新手入门python,开始写一些简单函数，慢慢来，加油~
文章目录
- 一、函数 三个内建函数filter，map和reduce if
- 1、def/lambda
- 2、if
- 如果if for列表的方式同时使用：
- 3、filter
- 4、map
- 5、reduce
- 二、for、while
- 三、迭代器
- 四、**__name__**
- **延伸：if __name__ == '__main__':**
- 五、防范报错
- 1、assert 断言
- 2、try...except...
- 报错并提示异常信息：
- 2.3 优雅的异常报错：suppress
- 3、报错日志记录：Logger.exception
- 3.1 logger - basicConfig 常规存储
- 3.2 常规：logging handlers TimedRotatingFileHandler
- 延伸错误信息一起载入log：
- 延申错误二：logger无法显示中文
- 3.3 用.yaml文件配置Log
- 4、with...as...
- 5 主动发出报错raise
- 六、类定义
- 1、类里面一直存着参数
- 2、类里面函数如何调用
- 3、类内函数套函数
- 4、类内classmethod/staticmethod 使用
- 6.1 argparse模块
- 延伸一：关于如何从调用另一个.py文件中的类
- 七、装饰器
- 1、闭包
- 2、初级装饰器
- . 3、带装饰符@-装饰器
- . 4、带参数 装饰符的装饰器
- . 5、传参数 装饰符@ 多选项装饰器
- . 6、传参数 装饰符@ 类 装饰器
- 延申一：
- **1 装饰器**
- **2 类 类的嵌套**
- yield
- yield .__next__
- yield.send
- yield.throw
- yield.close
一、函数 三个内建函数filter，map和reduce if
1、def/lambda
代码语言：javascript复制def myadd(a=1,b=100):
result = 0
i = a
while i <= b: # 默认值为1 2 3 …… 100
result = i
i = 1
return result跟R一样都可以用return返回
lambda函数
lambda表达式有什么好处？匿名函数，一般用来给filter，map这样的函数式编程服务，map(lambda x: x*2,[1,2,3,4,5])
或者就是一次性产品。类似于这种即用即扔的产品：(lambda x: x*2)(3)
或者作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理。
2、if
python 中的三元表达式（三目运算符） 这个输出1，但没有什么意义，仅仅是一个例子。 而在python中的格式为
代码语言：javascript复制为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果 还是上面的例子
代码语言：javascript复制1 if 5>3 else 0如果if for列表的方式同时使用：
代码语言：javascript复制conf = (11,2,3)
[i for i in conf if i > 2]
>>> [11, 3]输出的结果是conf中大于2的元素，这里非常有意思的是，将if 和for 循环放在一个[]中就做掉了。 上面是返回conf中大于2的元素，下面是conf中大于2的序号。
代码语言：javascript复制conf = (11,2,3)
[i for i, c in enumerate(conf) if c > 2]
>>> [0, 2]conf中大于2的序号。
3、filter
来源：Python内建函数之——filter,map,reduce filter(bool_func,seq)：此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。 例如：
代码语言：javascript复制>>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])
[2, 4] filter内建函数的python实现：
代码语言：javascript复制def filter(bool_func,seq):
filtered_seq = []
for eachItem in seq:
if bool_func(eachItem):
filtered_seq.append(eachItem)
return filtered_seq 4、map
来源：Python内建函数之——filter,map,reduce map(func,seq1[,seq2…])：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。 例如：
代码语言：javascript复制>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])
[None, None, None, None]
>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])
[2, 4, 6, 8]
>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])
[2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]
>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])
[None, None, None, None] map内建函数的python实现：
代码语言：javascript复制>>> def map(func,seq):
mapped_seq = []
for eachItem in seq:
mapped_seq.append(func(eachItem))
return mapped_seq 5、reduce
来源：Python内建函数之——filter,map,reduce reduce(func,seq[,init])：func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。 例如：
代码语言：javascript复制>>> reduce(lambda x,y : x y,[1,2,3,4])
10
>>> reduce(lambda x,y : x y,[1,2,3,4],10)
20 reduce的python实现：
代码语言：javascript复制def reduce(bin_func,seq,initial=None):
lseq = list(seq)
if initial is None:
res = lseq.pop(0)
else:
res = initial
for eachItem in lseq:
res = bin_func(res,eachItem)
return res 二、for、while
博客：Python for 循环语句
python中的for比R中的要广泛很多，R中的for (i in 1:3)循环的较多的是数值，python包括数值 文本列表。 1、字母当做循环
代码语言：javascript复制for letter in 'Python': # 第一个实例
print '当前字母 :', letter
当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
当前字母 : h
当前字母 : o
当前字母 : n2、列表当做循环
