1.yield from

import asyncio@asyncio.coroutine
def hello_f():for v in range(10):print('fff')@asyncio.coroutine
def hello():print('Hello world!')r = yield from hello_f()print(r)print('Hello Again')loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(hello())loop.close()

执行结果：

Hello world!
fff
fff
fff
fff
fff
fff
fff
fff
fff
fff
None
Hello Again

def g(x):# yield from range(x)for i in range(x):yield il = list(g(5))
print(l)

2.yield

def libs():a = 0b = 1while True:a,b = b , a+byield afor each in libs():if each > 100:breakprint(each,end=' ')

执行结果：

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

3.Python中的and or not

在Python中，对于逻辑运算符and 、or、 not 需要注意一下：

and ：x and y 返回的结果是决定表达式结果的值。如果 x 为真，则 y 决定结果，返回 y ；如果 x 为假，x 决定了结果为假，返回 x。

or ：x or y  跟 and 一样都是返回决定表达式结果的值。

not : 返回表达式结果的“相反的值”。如果表达式结果为真，则返回false；如果表达式结果为假，则返回true。

a = [i for i in range(100) if not(i%2) and (i % 3)]
a = [i for i in range(100) if (i %2 == 0) and (i %3 != 0)]print(a)b = {i: i%2 == 0 for i in range(10)}
print(b)print(2 %2 == 1)

执行结果：

[2, 4, 8, 10, 14, 16, 20, 22, 26, 28, 32, 34, 38, 40, 44, 46, 50, 52, 56, 58, 62, 64, 68, 70, 74, 76, 80, 82, 86, 88, 92, 94, 98]
{0: True, 1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False}
False

4.生成器

e = (i for i in range(10))print(e)
print(next(e))
print(next(e))

执行结果：

<generator object <genexpr> at 0x10137f938>
0
1

5.模块倒入

TempeartureConversion.py

def c2f(cel):fah = cel * 1.8 + 32return fahdef f2c(fah):cel = (fah-32) / 1.8return cel

calc.py

from TempeartureConversion import c2fimport TempeartureConversion as tcprint('32 = %02f' % c2f(32))print('89.6 = %02f' % tc.f2c(89.6))

执行结果：

32 = 89.600000
89.6 = 32.000000

6.global

在python中，变量不需要先声明，直接使用即可，那我们怎么知道用的是局部变量还是全局变量呢？

首先：python使用的变量，在默认情况下一定是用局部变量。

其次：python如果想使用作用域之外的全局变量，则需要加global前缀。

举例说明，不用global的情况：

a = 5
def test():  a = 1  print 'In test func: a = %d' % a
test()
print 'Global a = %d' % a

程序执行结果为：

In test func: a = 1
Global a = 5  

可以看出，不加global的时候，在函数内部是改不了外面的全局变量的（list类型例外）。

下面是使用global前缀的情况：

a = 5  def test():  global a  #此处声明，告诉执行引擎：我要用全局变量a，不要整成局部的了！  a = 1  print 'In test func: a = %d' % a  test()
print 'Global a = %d' % a  

执行结果：

In test func: a = 1
Global a = 1  

可以看出，在函数内部成功的修改了全局变量的数值。

事实上，网络上很多文章推崇另外的一种方法来使用全局变量：使用单独的global文件。

方法如下：

1. 在同一个文件夹下，新建2个文件: myglobal.py test.py

2. myglobal.py中放置全局变量，内容示例如下：

a = 0
b = 1
c = 2
d = 3  

3. test.py中是测试代码，其中可以使用全局变量

import myglobal  def test():  myglobal.a = 100  print 'myglobal a = %d' % myglobal.a
test()
print 'after test, myglobal a = %d' % myglobal.a  

执行test.py的结果如下：

myglobal a = 0
after test, myglobal a = 100  

OK，同样成功修改了全局变量（这个说法不准确，但姑且就这么叫吧）。

在实际使用中，两种方法各有优势，通常我们大多数时候只是用python写小功能的脚本，此时用global关键字就够了。

如果写比较大的功能应用时，用后一种方法可以使得全局变量的管理更为方便。

7.with as

class Sample:def __enter__(self):print "In __enter__()"return "Foo"def __exit__(self, type, value, trace):print "In __exit__()"def get_sample():return Sample()with get_sample() as sample:print "sample:", sample

执行结果：

In __enter__()
sample: Foo
In __exit__()

1. __enter__()方法被执行
2. __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo"，赋值给变量'sample'
3. 执行代码块，打印变量"sample"的值为 "Foo"
4. __exit__()方法被调用with真正强大之处是它可以处理异常。可能你已经注意到Sample类的__exit__方法有三个参数- val, type 和 trace。这些参数在异常处理中相当有用。我们来改一下代码，看看具体如何工作的。

8.装饰器

请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

import functoolsdef log(func):def beforfunc(func):print('beging call')def afterfun(func):print('after call')@functools.wraps(func)def wrapper(*args,**kw):beforfunc(func)f = func(*args,**kw)afterfun(func)return freturn wrapper@log
def now():print('aa')now()

9.async/await

用asyncio提供的@asyncio.coroutine可以把一个generator标记为coroutine类型，然后在coroutine内部用yield from调用另一个coroutine实现异步操作。

为了简化并更好地标识异步IO，从Python 3.5开始引入了新的语法async和await，可以让coroutine的代码更简洁易读。

请注意，async和await是针对coroutine的新语法，要使用新的语法，只需要做两步简单的替换：

1. 把@asyncio.coroutine替换为async；
2. 把yield from替换为await。

让我们对比一下上一节的代码：

@asyncio.coroutine
def hello():print("Hello world!")r = yield from asyncio.sleep(1)print("Hello again!")

用新语法重新编写如下：

async def hello():print("Hello world!")r = await asyncio.sleep(1)print("Hello again!")

剩下的代码保持不变。

小结

Python从3.5版本开始为asyncio提供了async和await的新语法；

注意新语法只能用在Python 3.5以及后续版本，如果使用3.4版本，则仍需使用上一节的方案。

10.callable

中文说明：检查对象object是否可调用。如果返回True，object仍然可能调用失败；但如果返回False，调用对象ojbect绝对不会成功。

注意：类是可调用的，而类的实例实现了__call__()方法才可调用。

版本：该函数在python2.x版本中都可用。但是在python3.0版本中被移除，而在python3.2以后版本中被重新添加。

英文说明：Return True if the object argument appears callable, False if not. If this returns true, it is still possible that a call fails, but if it is false, calling object will never succeed. Note that classes are callable (calling a class returns a new instance); class instances are callable if they have a __call__() method.

11.函数参数

POSITIONAL_ONLY;位置参数

VAR_POSITIONAL:可变参数

POSITIONAL_OR_KEYWORD:位置参数或命名关键字参数

VAR_KEYWORD:命名关键字参数

KEYWORD_ONLY:关键字参数

命名关键字的一个用法:

#命名关键字的一个用法
configs = {'db': {'host': '127.0.0.1','port': 3306,'user': 'root','password': 'root','db': 'awesome'},'session': {'secret': 'AwEsOmE'}
}def test(**args):print(args)test(**configs)

运行结果：注意两个星号

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/aslan/python_learn/0203/webapp/ios/t.py
{'session': {'secret': 'AwEsOmE'}, 'db': {'port': 3306, 'password': 'root', 'host': '127.0.0.1', 'db': 'awesome', 'user': 'root'}}Process finished with exit code 0