大值 def max2(x,y): if x > y: return x else: return y def max4(a,b,c,d): res1 = max2(a,b) re