代码语言：javascript复制fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits: # 第二个实例
print '当前字母 :', fruit3、数字当做循环
代码语言：javascript复制for num in range(10,20): # 迭代 10 到 20 之间的数字
for i in range(2,num): # 根据因子迭代
if num%i == 0: # 确定第一个因子
j=num/i # 计算第二个因子
print '%d 等于 %d * %d' % (num,i,j)
break # 跳出当前循环
else: # 循环的 else 部分
print num, '是一个质数'4、for 中的 _ 下划线的应用 for 中出现了 _ 那么作用跟R里面的repeat一致，有复制的功能。
代码语言：javascript复制import numpy as np
l=[("f1",'g1'),("f2","g2")]
h=['go1','go2']
In [17]:{iter:np.zeros(2) for iter,_ in l }
Out[17]: {'f1': array([ 0., 0.]), 'f2': array([ 0., 0.])}
In [18]:[{iter:np.zeros(2) for iter,_ in l } for _ in h]
Out[18]:
[{'f1': array([ 0., 0.]), 'f2': array([ 0., 0.])},
{'f1': array([ 0., 0.]), 'f2': array([ 0., 0.])}]比较小白，对python里面的生成器一开始看不懂，不过后来觉得跟R里面的lappy功能很像。 for iter,_ in l 提取了l=[(“f1”,‘g1’),(“f2”,“g2”)]两个的第一个数字，屏蔽了第二个g1/g2 然后f1 f2赋值给了前面的函数，函数内容是iter:np.zeros(2)，那么就是出现out[17]的结果。 for _ in h，完全就是repeat两次。
5、while - 重复执行 无限循环的时候，可以用ctrl C结束。 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。其基本形式为： （1）常规用法：重复执行
代码语言：javascript复制#!/usr/bin/python
count = 0
while (count < 9):
print 'The count is:', count count = count 1
print "Good bye!"
The count is: 0
The count is: 1
The count is: 2
The count is: 3
The count is: 4
The count is: 5
The count is: 6
The count is: 7
The count is: 8
Good bye!for里面的重复执行，可以用 for _ in np.arrange(10):
（2）continue，break while while 语句时还有另外两个重要的命令 continue，break 来跳过循环，continue 用于跳过该次循环，break 则是用于退出循环，此外”判断条件”还可以是个常值，表示循环必定成立，具体用法如下：
代码语言：javascript复制# continue 和 break 用法i = 1
while i < 10: i = 1 if i%2 > 0:
# 非双数时跳过输出
continue print i
# 输出双数2、4、6、8、10i = 1
while 1:
# 循环条件为1必定成立
print i
i = 1
if i > 10:
# 当i大于10时跳出循环
break（3）循环使用 else 语句
代码语言：javascript复制#!/usr/bin/python
count = 0
while count < 5:
print count, " is less than 5" count = count 1
else:
print count, " is not less than 5"
>>>
0 is less than 5
1 is less than 5
2 is less than 5
3 is less than 5
4 is less than 5
5 is not less than 5三、迭代器
两个列表同时迭代
代码语言：javascript复制nfc = ["Packers", "49ers"]
afc = ["Ravens", "Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
print teama " vs. " teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>> 49ers vs. Patriots带索引的列表迭代
代码语言：javascript复制teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 Patriots已知一个列表，刷选出偶数列表方法：
代码语言：javascript复制numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
if number%2 == 0:
even.append(number)字典推导
代码语言：javascript复制teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}和collections库一样，还有一个库叫itertools
代码语言：javascript复制from itertools import combinations
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
print game
>>> ('Packers', '49ers')
>>> ('Packers', 'Ravens')
>>> ('Packers', 'Patriots')
>>> ('49ers', 'Ravens')
>>> ('49ers', 'Patriots')
>>> ('Ravens', 'Patriots')四、name
参考来自：百度知道
name在当前文件中：name=main name在别的文件中：name=def的名字
name是指示当前py文件调用方式的方法。如果它等于"main"就表示是直接执行，如果不是，则用来被别的文件调用，这个时候if就为False，那么它就不会执行最外层的代码了。 比如你有个Python文件里面
代码语言：javascript复制def XXXX():
#body
print "asdf"这样的话，就算是别的地方导入这个文件，要调用这个XXXX函数，也会执行print “asdf”，因为他是最外层代码，或者叫做全局代码。但是往往我们希望只有我在执行这个文件的时候才运行一些代码，不是的话（也就是被调用的话）那就不执行这些代码，所以一般改为
代码语言：javascript复制def XXXX():
#body
if __name__="__main__":
print "asdf"延伸：if name == ‘main’:
本python文档，if name == ‘main’:以下的内容可以执行， 别的python文档， 调用的话，if name == ‘main’:以下内容不管了。
同时main()的意义是：python 如何判断应该哪个是主执行文件呢？应用场景是在互相调用python内函数的时候。
来源：Python 初探 . .
