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python进阶

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慕斯卡0369303

只有以双下划线开头的"__job"不能直接被外部访问。但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。

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0 采集收起来源：python中访问限制
2018-03-22
慕前端1089051

# -*- coding: utf - 8 -*- try: import json except ImportError: import simplejson as json print json.dumps({'python':2.7}) #try捕捉错误，如果错误则执行后面的except #import sth sa sth 改名

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0 采集收起来源：python中动态导入模块
2018-03-06
慕斯卡0369303

解释器内部会将**kw拆分成对应的dict. setattr()方法接受3个参数：setattr(对象，属性，属性的值) setattr(self,k,v)相当于self.k = v kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value，分别匹配k，v

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0 采集收起来源：python中初始化实例属性
2018-03-06
qq_御宅_0

字母大写 upper（）字母小写 lower（）

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0 采集收起来源：python中map()函数
2018-03-06
慕斯卡0369303

首先是sorted函数，第一个参数为LIST 即 L1 第二个参数为定义的比较函数； lambda p1, p2: cmp(p1.name, p2.name) 意思是，传入p1和p2，比较两者的name L2=sorted(L1, key=lambda x:x.name)

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1 采集收起来源：python中创建实例属性
2018-03-06
慕尼黑9291370

2-12Python中编写无参数的装饰器decrator python注释：# 并且只能用英文，中文注释会报错代码细讲： import time def performance(f): def fn(*args, **kw): t1=time.time()#获取当前时间 r=f(*args, **kw) #*args, **kw确保了无论factorial有多少个参数都可以正常调用 t2=time.time() print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1)) # f.__name__返回函数的名字 return r return fn #这里返回了一个新的函数，这个新函数返回的是新添加的功能+原来的函数 @performance #@performance就相当于简写了factorial=performance(factorial) def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-03-06
慕前端1089051

import time, functools def performance(unit): def perf_decorator(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial.__name__ #注意@functools.wraps(f)的用法及其放置位置

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2018-03-06
精慕门1107558

lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。 lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的，如果复杂的话，干脆就重新定义一个函数了，使用lambda就有点过于执拗了。 lambda就是用来定义一个匿名函数的，如果还要给他绑定一个名字的话，就会显得有点画蛇添足，通常是直接使用lambda函数。如下所示： add = lambda x, y : x+y add(1,2) # 结果为3

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0 采集收起来源：python中偏函数
2018-03-06
精慕门1107558

sorted 语法： sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) 参数说明： iterable -- 可迭代对象。 cmp -- 比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。 key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 reverse -- 排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。返回值返回重新排序的列表。

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0 采集收起来源：python中偏函数
2018-03-06
精慕门1107558

cmp(x,y) 函数用于比较2个对象，如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。

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1 采集收起来源：python中偏函数
2018-03-22
慕尼黑9291370

2-11python中的decorator装饰器定义了一个函数，想在运行时动态增加功能，又不想改动函数本身的代码。

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0 采集收起来源：python中decorator装饰器
2018-03-06
慕前端1089051

import time, functools def performance(unit): def perf_decorator(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial.__name__

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2018-03-06
慕粉3506927

%s：格式化字符串 %f：格式化浮点数字，可指定小数点后的精度 % :可理解为格式化输出的标志 Python 支持格式化字符串的输出。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式，但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。(类似于占位符) 即%s对应f.__name__获取到的函数名，%f对应t2-t1的时间差

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-03-06
慕前端1089051

import time def performance(unit): def perf_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10) #神奇，三层嵌套，先稍微理解下

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0 采集收起来源：python中编写带参数decorator
2018-03-06
慕前端1089051

import time def performance(f):#定义能传入函数的装饰器函数 def fn(*args, **kw):#定义装饰函数具有额外功能并能返回并调用传入函数 t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %fs' %(f.__name__, (t2 - t1)) return r return fn#返回子函数（修饰函数）形成闭包 @performance def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10) #此时的factorial是经过修饰的函数即 factorial = performance() = fn #注意一下时间函数time.time()以及f.__name__的意思

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-03-06

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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