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装饰器 在理解什么事装饰器之前，我们需要理解：函数也是一个对象，可以赋值给变量，通过变量来调用 1
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| def f1():
print('2016')
d = f1
d()
输出：
2016
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那么装饰器的作用就是在不改变原函数的前提下，调用这些函数，并且为函数增加我们需要的新功能。 我们平时在编写好很多独立函数模块以后，突然需要在每个模块内添加一个功能，比如：
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| def f1():
print('F1')
def f2():
print('F2')
def f3():
print('F3')
def main():
f1()
f2()
f3()
main()
输出
F1
F2
F3
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现在我们想在调用各函数功能的同时，增加一个打印log的功能，像这样 1
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| log
F1
log
F2
log
F3
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在函数比较少的情况下，我们确实可以通过一个个修改函数来到达我们想要的效果，但是有没有想过如果有成百上千的函数呢？改完也累死了。。。 此时装饰器就可以派上用场了 1
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| # @ + 函数名
# 功能：
# 1. 自动执行outer函数并将下面的函数名f1当作参数传递
# 2. 将outer函数的返回值，重新赋值给f1
def outer(func):
def inner():
print('log')
return inner
@outer
def f1():
print('F1')
def f2():
print('F2')
def f3():
print('F3')
def main():
f1()
f2()
f3()
main()
输出：
log # 此时源f1函数被完全修改成了装饰器函数里面的inner函数
F2
F3
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我们添加return函数，保留原f1函数的功能，并且在f2、f3头上也加上装饰器@outer 1
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| def outer(func):
def inner():
print('log')
return func()
return inner
...
输出：
log
F1
log
F2
log
F3 # 达到我们想要的效果
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如果函数都有返回值，我们改怎么处理呢？ 1
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| def outer(func):
def inner(*args, **kwargs):
print('123')
r = func(*args, **kwargs)
print('456')
return r
return inner
@outer
def f1(arg1):
print('F1')
return ('hahah')
@outer
def f2(arg1, arg2):
print('F2')
return 'heheh'
ret = f1(1)
print(ret)
输出：
123
F1
456
hahah
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双层装饰器
双层装饰器作用就是在原函数基础上同时添加另外两个功能函数（这两个功能函数有执行的先后顺序）
比如，这里的index函数就同时被check_login和check_admin装饰，作用是在执行index之前要对用户的登陆状态和用户权限级别做判断； python在编译双层装饰器的过程是从内到外，但是在执行函数的时候是从外到内，在这里，执行函数的时候会先执行check_login，再执行check_admin
双层装饰器实现一个小的登陆验证示例 1
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| USER_INFO = {}
def login():
user_name = input('请输入用户名： ')
global USER_INFO
USER_INFO['is_login'] = True
return USER_INFO
def check_login(func):
def inner(*args, **kwargs):
if USER_INFO.get('is_login', None):
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
else:
print('请登陆...')
return inner
def check_admin(func):
def inner(*args, **kwargs):
if USER_INFO.get('user_type', None) == 2:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
else:
print('权限不足...')
return inner
@check_login
@check_admin
def index():
print('home')
def change_pwd():
print('successed....')
def main():
while True:
print('1、登陆\n2、用户信息\n3、高级用户\n >>>')
inp = input('请输入编号： ')
if inp == '1':
login()
if inp == '2':
index()
main()
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字符串格式化 Python有两种字符串格式化方式：百分号方式、format方式
format格式化比较先进，与百分号对比，有几个不同也是比较先进之处： 居中显示
转换2进制
自定义填充
百分号显示 等...
