---

__dict__ | vars()

1. 今天看cyclegan代码框架，经常使用这个属性，结合importlib,用来使用变量导图模块和模块里面的类
   model.__dict__ 会输出model的所有属性，字典key是属性名，value是属性所代表的具体类、方法
   model._dict__.items()将属性字典的key-value打包成可迭代的元组
   可以看看这个博客
2. vars获取对象object的所有属性和属性值的字典对象，同样items()返回可迭代的元组

---

@staticmethod

也是cyclegan代码里的,用在类里面，在实例化类之前修改一些参数
这是python的一个内置函数，返回函数的静态方法，我也不是很理解这个词，但是用这个作为装饰器装饰类里面的函数，就宣布这个函数变成了一个静态函数，这样通过类名就可调用这个函数，而不需要通过实例化这个类，这样就可以对每个模型在实例化之前赋予不同的配置
看RUNOOB.COM的例子吧

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parser.set_default()

解析器级别的默认值会覆盖参数级别的默认值

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--zz', default='233')
parser.set_default(zz='1023')
print(parser.parse_args)

---

python抽象类和抽象方法abc

python的类可以通过继承将方法继承到子类，而抽象类的子类必须完全实现抽象类的抽象方法
即抽象类继承的子类必须实现所有抽象父类中所有的抽象方法
看 简书 和 知乎

抽象类中有抽象方法，该类不能被实例化，只能被继承，且子类必须实现抽象方法

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np.title

title意思为瓷砖，将矩阵想瓷砖一样铺开

t = np.title(array, (2, 3, 1))

array表示矩阵，后面表示每个维度铺开多少遍，2 表示复制两遍

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np.random.choice

选择不重复的随机值，replace=False

import numpy as np
t = np.random.choice(range(1, 176), 20, replace=False)

---

python 通过变量动态导入package

• 1. importlib

import importlib
module_name = 'your/package/name'
module_lib = importlib.import_module(module_name)

• 1. __import__

model_name = 'your/package/name'
module_lib = __import__(model_name)

---

random.shuffle

import random
a = list(range(6))
print(a)
random.shuffle(a)
print(a)

[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[2, 3, 0, 5, 1, 4]

由上面可以看出他是个原地操作

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python 深/浅拷贝

python的深/浅其实是需要针对可变/不可变对象来看的
对可变对象, 对他们的操作一定要谨慎再谨慎
原地操作也是容易改变原始对象的常见操作,慎用

---

try … except … 捕获异常

try:print(1 + 'a')
except Exception as e:raise Exception(e) -------------- 操作1print(e) -------------------------操作2print('会执行吗')

上述代码操作1 和操作2 的结果是不一样的
操作1:

Traceback (most recent call last):File "<ipython-input-1-f37fee24ea27>", line 1, in <module>runfile('E:/ggsddu/PI20200805/ex1.py', wdir='E:/ggsddu/PI20200805')File "d:\Anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 827, in runfileexecfile(filename, namespace)File "d:\Anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfileexec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)File "E:/ggsddu/PI20200805/ex1.py", line 11, in <module>raise Exception(e)Exception: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

操作2:

unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
会执行吗

按照需要自行选择操作,你是需要仅抛出错误继续执行还是抛出错误并终止

---

以下是看python magic 记录的一些东西

---

python 的链式比较

False == False == True

>>> False

他是怎么比较的呢？看下面这个，你就明白了

import random
score = random.randomint(0, 100)
if 80 <= score <90:print("liang")

---

argument 和parameter

parameter：形参（formal parameter），体现在函数内部，作用域是这个函数体。
argument ：实参（actual parameter），调用函数实际传递的参数。

---

return 不一定是函数的终点

try…finally… 语法中，finally 都会执行；另外函数遇到return 会结束函数；那么如果return 写在try 中会是什么情况？

def func():try:return 'try'finally:return 'finally'print(func())

finally

实验证明finally 可以执行，return 不一定是函数的终点。
那么try 中的return 是被忽略了吗？
并不，函数没有return，会隐式的返回None

def func():try:return 'try'finally:print('finally') print(func())

finally
try

实验证明，finally 没有显式的return，try 中的return 是有效的

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局部变量和全局变量的疑惑

a = 233def add():a += 1 ---------1)print(a) -------2)add()

1) Traceback (most recent call last):File "test.py", line 7, in <module>print(add())File "test.py", line 5, in adda += 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
2) 233

a += 1 的执行机制到底是什么呢？

---

函数参数类型的检查问题

def test_dtype(inp: int):print(type(inp))print(a)a = 'aaaaa'
test_dtype(inp=a)

<class 'str'>
aaaaa

• 上面的函数参数没有进行类型检查吗？

---

rawpy color_desc 和 bayer_pattern

def read_dng(img_path):"""dng 格式的, 可以被rawpy 解析的图像格式均可"""img = rawpy.imread(img_path)print("打印raw 信息：")for i in dir(img):print(i, eval('img.' + i))return img

