Python进阶–1

装饰器

作用

保证在不改变原有函数结构的基础上，实现其功能的添加

即开放封闭原则：

开放：可以增加新的功能

封闭：原函数的代码不能修改

可应用的场景

引入日志

函数执行时间统计

执行函数前的预处理

执行函数后的清理功能

权限检验

缓存

无参无返回值的装饰器

def decorater(func):print('------>1')def addfunc():func()print('------>3')print('新增一个功能')print('再新增一个功能') print('------>4')print('------2')return addfunc@decorater        # 原理上等价于：oldfunc = decorater(oldfunc)
def oldfunc():print('可以实现一个功能')oldfunc()

------>1
------2
可以实现一个功能
------>3
新增一个功能
再新增一个功能
------>4

带有基本参数的装饰器

def decorater(func):print('------>1')def addfunc(para1):     # 带参数的被修饰函数，需要在此添加参数func(para1)print('------>3')print('新增一个功能')print('再新增一个功能') print('------>4')print('------2')return addfunc@decorater
def oldfunc(para1):print('可以实现一个{}功能'.format(para1))oldfunc('收费')   # 这里oldfunc本质就是addfunc

------>1
------2
可以实现一个收费功能
------>3
新增一个功能
再新增一个功能
------>4

带有可变参数和关键字参数的装饰器进阶版—*args和**kwargs

def decorater(func):def addfunc(*args, **kwargs):func(*args, **kwargs)print('略写')return addfunc@decorater      # 原理上等价于：oldfunc = decorater(oldfunc)
def oldfunc(para1):print('可以实现一个{}功能'.format(para1))@decorater      # 原理上等价于：oldfunc = decorater(oldfunc)
def oldfunc1(para1, para2):print('可以实现一个{}功能，预计花费{}元'.format(para1, para2))@decorater      # 原理上等价于：oldfunc = decorater(oldfunc)
def oldfunc2(para1, para2, para3=3):print('可以实现一个{}功能，预计花费{}元，用时{}天'.format(para1, para2, para3))oldfunc('收费')
oldfunc1('收费', 1000)
oldfunc2('收费', 1000)
oldfunc2('收费', 1000, para3=4)

可以实现一个收费功能
略写
可以实现一个收费功能，预计花费1000元
略写
可以实现一个收费功能，预计花费1000元，用时3天
略写
可以实现一个收费功能，预计花费1000元，用时4天
略写

带有所有参数以及返回值的装饰器

def decorater(func):def addfunc(*args, **kwargs):func(*args, **kwargs)print('略写')return '实际花费了10天'return addfunc@decorater      # 原理上等价于：oldfunc = decorater(oldfunc)
def oldfunc2(para1, para2, para3=3):print('可以实现一个{}功能，预计花费{}元，用时{}天'.format(para1, para2, para3))result = oldfunc2('收费', 1000, para3=4)        # 等价于：oldfunc2 = addfunc
print(result)

可以实现一个收费功能，预计花费1000元，用时4天
略写
实际花费了10天

文件操作

主要使用**open()**系统函数

https://www.runoob.com/python3/python3-func-open.html

https://www.runoob.com/python/python-func-open.html

常用知识以及模块

os、open()

相对路径和绝对路径

常用操作

仅读取–文本

with open(path + '\\调用文件\\2020_理科.txt', 'r') as f:for line in f.readlines():line_info = line.strip().split(",") info_fenshu_2020_like.append(line_info[0])info_renshu_2020_like.append(line_info[1])info_paiming_2020_like.append(line_info[2])

追加写–文本

with open(os.getcwd() + './存储下载文件/小说/{}.txt'.format(book_name), mode='a+', encoding='utf-8') as f:f.write('**********************\n')f.write('**********************\n')f.write('{}\n'.format(title))f.write('**********************\n')f.write('**********************\n')f.write('\n\n\n')f.write(content)f.write('\n\n\n\n')

写–二进制文件

with open(path + '//存储下载文件//网易下载歌曲//{}.mp3'.format(name), 'wb') as f:f.write(response.content)f.flush()