五、防范报错
1、assert 断言
Python的assert是用来检查一个条件，如果它为真，就不做任何事。如果它为假，则会抛出AssertError并且包含错误信息。例如：
代码语言：javascript复制py> x = 23
py> assert x > 0, "x is not zero or negative"
py> assert x%2 == 0, "x is not an even number"
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AssertionError: x is not an even number类似R中的stopifnot
参考博客：Python 中何时使用断言？ .
2、try…except…
两种将报错异常展示的方式：
代码语言：javascript复制# 第一种
try:
0/0
except Exception as e:
print (e)
>>> division by zero
# 第二种，更加全面
import traceback
import sys
try:
0/0
except:
traceback.print_exc()
>>>
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-4-17cf35f30609>", line 4, in <module>
0/0
ZeroDivisionError: division by zerotry:
f = open('xxx')
except:
print 'fail to open'
exit(-1)如果try中open不出来，那么就except返回相应的内容“fail to open”
代码语言：javascript复制try:
<语句> #运行别的代码
except <名字>：
<语句> #如果在try部份引发了'name'异常
except <名字>，<数据>:
<语句> #如果引发了'name'异常，获得附加的数据
else:
<语句> #如果没有异常发生参考 看一个案例：
代码语言：javascript复制try:
print('I am sure no exception is going to occur!')
except Exception:
print('exception')
else:
# 这里的代码只会在try语句里没有触发异常时运行,
# 但是这里的异常将 *不会* 被捕获
print('This would only run if no exception occurs. And an error here '
'would NOT be caught.')
finally:
print('This would be printed in every case.')
# Output: I am sure no exception is going to occur!
# This would only run if no exception occurs.
# This would be printed in every case.报错并提示异常信息：
来源：Python中获取异常（Exception）信息 1、str(e)
返回字符串类型，只给出异常信息，不包括异常信息的类型，如1/0的异常信息
‘integer division or modulo by zero’ 2、repr(e)
给出较全的异常信息，包括异常信息的类型，如1/0的异常信息
“ZeroDivisionError(‘integer division or modulo by zero’,)” 3、e.message
获得的信息同str(e)
4、采用traceback模块
需要导入traceback模块，此时获取的信息最全，与python命令行运行程序出现错误信息一致。使用traceback.print_exc()打印异常信息到标准错误，就像没有获取一样，或者使用traceback.format_exc()将同样的输出获取为字符串。你可以向这些函数传递各种各样的参数来限制输出，或者重新打印到像文件类型的对象。
代码语言：javascript复制try:
1/0
except Exception, e:
print 'str(Exception):t', str(Exception)
print 'str(e):tt', str(e)
print 'repr(e):t', repr(e)
print 'e.message:t', e.message
print 'traceback.print_exc():'; traceback.print_exc()
print 'traceback.format_exc():n%s' % traceback.format_exc()或者：
代码语言：javascript复制def this_fails():
x = 1/0
try:
this_fails()
except :
print('Handling run-time error:')
raise
print(1)2.3 优雅的异常报错：suppress
但是常碰到的情形是这样的：
代码语言：javascript复制• 我们知道这个异常有可能发生
• 我们不关心这个异常，如果发生了，什么也不用处理，直接忽略就好如果要处理这种情形的异常，那么不必使用 try-except，Python 内置的 contextlib 库提供了一个函数，叫 suppress，是处理这种异常更优雅的方式，Pythonista 一定要尝试使用。
代码语言：javascript复制# 单个非0报错
from contextlib import suppress
nums = [3,0,3,0,3]
result = 0
for num in nums:
with suppress(ZeroDivisionError):
result = 1/num
print(result) # 1.0
# 免疫所有报错
for num in nums:
with suppress(Exception):
result = 1/num
# 别这么写
result = 0
nums = [3,0,3,0,3]
with suppress(Exception):
for num in nums:
result = 1/num
print(result) # 0.33333333333333333、报错日志记录：Logger.exception
以ERROR级别记录日志消息，异常跟踪信息将被自动添加到日志消息里。Logger.exception通过用在异常处理块中，如： 来源：Python模块学习：logging 日志记录
代码语言：javascript复制import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
log = logging.getLogger('root')
try:
a===b
except:
log.exception('exception') #异常信息被自动添加到日志消息中就会在指定目录里面，载入到Log.txt之中
来看看在Log中显示如下：
代码语言：javascript复制ERROR:root:exception
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 12, in <module>
a==b
NameError: name 'a' is not defined所以，在 log.exception()可以简单定义一些关键词来帮助定位问题所在。
3.1 logger - basicConfig 常规存储
