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ariel_love

Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。

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0 采集收起来源：python中访问限制
2016-07-15
ariel_love

除了可以直接使用self.name = 'xxx'设置一个属性外，还可以通过 setattr(self, 'name', 'xxx') 设置属性。

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0 采集收起来源：python中初始化实例属性
2016-07-15
ariel_love

__init__() 方法的第一个参数必须是 self

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0 采集收起来源：python中初始化实例属性
2016-07-15
ariel_love

class Person(object): pass p1 = Person() p1.name = 'Bart' p2 = Person() p2.name = 'Adam' p3 = Person() p3.name = 'Lisa' L1 = [p1, p2, p3] L2 = sorted(L1, lambda p1,p2:cmp(p1.name,p2.name)) print L2[0].name print L2[1].name print L2[2].name

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0 采集收起来源：python中创建实例属性
2016-07-15
ariel_love

Python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能在上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入__future__模块的某些功能来实现。

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0 采集收起来源：python之使用__future__
2016-07-15
ariel_love

try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。利用import ... as ...，还可以动态导入不同名称的模块。

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0 采集收起来源：python中动态导入模块
2016-07-15
ariel_love

如果使用 from...import 导入 log 函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突： from math import log from logging import log as logger # logging的log现在变成了logger print log(10) # 调用的是math的log logger(10, 'import from logging') # 调用的是logging的log

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0 采集收起来源：python之导入模块
2016-07-15
ariel_love 03:44

包目录下有一个文件__init__.py

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0 采集收起来源：python中模块和包的概念
2016-07-15
ariel_love

def int2(x, base=2): return int(x, base) functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2： int2 = functools.partial(int, base=2)

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0 采集收起来源：python中偏函数
2016-07-15
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t = (t2-t1)*1000 if unit == 'ms' else (t2-t1)

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2016-07-15
ariel_love

最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数：也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 'x'，原函数定义的参数名不一定叫 'x'。

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2016-07-15
ariel_love

由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2'，而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中：

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2016-07-15
ariel_love

发现对于被装饰的函数，log打印的语句是不能变的（除了函数名）。如果有的函数非常重要，希望打印出'[INFO] call xxx()...'，有的函数不太重要，希望打印出'[DEBUG] call xxx()...'，这时，log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数，类似这样： @log('DEBUG') def my_func(): pass 把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是： my_func = log('DEBUG')(my_func) 上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下： log_decorator = log('DEBUG') my_func = log_decorator(my_func) 上面的语句又相当于： log_decorator = log('DEBUG') @log_decorator def my_func(): pass 所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数： def log(prefix): def log_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__) return f(*args, **kw) return wrapper return log_decorator @log('DEBUG') def test(): pass print test()

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0 采集收起来源：python中编写带参数decorator
2016-07-15
ariel_love 03:23

装饰器3

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0 采集收起来源：python中decorator装饰器
2016-07-15
ariel_love 03:08

装饰器2

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0 采集收起来源：python中decorator装饰器
2016-07-15

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课程须知: 本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳

老师告诉你能学到什么？: 1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类