装饰器
装饰器:
从名字上来看,装饰器就是用来装饰内容的一个工具.本质上是一个闭包
在开发中,装饰器必须要遵守开放封闭原则:对扩展开放,对修改源代码封闭.
在装饰器中,有一个很重要的工具就是@,称之为语法糖,语法糖的本质就是:被装饰的函数名 = 装饰器的名字(被装饰的函数名)
在装饰器的应用上,有一个很简单的例子
计算简易的函数运行时间
import time # 导入time模块
print(time.time()) # 获取时间戳
start_time = time.time() # 开始时间
def foo(): # 定义函数foo
time.sleep() # 可以自己定义睡眠时间
print(100)
foo() # 调用函数foo
end_time = time.time() # 结束时间
在这时,函数的运行时间为end_time-start_time
接一个比较规范的写法:
import time 1,导入time模块
def func(x): 2,定义func函数,此时必须有形参
def wapper(): 5,定义wapper函数
start_time = time.time() 9,
x() 10,这儿的x是foo的内存地址,加括号是调用foo函数
end_time = time.time() 12,
print(start_time - end_time) 13,
return wapper 6,将wapper函数的内存地址返回给调用者func
def foo(): 3,定义foo函数
print("今天周二") 11,执行print
foo = func(foo) 4,等号右边,将foo的内存地址传给了func函数的x
7,等号左边,将wapper的内存地址赋给了foo,
foo() 8,调用wapper函数
现在用一个装饰器来写:
def func(x):
def wapper(*args,**kwargs):
x(*args,kwargs)
return wapper
@func @加装饰器的名字,就相当于:inner = func(inner)
def inner(*args,**kwargs):
print(*args)
inner() ps:这是最简单的一种装饰器
内置函数,
python中提供的一些工具,我们可以直接拿过来用,我们知道,在python中有68个内置函数.在之前已经接触过input,print,id,globals,locals等几个函数;
今天来继续学习一些内置函数,在目前所学的知识中,比较重要的函数,主要有enumerate,lambda,sorted,filter,map,zip,reduce
enumerate,枚举
for i in enumerate(): 括号中第一个参数必须是可迭代对象,第二个参数是起始值,可以自己定义,默认为0
print(i)
for i in enumerate("166",1)
print(i)
输出结果为(1,'1'),(2,'6'),(3,'6')
lambda,匿名函数
匿名函数定义时,没有def,没有函数名,它有形参,可以接收多个形参,查名字可以用:函数.__name__
格式为: lambda 参数:返回值
f = lambda x:x+x
print(f(3))
输出内容为:6
可以直接写:print((lambda x:x+x)(3)),调用时要传参
sorted,排序
print(sorted(可迭代对象)) 默认是升序
print(sorted(可迭代对象),reverse=True) 降序
例1:
sorted('可迭代对象',key='函数名',reverse=True) 函数名里写排序的规则,可以指定升序或者降序
lst = ['光年之外','bgm','这个世界太疯狂','accord']
print(sorted(lst,key=lambda x:len(x),reverse=True))
输出结果为:['这个世界太疯狂','accord','光年之外','bgm']
filter 筛选过滤
filter('写好过滤规则的函数','可迭代对象')
筛选列表:
lst = [1,2,3,4,5,6] print(list(filter(lambda x:x>3,lst))) 结果为:[4,5,6]
筛选字典:
dic = [{'name':'依依','age':18},{'name':'小五子','age':20}]
print(list(filter(lambda x:x['age']>18,dic))) 结果为:{'name':'小五子',''age':20}
map,映射函数
1,可以快速实现列表内每个元素的基础运算,加,乘...
2,可以快速的将多个可迭代对象,元素位置相同的进行上下累加
lst = [1,2,3,4,5,6]
lst1 = [2,3,4,5,6,7]
print(list(map(lambda x,y:x+y,lst,lst1))) 结果为[3,5,7,9,11,13]
zip函数
它的返回值是多个,如果是多个可迭代对象,按照最短的进行输出,可以将它戏称为拉链函数
lst = [1,2,3]
lst1= [2,3,4,5,6]
lst2 = [5,6,7,8]
for i in zip(lst,lst1,lst2):
print(i) 结果为:(1,2,5),(2,3,6),(3,4,7)
reduce,实现累计算
python3中,导入reduce函数:from functools import reduce
lst = [1,2,3,4,5,6]
print(reduce(lambda x,y:x**2,lst)) 结果为:120
其他函数:
检测可迭代对象:
all( ),都为真时,输出True,有一个假就为False
any( ),有一个真即为True
进制转换:
bin( ),把参数转化成二进制
otc( ),把参数转化成八进制
hex( ),把参数转化成十六进制
和ascii码相关:
acsii( ),如果括号中元素在ascii码中,就原生显示;如果不在,就返回\u...
chr( ),对应ascii码,输入位置字符找出对应字符
ord( ),找带字符位置的编码
和数字运算相关:
abs( ),求数字的绝对值
round( ),四舍五入;第一个参数为浮点数,第二个参数为保留的位数
pow( ),两个参数是求幂运算,三个参数是求幂后再取余
max( ),求最大值;如果是字典,比较的是键
min( ),求最小值
float( ),浮点;
和字节相关:
memoryview( ),求字节的内存地址
bytes( ),查字节;第一个参数是要查询的内容,第二个参数是编码集
bytearray( ),返回一个新字节数组,每个元素的值的范围是0~256对应的是ascii码表;第一个参数放内容,第二个参数是编码集
callable( ),判断是否可调用
repr( ),显示数据的原生形态
以下两个函数禁用:
eval( ),它可以执行字符串中的部分内容,容易出问题
exec( ),不论字符串输入什么,都可以运行,更容易出问题
递归
要满足的条件是:自己调用自己,是一个无止境的递归,必须得有明确的终止条件
def func():
print("你好")
func()
func() 会报错,内存溢出
官方声明递归的最大深度为1000,修改递归最大深度的方式是:sys.setrecursionlimit('修改的数量')
def func(n):
print(n)
n += 1
func(n)
func(1) 实际测试在996-998之间
递归主要应用在os模块中,可以递归创建文件夹,也可以删除,也可以查看文件