来源：python logging模块打印log到指定文件
代码语言：javascript复制import logging
import unittest
class lgtest(unittest.TestCase):
logging.basicConfig(filename='../LOG/' __name__ '.log',format='[%(asctime)s-%(filename)s-%(levelname)s:%(message)s]', level = logging.DEBUG,filemode='a',datefmt='%Y-%m-%d%I:%M:%S %p')
def test(self):
logging.error("这是一条error信息的打印")
logging.info("这是一条info信息的打印")
logging.warning("这是一条warn信息的打印")
logging.debug("这是一条debug信息的打印")
if __name__=='__main__':
unittest.main()- Filename：指定路径的文件。这里使用了 —name— 是将log命名为当前py的文件名
- Format：设置log的显示格式（即在文档中看到的格式）。分别是时间 当前文件名 log输出级别 输出的信息
- Level：输出的log级别，优先级比设置的级别低的将不会被输出保存到log文档中
- Filemode： log打开模式
- a：代表每次运行程序都继续写log。即不覆盖之前保存的log信息。
- w：代表每次运行程序都重新写log。即覆盖之前保存的log信息
3.2 常规：logging handlers TimedRotatingFileHandler
参考：Python logging 输出到屏幕，将log日志写入文件 参考：python中logging模块下篇
代码语言：javascript复制# 信息写入log
import logging
from logging import handlers
class Logger(object):
level_relations = {
'debug':logging.DEBUG,
'info':logging.INFO,
'warning':logging.WARNING,
'error':logging.ERROR,
'crit':logging.CRITICAL
}#日志级别关系映射
def __init__(self,filename,level='info',when='D',backCount=15,
fmt='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s'):
self.logger = logging.getLogger(filename) # 创建log文件
format_str = logging.Formatter(fmt)#设置日志格式
self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level))#设置日志级别
if not self.logger.handlers:
sh = logging.StreamHandler() # 初始化 1 ，往屏幕上输出
sh.setFormatter(format_str) # 设置屏幕上显示的格式
th = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=filename,when=when,
backupCount=backCount,encoding='utf-8')
th.setFormatter(format_str)#设置文件里写入的格式
self.logger.addHandler(sh) #把对象加到logger里
self.logger.addHandler(th)
if __name__ == '__main__':
log = Logger('all.log',level='debug')
log.logger.debug('debug')
log.logger.info('info')
log.logger.warning('警告')
log.logger.error('报错'', exc_info=True)
log.logger.critical('严重')
Logger('error.log', level='error').logger.error('error')屏幕上的结果如下：
代码语言：javascript复制2018-03-13 21:06:46,092 - DEBUG: debug
2018-03-13 21:06:46,092 - INFO: info
2018-03-13 21:06:46,092- WARNING: 警告
2018-03-13 21:06:46,099 - ERROR: 报错
2018-03-13 21:06:46,099- CRITICAL: 严重
2018-03-13 21:06:46,100 - ERROR: error由于when=D，新生成的文件名上会带上时间，如下所示。
其中：
- level_relations ，代表日志级别，默认等级是WARNING，这意味着仅仅这个等级及以上的才会反馈信息，除非logging模块被用来做其它事情。
- 日志级别： debug < info < warning < error < critical
- TimedRotatingFileHandler - 按照时间自动分割日志文件
- interval是时间间隔
- when是间隔的时间单位，单位有以下几种：
- S 秒
- M 分
- H 小时、
- D 天、
- W 每星期（interval==0时代表星期一）
- midnight 每天凌晨
- backupCount 是保留日志个数。默认的0是不会自动删除掉日志。若设10，则在文件的创建过程中库会判断是否有超过这个10，若超过，则会从最先创建的开始删除。
- exc_info，True，代表把错误信息也保存下来，默认是False，不保存
同时，
你会发现如果不设置if not self.logger.handlers:，那么会出现，重复写日志问题。问题出在，他会不断往log.logger.handlers添加handlers，上限是三个，就会出现：
第一条记录写一次，第二条记录写两次，第三条记录写三次。
(解决方案来自：python logging 重复写日志问题)
原理在于，如果self.logger.handlers已经有类了，那么就不要额外添加了。
# 正常的self.logger.handlers长什么样子：
[<logging.StreamHandler at 0x12eba1e3128>,
<logging.handlers.TimedRotatingFileHandler at 0x12eba1e3160>]
# 不正常的self.logger.handlers长什么样子：
[<logging.StreamHandler at 0x12eba1e3128>,
<logging.handlers.TimedRotatingFileHandler at 0x12eba1e3160>,
[<logging.StreamHandler at 0x12eba1e3128>,
<logging.handlers.TimedRotatingFileHandler at 0x12eba1e3160>,]延伸错误信息一起载入log：
代码语言：javascript复制import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S 0000',
