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匹诺曹快点变身呀

import time, functools def performance(unit): def per_decorator(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args,**kw): t1=time.time() r=f(*args,**kw) t2=time.time() if unit=='ms': print 'call %s() in %s%s'%(f.__name__,(t2-t1)*1000,unit) else: print 'call %s() in %s%s'%(f.__name__,(t2-t1),unit) return r return wrapper return per_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
2017-10-12
匹诺曹快点变身呀

def log(f): def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper @log def f2(x): pass print f2.__name__ 可见，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： import functools def log(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2017-10-12
匹诺曹快点变身呀

import time def performance(unit): def performance_decorator(f): def wrapper(*args,**kw): t1=time.time() r=f(*args,**kw) t2=time.time() if unit=='ms': print 'call %s() in %f%s'%(f.__name__,(t2-t1)*1000,unit) else: print 'call %s() in %f%s'%(f.__name__,(t2-t1),unit) return f(*args,**kw) return wrapper return performance_decorator @performance('ms') 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中编写带参数decorator
2017-10-12
菜包狗D

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
菜包狗D

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
2017-10-12
qq_Sunnyhours_0

#编辑一个函数calc_prod()，返回一个能够计算一个list所有元素乘积的函数。 def calc_prod(lst):#外层函数要写上形式参数 def motiply():#内层的参数不要带参数了，加上形式参数，就变成了直接返回数值了，不是返回函数了。 def f1(x,y):#最内层的作为reduce（）函数参数的函数f1,因为调用到reduce时是需要直接返回数值的，所以要加上参数x,y。 return x*y return reduce(f1,lst) return motiply()#返回值为一个函数，函数不要带参数。如果直接返回函数值，则会写成：return motiply(lst)。 f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f#输出的是一个值，写成f()就会出错。

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1 采集收起来源：python中返回函数
2017-10-12
匹诺曹快点变身呀

import time def performance(f): def fn(*args,**kw): t1=time.time() r=f(*args,**kw) t2=time.time() print 'call %s() in %fs' %(f.__name__,(t2-t1)) return r return fn @performance 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
2017-10-12
学代码的小蜗牛

Python 匿名函数 lambda x: 函数体

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2017-10-12
菜包狗D

pypi.python.org

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0 采集收起来源：python之安装第三方模块
2017-10-11
菜包狗D

包下面有一个_init_.py文件，每一层都必须有！即使该文件是空的。

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0 采集收起来源：python中模块和包的概念
2017-10-11
菜包狗D

包就是文件夹模块就是XXX.py文件包也可以有多级

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0 采集收起来源：python中模块和包的概念
2017-10-11
菜包狗D

sorted函数有四个参数，sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) 可以看到其中第一个参数是可迭代对象，后面的参数都是具有默认值的，重点阐述如下： 1、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 2、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 3、reverse，是否反转，默认情况下不反转由此看来我们的偏函数后面就必须为cmp,key或者reverse这三个对于第一个：偏函数可以不用传后面的参数，但是如果传入后面的参数时就需要手动添加默认值对于第二个：因为偏函数中的除了第一个参数外，其他剩下的参数其实就是第一个参数（其实是个函数）的可选参数（比如int2=functool.partial(int,base=2)，后面的base参数其实是int（）函数的一个可选参数），而如果你只传了一个匿名函数，而没有赋值给cmp,key或者reverse的话，sorted更本就不认识，所以仍然会报错

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0 采集收起来源：python中偏函数
2017-10-11
qq_Sunnyhours_0

def cmp_ignore_case(s1, s2): s1=s1.upper() s2=s2.upper() if s1<s2: return -1 elif s1>s2: return 1 return 0 list=['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'] print sorted(list, cmp_ignore_case)

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0 采集收起来源：python中自定义排序函数
2018-03-22
匹诺曹快点变身呀

有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-03-22
匹诺曹快点变身呀

有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-03-22

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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