bpython

1.python 中 b'怎么用

python 中 b'怎么用

\b在正则中表示单词间隔。但由于\b在字符串里本身是个转义,代表退格。r是得到字符本身。也就是说\b这两个字符。

因为\b 有两种解释,而\w 只有一种。

\b的两种解释是:

'\b', 如果前面不加r, 那么解释器认为是转义字符“退格键backspace”;

r'\b', 如果前面加r, 那么解释器不会进行转义,\b 解释为正则表达式模式中的字符串边界。

而相比于\b, \w 只有第二种解释,并没有对应的转义字符,所以不加r, 也不会出错。

2.python 和$的区别

Python中的对象包含三要素:id、type、value

其中id用来唯一标识一个对象,type标识对象的类型,value是对象的值

is判断的是a对象是否就是b对象,是通过id来判断的

==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等,是通过value来判断的

如下代码或许可以帮助你理解。

>>> a = 1

>>> b = 1.0

>>> a is b

False

>>> a == b

True

>>> id(a)

12777000

>>> id(b)

14986000

>>> a = 1

>>> b = 1

>>> a is b

True

>>> a == b

True

>>> id(a)

12777000

>>> id(b)

12777000

3.如何理解 Python

简单例子: def foo(): print('i am foo') 现在有一个新的需求,希望可以记录下函数的执行日志,于是在代码中添加日志代码: def foo(): print('i am foo') logging.info("foo is running") bar()、bar2()也有类似的需求,怎么做?再写一个logging在bar函数里?这样就造成大量雷同的代码,为了减少重复写代码,我们可以这样做,重新定义一个函数:专门处理日志 ,日志处理完之后再执行真正的业务代码 def use_logging(func): logging.warn("%s is running" % func.__name__) func() def bar(): print('i am bar') use_logging(bar) 逻辑上不难理解, 但是这样的话,我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。

而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构,之前执行业务逻辑时,执行运行bar(),但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢?当然有,答案就是装饰器。

简单装饰器 def use_logging(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.warn("%s is running" % func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper def bar(): print('i am bar') bar = use_logging(bar) bar() 函数use_logging就是装饰器,它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面,看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中,函数进入和退出时 ,被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖,在定义函数的时候使用,避免再一次赋值操作 def use_logging(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.warn("%s is running" % func.__name__) return func(*args) return wrapper @use_logging def foo(): print("i am foo") @use_logging def bar(): print("i am bar") bar() 如上所示,这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了,直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数,我们可以继续调用装饰器来修饰函数,而不用重复修改函数或者增加新的封装。

这样,我们就提高了程序的可重复利用性,并增加了程序的可读性。 装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数,可以被赋值给其他变量,可以作为返回值,可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器 装饰器还有更大的灵活性,例如带参数的装饰器:在上面的装饰器调用中,比如@use_logging,该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时,提供其它参数,比如@decorator(a)。

这样,就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。 def use_logging(level): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): if level == "warn": logging.warn("%s is running" % func.__name__) return func(*args) return wrapper return decorator @use_logging(level="warn") def foo(name='foo'): print("i am %s" % name) foo() 上面的use_logging是允许带参数的装饰器。

它实际上是对原有装饰器的一个函数封装,并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。

当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候,Python能够发现这一层的封装,并把参数传递到装饰器的环境中。 类装饰器 再来看看类装饰器,相比函数装饰器,类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。

使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法。 class Foo(object): def __init__(self, func): self._func = func def __call__(self): print ('class decorator runing') self._func() print ('class decorator ending') @Foo def bar(): print ('bar') bar() functools.wraps 使用装饰器极大地复用了代码,但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了,比如函数的docstring、__name__、参数列表,先看例子: 装饰器 def logged(func): def with_logging(*args, **kwargs): print func.__name__ + " was called" return func(*args, **kwargs) return with_logging 函数 @logged def f(x): """does some math""" return x + x * x 该函数完成等价于: def f(x): """does some math""" return x + x * x f = logged(f) 不难发现,函数f被with_logging取代了,当然它的docstring,__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging' print f.__doc__ # prints None 这个问题就比较严重的,好在我们有functools.wraps,wraps本身也是一个装饰器,它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中,这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。 from functools import wraps def logged(func): @wraps(func) def with_logging(*args, **kwargs): print func.__name__ + " was called" return func(*args, **kwargs) return with_logging @logged def f(x): """does some math""" return x + x * x print f.__name__ # prints 'f' print f.__doc__ # prints 'does some math' 内置装饰器 @staticmathod、@classmethod、@property 装饰器的顺序 @a @b @c def f (): 等效于 。

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