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  • python语法糖

    2021-05-08 16:00:13
    语法糖说明 语法糖(Syntactic sugar): 计算机语言中特殊的某种语法 这种语法对语言的功能并没有影响 对于程序员有更好的易用性 能够增加程序的可读性 简而言之,语法糖就是程序语言中提供[奇技淫巧]的一种...

    语法糖说明
    语法糖(Syntactic sugar):
        计算机语言中特殊的某种语法
        这种语法对语言的功能并没有影响
        对于程序员有更好的易用性
        能够增加程序的可读性
    简而言之,语法糖就是程序语言中提供[奇技淫巧]的一种手段和方式而已。 通过这类方式编写出来的代码,即好看又好用,好似糖一般的语法。固美其名曰:语法糖

    一个简单的例子
    假设:有2个数字,现需要从中得到最大的那个数字。如何实现?

     
    b = 2 
    c = 3
     
    if b > c:
        a = b
    else:
        a = c
    其实还有更多的其它实现方式:

    a = max(b, c)
    a = c > b and c or b
    a = c if c > b else b
    a = [b, c][c > b]
    这些都是可以实现我们需求的方法,殊途同归。但是它们在易用性、简洁性、可读性、性能等方面的表现都不一样。那么问题来了!

    哪个才是我们所说的语法糖呢?

    一些常见的语法糖
    a = 1; b = 2; c = 3
    b, c = c, b
    a < c < b < 5
    '1' * 100
    [1,2,3,4] + [5,6,7,8]
    可以看到这些语法,在其它语言里通常不会出现的。但是在Python中却神奇的被支持了,所以这些都是当之无愧的Python语法糖。

    切片操作
    像列表这类可以支持**切片**操作的对象,则是我最初喜欢Python的一个非常重要的原因。

    l = [1, 2, 3, 4, 5]
    l[2]
    l[:3]
    l[3:]
    l[2:4]
    l[:-1]
    l[:]
    l[::2]
    with语法糖
    with语法糖实现的是一个上下文管理器,它主要的特点就是帮助我们自动管理上下文的衔接。即在需要的时候传给我们,不需要的时候自动关闭上下文对象。 需要注意的是:使用with语法糖是有条件的。即其后跟的对象必须要实现__enter__和__exit__这2个魔法属性。具体使用的例子如下:

    with open('example_2.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
     
        for line in f:
     
            print(line, end='')
    else语法糖
    Python中提供一类else的语法,它可以在原有语法基础之上,支持更多一种情况的选择。 主要有for-else,while-else,try-else。需要注意的是,for-else和while-else需要和break语句配合时使用。

    for else
    for i in range(1):
        print(i)
        break
    else:
        print('for end')
    while else
    i = 1
    while i:
        print(i)
        i -= 1
        break
    else:
        print('while end')
    try else
    try:
        1 / 1
    except Exception as e:
        print('except occured')
    else:
        print('it is fine')
    finally:
        print('i am finally')
    函数相关语法糖
    Python中函数我们都非常的熟悉,而在函数的使用上却有着与其它语言不同的选择。

    动态参数
    def example_dynamic_args(*args, **kwargs):
        '''动态参数'''
        print(args)
        print(kwargs)
    这个函数的参数与函数相比,其参数会有些不同之处。因为它们在接收参数时使用了不同方式。

    example_dynamic_args(1,'2', True, name='xiaowu', age=18)
    l = [1,'2',False]
    d = {'name': 'xiaoming', age: '16'}
    example_dynamic_args(*l, **d)
    匿名函数
    匿名函数在很多的语言中都存在,通常在临时需要一个函数的场景下使用。

    lambda x: x * 2
    Python中使用lambda表达式来实现匿名函数,观察上面的lambda表达式。其特点如下:

    可以接受函数

    函数体只有一个表达式

    无需显式的return语句

    整个表达式在一个语法行内实现

    值得注意的是,lambda表达式除了一些语法上的限制之外;其它函数该有的特性它都有。比如:支持动态参数。下面是一个使用lambda表示的场景:

    in_dict = {'a': 10, 'b': 2, 'c': 3}
    print('in_dict:', in_dict)
    out_dict = sorted(in_dict.items(), key=lambda x: x[1])
    print('out_dict', out_dict)
    推导表达式
    推导表达式是Python中常见的语法糖,在很多的数据处理场景中,我们可能会使用的到。 最常见的就是列表推导表达式,可以用来过滤、处理列表中的子项并输出一个新的列表。除此之外还有几个推导式也是非常好用的。

