今日内容：
1.装饰器
2.内置函数
1.装饰器
对现有函数不进行任何修改的进行功能扩展。
开放封闭原则:
1.对扩展开放
2.对修改封闭(不修改源代码)
3.不改变之前的调用方式
简单版装饰器：
# 装饰器的目的是不修改源代码的基础上扩展新功能
# 源代码
def content():
print("程序的主体内容")
# 新扩展的功能
def Login(func): # func 指向 content函数的内存地址
def inner():
print("登陆！")
func() # 真正的执行原函数content()
return inner # 返回inner的内存地址
content = Login(content) # Login函数调用后得到inner函数的内存地址，content指向inner
content() # 执行content( inner )函数
import time
def func(a,b):
print("旧功能")
print(a if a > b else b)
time.sleep(1)
def wrapper(f):
def inner(*args,**kwargs): # 接收多个参数
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
func = wrapper(func)
func(10,20)
"""
新功能
旧功能
20
执行时间:1.000023603439331.
"""
语法糖版本：
import time
def wrapper(f):
def inner(*args,**kwargs):
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
@wrapper # func = wrapper(func)
def func(a,b):
print("旧功能")
print(a if a > b else b)
time.sleep(1)
func(10,20)
套了多层装饰器：
import time
def wrapper(f):
def inner(*args,**kwargs):
print(1)
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
def wrapper2(f):
def inner(*args,**kwargs):
print(2)
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
def wrapper3(f):
def inner(*args,**kwargs):
print(3)
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
# wrapper3 包着 wrapper2 包着 wrapper 包着 原func
@wrapper3 # func = wrapper3(func) # 新func --> wrapper3 : inner --> wrapper2 : inner --> wrapper : inner --> 原func
@wrapper2 # func = wrapper2(func) # 新func --> wrapper2 : inner --> wrapper : inner --> 原func
@wrapper # func = wrapper(func) # 新func -- > wrapper : inner --> 原func
def func(a,b):
print("旧功能")
print(a if a > b else b)
time.sleep(1)
# func = wrapper(func)
# func = wrapper2(func)
# func = wrapper3(func)
func(10,20)
"""
3
新功能
2
新功能
1
新功能
旧功能
20
执行时间:1.000126838684082.
执行时间:1.000126838684082.
执行时间:1.000126838684082.
"""
View Code
需要查询原函数信息需要用到：wraps()
# 装饰器----对原函数操作
import time
from functools import wraps
def wrapper(f):
@wraps(f) # 返回正确的函数名的内容
def inner(*args,**kwargs):
print("新功能")
start = time.time()
f(*args,**kwargs)
print("执行时间:%s."%(time.time()-start))
return inner
@wrapper # 相当于 func = wrapper(func)
def func(a,b):
"""
原func的注释。
"""
print("旧功能")
print(a if a > b else b)
time.sleep(1)
print(func.__name__)
print(func.__doc__)
func(10,20)
"""
func #不用@wraps() 返回的内容为inner
原func的注释。
新功能
旧功能
20
执行时间:1.0000817775726318.
