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首先要明白，装饰器是为了避免代码的重复编写而产生的。 下面面先写一个装饰器 可以假想，要写很多代码，里面都要用到一个叫做work的函数，假如要在里面添加一个打印print函数，那岂不是要每个函数每个函数一个个去修改，显然这样效率十分低下，于是就诞生了装饰器这种东西。 #下面是work函数 def work(x)： return x*x 如果我们要在里面打印一个hello，那就可以改成 def work(x)： return x*x print 'hello' 一个函数感觉还好，但是要改写一百个就不这么容易了。 于是 def test(f):#这里的f传入上面写的work原始函数。 def ww(x)： print 'hello'#添加了我们要打印hello的要求。 return f(x)#ww的返回值是f函数，也就是传入的work函数被原封不动返回 return ww#返回的ww函数里面添加了打印要求，也将work函数一并返回 #上面便定义了一个完整的装饰器，可以传入任何一个函数，都会添加上打印hello的功能，相当于装饰了东西。 至于@test来简化装饰器，是基于以下代码。 def test(f): def ww(x)： print 'hello' return f(x) return ww @test等价于 f=test(f) 函数名f本身就是一个变量,相当于将f函数传入test,在里面添加了想要的功能之后，返回给f，f是一个变量，他现在已经不是最开始的f了，而是添加了功能之后的f，因此最原始的f已经被隐藏。查看全部
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帮大家理解下，下面这段代码我觉得已经能够理解运算意思了。 r1 = Rational(1, 3) r2 = Rational(1, 2);类的实例化，自动执行__init__方法. (p、q)分别为(1、3)和(1、2);（注意：后面的运算中self代表r1，r代表r2） print r1 + r2 （注意：这里的+号表示执行__add__方法！！！内置的！） 讲下print输出顺序： 第一个print：先输出 1 1； 然后第二个print输出：1*2+3*1，3*2（注意：return又继续调用Rational，也就是递归，里面的值变为（5,6）） 然后又是回到第一个print：输出5！（这时注意：__add__方法不会再次执行，这个方法是通过+号才执行的） 然后第三个print输出5/6；（通过__str__方法运算而来，里面return的%s/%s中有'/'符号！） class Rational(object): def __init__(self, p, q): self.p = p print p self.q = q def __add__(self, r): print self.p,'*',r.q,'+',self.q,'*',r.p,',',self.q,'*',r.q return Rational(self.p * r.q + self.q * r.p, self.q * r.q) def __str__(self): return '%s/%s' % (self.p, self.q) __repr__ = __str__ r1 = Rational(1, 3) r2 = Rational(1, 2) print r1 + r2 注：还不理解__add__怎么执行的，你先把print r1 + r2里的+号改成-号，执行后报错，然后再把__add__改成__sub__，再次执行，你就懂了（*与/符号同理）查看全部
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*args：接收参数类似f(1,2,3,4,5,6,7,'a','b') **kw： 接收参数类似f(a=1,b=2,c='d')查看全部
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先定义一个函数f,再定义一个函数g，g里包含了具体的用途算法，最后函数f返回g.查看全部
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reduce()与map()函数的不同在于：reduce()对list中的每个元素反复调用函数，而map()仅对list中的每个元素单独作用查看全部
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super().__init__() ,super的括号里写的是子类名和self...查看全部
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能接收函数做参数的函数称之为高级函数 def add(x,y,f) #定义一个add函数，参数包括两个数值x，y。f先不理。 return f(x)+f(y) #返回一个表达式，f可以看出是个函数 add(-5,8,abs) #f = abs，相当于自定义add函数中的f有着abs()函数的功能。 13 #输出-5的绝对值和8之和查看全部
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这里有一个通过迭代函数来实现求解最大公约数的函数，这算是算法的范畴了，欠的帐啊： def gcd(a, b): if b == 0: return a return gcd(b, a % b)查看全部
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*args表示任何多个无名参数，它是一个tuple；**kwargs表示关键字参数，它是一个dict。 'call %s() in %fs' 中%后面的s()和fs分别引用后面的f.__name__和t2-t1, 常用的python字符串格式化符号: %s表示格式化字符串，%f表示格式化浮点数，%d表示格式化整数 详细介绍地址：http://www.runoob.com/python/python-strings.html查看全部
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多种导入方式 1、import os 使用os.path.isdir...... 2、import os.path 使用os.path.isdir...... 3、from os import path 使用path.isdir...... 4、from os.path import isdir,isfile 使用isdir.....查看全部
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lambda: 'A'等价于return'A',相当于一个函数f，那么f()='A'.因此，p1.get_grade=f，p1.get_grade（）=f() 就是这个意思，但没有说全 p1.get_grade是属性，只不过这里的属性是一个函数对象，即f p1.get_grade()是方法，前面的p1就是调用这个方法的对象，即实例，整句来说就是实例方法查看全部
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f.__name__：__name__是一个特殊方法，存储的是函数的名称，每一个函数都会自动有这个方法 装饰器调用方法： 1、2、（下图） 3、Python内置的@语法就是为了简化装饰器的作用： @new_fn def f1(x): return x*2 相当于： def f1(x): return x*2 f1 = new_fn(f1) 装饰器的作用：可以极大地简化代码，避免每个函数编写重复代码 打印日志：@log 检测性能：@performance 数据库事务：@transaction url路由：@post('/register')查看全部
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cmp:从小到大 -cmp：从大到小 注意: 如果list不仅仅包含 Student 类，则 __cmp__ 可能会报错： L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), 100, 'Hello'] print sorted(L) 请思考如何解决。 在__cmp__内增加一个判断s的类型就能解决 def __cmp__(self, s): if isinstance(s, Student) == False: return -1 if self.name < s.name: return -1 elif self.name > s.name: return 1 else: return 0查看全部
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其实可以看出来f是个函数，而不是某个值，所以在fs.append(f)的时候，append的其实是一个函数，但是在这个时候f函数是没有进行任何计算的，而f1,f2,f3=count()是个混合赋值，其实相当于f1,f2,f3=[f,f,f]，那么，这个时候就调用到了f，f开始参与计算，但是当f完全计算完之后i的值其实是3，所以最后的结果都是9--但是将fs.append(f)改写成fs.append(f())的时候返回的是一个数值而不是函数，此时把最后一行printf1()f2()f3()的括号去掉就可以的到相关值。不去掉括号会报错查看全部
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这两个是python中的可变参数。*args表示任何多个无名参数，它是一个tuple；**kwargs表示关键字参数，它是一个dict。并且同时使用*args和**kwargs时，必须*args参数列要在**kwargs前 call %s() in %fs'是格式字符串，%s是参数待替换的位置 (f.__name__, (t2 - t1))是格式字符串传入的参数，参数用一个元组来表示 中间的%是分隔符 f.__name__：__name__是一个特殊方法，存储的是函数的名称，每一个函数都会自动有这个方法查看全部
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