進(jìn)階語(yǔ)法
with ... as 上下文管理協(xié)議
with 語(yǔ)句適用于對(duì)資源進(jìn)行訪問(wèn)的場(chǎng)合，確保不管使用過(guò)程中是否發(fā)生異常都會(huì)執(zhí)行必要的“清理”操作，釋放資源，比如文件使用后自動(dòng)關(guān)閉、線程中鎖的自動(dòng)獲取和釋放等。
已經(jīng)加入對(duì)上下文管理協(xié)議支持的還有模塊 threading、decimal 等。
# 操作文件
with open('file.txt') as f:
for line in f:
print(line)
匿名函數(shù)lambda
在python中使用lambda來(lái)創(chuàng)建匿名函數(shù),在需要傳遞函數(shù)作為參數(shù)的地方使用lambda更方便。
一個(gè)lambda的例子
list(map(lambda x: x*x, [1,2,3,4,5])) #[1, 4, 9, 16, 25]
# lambdx x: x*x 等于下面的f函數(shù) 可以直接f = lambda x: x*x 賦值后調(diào)用
def f(x):
return x*x
list(map(f,[1,2,3,4,5]))
對(duì)象模擬函數(shù) 可調(diào)用接口
對(duì)象通過(guò)__call__(self [, *args [, **kwargs]])方法模擬函數(shù)行為。如果一個(gè)對(duì)象x提供了該方法，就可以像函數(shù)一樣調(diào)用它。
class DistanceFrom(object):
def __init__(self,origin):
self.origin = origin
def __call__(self,x):
return abs(x-self.origin)
nums = [1,37,42,101,13,9,-20]
newnums = sorted(nums,key=DistanceFrom(10)) #按照與10的距離排序
以上效果等同于
newnums = sorted(nums,lambda x:abs(x-10))
當(dāng)然也可以直接把DistanceFrom定義成函數(shù)
使用閉包
將組成函數(shù)的語(yǔ)句和這些語(yǔ)句的執(zhí)行環(huán)境打包在一起時(shí)，得到的對(duì)象稱(chēng)為閉包
# 計(jì)數(shù)器測(cè)試閉包效率，和使用類(lèi)的時(shí)候?qū)Ρ?import timeit
def count(x):
def next():
nonlocal x
n = x
x -= 1
return n
return next
class count2:
def __init__(self,x):
self.x = x
def next(self):
n = self.x
self.x -= 1
return n
def test():
next = count(1000000)
while 1:
v = next()
if not v:break
def test2():
c = count2(1000000)
while 1:
v = c.next()
if not v:break
t2 = timeit.timeit(test2,number=10)
print(t2)
t = timeit.timeit(test,number=10)
print(t)
# 輸出結(jié)果，閉包效率大概是正常方法的2倍
# 4.5261534636385345
# 2.468003824508422
裝飾器
裝飾器本質(zhì)上是一個(gè)Python函數(shù)，它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動(dòng)的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)對(duì)象。它經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景，比如：插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景。
@wraps(func)裝飾裝飾函數(shù)，能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器函數(shù)中。
上面閉包性能測(cè)試改成使用裝飾器測(cè)試性能
import timeit
def timeit_test(number):
def decorated(func):
print(timeit.timeit(func,number=number))
return func
return decorated
'''略'''
'''略'''
@timeit_test(number=10)
def test():
next = count(1000000)
while 1:
v = next()
if not v:break
@timeit_test(number=10)
def test2():
c = count2(1000000)
while 1:
v = c.next()
if not v:break
# 裝飾器中已運(yùn)行測(cè)試方法，不需要再主動(dòng)運(yùn)行
yield和生成器
盡量使用生成器
range(num) ----> xrange(nums) #僅限python2，python3中range就等于之前的xrange
for k,v in dict.items() ----> for k,v in dict.iteritems()
for k in dict.keys() ----> for k in iterkeys()
yied生成斐波那契數(shù)列
def fab(max):
n ,a, b = 0, 0 ,1
while n < max:
print('before fab %d' %n)
yield a
print('after fab %d' %n)
a, b = b, a + b
n += 1
for n in fab(5):
print(n)
# 迭代就是重復(fù)運(yùn)行__next__()
print('//////////////////////////////////////////')
c = fab(5)
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())
for循環(huán)迭代fab(5)等同于
c = fab(5)
print(c.__next__()) #運(yùn)行5次
注意運(yùn)行結(jié)果，每循環(huán)一次其實(shí)代碼只執(zhí)行到y(tǒng)ield那一行,下一次循環(huán)直接從yield后面的代碼開(kāi)始執(zhí)行到下一次調(diào)用yield
yield和協(xié)程
def fab():
a, b, n = 0, 1 ,0
fablist = []
while True:
number = yield fablist # 返回值不是必須的，如果number = yield，則返回的是None
while n < number:
n += 1
fablist.append(a)
a, b = b ,a + b
c = fab()
c.__next__()
for i in range(3,7):
print(c.send(i*10))
對(duì)next()的初始調(diào)用是必須的，yield語(yǔ)句那里協(xié)程會(huì)掛起，等待相關(guān)生成器對(duì)象c的send()方法給它發(fā)送一個(gè)值。
可以定義一個(gè)coroutine裝飾器改寫(xiě)上述語(yǔ)句，這看起來(lái)和tornado以及asyncio很相似了。
def coroutine(func):
def start(*args, **kwargs):
c = func(*args, **kwargs)
c.__next__()
return c
return start
@coroutine
def fab():
a, b, n = 0, 1 ,0
fablist = []
while True:
number = yield fablist
while n < number:
n += 1
fablist.append(a)
a, b = b ,a + b
c = fab()
#c.__next__() #加上自定義的coroutine裝飾器之后，不需要這個(gè)初始調(diào)用了
for i in range(3,7):
print(c.send(i*10))