跳过第一行非数据信息

with open('test.txt') as f:print(f.readlines())with open('test.txt') as f:print(f.readline(), end='')next(f)          # 此命令可以保证跳过一行操作print(f.readline(), end='')

[‘wer\n’, ‘aer\n’, ‘awre’]
wer
awre

异常机制及异常捕获

基本知识

语法错误：编写代码的时候可以人为检查

异常：出现在运行之后，通常是xxxError

有些异常不是程序的问题，而是输入不在程序正常运行的范围内。

这种情况可以通过异常处理来进行提示

异常捕获注意事项

一个父异常下面可能包含很多个子异常

except异常处理是按照顺序，代码从上到下运行

所以父异常必须放在子异常后边
try:expressionexcept 子子异常:      # 子子异常是子异常1或子异常2的子异常expression0except 子异常2:      # 子异常1、子异常1两者并列，属于父异常expression1except 子异常1:expression2except 父异常 as err:print('异常是：', err)      # 可以获得错误的具体内容expression3

异常处理机制

基本

try:expressionexcept Error1:expression1
---------------可添加部分---------------
except Error2:expression2except Error3:expression3...................
---------------可添加部分---------------

try - except - else

try:expressionexcept Error3:expression3         # 有else，表达式就不能出现returnelse:                  # 没有异常，才会执行else的内容expression

try - except - finally

try:expressionexcept Error3:expression3      # 有finally，即使里面有return，也会执行finally的内容finally:         # 有没有异常，都会执行，常用于f.close()expression

抛出异常

有时候你需要判断代码的输入是否符合要求，并作相应处理

就可以抛出一个自定义的异常或者已有的异常机制

配合异常处理机制来明确问题所在

'''
expression
'''raise Exception('字符长度异常')
raise NameLensError('名字不合要求')

推导式

列表推导式

[表达式 (变量) for 变量 in 旧列表]

[表达式 (变量) for 变量 in 旧列表 if 条件]

[x*x for x in range(6)]
[x*x for x in range(9) if x % 2 ==0]names = ['lily', 'rouse', 'jack', 'Tom']newname = [name  for name in names  if len(name)>3]
print(newname)newname = tuple([name.upper()  for name in names  if len(name)>3])
print(newname)

[‘lily’, ‘rouse’, ‘jack’]
(‘LILY’, ‘ROUSE’, ‘JACK’)

双重循环

suit = ['♥','♦','♣','♠']
face = ['A','2','3','4','5','6','7','8','9','10','J','Q','K']
poke = [(x,y) for x in suit for y in face]

字典推导式

# 列表生成式可以使用两个变量，实现字典的键值交换d = {"X":"A","Y":"B","Z":"C"}
list5 = {v:k for k,v in d.items()}
print(list5)

集合推导式

{x for x in range(10)}

生成器

基本

列表推导式可以直接创建一个列表

如果列表内容很大，且只需要前边部分数据，这样就非常占用空间。

可以用生成器generator来解决这个问题

通过某种算法推算列表元素，在循环中不断推算后续元素，就不需要创建列表，从而节省大量空间

这种一边循环一边计算的机制，就是生成器

获取生成器

通过推导式生成
gener = (x * 3 for x in range(20))
print(type(gener))
<class ‘generator’>
调用
gener = (x * 3 for x in range(20))
print(type(gener))print(gener.__next__())print(next(gener))
<class ‘generator’>
0
3

超出数据量后就会抛出异常，可用异常处理机制避免这个

通过函数生成

def generator():  # 1.定义函数表达式x = 0while True:x += 1yield x     # 2.使用yiled关键字，生成器返回x的值。yield相当于 return+暂停功能g = generator()        # 3.调用，就是生成器了
print(type(g))
print(next(g))
print(next(g))g = generator()      # 重新生成，再调用
print(next(g))
print(next(g))g = generator()      # 重新生成，再调用
t1 = g.send(None)  # send的更多作用后边单列讲解
t2 = g.send(1)     # 调用send必须赋参数
print(t1, t2)