filename='my.log')
logging.info('this is a info')
try:
do
except Exception:
logging.error('There are something wrong', exc_info=True)
logging.info('continue')
# 报错信息暴露
Sun, 01 Jul 2018 21:10:53 0000 There are something wrong
Traceback (most recent call last):
File "learn.py", line 9, in <module>
do
NameError: name 'do' is not defined
Sun, 01 Jul 2018 21:10:53 0000 continue延申错误二：logger无法显示中文
代码语言：javascript复制stream.write(msg)
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character 'ufffd' in position 363: ordinal not in range(128)参考：https://github.com/EasyEngine/easyengine/issues/843
解决，其实是系统缺少UTF-8组件，需要载入：
代码语言：javascript复制This worked for me:
sudo locale-gen en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8
From: http://askubuntu.com/questions/393638/unicodedecodeerror-ascii-codec-cant-decode-byte-0x-in-position-ordinal-n3.3 用.yaml文件配置Log
python中logging模块下篇
我们不仅可以通过python代码进行logging配置，而且可以通过写一个yaml文件进行配置，每次需要用logging时只要调用这个文件就配置完成。
config.yaml文件内容如下
代码语言：javascript复制version: 1
formatters:
simple:
format: "%(message)s"
more:
format: "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
console:
class : logging.StreamHandler
formatter: simple
level: INFO
stream: ext://sys.stdout
file:
class: logging.FileHandler
formatter: more
level: DEBUG
filename: debug.log
loggers:
mainlogger:
level: DEBUG
handlers: [console, file]
root:
level: DEBUG
handlers: [console]main.py文件中编写代码如下
代码语言：javascript复制import logging
import logging.config
import yaml
import a
with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
logging.info('main file log')
a.run()4、with…as…
那么with和as也是一种防止报错的防范方式， 当python执行这一句时，会调用__enter__函数，然后把该函数return的值传给as后指定的变量。 之后，python会执行下面do something的语句块。最后不论在该语句块出现了什么异常，都会在离开时执行__exit__。
代码语言：javascript复制ith open("x.txt") as f:
data = f.read()
with open("x.txt") as f1, open('xxx.txt') as f2:
do something with f1,f2那么try和with也可以合起：
代码语言：javascript复制try:
with open( "a.txt" ) as f :
do something
except xxxError:
do something about exception延伸：报错提示如何写ValueError（）
代码语言：javascript复制if pretrained_model not in self._models:
raise ValueError(
'The n_class needs to be supplied as an argument.')5 主动发出报错raise
参考url：https://blog.csdn.net/skullfang/article/details/78820541
代码语言：javascript复制raise RuntimeError('testError'). .
六、类定义
参考于:Python的hasattr() getattr() setattr() 函数使用方法详解
代码语言：javascript复制class <类名>:
<语句>类需注意：
- 类适合存函数，不用非要return
- 在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。
1、类里面一直存着参数
__init__存入
代码语言：javascript复制class save_def(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score这样save_def里面就会一直存着name、score函数。
代码语言：javascript复制initialization = save_def（name,score）初始化的方式跟函数一样，直接传入。 同时，initialization.name，initialization.score 也相当于initialization的属性。 不过，如果你觉得还需要额外加入一些临时属性的话，可以直接赋值：
代码语言：javascript复制initialization.other = "other".
2、类里面函数如何调用
类内的参数前面加self.para
代码语言：javascript复制class save_def(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def function1(self,dataframe):
temp_data = type(dataframe[self.name])
return temp_data 如果类里面包着函数，而且函数里面包着属性，那么可以直接用：
代码语言：javascript复制initialization = save_def（name,score）
initialization.function1(dataframe)如果是函数的话，则为：
代码语言：javascript复制>>>def function1(name,dataframe):
temp_data = type(dataframe[name])
return temp_data
>>>function1(name,dataframe)不同的地方在于类里面，可以直接用类内存着的函数。
.
3、类内函数套函数
类内函数调用类内的函数，前面需要加self.
