module模块和包的介绍 模块的介绍 python给我们提供了十分简单的方法去创建一个模块，我们只需要写一个python文件即可，也就是说写一个.py为后缀的文件。 包的介绍 简单来说，包就是多个模块的集合。当项目较大，模块较多时，我们就可以把模块放在包中，便于管理。 我们在包中一般带有__init__.py文件，随你建包的时候就默认生成。 迭代器和生成器 迭代器 迭代器只不过是一个实现迭代器协议的容器对象。它基于两个方法： next ：返回容器的下一个项目 在3.x的版本中为__next__或者next(可迭代对象) __iter__ : 返回迭代器本身 迭代器可以通过使用一个iter内建函数和一个序列来创建，示例如下。 1 2 3 4 5 6 7 8 In [21]: a = ['a','b', 'c'] In [22]: a = iter(a) In [23]: next(a) Out[23]: 'a' In [24]: a.__next__() Out[24]: 'b' 生成器 生成器 从Python2.2起，生成器提供了一种出色的方法，使得需要返回一系列元素的函数所需的代码更加简单、高效。基于yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。该函数将保存执行环境并且可以在必要时恢复。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 In [25]: def fibonanci(): ...: a, b = 0, 1 ...: while True: ...: yield b ...: a, b = b, a + b ...: In [26]: fib = fibonanci() In [28]: fib.__next__() Out[28]: 1 In [29]: fib.__next__() Out[29]: 1 In [30]: fib.__next__() Out[30]: 2 In [31]: fib.__next__() yield可以理解为return,每次调用next()就yield值,下次next()从上次的yield处开始运行 该函数将返回一个特殊的迭代器，也就是generator对象，它知道如何保存执行环境。对它的调用是不确定的，每次都将产生序列中的下一个元素。这种语法很简洁，算法的不确定特性并没有影响代码的可读性。不必提供使函数可停止的方法。实际上，这看上去像是用伪代码设计的序列一样。 高阶函数的定义 函数的接收参数是一个函数名 函数的返回值是一个函数名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 def father(name): print("I am father %s" %name) def son(): print("i am son") # print(locals()) return son father("luenci") father("luenci")() out: I am father luenci I am father luenci i am son 简单的装饰器 @语法糖:相当于执行下面timmer(test)() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import time def timmer(func): def wrapper(): start_time = time.time() func() sweight_time = time.time() print("函数运行时间为: %s"%(sweight_time - start_time)) return wrapper @timmer # timmer(test)() @ 语法糖 def test(): time.sleep(3) print("test函数运行完毕") test() # timmer(test)() 带参数的装饰器 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 import time def timmer(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(*args) # print(**kwargs) start_time = time.time() res = func(*args, **kwargs) sweight_time = time.time() print("程序运行时间为：%s" % (sweight_time - start_time)) return res return wrapper @timmer def test(name, age, gender): time.sleep(2) print("我是%s,今年%s,性别%s" % (name, age, gender)) return "sucess" res = test("lusheng", 18, gender="男") # print(res) 装饰器应用案例 登录验证 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 user_list = [ {"username": "luenci", "pswd": "123"}, {"username": "lynn", "pswd": "456"}, {"username": "lu", "pswd": "789"}, ] current_dic = {"username": None, "login": False} def verify(func): def wrapper(*args, **kwargs): if current_dic['username'] and current_dic['login']: res = func(*args, **kwargs) return res username = input("请输入用户名:").strip() pswd = input("请输入密码:").strip() for user in user_list: if user['username'] == username and user['pswd'] == pswd: current_dic['username'] = username current_dic['login'] = True res = func(*args, **kwargs) return res else: print('用户名或密码错误') return wrapper @verify def shop(): print('我的购物车') @verify def user(): print('我的信息') @verify def things(): print('我的商品') print('登录前的状态:%s'%(current_dic)) user() print('登录后的状态:%s'%(current_dic)) shop() things() 日志记录 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 import logging import traceback def get_logger(): logger = logging.getLogger("Test") # 设定日志级别，只有大于或等于这个级别才输出 logger.setLevel(level=logging.DEBUG) # 当前路径下创建test_log文件记录错误日志 fh = logging.FileHandler("test_log", encoding='utf-8') ch = logging.StreamHandler() fm = logging.Formatter(fmt='%(asctime)s %(name)s %(pathname)s[%(lineno)d] %(message)s', datefmt='%Y/%m/%d %H:%M:%S') fh.setFormatter(fm) ch.setFormatter(fm) logger.addHandler(fh) logger.addHandler(ch) return logger def decoratore(func): def log(*args,**kwargs): try: print("当前运行方法", func.__name__) return func(*args,**kwargs) except Exception as e: get_logger().error(f"{func.__name__} is error,here are details:{traceback.format_exc()}") return log @decoratore def test(): print(1/0) test()
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