python函数修饰的简单介绍

python让一个循环不影响其他代码

循环是一种常用的程序控制结构。我们常说,机器相比人类的最大优点之一,就是机器可以不眠不休的重复做某件事情,但人却不行。而“循环”,则是实现让机器不断重复工作的关键概念。

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在循环语法方面,Python 表现的即传统又不传统。它虽然抛弃了常见的 for(init;condition;incrment) 三段式结构,但还是选择了 for 和 while 这两个经典的关键字来表达循环。绝大多数情况下,我们的循环需求都可以用 forin来满足, while相比之下用的则更少些。

虽然循环的语法很简单,但是要写好它确并不容易。在这篇文章里,我们将探讨什么是“地道”的循环代码,以及如何编写它们。

什么是“地道”的循环?

“地道”这个词,通常被用来形容某人做某件事情时,非常符合当地传统,做的非常好。打个比方,你去参加一个朋友聚会,同桌的有一位广东人,对方一开口,句句都是标准京腔、完美儿化音。那你可以对她说:“您的北京话说的真地道”。

既然“地道”这个词形容的经常是口音、做菜的口味这类实实在在的东西,那“地道”的循环代码又是什么意思呢?让我拿一个经典的例子来解释一下。

如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人:“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标?”。他可能会交出这样的代码:

上面的循环虽然没错,但它确一点都不“地道”。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说,代码应该这么写:

enumerate() 是 Python 的一个内置函数,它接收一个“可迭代”对象作为参数,然后返回一个不断生成 (当前下标,当前元素) 的新可迭代对象。这个场景使用它最适合不过。

所以,在上面的例子里,我们会认为第二段循环代码比第一段更“地道”。因为它用更直观的代码,更聪明的完成了工作。

enumerate() 所代表的编程思路

不过,判断某段循环代码是否地道,并不仅仅是以知道或不知道某个内置方法作为标准。我们可以从上面的例子挖掘出更深层的东西。

如你所见,Python 的 for 循环只有 forin这一种结构,而结构里的前半部分 - 赋值给 item- 没有太多花样可玩。所以后半部分的 可迭代对象 是我们唯一能够大做文章的东西。而以 enumerate() 函数为代表的“修饰函数”,刚好提供了一种思路:通过修饰可迭代对象来优化循环本身。

这就引出了我的第一个建议。

建议1:使用函数修饰被迭代对象来优化循环

使用修饰函数处理可迭代对象,可以在各种方面影响循环代码。而要找到合适的例子来演示这个方法,并不用去太远,内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子。

简单来说,itertools 是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集。我在之前的系列文章《容器的门道》里提到过它。

如果要学习 itertools,那么 Python 官方文档 是你的首选,里面有非常详细的模块相关资料。但在这篇文章里,侧重点将和官方文档稍有不同。我会通过一些常见的代码场景,来详细解释它是如何改善循环代码的。

1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环

虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好”。但有时针对某类需求,似乎一定得写多层嵌套循环才行。比如下面这段:

对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码,我们可以使用 product() 函数来优化它。product() 可以接收多个可迭代对象,然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果。

相比之前的代码,使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务,代码变得更精炼了。

2. 使用 islice 实现循环内隔行处理

有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件,里面的内容格式是这样的:

可能是为了美观,在这份文件里的每两个标题之间,都有一个 "---" 分隔符。现在,我们需要获取文件里所有的标题列表,所以在遍历文件内容的过程中,必须跳过这些无意义的分隔符。

参考之前对 enumerate() 函数的了解,我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点:

但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说,如果使用 itertools 里的 islice() 函数修饰被循环对象,可以让循环体代码变得更简单直接。

islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作( list[start:stop:step] )有着几乎一模一样的参数。如果需要在循环内部进行隔行处理的话,只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可(默认为 1)。

3. 使用 takewhile 替代 break 语句

有时,我们需要在每次循环开始时,判断循环是否需要提前结束。比如下面这样:

对于这类需要提前中断的循环,我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果,如果函数返回值为真,则生成当前对象,循环继续。否则立即中断当前循环。