    列表推导表达式
    in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]
    print('array before:', in_list)
    array = [i for i in in_list if i % 2 != 0] # 列表推导表达式
    print('array after:', array)
    生成器推导表达式
    in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]
    print('array before:', in_list)
    array = (i for i in in_list if i % 2 != 0) # 生成器推导表达式
    print('array after:', array)
    集合推导表达式
    in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]
    print('array before:', in_list)
    array = {i for i in in_list if i % 2 != 0} # 集合推导表达式
    print('array after:', array)
    字典推导表达式
    in_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 8, 7]
    print('array before:', in_list)
    array = {i: i * 2 for i in in_list if i % 2 != 0}  # 字典推导表达式
    print('array after:', array)
    不同推导式在语法使用上基本一致,只是在返回对象的类型上有所差别。

    yield表达式
    yield语法也是Python中比较有特点的语法糖,可以说是特有的。虽然其它语言有实现类似机制的功能。 yield是Python中实现**协程(coroutine)**的一个重要基础。

    def example_generator(in_list):
        '''生成器'''
        for i in in_list:
            yield i * 2
    装饰器
    重要的往往在最后面,装饰器是学习Python绕不过去的坎。就像学习Java要理解面向对象和设计模式一样。 学习Python,你就应该要掌握好闭包、生成器、装饰器等相关知识。而对于编写高并发程序时则要掌握协程相关知识。

    def example_decorator(func):
        '''装饰器'''
        def inner():
            func()
     
        return inner
     

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  • Python语法糖

    2018-09-22 12:19:24
    pychecker 是一个python的静态代码分析工具,可以帮助查找python代码的bug,会对python代码的复杂度和格式提出警告。 pylink是另外一个python分析工具, 31、请写一段脚本,查找/data/test 目录下3天前的文件...

    1、__init__和__new__的区别:

    __init__方法发生在__new__方法之后,是初始化一个新实例,控制整个实例初始化过程;__new__方法属于控制新实例生成的过程,属于类级别的方法。

    __new__方法需要有返回值,返回类的实例,它的作用可以修改父类的一些不可更改的参数。

    2、简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么?

    open方法没有做异常判断,需要写try,except以及finally;而with方法帮我们实现了这些。

    3、列表[1,2,3,4,5],请使用map()函数输出[1,4,9,16,25],并使用列表推导式提取出大于10的数,最终输出[16,25]

    l = [1, 2, 3, 4, 5]
    def f(x):
        return x**2
    res = map(f, l)
    res = [i for i in res if i > 10]
    

    4、python中生成随机整数、随机小数、0--1之间小数方法

    随机整数:random.randint(a, b)

    随机小数:np.random.randn(5)

    0-1之间小数:random.random()

    5、避免转义给字符串加哪个字母表示原始字符串?

    字符串前面加r表示普通字符串。

    6、python中断言方法举例

    直接用assert(expression)

    7、数据表student有id,name,score,city字段,其中name中的名字可有重复,需要消除重复行,请写sql语句

    select distinct name from student

    8、10个Linux常用命令

    ls cp pwd cp rm mkdir mv touch echo grep cat

    9、pyhon2 和 python3区别?

    (1)print 函数,python2可以带小括号,也可以不用;python3需要带小括号

    (2)python2 range(1, 10)返回列表,python3返回迭代器

    (3)python2使用ascii编码,python3使用utf-8编码

    (4)python2中unicode表示字符串序列,str表示字节序列

    python3中str表示字符串序列,byte表示字节序列

    (5)python2为了正常显示中文,引入coding声明,python3中不需要

    (6)python2中是raw_input()函数,python3是input()函数

    10、python中is和==的区别:

    python中元素包含三个要素,分别是id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。

    “==”比较的是value的值

    “is”比较的id的值

    11、简述read、readline、readlines的区别:

    read读取整个文本

    readline读取下一行数据

    readlines读取整个文件到迭代器以便我们遍历

    12、举例说明创建字典的至少两种方法:

    第一种方法:

    dict1 = {key1:v1, key2:v2}

    第二种方法:

    dict2 = {}
    dict2[key1] = v1

    dict2[key2] = v2

    第三种方法:

    dict3 = {key1=v1, key2=v2}

    13、*args,**kwargs的作用是什么?如何使用?

