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python进阶

廖雪峰 移动开发工程师
难度中级
时长 3小时33分
  • Python 3.x已经改进了整数的除法运算,“/”除将得到浮点数,“//”除才仍是整数:

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  • 利用try……except……语句,对模块进行动态导入,绕过错误ImportError.

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  • Python中类属性道德创建

    1:类属性保证每个与该类关联的实例都可以访问到该属性,并且值都一样。

    2:类属性直接定义在类当中,不定义在__init__方法中,而且不需要创建实例,通过类就能直接访问(可以参考JAVA中的静态属性,意义类似。)

    3:类属性也可以随意操作。

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  • Python中的属性访问限制

    1:想要限制某些属性不被外界访问,可以在该属性的名字前面加双下滑线 如:__name,这样这个属性在被外界访问时就会报错。

    2:如果属性名的两边都有双下滑线,则该属性被称为特殊属性。它可以被外部访问。Python的类中定义了不少特殊属性,所以一般在定义普通属性的时候,不要用两边都有双下滑线。

    3:属性名前边有单下划线的,按照习惯他们 也不应该被玩不访问,所以不要这么写属性名。

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  • Python中初始化实例属性

    1:同一类型的实例,他的属性应该是相同的,可以在类内部定义__init__方法,在创建实例的时候就将这些属性添加上。

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  • Python中给实例添加属性

    1:可以直接给一个实例添加属性,直接操作  person.name = 'sunhailei'

    2:根据同一类创建的不同实例,可以添加相互不同的属性。 person1.name = 'sunhailei'

          person2.grade = 2。

    3:实例的属性可以像变量一样进行操作。

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  • Python中类的定义以及实例的创建

    1:类的定义  class 类名(集成自谁):

    2:实例的创建    实例名 = 类名()

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  • http://pypi.python.org/

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  • 1

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  • Python面向对象编程

    1:面向对象编程的基本思想 类和实例

         类描述抽象类型,实例根据类的定义被创建出来。

    2:面向对象可以做到数据封装。

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    1. import time  

    2. def performance(unit): #用来接收装饰函数的参数 unit

    3.     def performance_decorator(f): #接收需要装饰的函数 f

    4.         def wrapper(*args, **kw): #接收实际函数所需要的参数 (*args, **kw)

    5.             t1 = time.time()  

    6.             f(*args, **kw) #运行实际的函数 f

    7.             t2 = time.time()  

    8.             t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)  

    9.             print '%s cost %f%s...' % (f.__name__,t,unit)  

    10.             return f(*args, **kw) #返回实际函数的运行结果

    11.         return wrapper #wrapper #实际上也是经过修饰之后的函数

    12.     return performance_decorator  

    13. @performance('ms')  

    14. def factorial(n):  

    15.     return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))  

    16. print factorial.__name__

    17. print factorial(10)  



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  • 详细的http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html

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  • 如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:

    def log(text):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args, **kw):
                print('%s %s():' % (text, func.__name__))            return func(*args, **kw)        return wrapper    return decorator


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  •  @log 自适应任何参数定义的函数,可以利用Python的 *args 和 **kw,保证任意个数的参数总是能正常调用:

    def log(f):
        def fn(*args, **kw):
            print 'call ' + f.__name__ + '()...'
            return f(*args, **kw)
        return fn


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  • 作用

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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
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