文章目录

• 1、property属性
• • 1.1、定义
  • 1.2、装饰器方式
  • 1.3、类属性方式
• 2、with语句
• 3、生成器
• • 3.1、作用
  • 3.2、生成器推导式
  • 3.3、yield关键字
  • 3.4、生成器产生斐波纳锲数列
• 4、深拷贝和浅拷贝
• • 4.1、可变类型浅拷贝
  • 4.2、深拷贝
• 5、函数参数
• 6、闭包
• • 6.1、闭包作用：
  • 6.2、闭包的定义
  • 6.3、构成闭包的条件
  • 6.4、闭包的使用
• 7、装饰器
• • 7.1、装饰器的作用
  • 7.2、装饰器的使用
  • 7.3、通用装饰器——带有参数的函数
  • 7.4、装饰带有返回值的函数
  • 7.5、装饰带有不定长参数的函数
  • 7.6、多个装饰器
  • 7.7、带有参数的装饰器
  • 7.8、类装饰器

1、property属性

1.1、定义

property属性就是负责把类中的一个方法当作属性进行使用，可以简化代码

1.2、装饰器方式

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.__age =0
        
    @property
    def age(self):
        return self.__age
    @age.setter
    def age(self,new_age):
        self.__age = new_age

p=Person()
print(p.age)
p.age=100
print(p.age)

1.3、类属性方式

property的参数

第一个参数是获取属性是要执行的方法

第二个参数是设置属性时要执行的方法

定义property属性有两种方式：1、装饰器方式 2、类属性方式

装饰器方式：1、property修饰获取值的方法

​ 2、@方法名。setter修饰设置值的方法

类属性方式

​ 1、property属性=property（获取值方法，设置值方法）

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.__age = 0

    def get_age(self):
        return self.__age

    def set_age(self,new_age):
        if new_age>=150:
            print("年龄错误")
        else:
            self.__age=new_age
    age = property(get_age,set_age)

p=Person()
print(p.age)
# 设置属性
p.age=100
print(p.age)

2、with语句

python提供了with语句用于简化资源释放的操作，使用with语句操作建立在上下文管理器（实现 __ enter __ 和 __ exit __ 方法）的基础上

class File(object):
    def __init__(self,file_name,file_model):
        self.file_name = file_name
        self.file_name= file_model
    def __enter__(self):
        print("这是上文")
        self.file = open(self.file_name,self.file_model)
        return self.file
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("这是下文")
        self.file.close()

with File("1.txt","r") as f:
    file_data=f.read()
    print(file_data)

3、生成器

3.1、作用

根据程序设计者指定的规则循环生成数据，当条件不成立时则生成数据结束。

数据不是一次性全部生成出来，而是使用一个，再生成一个，可以节约大量的内存

3.2、生成器推导式

与列表推导式类似，只不过生成器推导式使用小括号

data = (x for x in range(100))
next(data)

for i in data:
    print(i)

生成器相关函数

next函数获取生成器中的下一个值

for循环遍历生成器中的每一个值

3.3、yield关键字

yield关键字生成器的特征：在def函数中具有yield关键字

def mygenerater(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成....')
        yield
        print('完成一次.....')
g= mygenerater(5)
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))

for i in g:
    print(i)

1、代码执行到yield会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行

2、生成器如果把数据生成完成，再次获取生成器中的下一个数据会抛出一个StopIteration异常，表示停止迭代异常

3、while循环内部没有处理异常操作，需要手动添加处理异常操作

4、for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便，推荐使用

3.4、生成器产生斐波纳锲数列

（前面两个数字相加） 1、2、3、5、8、13、21.。。。。。

def fb(num):
    a =0
    b=1
    index =0
    while index< num:
        result = a
        a,b = b,a+b
        yield result
        index +=1
f=fb(8)
for i in f:
    print(i)

1、生成器时根据算法生成数据的一种机制 ，每次调用生成器只生成一个值，可以节省大量内存

2、生成器的创建

4、深拷贝和浅拷贝

copy函数时浅拷贝，只对可变类型的第一层对象进行拷贝

对拷贝的对象开辟新的内存空间进行存储，不会拷贝对象

4.1、可变类型浅拷贝

#普通赋值
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =[a,b]
d=c
print(id(d))
print(id(c))

#浅拷贝可变类型
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =[a,b]
d=copy.copy(c)
print(id(d))
print(id(c))

#浅拷贝、深层数据
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =[a,b]
d=copy.copy(c)
print(id(a))
print(id(c[0]))
print(id(d[0]))

#浅拷贝不可变类型
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =(a,b)
d=copy.copy(c)
print(id(a))
print(id(c[0]))
print(id(d[0]))