    *args,**kwargs在函数的定义里,

    *args可以传入不定量个数的非关键字参数用元组的形式,**kwargs可以传入不定量个数的关键字参数用字典的形式

    14、python中match()和search()的区别? 

    math是从字符串头开始匹配,search是从字符串中查找。

    15、一个函数接收文件夹的名称作为参数,返回该文件中所有文件的全路径,请补全缺失的代码。

    def print_directry_contents(spath):
        import os
        files_list = os.listdir(spath)
        for file in files_list:
            print(os.path.realpath(file))

    16、阅读下面的代码,写出A0,A1至An的最终值:

    A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
    A0 = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}
    A1 = range(10)
    A1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    A2 = [i for i in A1 if i in A0]
    A2 = [] # 当对字典进行in判断是,判断的是key
    A3 = [A0[s] for s in A0]
    A3 = [1,2,3,4,5]
    A4 = [i for i in A1 if i in A3]
    A4 = [1,2,3,4,5]

    17、请写一段代码实现Python中list去重。

    list1 = [1, 1, 2, 2, 3]
    set1 = set(list1)
    list1 = list(set1)
    print list1

    18、创建一个装饰器将下面函数输入的字符串首字母大写。

    def decoration(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            msg = func(*args, **kwargs)
            msg = msg.capitalize()
            return msg
        return wrapper
    
    @decoration
    def greetings(word="Hi There"):
        return word.lower()
    
    if __name__ == '__main__':
        print(greetings(word='HELLO, WORLD! '))

    19、描述yield作用。

    yield在python中是生成器,不能直接调用,只能通过next()方法调用;每次返回一个迭代值,可以避免存list循环内存过大。

    20、装饰器。

    装饰器本质上python函数,它可以让其他函数在没有任何变动的情况下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。

    21、你对多线程和多进程的理解。

    进程是指系统中正在运行的一个应用程序;专业的说它是程序执行的一个实例,既它是程序已经执行到各种程度的数据结构汇合;从内核的角度看,进程的目的就是担任分配资源(CPU时间、内存等)的基本单元。

    进程的五个方面:

    动态性:进程的实质是一次执行,进程是动态产生,动态消亡的。

    并发性:任何进程都可以和其他进程一起并发。

    独立性: 进程是一个能够独立运行的基本单位,同时也是系统分配资源和调度的独立单元。

    异步性:由于系进程的相互制约,使进程具有执行的间断性。

    结构特性:进程由程序、数据和进程控制三部分组成。

    线程是系统分配处理器时间资源的基本单元,或者说进程之内独立执行的一个单元执行流。

    线程有四个特点:

    1、线程有独立的堆栈段,共享地址空间,开销较小,切换速度较快。

    2、线程间的通信机制比较方便。

    3、线程数不大于CPU数时,不同线程可以运行在不同CPU上,使得CPU使用更加有效。

    4、线程改善了程序结构,避免了一些嵌套循环。

    使用线程的两点注意事项:

    1、当多线程访问同一全局变量时,一定要加互斥量,也就是上锁,当然使用完后需要解锁。

    2、线程的终止,线程资源不会释放,需要调用join()函数使其释放。

    22、线程中start方法和run方法的区别? 

    若调用start,则先执行主进程,后执行子进程; 

    若调用run,相当于正常的函数调用,将按照程序的顺序执行;

    23、linux命令 grep awk sed是怎么用的?

    grep是查找

    awk根据内容分析处理

    sed编辑

    24、python是怎么进行内存管理的?

