py很强大,我承认.但在运维方面,py不但不强大,还有硬伤.正因为有下述硬伤,所以我们运维,还是用shell多,用py极少.我看到用shell的人很多,你建议人用python,人说py是很好,但下一秒都跑光了.       ------只从shell角度,详细对比powershell和python   ------[1在linux安装powershell,并不是难题]------ 无需编译,一键安装powershell: centos7及以上,安装powershell:curl -o /etc/

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generato

笔者QQ 360212316 迭代器&生成器 生成器: 一个函数调用返回一个迭代器,那这个函数叫做生成器,如果函数中包含yield语法,那么这个函数就会变成生成器 生成器的特点: 1.生成器必须从前往后一次访问,不能跳着取 2.生成器只记录访问的数据,其他数据释放 3.生成器的作用就是预想可能用到那么多的数据 生成器的两种方式: 方式一: data = (x * 2 for x in range(5)) # 获取结果的两种方式 print(data.__next__()) print(next(

装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们以装饰函数为例子介绍其用法.要理解在Python中装饰器的原理,需要一步一步来.本文尽量描述得浅显易懂,从最基础的内容讲起. (注:以下使用Python3.5.1环境) 一.Python的函数相关基础 第一,必须强调的是python是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行它的,只

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func)

一.装饰器 为什么要用装饰器??? 在实际的开发环境中应遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但也适用于函数式编程,简单地说,它规定已经实现的功能代码不是允许修改的,但是可以被扩展: 封闭:已实现的功能代码块 开发:对扩展开发 装饰器功能: 1)自动执行装饰器下面的函数,并将被装饰器函数的函数名当做参数传递给装饰器函数 2)装饰器函数的返回值,重新赋值给被装饰函数 #装饰器格式:@+函数名 #装饰器格式:@+函数名 def outer(func): def inner(arg):

简单说明Python中的装饰器的用法 这篇文章主要简单说明了Python中的装饰器的用法,装饰器在Python的进阶学习中非常重要,示例代码基于Python2.x,需要的朋友可以参考下   装饰器对与Python新手以至于熟悉Python的人都是一个难理解, 难写的东西. 那么今天就分享一下我对Python 装饰器的理解 所谓装饰器仅仅是一种语法糖, 可作用的对象可以是函数也可以是类, 装饰器本身是一个函数, 其主要工作方式就是将被装饰的类或者函数当作参数传递给装饰器函数, 比如定义如下装饰器

迭代器.生成器.装饰器 在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 知识点 迭代器 生成器 生成器表达式 闭包 装饰器 实验步骤 1. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法. __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(object): def __i

前提必备 不急着进入正题,在前面函数作用域那一章介绍了闭包,全局变量局部变量,这里再看几个简单的闭包案例: 1):不带参数 注意: 1.这里的name属性是每个函数都有的,可以反馈函数名 2.temp()是调用函数的意思,如果直接temp只是一个函数对象,并且打印出这个函数的内存地址 2):外层函数带参数 3):内外层函数都带参数 如果希望让内层函数修改外层函数的参数并返回呢?前面说过的,这样会引起异常,为什么会引起异常以及怎么解决在函数作用域那一章说过的,不记得的自己回头看下.在这里直接略过,

1.装饰器原理 def f1(arg): print '验证' arg() def func(): print ' #.将被调用函数封装到另外一个函数 func = f1(func) #.对原函数重新赋值 func() 现在有这样一种需求,原来的基础设施组提供的API接口函数需要都添加验证功能,解决的方法如下: def auth(func): def inner(): #添加验证功能 print 'before' func() return inner def f1(): #原来的函数 prin

翻译前想说的话: 这是一篇介绍python装饰器的文章,对比之前看到的类似介绍装饰器的文章,个人认为无人可出其右,文章由浅到深,由函数介绍到装饰器的高级应用,每个介绍必有例子说明.文章太长,看完原文后我计划按照文章作者的划分,将分为两章翻出来和大家分享,如果你觉得干的还不错,就点个赞吧. 目录: 函数 一等对象 内部函数 从函数中返回函数 简单装饰器 语法糖 复用装饰器 装饰器传参 从装饰器返回值 你是谁? 一些现实中的例子 时间函数 调试代码 给代码降速 注册插件 用户是否登录? 有想象力的装

一.python模块(导入,内置,自定义,开源) 1.模块简介 模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py.模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能.这也是使用python标准库的方法. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 2.模块的引入 在Python中用关键字

Python中函数有一个装饰器的概念,今天,看核心编程中的函数一章的时候接触到了这个概念,炸一看来,讲的说明真实不好明白.于是写下本篇以示说明,提供给迷糊者.希望能对一些人起到一定的帮助 装饰器的语法以@开头,接着是装饰器要装饰的函数的申明等. 其实总体说起来,装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,装饰器在函数申明完成的时候被调用,调用之后申明的函数被换成一个被装饰器装饰过后的函数.装饰器分为无参装饰和有参装饰 无参装饰很简单 定义方法如下: 比如先定义一个装饰方法: 1 2 3 4

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func

python进阶04 装饰器.描述器.常用内置装饰器 一.装饰器 作用:能够给现有的函数增加功能 如何给一个现有的函数增加执行计数的功能 首先用类来添加新功能 def fun(): #首先我们定义一个函数 print('func running') #看到封装,我们首先想到的是函数 class MyFunc(): def __init__(self,f): #把函数和变量封装在一起 self.f=f self.count=0 def run(self): #间接的调用了封装的函数 self.co

在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 这几个概念是 Python 中不容易理解透彻的概念,务必把所有的实验代码都完整的输入并理解清楚其中每一行的意思. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法: __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(objec

装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们以装饰函数为例子介绍其用法.要理解在Python中装饰器的原理,需要一步一步来.本文尽量描述得浅显易懂,从最基础的内容讲起. (注:以下使用Python3.5.1环境) 一.Python的函数相关基础 第一,必须强调的是python是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行它的,只

闭包 def make_arerage(): l1 = [] def average(price): l1.append(price) total = sum(l1) return total/len(l1) return average avg = make_everage() print(avg(100000)) print(avg(110000)) 闭包的作用: # 闭包就是嵌套函数存在的,存在嵌套函数之中的,而且是内层函数对外层非全局变量的引用,会产生闭包.引用的变量也叫自由变量,不会随

叠放装饰器 示例 7-19 演示了叠放装饰器的方式:@lru_cache 应用到 @clock 装饰fibonacci 得到的结果上.在示例 7-21 中,模块中最后一个函数应用了两个 @htmlize.register 装饰器. 把 @d1 和 @d2 两个装饰器按顺序应用到 f 函数上,作用相当于 f =d1(d2(f)).也就是说,下述代码: @d1 @d2 def f(): print('f') 等同于: def f(): print('f') f = d1(d2(f)) 参数化装饰器

上篇讲了Python中的闭包,本篇要讲的装饰器就是闭包的一个重要应用. 如果你还不知道什么是闭包,猛戳这里阅读:彻底理解Python中的闭包和装饰器(上) 什么是装饰器 装饰器的作用是在不修改函数定义的前提下增加现有函数的功能,比如打印函数名称.计算函数运行时间等.装饰器的本质是一个闭包. 下面是一段典型的装饰器定义代码: def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return fun

def outer(func): def inner(): print('hello') print('hello') print('hello') r = func() print('end') print('end') print('end') return inner @outer def f1(): print("f1 called") # 1:执行outer函数,并且将其下面的函数名(这里就是f1函数),当做参数传递给outer函数 # 2:将outer的返回值重新赋值给f1