使用 takewhile 的代码样例:

itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数,他们都可以用来和循环搭配使用,比如使用 chain 函数扁平化双层嵌套循环、使用 zip_longest 函数一次同时循环多个对象等等。

篇幅有限,我在这里不再一一介绍。如果有兴趣,可以自行去官方文档详细了解。

4. 使用生成器编写自己的修饰函数

除了 itertools 提供的那些函数外,我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。

让我们拿一个简单的函数举例:

在上面的函数里,循环体内为了过滤掉所有奇数,引入了一条额外的 if 判断语句。如果要简化循环体内容,我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤:

将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后, sum_even_only_v2 函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了,只需要简单完成求和即可。

Hint:当然,上面的这个函数其实并不实用。在现实世界里,这种简单需求最适合直接用生成器/列表表达式搞定:sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)

建议2:按职责拆解循环体内复杂代码块

我一直觉得循环是一个比较神奇的东西,每当你写下一个新的循环代码块,就好像开辟了一片黑魔法阵,阵内的所有内容都会开始无休止的重复执行。

但我同时发现,这片黑魔法阵除了能带来好处,它还会引诱你不断往阵内塞入越来越多的代码,包括过滤掉无效元素、预处理数据、打印日志等等。甚至一些原本不属于同一抽象的内容,也会被塞入到同一片黑魔法阵内。

python 中 @ 是什么意思

修饰符,比如说

class A:

@staticmethod

def m(self):

pass

就相当于

class A:

def m(self):

pass

m = staticmethod(m)

其实就是一调用一个函数参数为下行的变量,并且替换它

扩展资料:

函数修饰符

@用做函数的修饰符,可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰,出现在函数定义的前一行,不允许和函数定义在同一行。

一个修饰符就是一个函数,它将被修饰的函数作为参数,并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。

在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰,当解释器读到@这样的修饰符的时候会优先解除@后的内容,直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数,然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。

参考资料来源:百度百科-Python (计算机程序设计语言)

Python 中的 classmethod 和 staticmethod 有什么具体用途

classmethod:类方法staticmethod:静态方法

在python中,静态方法和类方法都是可以通过类对象和类对象实例访问。但是区别是:

@classmethod 是一个函数修饰符,它表示接下来的是一个类方法,而对于平常我们见到的则叫做实例方法。 类方法的第一个参数cls,而实例方法的第一个参数是self,表示该类的一个实例。

普通对象方法至少需要一个self参数,代表类对象实例

类方法有类变量cls传入,从而可以用cls做一些相关的处理。并且有子类继承时,调用该类方法时,传入的类变量cls是子类,而非父类。 对于类方法,可以通过类来调用,就像C.f(),有点类似C++中的静态方法, 也可以通过类的一个实例来调用,就像C().f(),这里C(),写成这样之后它就是类的一个实例了。

静态方法则没有,它基本上跟一个全局函数相同,一般来说用的很少

Example 1:

class a():

@staticmethod

def staticm():

print 'static'

def normalm(self):

print 'nomarl',self

@classmethod

def classm(cls):

print 'class',cls

a1=a()

a1.normalm()

nomarl __main__.a instance at 0x84dddec

a1.staticm()

static

a1.classm()

class __main__.a

type(a)

type 'classobj'

type(a1)

type 'instance'

Example 2:

class A(object):

@classmethod

def cm(cls):

print '类方法cm(cls)调用者:', cls.__name__

@staticmethod

def sm():

print '静态方法sm()被调用'

class B(A):

pass

A.cm()

B.cm()

A.sm()

B.sm()

输出:

类方法cm(cls)调用者: A

类方法cm(cls)调用者: B

静态方法sm()被调用

静态方法sm()被调用

@classmethod与@staticmethod的应用实例

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

class TClassStatic(object):

obj_num = 0

def __init__(self, data):

self.data = data

TClassStatic.obj_num += 1

def printself(self):

print("self.data: ", self.data)

@staticmethod

def smethod():

print("the number of obj is : ", TClassStatic.obj_num)