    (1)引用计数:Python内部记录有多少个对象就有多少个引用计数,当对象被创建时就创建时就创造一个引用计数,当对象不需要时,引用计数清0。

    引用计数加1:1、对象被创建:x=4,2、另外的别人被创建:y=x,3、被作为参数传递给函数:foo(x),4、作为一个容器对象的一个元素:a=[1,x,'33']

    引用计数减1:1、一个本地引用离开了它的作用域,2、对象的别名被销毁,3、对象的一个别名被赋值给其他的对象:x=789,4、对象从一个窗口中移除:myList.remove(x),5、窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象离开了它的作用域。

    (2)垃圾回收:当内存中有不使用的部分,垃圾收集器也会把他们清理掉;它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间;两个对象互相引用时,他们本身其他的引用也全部为0;清理掉循环引用的两个对象。

    (3)内存池机制:Python中很多小块的内存,这些内存很快又会被释放,为了提高程序执行速度,Python引入了内存池机制。小于256个字节的对象用pymalloc实现分配,而大的对象使用系统的malloc。Python对象都有私有内存池,对象间不共享内存池,也就是分配或释放大量整数,用于缓存这些整数的内存就不能存浮点数。

    25、什么是lambda函数?他有什么好处? 

    lambda函数是匿名函数;使用lambda函数能够创建小型匿名函数。

    f = lambda x,y: x + y

    26、python中tuple和list的转换:

    tuple ----> list:

    tuple1 = (1, 2, 3)

    list1 = list(tuple1)

    list -----> tuple:

    list1 = [1, 2, 3]

    tuple1 = tuple(list1)

    27、python中如何拷贝一个对象?

    赋值(=):创建了对象的一个新的引用,修改其中任一个变量都会影响到另一个。

    浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含了原始对象中包含项的引用。

    深拷贝:创建一个新的对象,并递归复制它所包含的对象。

    28、介绍下except的用法和作用:

    try:

    pass

    except Exception as e:

    print(e)

    finally:

    pass

    捕获try except中间发生异常的代码;如果发生异常执行except代码,不管是否异常都执行finally代码。

    29、用python匹配HTML tag的时候,<.*>和<.*?>有什么区别?

    <.*>是贪心匹配,返回所有匹配项;<.*?>是非贪心匹配,返回单一匹配项。

    30、有没有一个工具可以帮助查找Python的bug和进行静态的代码分析?

    pychecker 是一个python的静态代码分析工具,可以帮助查找python代码的bug,会对python代码的复杂度和格式提出警告。

    pylink是另外一个python分析工具,

    31、请写一段脚本,查找/data/test 目录下3天前的文件,从中挑选出大小超过10M的删除掉。

    32、请写一段python代码,替换掉目标字符串中的[北京市,技术,有限,公司]等字符,比如:目标字符串:北京市麦达技术数字有限公司,要求替换输出 麦达数字。 

    str1 = "北京市麦达技术数字有限公司"
    str2 = str1.replace("北京市","").replace("技术","").replace("有限","").replace("公司","")

    33、有三张表分别存放省市(province),地市(city)和县区(area)的名称和编码,表名如下表格:

    34、有一个纯字符串,编写一段代码,列出其所有字符的大小写组合:

    def word_group(word):
        word = word.lower()
        list1 = []
        list2 = []
        for letter in word:
            if not list1:
                list1.append(letter)
                list1.append(letter.upper())
            else:
                list2 = copy.deepcopy(list1)
                for i in range(len(list1)):
                    list1[i] = list1[i] + letter
                    list2.append(list2[i] + letter.upper())
                    list2[i] = list2[i] + letter
    
        return list2

    26、简述一下你熟悉的NOSQL,它有什么优点和缺点?

    27、使用一个正则表达式设计一个程序,将字符串"正则表达式题库"的www.baidu.com和www.cdtest.cn同时匹配出来。

    import re
    str = "\<a href=www.baidu.com\>正则表达式题库\</a>\<a href=www.cdtest.cn\>\</a>"
    regex = r"href=(.*?)>"
    ret_list = re.findall(regex, str)
    print ret_list

    28、设计一个程序,求出1+3!+5!+7!+9!+50!的和。

    m = 0
    for i in range(1, 6):
        n = 1
        for j in range(1, 2 * i):
            n = n * j
        m += n
    l = 1
    for k in range(1, 51):
        l = l * k
    m += l
    print(m)

    29、把字符串“HELLO PYTHON”从大写字母全部转换成小写字母并换行显示,然后输出到计算机c盘的hello.txt文件中保存。

    str = 'HELLO PYTHON'
    with open('c:/hello.txt', 'a') as f:
        for letter in str:
            f.write(letter.lower())
            f.write('\n')

