内建属性 _getattribute_ 内建函数
1.内建属性
2.__getattribute__ 属性访问时拦截器
class Itcast(object):
def __init__(self,subject1):
self.subject1 = subject1
self.subject2 = 'cpp'
#属性访问时拦截器，打log
def __getattribute__(self,obj): #obj----> subject
if obj == 'subject1':
print('log subject1')
return 'redirect python'
else: #测试时注释掉这2行，将找不到subject2
return object.__getattribute__(self,obj)
def show(self):
print('this is Itcast')
s = Itcast("python")
print(s.subject1)
print(s.subject2)
运行结果: log subject1 redirect python cpp
带方法的
class Itcast(object):
def __init__(self,subject1):
self.subject1 = subject1
self.subject2 = "cpp"
#属性访问时拦截器，打log
def __getattribute__(self,obj):
print("====1>%s"%obj)
if obj == "subject1":
print("log subject1")
return "redirect python"
else:
temp = object.__getattribute__(self,obj)
print("===2>%s"%str(temp))
return temp
def show(self):
print("thi si Itcast")
s = Itcast("python")
print(s.subject1)
print(s.subject2)
s.show()
====1>subject1 log subject1 redirect python ====1>subject2 ===2>cpp cpp ====1>show ===2><bound method Itcast.show of <__main__.Itcast object at 0x7efe2d627898>> thi si Itcast
3 __getattribute__的坑
class Person(object):
def __getattribute__(self,obj):
print("---test---")
if obj.startswith("a"):
return "hahha"
else:
return self.test
#return object.__getattribute__(self,obj) #扔给父类给你处理
def test(self):
print("heihei")
t.Person()
t.a #返回hahha
t.b #会让程序死掉
#原因是：当t.b执行时，会调用Person类中定义的__getattribute__方法，但是在这个方法的执行过程中
#if条件不满足，所以 程序执行else里面的代码，即return self.test 问题就在这，因为return 需要把
#self.test的值返回，那么首先要获取self.test的值，因为self此时就是t这个对象，所以self.test就是
#t.test 此时要获取t这个对象的test属性，那么就会跳转到__getattribute__方法去执行，即此时产
#生了递归调用，由于这个递归过程中 没有判断什么时候推出，所以这个程序会永无休止的运行下去，又因为
#每次调用函数，就需要保存一些数据，那么随着调用的次数越来越多，最终内存吃光，所以程序 崩溃
#
# 注意：以后不要在__getattribute__方法中调用self.xxxx
4。内建函数
1) range
### python2 直接生成[0-100] In [1]: range(0,10) Out[1]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2)map函数
map函数会根据提供的函数对指定序列做映射
#函数需要一个参数 map(lambda x: x*x, [1, 2, 3]) #结果为:[1, 4, 9]
l1 = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] l2 = [ 'Sun', 'M', 'T', 'W', 'T', 'F', 'S' ] l3 = map( f1, l1, l2 ) print(list(l3)) #结果为:[(0, 'Sun'), (1, 'M'), (2, 'T'), (3, 'W'), (4, 'T'), (5, 'F'), (6, 'S')]
3)filter函数
filter函数会对指定序列执行过滤操作
filter(lambda x: x%2, [1, 2, 3, 4]) [1, 3] filter(None, "she") 'she'
4)reduce函数
reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4]) 10 reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4], 5) 15 reduce(lambda x, y: x+y, ['aa', 'bb', 'cc'], 'dd') 'ddaabbcc'
5）sorted函数
5. 集合set
集合与之前列表、元组类似，可以存储多个数据，但是这些数据是不重复的
集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric_difference(对称差集)等数学运算.
>>> x = set('abcd')
>>> x
{'c', 'a', 'b', 'd'}
>>> type(x)
<class 'set'>
>>> y = set(['h','e','l','l','o'])
>>> y
{'h', 'e', 'o', 'l'}
>>> z = set('spam')
>>> z
{'s', 'a', 'm', 'p'}
>>> y&z #交集
set()
>>>
>>>
>>> x&z #交集
{'a'}
>>>
>>>
>>> x|y #并集
{'a', 'e', 'd', 'l', 'c', 'h', 'o', 'b'}
>>>
>>> x-y #差集
{'c', 'a', 'b', 'd'}
>>>
>>>
>>> x^z #对称差集(在x或z中，但不会同时出现在二者中)
{'m', 'd', 's', 'c', 'b', 'p'}
>>>
>>>
>>> len(x)
4
>>> len(y)
4
>>> len(z)
4
>>>
6. functools
In [23]: import functools In [24]: dir(functools) Out[24]: ['WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'cmp_to_key', 'partial', 'reduce', 'total_ordering', 'update_wrapper', 'wraps']
1）partial函数(偏函数)
把一个函数的某些参数设置默认值，返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
import functools
def showarg(*args, **kw):
print(args)
print(kw)
p1=functools.partial(showarg, 1,2,3)
p1()
p1(4,5,6)
p1(a='python', b='itcast')
p2=functools.partial(showarg, a=3,b='linux')
p2()
p2(1,2)
p2(a='python', b='itcast')
2）wraps函数
使用装饰器时，有一些细节需要被注意。例如，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。
添加后由于函数名和函数的doc发生了改变，对测试结果有一些影响，例如:
def note(func):
"note function"
def wrapper():
"wrapper function"
print('note something')
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print('I am test')
test()
print(test.__doc__)
运行结果 note something I am test wrapper function
所以，Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用。例如：
import functools
def note(func):
"note function"
@functools.wraps(func)
def wrapper():
"wrapper function"
print('note something')
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print('I am test')
test()
print(test.__doc__)
运行结果 note something I am test test function #原来函数的说明文档