代码语言：javascript复制class save_def(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def function1(self,dataframe):
temp_data = type(dataframe[self.name])
return temp_data
def function2(self):
temp_data2 = self.function1(dataframe.ix[self.score>10,:])self.function1就是一种类内调用函数的方式。从这一案例可以看出： 类内调用函数 参数，都需要用self.
4、类内classmethod/staticmethod 使用
用法一：classmethod 和 staticmethod 都可以不用实例化直接调用
代码语言：javascript复制class demo1:
@classmethod
def c_demo(cls):
return 1
@staticmethod
def s_demo():
return 2
print(demo1.c_demo()) #1
print(demo1.s_demo()) #2用法二：在不改变已经写好的类里面的方法的情况下，对输入的数据进行处理，在外国论坛看到一个特别好的例子
代码语言：javascript复制# 如果用户输入的是2017-5-6格式，需要在输出前处理一下，就可以使用classmethod达到想要的效果
class demo3:
def __init__(self, year = 0, month = 0, day = 0):
self.year = year
self.month = month
self.day = day
def out_date(self):
return "year:%d, month:%d, day:%d" % (self.year, self.month, self.day)
@classmethod
def pre_out(cls, date_string):
year, month, day = map(int, date_string.split("-"))
return cls(year, month, day)
date = "2017-5-6"
year = 2017
month = 7
day = 1
try:
demo3 = demo3.pre_out(date)
except:
demo3 = demo3(year, month, day)
print(demo3.out_date())
# year:2017, month:5, day:66.1 argparse模块
主函数：
代码语言：javascript复制ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest])
定义单个的命令行参数应当如何解析。每个形参都在下面有它自己更多的描述，长话短说有：
name or flags - 一个命名或者一个选项字符串的列表，例如 foo 或 -f, --foo。
action - 当参数在命令行中出现时使用的动作基本类型。
nargs - 命令行参数应当消耗的数目。
const - 被一些 action 和 nargs 选择所需求的常数。
default - 当参数未在命令行中出现时使用的值。
type - 命令行参数应当被转换成的类型。
choices - 可用的参数的容器。
required - 此命令行选项是否可省略 （仅选项可用）。
help - 一个此选项作用的简单描述。
metavar - 在使用方法消息中使用的参数值示例。
dest - 被添加到 parse_args() 所返回对象上的属性名。（参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html）
argparse模块是把python代码变成可以命令行模式的一种方案，然后就可以写进.bat里面一键运行都没有问题。
代码语言：javascript复制import argparse
import ast
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-t", "--t2s",type=ast.literal_eval,default = False, help=" True False")
parser.add_argument("-f", "--filename",default = '7w.csv', help="data file path and the format must utf-8 or gbk")
args = parser.parse_args()
if args.t2s:
print('yes')其中parser.add_argument是定义的核心环节，其中-t代表命令行时候需要键入的内容；--t2s代表在python中调用的内容（以args.t2s），type代表格式，default代表默认值，help是一些备注。
此时只要键入：python xx.py -t True -f 7w.csv,即可开始运行。
其中7w.csv是字符型，不能写成'7w.csv'
注意： 如果键入true/false，判断类的，需要用ast这类，不然的话，怎么输入都会变为True（虽然我们指定了其类型为bool，但无论我们在命令行中给这个参数传入什么值（如True，False等），my_bool的值总是为True。）。 解决方案参考：使用Python中的argparse从命令行接收boolean类型的参数
触发器： 其中，关于True/False还是一种方式：
代码语言：javascript复制 parser.add_argument(
"--show-mask-heatmaps",
dest="show_mask_heatmaps",
help="Show a heatmap probability for the top masks-per-dim masks",
action="store_true",
)store_true 是指带触发action时为真，不触发则为假，2L说的代码去掉default初始化，其功能也不会变化
代码语言：javascript复制parser.add_argument('-c', action='store_true')
#python test.py -c => c是true（触发）
#python test.py => c是false（无触发）.
延伸一：关于如何从调用另一个.py文件中的类
因为，Python里面全局变量所谓的全局是针对在一个文件里面的函数而言的，跨文件就等于定义在不同的包里面，也就相当于是使用了不同的命名空间。（来源：PYTHON全局变量在模块中的无法引用？） 笔者在调用另一个.py文件中的类的时候，发生大面积的报错：
代码语言：javascript复制globel name 'xxx' is not defined无奈只能写在一个文档中。
一般来说，调用的方式有两种：import 和 from…import…：
代码语言：javascript复制import datetime
print(datetime.datetime.now())
from datetime import datetime
print(datetime.now())通俗的说：
代码语言：javascript复制from import : 从车里把矿泉水拿出来，给我
import : 把车给我.