    30、设计一个小程序,采用任意数据结构方法,输入年、月、日后能判定当前日期在本年是第几天。

    def judge_dayth(y=None,m=None,d=None):
        if y % 4 == 0 and y % 100 != 0 or y % 400 == 0:
            m_list = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
        else:
            m_list = [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
        if m == 1:
            return d
        else:
            m_days = 0
            for i in range(m - 1):
                m_days += m_list[i]
            return m_days + d

    31、给定一个值为整数的数组int_array,找出int_array中第二大的整数。

    sorted_nums = sorted(nums)
    print sorted_nums[-2]

    32、使用python将字符串“1.2.3.4.5”转换为字符串“5|4|3|2|1”。

    str = "1.2.3.4.5"
    li = str.split(".")
    li = sorted(li, reverse=True)
    str = "|".join(li)

    33、请分别描述python2.x和python3.x中import包时的路径搜索顺序。

    (1)、当前目录

    (2)、PYTHONPATH下的每个目录

    (3)、如果都找不到,Python会查看默认路径。

    34、用Python的正则表达式匹配时间信息。

    import re
    data_info = "现在的时间是:2018-3-10 11:52"
    regex = r"\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{2}"
    ret = re.search(regex, data_info).group()

    35、使用python编写一个装饰器,打印被装饰函数的输入与输出。

    from functools import wraps
    def print_io(func):
        @wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            print("函数的输入:{}".format(*args, **kwargs))
            ret = func(*args, **kwargs)
            print("函数的输出:{}".format(ret))
            return ret
        return inner

    36、阐述range和xrange的区别,并且用Python仿写xrange函数。

    range()生成一个数组,xrange()生成一个迭代器。

    def xrange(*args,**kwargs):
        for i in range(*args, **kwargs):
            yield i

    37、列举几种你曾经常用的python包并且解释其功能及用法:

    os模块:os模块包含了函数不同操作系统的通用接口,获得路径

    sys:给命令行传参

    re:正则匹配

    38、合并列表a=[1,2,3,4]和b=[5,6,7,8] :

    a.extend(b)

    39、列表a,请写出实现正序排列,倒序排列,逆序排列的内置方法。

    a.sort()

    a.sort(reverse=True)

    a.reverse()

    40、字典d={"k":1,"v":2},请写出d.items()的结果。

    [('k', 1), ('v', 2)]

    41、复杂列表[{"k":1,"v":2},{"k":12,"v":22},{"k":13,"v":32}],请用内置方法写出k的倒序排列的代码。

    li = [{"k":1,"v":2},{"k":12,"v":22},{"k":13,"v":32}]
    li.sort(key=lambda dict:dict["k"], reverse=True)

    42、集合s = set([1,2,3,4]),d = set([2,4,9,0,3]),请用内置方法写出它们的并集,交集,对称公差。 

    交集s|d、并集s&d、对称公差s^d

    43、请随机输出一个大于0小于1的数;请随机输出一个100以内的整数。 

    random.random()

    random.randint(1,100)

    44、长度未知的元组a=(1,3,4,5,6,...),请随机输出n项 。

    import random a=(1,3,4,5,6,...)

    a = list(a)

    for i in range(n):

    b = a[random.randint(0, len(a)) - 1]

    a.remove(b)

    45、代码a=[{i:j} for i,j in enumerate(range(5))],请写出a的最终结果。 

    enumerate返回index和对应的值。

    46、分别说说cmp,map,filter的作用?

    cmp就是compare比较两数大小。

    map表示映射,(function, iterable)将function作用与iterable,返回一个list。

    filter结构和map类似(function, iterable)将function作用于iterable每个元素,如果返回True,则保留该元素;如果返回False,则删除该元素。

    47、写一段代码实现单例模式。

    48、用yield写出一个生成器。

    for i in range(5):

    yield i

    49、说明os、sys模块不同,并列举常用的模块方法。 

    os: 提供一种方便的使用操作系统的函数。

    sys:提供访问解释器使用或维护的变量和在解释器交互使用的函数。

    50、@classmethod、@staticmethod、@property都是啥意思? 

