随笔分类 - PYTHON高级编程 迭代器生成器装饰器
摘要：1 types.MethodType的作用—添加实例方法 import types class cla(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def prii(self): print("pri
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摘要：问题 你想以数据管道(类似Unix管道)的方式迭代处理数据。 比如，你有个大量的数据需要处理，但是不能将它们一次性放入内存中。 解决方案 生成器函数是一个实现管道机制的好办法。 为了演示，假定你要处理一个非常大的日志文件目录： foo/ access-log-012007.gz access-log
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摘要：os.walk 这个函数在遍历目录树的过程中产出文件名，因此递归搜索文件系统像for 循环那样简单。 用于过滤的生成器函数 模块 函数 说明 itertools compress(it,selector_it) 并行处理两个可迭代的对象；如果 selector_it中的元素是真值，产出 it 中对应
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摘要：生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本：不会迫切地构建列表，而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。也就是说，如果列表推导是制造列表的工厂，那么生成器表达式就是制造生成器的工厂。 示例 14-8 先在列表推导中使用 gen_AB 生成器函数，然后在生成器表达式中使用 >>> def gen_AB()
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摘要：简介 设计 Iterator 接口时考虑到了惰性：next(my_iterator) 一次生成一个元素。懒惰的反义词是急迫，其实，惰性求值（lazy evaluation）和及早求值（eager evaluation）是编程语言理论方面的技术术语。 re.finditer 函数是 re.findal
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摘要：前言 实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替SentenceIterator 类。示例 14-5 sentence_gen.py：使用生成器函数实现 Sentence 类 import re import reprlib RE_WORD = re.compile('\w
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摘要：标准迭代器 示例 14-4 sentence_iter.py：使用迭代器模式实现 Sentence 类 import re import reprlib RE_WORD = re.compile('\w+') class Sentence: def __init__(self, text): sel
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摘要：可迭代的对象 如果对象实现了能返回迭代器的 __iter__ 方法，那么对象就是可迭代的。 序列都可以迭代；实现了 __getitem__ 方法，而且其参数是从零开始的索引，这种对象也可以迭代。 >>> s = 'ABC' >>> it = iter(s) # ➊ >>> while True: .
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摘要：简介 在 Python 中，所有集合都可以迭代。在 Python 语言内部，迭代器用于支持： 1.for 循环2.构建和扩展集合类型3.逐行遍历文本文件4.列表推导、字典推导和集合推导5.元组拆包6.调用函数时，使用 * 拆包实参 语言内部使用 iter(...) 内置函数处理可迭代对象的方式 序列
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摘要：类装饰器装饰类方法 不带参数 from functools import wraps import types class CatchException: def __init__(self,origin_func): wraps(origin_func)(self) def __get__(sel
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摘要：函数装饰器装饰类 单例模式 from functools import wraps def singleton(cls): instances = {} @wraps(cls) def get_instance(*args, **kw): if cls not in instances: insta
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摘要：内置的装饰器和普通的装饰器原理是一样的，只不过返回的不是函数，而是类对象，所以更难理解一些。 @property 在了解这个装饰器前，你需要知道在不使用装饰器怎么写一个属性。 def getx(self): return self._x def setx(self, value): self._x
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摘要：回到装饰器上的概念上来，装饰器要求接受一个callable对象，并返回一个callable对象（不太严谨，详见后文）。 那么用类来实现也是也可以的。我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数，然后重载__call__()并返回一个函数，也可以达到装饰器函数的效果。 基本类装饰器 clas
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摘要：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
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摘要：示例 7-15 定义了一个装饰器，它会在每次调用被装饰的函数时计时，然后把经过的时间、传入的参数和调用的结果打印出来。示例 7-15 一个简单的装饰器，输出函数的运行时间 import time def clock(func): def clocked(*args): # ➊ t0 = time.p
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摘要：变量作用域规则 在示例 7-4 中，我们定义并测试了一个函数，它读取两个变量的值：一个是局部变量 a，是函数的参数；另一个是变量 b，这个函数没有定义它。 >>> def f1(a): ... print(a) ... print(b) ... >>> f1(3) 3 Traceback (most
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摘要：简介 装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数）。 装饰器可能会处理被装饰的函数，然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。 形式 假如有个名为 decorate 的装饰器： @decorate def target(): print('running target()')
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