"""
View Code
动态使用装饰器：
from functools import wraps
import time
def test(flag):
def wrapper(func):
if flag:
@wraps(func)
def inner(*args,**kwargs):
print("新功能")
result = func(*args,**kwargs)
return result
return inner
else:
return func
return wrapper
# False 表示不使用装饰器功能，True表示使用
@test(True) # 相当于 func = test(False)(func)
def func():
print("旧功能")
time.sleep(1)
return 1
print(func())
print(func.__name__)
View Code
2.内置函数
重要的：
1.dir() # 可以用在查看一个数据的可用方法
例：
print([i for i in dir(list) if not i.startswith('_')])
# ['append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
2.enumerate() # 枚举，可以用在同时得到列表索引和元素
例：
li = [i for i in 'abcde']
for index, element in enumerate(li):
print("%s : %s"%(index , element))
"""
0 : a
1 : b
2 : c
3 : d
4 : e
"""
3.id() # 查看数据的内存地址，用来看数据是否是相同的内存地址。
4.input() # 获取用户输入内容，输入的数据 类型是字符串。
5.int() # 把数据转成整型，如果不为数字会抛出ValueError
6.isinstance(value,type) # 判断该value是否是该type
print(isinstance([1,2],list)) # True
7.len(iterable) # 获取可迭代对象长度
8.list() # 把一个可迭代对象转成列表数据类型
9.max()和min() # 返回列表中或元素中最大值或最小值，key可以接收函数
指定key使用：
dic = {1:321,2:123}
ret = max(dic,key=lambda x:dic[x])
print(ret) # 1
10.print() # 打印内容
11.repr() # 元素如果是字符串，会有引号看到
12.reversed() # 反转内容，不是在原列表的基础上改动
print(list(reversed([1,2,3]))) # [3, 2, 1]
reversed的坑： # 返回的是一个迭代器，迭代器的特性是一次性
a = [1,2,3,4,5]
t = reversed(a)
print(t) # <list_reverseiterator object at 0x00000241E317C198>
print(list(t)) # [5, 4, 3, 2, 1]
print(list(t)) # []
13.round() # 四舍五入，默认不保留小数位，可以指定保留小数位数
print(round(5.5)) # 6
print(round(5.2856,2)) # 5.29
round的坑： # 为偶数的，小数为.5的不进位
print(round(1.5))
print(round(2.5))
print(round(3.5))
print(round(4.5))
'''
2
2
4
4
'''
14.sum() # 求和，传入一个数组，如果为字典，只是key的总和，且key都必须是数字
15.zip() # 以最短的可迭代对象进行组合
li = [1,2,3]
li2 = ['a','b','c','d']
li3 = [i for i in zip(li,li2)]
print(li3) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
复杂一点的内置函数：
16.lambda # 匿名函数，只能用于简单需求
格式： lambda 参数:返回值
f = lambda x,y:x if x > y else y
print(f(10,20)) # 20
# 拆分后的格式
def f(x,y):
if x > y:
return x
else:
return y
print(f(10,20))
17.sorted() # 排序
一般用法：
# 默认reverse=False，从小到大排序
print(sorted([22,3,1,4,2,6]))
# [1, 2, 3, 4, 6, 22]
# reverse=True，表示从大到小排序
print(sorted([22,3,1,4,2,6],reverse=True))
# [22, 6, 4, 3, 2, 1]
key指定排序内容：
lis = [
{'name':'123','age':22},
{'name':'456','age':18},
{'name':'789','age':19},
]
# 排序，key是指定什么来排序，x相当于lis的每个元素
print(sorted(lis,key=lambda x:x['age'],reverse=True))
# [{'name': '123', 'age': 22}, {'name': '789', 'age': 19}, {'name': '456', 'age': 18}]
18.filter() # 筛选
格式： filter(function, iterable) >>> return filter object
例：
# x为列表中的元素,如果该元素小于10筛选出来
print(list(filter(lambda x:x<10, [22,3,1,4,2,6])))
# [3, 1, 4, 2, 6]
19.map() # 映射
格式: map(function, iterable) >>> return map object
例:
# x为列表中的每个元素,每个元素加10
print(list(map(lambda x:x+10, [i for i in range(1,11)])))
# [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
20.reduce # 累计，可以用来操作列表中的值
使用前需要先导入模块：
form functools import reduce
例:
# 第一次循环,x 为第一个值,y为第二值
# 第二次循环,x 为第一个和第二个值的和, y 为第三个值
print(reduce(lambda x,y:print(x,y), [i for i in range(1,101)]))
"""
1 2
None 3
None 4
"""
例2： 用ruduce实现一行代码计算1-100的和
print(reduce(lambda x,y:x+y, [i for i in range(1,101)])) # 5050