    @classmethod:类方法,需要把类本身当作参数当作该方法的第一个参数,python内置了函数把类中的函数定义成类方法。

    @staticmethod:静态方法

    @property:属性方法,一般将实例方法提升为有setter功能的方法

    51、请解释一下Gevent和threading/multiprocessing的关系。 

    分别是协程、线程和多进程。

    进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的运行活动,进程是系统分配资源和独立调度的一个独立单元。

    线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比线程更小的独立运行的基本单位。

    协程是一种用户态的轻量级线程,协程的调度完全由用户控制;协程拥有自己的寄存器上下文和栈,协程切换时把寄存器上下文和栈保存在其他地方,切回来的时候恢复以前的保存的寄存器上下文和栈,直接操作栈则没有任何内核切换的开销,可以不加锁的访问全局变量,所以上下文切换速度非常快。

    52、请解释一下cookie和session的关系,以及csrf的攻击和防范方法。

    53、描述对super,pass,yield,lambda关键字修饰的理解。

    super调用父类的一个方法

    pass是一个占位符,用于保证格式和语义的完整性

    yield 生成器,yield后面表达式可以通过next()方法返回

    lambda是定义的匿名函数

    54、进程间通讯的五种方式:

    管道:速度慢、容量有限、只有父子进程能通讯;

    FIFO:任何进程间都能通讯,但速度慢;

    消息队列:容量受到系统限制,且要注意第一次读的时候,要考虑上一次没有读完数据的问题;

    信号量:不能传递复杂数据,只能用来同步;

    共享内存区:  能够很容易控制容量,速度快,但要保持同步,比如一个进程在写的时候,另一个进程要注意读写的问题,相当于线程中的线程安全,当然,共享内存区同样可以用作线程间通讯,不过没这个必要,线程间本来就已经共享了同一进程内的一块内存;

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  • python 语法糖

    2017-06-29 14:27:55
     python通过apply使用元祖和列表调用函数 def my_fuc(a, b): print a, b atuple=(30,10) alist= ['Hello','World!'] apply(my_fuc,atuple) apply(my_fuc,alist)   输出: D:\py&gt;python&...

           python通过apply使用元祖和列表调用函数

    def my_fuc(a, b):
        print a, b
    
    atuple=(30,10)
    alist= ['Hello','World!']
    apply(my_fuc,atuple)
    apply(my_fuc,alist)
    
     

    输出:

    D:\py>python&nbspbuildin.py; 
    30 10; 
    Hello World;! 
    用apply使用序列做参数来动态调用方法。

     

     

    python通过线程实现定时器timer的代码,也可以改造定时任务(自调)

    import threading
    def sayhello():
            print "hello world"
            global t        #Notice: use global variable!
            t = threading.Timer(5.0, sayhello)
            t.start()
    
    t = threading.Timer(5.0, sayhello)
    t.start()
    
    
    #该代码片段来自于: http://www.sharejs.com/codes/python/8815
    
    123456789101112

    运行结果如下

    >python hello.py
    
    hello world
    
    hello world
     

     

     

    python通过multiprocessing 实现带回调函数的异步调用

    rom multiprocessing import Pool def f(x):return x*x if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=1) # Start a worker processes. result = pool.apply_async(f, [10], callback) # Evaluate "f(10)" asynchronously calling callback when finished.#该代码片段来自于: http://www.sharejs.com/codes/python/8362

     

     

     

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  • Python 语法糖

    2018-03-29 22:22:46
    class person: def __init__(self,func): self.f = func print("init") def __call__(self, *args, **kwargs): print("call") self.f() ...# 第一种使用装饰器的方法 ...# de...
    class person:
        def __init__(self,func):
            self.f = func
            print("init")
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            print("call")
            self.f()
        
    # 第一种使用装饰器的方法
    # @person
    # def test():
    #     print("test -1")
    #
    # #test()
    #第一种使用装饰器的方法
    def test():
        print("test -1")
    test = person(test)
    test()

    结果:

    init

    call
    test -1
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    作为一门优秀的脚本语言,Python提供了很多好玩又实用的功能,一般称为语法糖,这里列举几个。 简化if … else #!/usr/bin/env python3 def main(): animals = ['cat','dog','bird','pig'] if "dog" in animals: ...
  • Python高级语法-装饰器(Python语法糖)

    千次阅读 2018-10-03 21:30:02
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