1）百分号方式
%[(name)][flags][width].[precision]typecode (name) 可选，用于选择指定的key flags 可选，可供选择的值有: + 右对齐；正数前加正好，负数前加负号； - 左对齐；正数前无符号，负数前加负号； 空格 右对齐；正数前加空格，负数前加负号； 0 右对齐；正数前无符号，负数前加负号；用0填充空白处 width 可选，占有宽度 .precision 可选，小数点后保留的位数 typecode 必选 s，获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置 r，获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置 c，整数：将数字转换成其unicode对应的值，10进制范围为 0 <= i <= 1114111（py27则只支持0-255）；字符：将字符添加到指定位置 o，将整数转换成 八 进制表示，并将其格式化到指定位置 x，将整数转换成十六进制表示，并将其格式化到指定位置 d，将整数、浮点数转换成 十 进制表示，并将其格式化到指定位置 e，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（小写e） E，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（大写E） f， 将整数、浮点数转换成浮点数表示，并将其格式化到指定位置（默认保留小数点后6位） F，同上 g，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是e；） G，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是E；） %，当字符串中存在格式化标志时，需要用 %%表示一个百分号
常见百分号格式化示例 1
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| s = " I am %s" % 'kobe'
print(s)
输出：
I am kobe
s = '%(name)-10s %(age) 10d %(p).2f' % {'name': 'kobe', 'age': 30, 'p': 1.1234}
print(s)
输出：
kobe 30 1.12
s = " I am %s 百分号: %% " % 'kobe' # 百分号输出多加一个%
print(s)
输出
I am kobe 百分号: %
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2）format格式化 [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type] fill 【可选】空白处填充的字符 align 【可选】对齐方式（需配合width使用） <，内容左对齐 >，内容右对齐(默认) ＝，内容右对齐，将符号放置在填充字符的左侧，且只对数字类型有效。 即使：符号+填充物+数字 ^，内容居中 sign 【可选】有无符号数字 +，正号加正，负号加负； -，正号不变，负号加负； 空格 ，正号空格，负号加负；
# 【可选】对于二进制、八进制、十六进制，如果加上#，会显示 0b/0o/0x，否则不显示 ， 【可选】为数字添加分隔符，如：1,000,000 width 【可选】格式化位所占宽度 .precision 【可选】小数位保留精度 type 【可选】格式化类型 传入” 字符串类型 “的参数 s，格式化字符串类型数据 空白，未指定类型，则默认是None，同s
传入“ 整数类型 ”的参数 b，将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化 c，将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符 d，十进制整数 o，将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化； x，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（小写x） X，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（大写X）
传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数 e， 转换为科学计数法（小写e）表示，然后格式化； E， 转换为科学计数法（大写E）表示，然后格式化; f ， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化； F， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化； g， 自动在e和f中切换 G， 自动在E和F中切换 %，显示百分比（默认显示小数点后6位）
常见格式化 1
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| s = " i am {}, age {}, {}".format("kobe", 18, "Lakers")
s = " i am {}, age {}, {}".format(*["kobe", 18, "Lakers"])
s = " i am {0}, age {1}, {1}".format("kobe", 18)
s = " i am {name}, age {age}, {age}".format(name="kobe", age=18)
s = " i am {name}, age {age}, {age}".format(**{'name': "kobe", 'age': 18})
输出：
i am kobe, age 18
s = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)
输出：
numbers: 1111,17,15,f,F, 1587.623000%
s = "---{:#^20s}===={:+d}====={:#b}".format('cool', 123, 15)
输出：
---########cool########====+123=====0b1111 # 最后加 #b表示在现实2进制前显示0b
s = "abc {:.2%}".format(0.234567)
输出：
abc 23.46%
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生成器
生成器是一个包含yield关键字的函数。当他被调用时，在函数体中的代码不会被执行，而返回一个迭代器。迭代器每提交一次请求，就会去执行生成器中的代码，直到遇到一个yield或者return语句。yield意味着要生成一个值，return意味着生成器要停止执行，不再生成任何东西。
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| def func():
print('123')
yield 1
yield 2
yield 3
ret = func()
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上面例子中，func中包含yield，就代表这是一个生成器，而去ret去执行func()会得到一个迭代器
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| ret = func()
r1 = ret.__next__() # 进入函数找到yield，获取yield后面的数据
print(r1)
r2 = ret.__next__()
print(r2)
r3 = ret.__next__()
print(r3)
输出
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利用生成器和迭代器知识自定义一个range
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| def myrange(arg):
start = 0
while True:
if start > arg:
return
yield start
start += 1
ret = myrange(10)
print(list(ret))
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
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递归
如果一个函数在内部调用自身，就成为递归 1
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| def func(n):
n += 1
if n >= 4:
return 'end'
print(n)
return func(n)
r = func(1)
print(r)
输出
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end
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QQ群⑧：
窥视卡
雷达卡
发表于 2016-11-30 08:44:03
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