4.2、深拷贝

对每一层拷贝对象都会开辟新的内存空间进行存储

# 深拷贝，可变数据
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =[a,b]
d=copy.deepcopy(c)
# print(id(a))
print(id(c))
print(id(d))

# 深拷贝，深层数据
import copy
a =[1,2,3]
b=[11,22,33]
c =(a,b)
d=copy.deepcopy(c)
print(id(a))
print(id(c[0]))
print(id(d[0]))

#深拷贝不可变类型

import copy
a =(1,2,3)
b=(11,22,33)
c =(a,b)
d=copy.deepcopy(c)
print(id(c))
print(id(d))

5、函数参数

​ 作用：1、函数名存放的是函数所在空间的地址

​ 2、函数名（）执行函数名所存放空间地址中的代码

​ 3、如下func01=func02函数名可以像普通变量一样赋值，func01()等价于func0()

def func01():
    print("func01 is show")

def foo(func):
    func()
foo(func01)

6、闭包

6.1、闭包作用：

闭包可以保存函数内的变量，不会随着函数调用完而销毁

6.2、闭包的定义

在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数成为闭包。

6.3、构成闭包的条件

1、在函数嵌套

2、内部函数使用了外部函数的变量

3、外部函数返回了内部函数

6.4、闭包的使用

def config_name(name):
    def say_info(info):
        print(name + ":" , info)
    return say_info

tom =config_name("tom")
tom("你好")
tom("你在么")

jerry = config_name("jerry")
jerry("你好")
jerry("我在呢")

6.5、修改闭包

修改闭包内使用的外部变量使用nonlocal关键字完成

def func_out(num1):
    def func_inner(num2):
        nonlocal num1
        num1 = num2 + 10

    print(num1)
    func_inner(10)
    print(num1)

    return func_inner

f=func_out(10)
f(10)

7、装饰器

7.1、装饰器的作用

在不改变原有函数的源代码的情况下，给函数增加新的功能

装饰器符合了开发中的封闭原则

本质上相当于是一个闭包

装饰器的语法格式

def check(fn):
    def inner():
        print("登录验证。。。。")
        fn()
    return inner
#解释器遇到@check 会立即执行comment = check(comment)
@check
def comment():
    print("发表评论")

#comment = check(comment)
comment()

7.2、装饰器的使用

使用场景：函数执行时间统计

import time
def get_time(fn):
    def inner():
        start = time.time()
        fn()
        end = time.time()
        print("时间：",end-start)
    return inner

@get_time
def func():
    for i in range(10000):
        print(i)

func()

装饰器作用：在不改变已有函数源代码及调用方式的前提下，对已有函数进行功能的扩展

7.3、通用装饰器——带有参数的函数

def logging(fn):
    def inner(a,b):
        fn(a,b)
    return inner

@logging
def sum_num(a,b):
    result = a + b
    print(result)

sum_num(1,2)

7.4、装饰带有返回值的函数

def logging(fn):
    def inner(a,b):
        result=fn(a,b)
        return result
    return inner

@logging
def sum_num(a,b):
    result = a + b
    return result
    
result = sum_num(1,2)
print(result)

7.5、装饰带有不定长参数的函数

def logging(fn):
    def inner(*args, **kwargs):
        fn(*args, **kwargs )

    return inner

@logging
def sum_num(*args, **kwargs):
    print(args,kwargs)

sum_num(1, 2,3,age=18)

7.6、多个装饰器

def check1(fn1):
    def inner1():
        print("登录验证")
        fn1()
    return inner1
def check2(fn2):
    def inner2():
        print("登录验证2")
        fn2()
    return inner2
@check2
@check1
def comment():
    print("发表评论")

comment()

离函数最近的装饰器先装饰，然后外面的装饰器再装饰，由内到外的装饰过程

7.7、带有参数的装饰器

使用装饰器装饰函数的时候可以传入指定参数

语法：@装饰器（参数。。。。）

def logging(flag):

    def decorator(fn):
        def inner(num1,num2):
            if flag == "+":
                print("正在努力加法计算")
            elif flag == "-":
                print("正在努力减法计算")
            result = fn(num1,num2)
            return result
        return inner
    return decorator

@logging('+')
def add(a,b):
    result = a+b
    return result

result = add(1,3)
print(result)

带参数的装饰器

1、装饰器的外部函数只接受一个参数—被装饰的函数

2、需要给装饰器传参数需要在装饰器外部再增加一个函数

7.8、类装饰器

__ call __ 方法的使用

一个类里面一旦实现了 __ call __ 方法

那么这个类创建的对象就是一个可调用对象，可以像调用函数一样进行调用

class Check(object):
    def __init__(self,fn):
        self._fn = fn

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("我是call方法")
        self._fn()

@Check
def comment():
    print("发表评论")

comment()