<class ‘generator’>
1
2
1
2
1 2

send()函数

def genera():n = 0while True:temp = yield nfor i in range(temp):print('----->', i)n += 1g = genera()
print(g.send(None))     # 第一次调用，必须赋予参数None
print(g.send(5))        # send函数把5传给temp，然后g.send(5)的返回值是n
print(g.send(4))        # 同理

0
-----> 0
-----> 1
-----> 2
-----> 3
-----> 4
1
-----> 0
-----> 1
-----> 2
-----> 3
2

迭代器和可迭代对象

可迭代对象

迭代是访问集合元素的一种方式

可以用isinstance()函数判断对象是否可迭代
from collections import Iterablelist1 = [1, 2, 3, 4]
strs = 'abc'
ints = 100
print(isinstance(list1, Iterable))
print(isinstance(strs, Iterable))
print(isinstance(ints, Iterable))
True
True
False

不可迭代：int型数据

可迭代：元组、列表、集合、字典、字符串、生成器

迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器

是一个可以记住遍历的位置的对象

迭代器对象从集合第一个元素开始访问，直到所有元素被访问结束
gener = (x * 3 for x in range(20))
print(type(gener))print(next(gener))        # 生成器就是迭代器的一种

概念辨别

迭代器是一个大类，其定义为：

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器

其内部包含生成器

生成器可以直接迭代，直接使用next函数

还包括list、tuple、set等一系列的 “可迭代对象”

可迭代对象不可直接迭代，即不能直接调用next()函数

【是否可迭代用isinstance()函数判断】
上述可迭代对象可以使用iter()函数，使得可迭代对象变为迭代器，从而调用next()函数
list1 = [1, 2, 3, 4]
list1 = iter(list1)print(next(list1))
print(next(list1))
1

2

总的来说迭代器包含两大类

一类是生成器，可以直接迭代，生成器本身属于迭代器的一种

一类是可以通过iter()函数变为迭代器的可迭代对象

知识点 —— Python进阶-1相关推荐

知识点 —— Python进阶-3
Python进阶–3 单例模式常用开发模式之一用途确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 A ...
知识点 —— Python进阶-2
Python进阶–2 面向对象–基础引入理解 https://blog.csdn.net/shenzixincaiji/article/details/83576687 类.对象.属性.方法基础 ...
Python 进阶_生成器生成器表达式
目录目录相关知识点生成器生成器 fab 的执行过程生成器和迭代器的区别生成器的优势加强的生成器特性生成器表达式生成器表达式样例小结相关知识点 Python 进阶_迭代器 & ...
Python 进阶之知识点记忆
Python 进阶 PEP8 编码规范, 及开发中的一些惯例和建议练习: 规范化这段代码 from django.conf import settings from user.models impo ...
Python进阶6——序列操作
1.序列的拼接和复制 Python中使用+对序列进行拼接,使用*对序列进行复制 s=str(1234) l=list(range(2,13)) print(s,l) print('---------- ...
Python 进阶之路 (十二) 尾声即是开始
Python进阶之路总结大家好,我的<< Python进阶之路>>到这一期就到此为止了,和 <<Python 基础起步>>不同,在掌握了一些基础知识后 ...
【Python进阶】Python进阶专栏、编程与开源框架知识星球上线，等你来follow
大家好,今天我将在有三AI开设新专栏<Python进阶>.在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件.数据的处理,Python各种好用的库如NumPy.Sc ...
python进阶记录之基础篇二十六_Python进阶记录之基础篇（十六）
回顾在Python进阶记录之基础篇(十五)中,我们介绍了面向对象的基本概念以及Python中类和对象的基础知识,需要重点掌握类的创建和对象的使用.今天我们继续讲一下Python中面向对象的相关知识点 ...
python进阶05并发之一基本概念
原创博客地址:python进阶05并发之一基本概念大多编程语言,一旦涉及并发,都会比较复杂,知识点也较多(大多为历史问题,很多技术点现在非常少使用了,但语言层面也提供支持,对于这些冷门点,只需要知道 ...

知识点 —— Python进阶-1

Python进阶–1

装饰器

文件操作

异常机制及异常捕获

推导式

生成器

迭代器和可迭代对象

知识点 —— Python进阶-1相关推荐

最新文章

热门文章