目录

​一、排序

二、迭代的使用

三、生成器的使用

四、装饰器的使用

一、排序

1、    list自己提供了排序的函数：sort。
2、    sort的参数：
a)    cmp是一个比较函数，输入两个元素，比较大小，返回值为-1，0，1.
b)    key也是一个函数，入参为一个元素，返回这个元素的关键字。
c)    reverse是一个标志位，表示升序还是降序。默认False是升序，True表示降序。
3、使用key和reverse的性能，优于cmp函数。时间是cmp函数的一半。

二、迭代的使用

1、    迭代比直接使用列表遍历效率根据高。比如字典的keys函数返回的列表，以及iterkeys返回的迭代器。
2、    reversed() 内建函数将返回一个反序访问的迭代器.参数必须为序列。
3、    enumerate：返回一个迭代器：有索引值。
4、    for  eachLine  in  myFile  替 换   for  eachLine  in myFile.readlines() :
5、    注意：在迭代的过程中不可以更改序列，否则会引发问题，导致迭代出错。
6、    可以自己定义一个类，可以迭代使用。不过需要定义方法：__iter__，next。
7、    filter(function, iterable)：可以对迭代使用过滤器。

三、生成器的使用

1、    yield关键字可以阻塞住函数的执行，并且保存当前的执行环境，整个包被称为生成器。
2、    生成器可以通过调用生成器函数来创建。生成器函数是指包含关键字yield的函数。
3、    生成器可以通过.next()来执行。每调用一次，就执行代码，直到遇到yield关键字停止，并且返回yield关键字后面的表达式的值。
4、    可以通过调用send()函数来发送消息到生成器中。a = yield l：表示将send的入参赋值给a。
5、    throw：允许客户端传入要抛出的任何异常。
6、    和throw相同，只不过是要抛出一个特定的异常：GeneratorExit。
7、    send只接受一个参数，但是可以通过传递元组的方式传递多个参数。
8、    类的方法也可以返回生成器，因为他本质上就是一个函数。
9、    在生成器使用的时候，如何获取它自身的send和nex函数？通过send二次传入是有些风险的，非常可能造成交叉引用，无法垃圾回收造成内存泄露。
10、    第一次，必须调用next来启动生成器。

四、装饰器的使用

1、    装饰器本质上来说就是函数（或者是可调用对象），他们接受函数对象。装饰器仅仅用来装饰或者修饰函数的包装，返回一个修改后的函数对象，并将其赋值原来的标示符，并永久失去对原有函数的访问。
2、    什么是带参数的装饰器？其实就是一个函数，这个函数可以返回一个装饰器，同时这个函数可以接受参数。
3、    不带参数的装饰器要返回一个函数，这个函数就是用来替换原有的标示符的。

  

   

    

     

    
    

     

      def decofun(fun):
     
    
   

    

     

    
    

     

          def _mydeco(*args, **kwargs):
     
    
   

    

     

    
    

     

              print('before fun!')
     
    
   

    

     

    
    

     

              ret = fun(*args, **kwargs)
     
    
   

    

     

    
    

     

              print('after fun', ret)
     
    
   

    

     

    
    

     

              return ret
     
    
   

    

     

    
    

     

          return _mydeco#新的函数，用于替换原有标示符
     
    
   

    

     

    
    

     

      @decofun
     
    
   

    

     

    
    

     

      def funtest():#funtest被替换为decofun
     
    
   

    

     

    
    

     

          print('now in funtest!')
     
    
   

    

     

    
    

     

          return 1
     
    
   

    

     

    
    

     

      funtest()
     
    
  
 

4、    装饰器是可以重叠的，那么他们的顺序怎么样：
a)    @decofun2
b)    @decofun
c)    def funtest():
d)        print('now in funtest!')
e)        return 1
f)    原理是，funtest首先被decofun包装，然后再被decofun2包装。也就是，调用的时候，首先调用的是最上面的装饰器（也就是decofun2）的函数前面部分，然后再调用decofun的函数前面部分，之后再调用funtest。funtest返回后，首先调用的是decofun的函数后面部分，再调用decofun2后面部分。类似于一个栈的结构。
5、    装饰器不要滥用。如果一个装饰器只用了一次，要考虑他存在的必要了。
6、    携带参数的装饰器：
7、    def decoarg(arg):
a)        def decofun3(fun):
b)            def _mydeco(*args, **kwargs):
c)                print('decoarg before fun!', arg)
d)                ret = fun(*args, **kwargs)
e)                print('decoarg after fun', ret)
f)                return ret
g)            return _mydeco
h)        return decofun3
8、    装饰器用到的一个最重要的技术，就是闭包。装饰器函数返回的其实就是一个闭包。
9、    装饰器也可以修饰类的__方法：
class testc:
 

  

   

    

     

    
    

     

        def __init__(self):
     
    
   

    

     

    
    

     

              self.i = 1
     
    
  
 

    @decoarg(1)
    @decofun2
    @decofun
    def __call__(self):
 

    print('i is %d' % self.i)
 

注意：装饰器修饰类方法是无法被子类继承的（或者说子类的方法是没有被修饰的）。因为他本质上就是一个函数。
10、    装饰器也可以使对象，比如：
a)    class obj:
b)        def __init__(self, fun):
c)            self.fun = fun
d)            
e)        def __call__(self, *args, **kwargs):
f)            print('decofun before fun!', args, kwargs)
g)            ret = self.fun(*args, **kwargs)
h)            print('decofun after fun', ret)
i)            return ret
j)    @objdeco
k)    def funtest(a, b=2):
l)        print('funtest1 a , b =', a, b)
a)    这种方法看起来复杂了，但是可能会在有时候会比较有用。

11、    装饰器可以修饰类。这个时候装饰器接收的是一个类名，而返回的也是这个类名。它可以为这个类添加一些属性或者进行一些操作。

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