打印出来的信息有这样两项

color_desc b'RGBG'
raw_pattern [[2 3][1 0]]

开始我以为 color_desc是我认知的bayer 排列，怎么也想不通怎么会有这样的排列呢？一般不是只有GBRG/GRBG/RGGB/BGGR 四种，后来发现这个可能是为了说明底下的raw_pattern 表示的是什么，0123 分别对应RGBG，所以raw_pattern 2310 表示的bayer 格式即为BGGR

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pip 安装yaml 和opencv error

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement yaml

pip install pyyaml

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2

pip install opencv-python

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python 生成requirements.txt

参考这个博客

1. 单虚拟环境
   pip freeze > requirements.txt

2. 复杂环境
   使用pipreqs 包，只检测当前目录下程序的依赖

pip install pipreqs
pipreqs . --encoding=utf-8 --force

安装依赖的时候
pip install -r requirements.txt

---

logging 模块设置level 不生效

最近使用

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug(2333)
logger.warning(110)

不会输出2333, 搜索之，有人说当logging 的level 高于logger 设置时，会优先使用logging 的level，所以在子模块中使用较低的level 时，将logging level 设施为NOTSET

logging.basicConfig(logging.NOTSET)

---

UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 9-10: ordinal not in range(1,128)

这个

import sys
import codecs
sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detach())

---

python 导入上级目录的包

# 上级
import sys
sys.path.append('..')
# 上上级
sys.path.append('../..')

---

python 移位运算

1. 左移>>
   数值除以2^n 值
2. 右移
   数值乘以2^n 值

---

VSCode 添加python 模板

参考

{// Place your snippets for python here. Each snippet is defined under a snippet name and has a prefix, body and // description. The prefix is what is used to trigger the snippet and the body will be expanded and inserted. Possible variables are:// $1, $2 for tab stops, $0 for the final cursor position, and ${1:label}, ${2:another} for placeholders. Placeholders with the // same ids are connected.// Example:// "Print to console": {//  "prefix": "log",//  "body": [//       "console.log('$1');",//         "$2"//    ],//    "description": "Log output to console"// }"python script template":{"prefix": "annotation","body":["# coding=utf-8","\"\"\"","@filename   : $TM_FILENAME","@author     : keda_wl","@time       : $CURRENT_YEAR-$CURRENT_MONTH-$CURRENT_DATE $CURRENT_HOUR:$CURRENT_MINUTE:$CURRENT_SECOND","@description: ${1}","\"\"\"",],"description": "python 头注释模板"}
}

---

python 获取函数/类名称

参考

1. 函数名
   1.1 函数外部获取函数名

# coding=utf-8
"""
@filename   : temp.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-09-29 09:19:52
@description: 测试获取函数名和类名
"""
import sys# %%
# 函数名
# 1. 函数内部 `sys._getframe().f_code.co_name`
def get_func_in():print("在函数内部获取函数名为: %s" % sys._getframe().f_code.co_name)get_func_in()# 2. 函数外部 `__name__`
def get_func_ex():returnprint("在函数外部获取函数名: ", get_func_ex.__name__)  # 好像多此一举？看下面测试get_func_ex_copy = get_func_ex
# 获取的时原始函数的所有属性
print("函数副本的函数名属性为: ", get_func_ex_copy.__name__)# %%
# 类名
# 1. 函数内外部理论上都一样使用 `__class__.__name__` 属性class get_class_in_ex():def __init__(self):print("类内部获取类名: ", self.__class__.__name__)get_class = get_class_in_ex()
print("类外部获取函数名: ", get_class.__class__.__name__)"""
在函数内部获取函数名为: get_func_in
在函数外部获取函数名:  get_func_ex
函数副本的函数名属性为:  get_func_ex
类内部获取类名:  get_class_in_ex
类外部获取函数名:  get_class_in_ex
"""

---

isinstance 判断对象是否为某类

以下测试结果为: 可以同时判断多个归属，返回的结果是或，即对象属于其中的某一类，那么结果就是True

isinstance(obj, class_or_tuple, /)Return whether an object is an instance of a class or of a subclass thereof.A tuple, as in ``isinstance(x, (A, B, ...))``, may be given as the target tocheck against. This is equivalent to ``isinstance(x, A) or isinstance(x, B)or ...`` etc.