七、装饰器
参考于：深入浅出Python装饰器、Python装饰器学习（九步入门）、Python 的闭包和装饰器
其中笔者认为，类class适合打包函数，装饰器@适合包装函数，并不是包装参数。 同时，装饰器适合，函数之间有一定递进、级联关系，比较适合。
1、闭包
装饰器相当于升级版的闭包，一个闭包就是你调用了一个函数A，这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。
代码语言：javascript复制def func(name):
def inner_func(age):
print 'name:', name, 'age:', age
return inner_func
bb = func('the5fire')
bb(26) # >>> name: the5fire age: 26这里面调用func的时候就产生了一个闭包——inner_func,并且该闭包持有自由变量——name，因此这也意味着，当函数func的生命周期结束之后，name这个变量依然存在，因为它被闭包引用了，所以不会被回收。
.
2、初级装饰器
函数传入、函数传出,装饰器的本质就是函数闭包，或者说利用了函数闭包的特性。
代码语言：javascript复制def outer(function):
def inner():
print("执行function之前可以进行额外操作")
result = function()
print("执行function之后还可以进行额外操作")
result *= 2 # 对function的返回值本身进行额外操作
return result # 返回‘加强’后的结果
return inner
def wait_for_deco():
return 1024
decorated = outer(wait_for_deco)
print decorated()
# 输出
2048上例就是纯手工实现的一个最简单的装饰器。装饰器函数outer并没有修改被装饰函数wait_for_deco，但我们调用被装饰后的decorated函数闭包却能够得到原函数的加强版结果，还能进行额外的操作。
超级简单的案例一则：
代码语言：javascript复制def function1(function):
return function() 1
# function作为参数传入，且这个参数名称是任意的，跟普通参数一致，需要对齐，函数也要写function
def function2():
return 2
#这样的装饰器，一般不传入参数
# 使用
>>> function1(function2)
>>> 3
# 其中，不能写成function1(function2()). 3、带装饰符@-装饰器
实际上装饰符@就仅仅是帮我们自动地把返回的闭包函数名字替换为原函数的名字。
代码语言：javascript复制def outer(function):
def inner():
print("执行function之前可以进行额外操作")
result = function()
print("执行function之后还可以进行额外操作")
result *= 2 # 对function的返回值本身进行额外操作
return result # 返回‘加强’后的结果
return inner
@outer
def wait_for_deco():
return 1024
print wait_for_deco()
# 输出
2048. 4、带参数 装饰符的装饰器
代码语言：javascript复制# 例如为下面的函数写一个装饰器，应该在内部的wapper中按原样传递参数
def decorator(func):
def wrapper(x, y)
ret = func(x, y) # 原函数的返回值
return ret*2 # 原函数的结果“加强”后再返回
return wrapper
@decorator
def wait_for_deco(x, y):
return x y
print(wait_for_deco(1, 2))
# 输出
6可调节的多参数 按照上面这种写法虽然可以传参了但有个缺陷，参数个数不确定的函数就没法使用这个装饰器了。
代码语言：javascript复制def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs)
ret = func(*args, **kwargs)
return ret*2
return wrapper
@decorator
def wait_for_deco_a(x, y):
return x y
@decorator
def wait_for_deco_b(x, y, z):
return x y z
print(wait_for_deco_a(1, 2))
6
print(wait_for_deco_b(1, 2, 3))
12超级简单案例一则：
代码语言：javascript复制def function2(function):
# 因为要传入参数，所以下面的def 就相当于在写了一次_function2，但也不是简单的加个def，其中_代表，专属于函数内
def _function2(b):
# 并不能写出：function2(function)
a = function(b)
return a 1
return _function2
# 返回的是函数本身
@function2
def function1(b):
return b 1
function2(function1). 5、传参数 装饰符@ 多选项装饰器
来源文章：Python装饰器02
代码语言：javascript复制def mydec(is_print):
def mydec_f(func):
def mydec_a(*args, **kwargs):
r = func(*args, **kwargs)
if is_print:
print("结果是:{}".format(r))
else:
print("不打印结果")
return mydec_a
return mydec_f
@mydec(True)
def mysum(a, b):
c = a b
return c
@mydec(False)
def mysum2(a, b, c):
d = a b c
return d
mysum(1, 2)
mysum2(1, 2, 3)
>>>结果是:3. 6、传参数 装饰符@ 类 装饰器
来源文章：Python装饰器02
代码语言：javascript复制class mycls():
def __init__(self):
print("类初始化了")
@staticmethod
def test1():
print("我是mycls.test1")
@staticmethod
def test2():
print("我是mycls.test2")
# 装饰器
def mydec(cls):
def mydec_f(func):