@classmethod

def cmethod(cls):

print("cmethod : ", cls.obj_num)

cls.smethod()

def main():

objA = TClassStatic(10)

objB = TClassStatic(12)

objB.printself()

objA.smethod()

objB.cmethod()

print("------------------------------")

TClassStatic.smethod()

TClassStatic.cmethod()

if __name__ == "__main__":

main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233

输出结果如下:

('self.data: ', 12)

('the number of obj is : ', 2)

('cmethod : ', 2)

('the number of obj is : ', 2)

------------------------------

('the number of obj is : ', 2)

('cmethod : ', 2)

('the number of obj is : ', 2)

Python中的“ @”(@)符号有什么作用?

【@】符号在python中是装饰器的意思。

装饰器对一个可调用对象(函数、方法、类等等)进行装饰,它返回的也是一个可调用对象。

一般情况下,装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话,可以类比为中间商:中间商不生产产品,它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能,它提供对目标函数调用的封装与强。

它装饰的方法返回值是一个对象(BillList、Bill、List[BillDetail]等),而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样:使用缓存。可以看到,这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样,原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能(得到一个BillList对象)和enabled_cache提供的附加功能(如果该对象有缓存,就不再从数据库查询)。

python中怎么设定函数形参的类型

#Python

2.5

#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给你个思路:

def

argfilter(*types):

def

deco(func):

#这是修饰器

def

newfunc(*args):

#新的函数

if

len(types)==len(args):

correct

=

True

for

i

in

range(len(args)):

if

not

isinstance(args[i],

types[i]):

#判断类型

correct

=

False

if

correct:

return

func(*args)

#返回原函数值

else:

raise

TypeError

else:

raise

TypeError

return

newfunc

#由修饰器返回新的函数

return

deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int,

str)

#指定参数类型

def

func(i,

s):

#定义被修饰的函数

print

i,

s

#之后你想限制类型的话,

就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#yourfunc

=

argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)(yourfunc)

python所有内置函数的定义详解

1、定义函数

函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数,如len()函数和range()函数,但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下:

def 函数名(参数):

函数体

定义函数的规则如下:

①关键字def用来定义一个函数,它是define的缩写。

②函数名是函数的唯一标识,函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。

③函数名后面一定要紧跟着一个括号,括号内的参数是可选的,括号后面要有冒号。

④函数体(statement)为一个或一组Python语句,注意要有缩进。

⑤函数体的第一行可以有文档字符串,用于描述函数的功能,用三引号括起来。

按照定义规则,可以定义第一个函数了:

def hello_world():

...     print('Hello,world!')   # 注意函数体要有缩进

...

hello_world()

Hello,world!

这个函数不带任何参数,它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数,即让Python执行函数的代码。

2、全局变量和局部变量

全局变量是定义在所有函数外的变量。例如,定义一个全局变量a,分别在函数test1()和test2()使用变量a:

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

test2()

100

定义了全局变量a之后,在函数test1()和test2()内都可以使用变量a,由此可知,全局变量的作用范围是全局。

局部变量是在函数内定义的变量,除了用关键字global修饰的变量以外。例如,在函数test1()内定义一个局部变量a,分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a:

def test1():

...     a = 100   # 局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'a' is not defined

test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "stdin", line 2, in test2

NameError: name 'a' is not defined

Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内,因此,在函数test1()内可以使用变量a,但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a,都会报错,由此可见,局部变量的作用范围是定义它的函数内部。

一般情况下,在函数内声明的变量都是局部变量,但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量:

def test1():

...     global a   # 全局变量

...     a = 100

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

100

test2()

100

这个程序与上个程序相比,只是在函数test1()中多了一行代码“global a”,程序便可以正确运行了。在函数test1()中,采用关键字global修饰了变量a之后,变量a就变成了全局变量,不仅可以在该函数内使用,还可以在函数外或者其他函数内使用。

如果在某个函数内局部变量与全局变量同名,那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量:

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     a = 200   # 同名局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

200

test2()

100

由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a,因此,在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了,但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。

综上所述,在Python中,全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据,变量仅供局部代码块使用。


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