# coding=utf-8
"""
@filename   : temp.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-09-29 10:53:54
@description: 测试isinstance 是否可以同时判断多个实例
"""a = [1, 2]
b = (2, 3)
print('a type: ', type(a))
print('b type: ', type(b))# help(isinstance)
print("a 是否为list: ", isinstance(a, list))
print("a 是否为tuple: ", isinstance(a, tuple))
print("b 是否为list: ", isinstance(b, list))
print("b 是否为tuple: ", isinstance(b, tuple))
print("a 是否为list**或**tuple: ", isinstance(a, (list, tuple)))
print("b 是否为list**或**tuple: ", isinstance(b, (list, tuple)))
"""
a type:  <class 'list'>
b type:  <class 'tuple'>a 是否为list:  True
a 是否为tuple:  False
b 是否为list:  False
b 是否为tuple:  True
a 是否为list**或**tuple:  True
b 是否为list**或**tuple:  True
"""

---

eval 创建函数引用

# coding=utf-8
"""
@filename   : temp.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-09-29 16:53:58
@description: eval 是否能创建函数引用
"""def test_func_eval():print('done')func_str = 'test_func_eval'
func_copy = eval(func_str)
func_copy()
"""
done
实验证明好像是可行的
"""

---

获取类/函数的参数列表

func.__code__.co_varnames 获取全部参数
func.__defaults__ 获取默认参数(默认参数的key 呢)
注意类的函数参数列表可能会多出一个self

# coding=utf-8
"""
@filename   : temp.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-09-30 09:48:39
@description: 获取类/函数的参数列表
"""def tfunc(args1, args2=1, *args, **kwargs):print(tfunc)class tclass():def __init__(self, cargs1, cargs2=2, *args, **kwargs):print(tclass)print('tfunc 的默认参数: ', tfunc.__defaults__)
print('tfunc 的所有参数: ', tfunc.__code__.co_varnames)print("tcalss 的默认参数: ", tclass.__init__.__defaults__)
print("tclass 的所有参数: ", tclass.__init__.__code__.co_varnames)"""
tfunc 的默认参数:  (1,)
tfunc 的所有参数:  ('args1', 'args2', 'args', 'kwargs')
tcalss 的默认参数:  (2,)
tclass 的所有参数:  ('self', 'cargs1', 'cargs2', 'args', 'kwargs')
"""

ATTENTION: 你以为上面就行了，其实不然，co_varnames 打印了所有变量的名称，包括函数中使用的变量

# coding=utf-8
"""
@filename   : temp.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-09-30 09:48:39
@description: 获取类/函数的参数列表
"""def tfunc(args1, args2=1, *args, **kwargs):a = 1b = 2class tclass():def __init__(self, cargs1, cargs2=2, *args, **kwargs):c = 4d = 5print('tfunc 的参数个数：', tfunc.__code__.co_argcount)
print('tfunc 的所有参数: ', tfunc.__code__.co_varnames)print('tfunc 的参数个数：', tclass.__init__.__code__.co_argcount)
print("tclass 的所有参数: ", tclass.__init__.__code__.co_varnames)"""
tfunc 的参数个数： 2
tfunc 的所有参数:  ('args1', 'args2', 'args', 'kwargs', 'a', 'b')
tfunc 的参数个数： 3
tclass 的所有参数:  ('self', 'cargs1', 'cargs2', 'args', 'kwargs', 'c', 'd')
"""

看起来好像可以通过参数数量来取变量列表的前n 个参数(类注意self 变量)来实现获取所有参数列表
这是一个冒险的做法

---

python 获取代码运行处的绝对路径

使用os.path.realpath(__file__) 方法即可
在写代码的过程中遇到一个问题，如下文件组织结构在file2中读取yaml 配置，相对路径会出错(测试过如果读取txt 文件可以)

– dir1
|----file1.py
|----config1.yaml
|----config2.yaml
– dir2
|----file2.py

config1.yaml

config1: 2333

config2.yaml

config2: 5666

file1.py

from yacs.config import CfgNode as CNdef func1(filename):cfg = CN(new_allowed=True)# 获取绝对路径# filename = os.path.join(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0], filename)print(filename)cfg.merge_from_file(filename)print(cfg)return cfg

file2.py

import sys
sys.path.append('..')
from dir1.file1 import func1def func2(filename):func1(filename)func2('config1.yaml')

1. 如果直接按照上面的file1 写则会抛出错误
   FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'config1.yaml'
2. 尝试获取file1 的绝对路径传给func1
   见func1 注释部分 os.path.realpath(__file__) 可以获取代码所在位置的绝对路径，这样就可以获取当前路径下文件的绝对路径

---

__all__

导入一个包，默认导入所有的类、方法、属性(保护和私有除外)
如果使用__all__ 限制导入包的话，只会导入__all__ 中的包

# pakage
# dir utils
# __init__.py
from .func import *
__all__ = []
__all__ += ['func1']# dir utils
# func.py
import sys
def func1():print(sys._getframe().f_code.co_name)def func2():print(sys._getframe().f_code.co_name)def _func3():print(sys._getframe().f_code.co_name)def __func4():print(sys._getframe().f_code.co_name)# dir .
# main.py
from utils import *
# test....

---

staticmethod 可以使用self 的属性方法吗

# coding=utf-8
"""
@filename   : test.py
@author     : keda_wl
@time       : 2021-11-10 16:21:36
@description: @staticmethod 可以使用self 的属性方法吗
"""class TestStaticmethod():def __init__(self):self.aa = 233self.bb = 566@staticmethoddef call_staticmethod():print(self.aa)self.func()def func(self):print(self.bb)if __name__ == '__main__':TestStaticmethod().call_staticmethod()# 并不能

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