def mydec_a(*args, **kwargs):
cls.test1()
r = func(*args, **kwargs)
print("结果是:{}".format(r))
cls.test2()
return mydec_a
return mydec_f
@mydec(mycls)
def mysum(a, b):
c = a b
return c
@mydec(mycls)
def mysum2(a, b, c):
d = a b c
return d
mysum(1, 2)
mysum2(1, 2, 3)结果：
代码语言：javascript复制我是mycls.test1
结果是:3
我是mycls.test2
我是mycls.test1
结果是:6
我是mycls.test2延申一：
1 装饰器
代码语言：javascript复制def decorator_none(fn):
"""
捕获方法异常,并返回None
:param fn:被修饰的方法体
:return:
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
res = fn(*args, **kwargs)
res = 1 if res == '' else 0
return res
except Exception as e:
traceback.print_exc()
return None
return wrapper
@decorator_none
def test():
return ''
test()2 类 类的嵌套
不继承上一个class的__init__类型的内容
代码语言：javascript复制class test1():
x = 2
y = 3
def __init__(self):
self.z = 1
def test3(self):
print(2)
class test2(test1):
def __init__(self):
#self.x 3
print
t = test2()
t.x
t.y
t.z # 不可运行
t.test3()yield
参考：Python进阶——如何正确使用yield？
代码语言：javascript复制# 生成器
def gen(n):
for i in range(n):
yield i
g = gen(5) # 创建一个生成器
print(g) # <generator object gen at 0x10bb46f50>
print(type(g)) # <type 'generator'>
# 迭代生成器中的数据
for i in g:
print(i)
# Output:
# 0 1 2 3 4此外，生成器除了和迭代器一样实现迭代数据之外，还包含了其他方法：
•generator.next()：执行 for 时调用此方法，每次执行到 yield 就会停止，然后返回 yield 后面的值，如果没有数据可迭代，抛出 StopIterator 异常，for 循环结束 •generator.send(value)：外部传入一个值到生成器内部，改变 yield 前面的值 •generator.throw(type[, value[, traceback]])：外部向生成器抛出一个异常 •generator.close()：关闭生成器 通过使用生成器的这些方法，我们可以完成很多有意思的功能。
yield .next
单个执行
代码语言：javascript复制# coding: utf8
def gen(n):
for i in range(n):
print('yield before')
yield i
print('yield after')
g = gen(3) # 创建一个生成器
print(g.__next__()) # 0
print('----')
print(g.__next__()) # 1
print('----')
print(g.__next__()) # 2
print('----')
print(g.__next__()) # StopIteration
# Output:
# yield before
# 0
# ----
# yield after
# yield before
# 1
# ----
# yield after
# yield before
# 2
# ----
# yield after
# Traceback (most recent call last):
# File "gen.py", line 16, in <module>
# print(g.__next__()) # StopIteration
# StopIterationyield.send
上面的例子中，我们只展示了在 yield 后有值的情况，其实还可以使用 j = yield i 这种语法，我们看下面的代码：
代码语言：javascript复制# coding: utf8
def gen():
i = 1
while True:
j = yield i
i *= 2
if j == -1:
break
g = gen() # 创建一个生成器
print(g.__next__()) # 1
print(g.__next__()) # 2
print(g.__next__()) # 4
# send 把 -1 传入生成器内部 走到了 j = -1 这个分支
print(g.send(-1)) # StopIteration 迭代停止当我们执行 g.send(-1) 时，相当于把 -1 传入到了生成器内部，然后赋值给了 yield 前面的 j，此时 j = -1，然后这个方法就会 break 出来，不会继续迭代下去。
yield.throw
外部除了可以向生成器内部传入一个值外，还可以传入一个异常，也就是调用 throw 方法：
代码语言：javascript复制# coding: utf8
def gen():
try:
yield 1
except ValueError:
yield 'ValueError'
finally:
print('finally')
g = gen() # 创建一个生成器
print(g.__next__()) # 1
# 向生成器内部传入异常 返回ValueError
print(g.throw(ValueError))
# Output：
# 1
# ValueError
# finally这个例子创建好生成器后，使用 g.throw(ValueError) 的方式，向生成器内部传入了一个异常，走到了生成器异常处理的分支逻辑。
yield.close
生成器的 close 方法也比较简单，就是手动关闭这个生成器，关闭后的生成器无法再进行操作。
代码语言：javascript复制>>> g = gen()
>>> g.close() # 关闭生成器
>>> g.__next__() # 无法迭代数据
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
