今日内容
- 带参数的装饰器： flask框架 + django缓存 + 写装饰器实现被装饰的函数要执行N次
- 模块
- os
- sys
- time（三种类型）
- datetime 和 timezone【了解】
内容回顾 & 补充
1.函数
写代码的方式：面向过程 --> 函数式编程（多） --> 面向对象编程。
1.1 函数基础
def func(a1,a2):
pass
result = func(1,2)1.2 参数
补充：对于函数的默认值慎用可变类型。
# 如果要想给value设置默认是空列表
# 不推荐(坑)
def func(data,value=[]):
pass
# 推荐
def func(data,value=None):
if not value:
value = []
def func(data,value=[]):
value.append(data)
return value
v1 = func(1) # [1,]
v2 = func(1,[11,22,33]) # [11,22,33,1]面试题：
def func(a,b=[]) 有什么陷阱？#如果使用b=[]默认参数，传递参数默认都是都是用同一个地址。
看代码写结果
def func(a,b=[]): b.append(a) return b l1 = func(1) l2 = func(2,[11,22]) l3 = func(3) # [1,3] [11,22,2] [1,3] print(l1,l2,l3) #函数默认参数，已经在函数创建的时候在内部已经占用内存。如果调用函数时候，没有指定默认参数值的时候，函数会主动调用默认参数的内存，不断的调用函数，不断的向默认参数内存中填充数据。所以会出现打印l1和l3结果相同。看代码写结果
def func(a,b=[]): b.append(a) print(b) func(1) func(2,[11,22,33]) func(3) #这题区别上题，直接执行函数。执行func（1）时候，func（3）还没有向默认内存空间中存数据。 # [1] [11,22,33,2] [1,3]
1.3 返回值
分析函数执行的内存
def func(name):
def inner():
print(name)#使用分配的内存
return 123
return inner
v1 = func('alex')
v2 = func('eric')
v1()
v2()闭包#通过函数嵌套，将值保存起来，方便后期调用。
# 不是闭包
def func1(name):#封装值，但是没用
def inner():
return 123
return inner
# 是闭包：封装值 + 内层函数需要使用。
def func2(name):#封住了值，在嵌套函数中被使用了。
def inner():
print(name)
return 123
return inner 1.4 作用域
1.5 递归
函数自己调用自己。（效率低），尽量使用while循环。
限制递归次数：做多递归1000次。
def func():
print(1)
func()
func()def func(i):
print(i)
func(i+1)
func(1)#取出斐波那契数
def func(a,b):
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
print(b)
func(b,a+b)
func(0,1)def func(a):
if a == 5:
return 100000#100000+4*10
result = func(a+1) + 10
return result
v = func(1)# 递归的返回值
def func(a):
if a == 5:
return 100000
result = func(a+1) + 10
v = func(1)
name = 'alex'
def func():
def inner():
print(name)
return inner
v =func()2. 模块
- hashlib
- random
- getpass
- time
内容详细
1. 装饰器
1.1 基本格式
def x(func):
def inner():
return func()
return inner
@x
def index():
pass1.2 关于参数
def x(func):
def inner(a1):
return func(a1)
return inner
@x
def index(a1):
passdef x(func):
def inner(a1,a2):
return func(a1,a2)
return inner
@x
def index(a1,a2):
pass
# index = inner
index(1,2)
# ################################### 参数统一的目的是为了给原来的index函数传参
def x(func):
def inner(a1,a2):
return func()
return inner
@x
def index():
pass
# func = 原来的index函数u
# index = inner
index(1,2)如果给好几个函数写一个统一的装饰器，怎么办？
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return inner
@x1
def f1():
pass
@x1
def f2(a1):
pass
@x1
def f3(a1,a2):
pass 1.3 关于返回值
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs)
return data
return inner
@x1
def f1():
print(123)
v1 = f1()
print(v1)def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs)
return data
return inner
@x1
def f1():
print(123)
return 666
v1 = f1()
print(v1)
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs)
return inner
@x1
def f1():
print(123)
return 666
v1 = f1()
print(v1)装饰器建议写法：
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs)
return data
return inner 1.4 关于前后
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
print('调用原函数之前')
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
print('调用员函数之后')
return data
return inner
@x1
def index():
print(123)
index()1.5 带参数的装饰器
# 第一步：执行 ret = xxx(index)
# 第二步：将返回值赋值给 index = ret
@xxx
def index():
pass
# 第一步：执行 v1 = uuu(9)
# 第二步：ret = v1(index)
# 第三步：index = ret
@uuu(9)#先执行带参数9的外层函数。
def index():
pass# ################## 普通装饰器 #####################
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
print('调用原函数之前')
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
print('调用员函数之后')
return data
return inner
@wrapper
def index():
pass
# ################## 带参数装饰器 #####################
def x(counter):
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
return data
return inner
return wrapper
@x(9)#相当于在外层套了一个函数，函数的内部参数counter便于内部函数调用。
#如，可以带参数n，使得下面被装饰的函数执行n次。
def index():
pass
练习题
# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，把每次结果添加到列表中，最终返回列表。
def xxx(counter):
print('x函数')
def wrapper(func):
print('wrapper函数')
def inner(*args,**kwargs):
v = []
for i in range(counter):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
v.append(data)
return v
return inner
return wrapper
@xxx(5)
def index():
return 8
v = index()
print(v)
[8,8,8,8,8]
# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回最后一次执行的结果【面试题】
def xxx(counter):
print('x函数')
def wrapper(func):
print('wrapper函数')
def inner(*args,**kwargs):
for i in range(counter):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
return data
return inner
return wrapper
@xxx(5)
def index():
return 8
v = index()
print(v)
# 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回执行结果中最大的值。
def xxx(counter):
print('x函数')
def wrapper(func):
print('wrapper函数')
def inner(*args,**kwargs):
value = 0
for i in range(counter):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
if data > value:
value = data
#也可以形成列表，max（list）
return value
return inner
return wrapper
@xxx(5)
def index():
return 8
v = index()
print(v)def x(counter):
print('x函数')
def wrapper(func):
print('wrapper函数')
def inner(*args,**kwargs):
if counter:
return 123
return func(*args,**kwargs)
return inner
return wrapper
#通一个装饰器实现两个不同的功能，在装饰器使用if语句，分别实现不同的功能。
@x(True)
def fun990():
pass
@x(False)
def func10():
pass1.6 欠
元数据：flask框架
多个装饰器:：Flask框架
@x1 @x2 def func(): pass
总结
基本装饰器（更重要）
def x1(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
return data
return inner
@x1
def index():
print(123)
index()带参数的装饰器
def x(counter):
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
return data
return inner
return wrapper
@x(9)
def index():
pass2.模块
2.1 sys
python解释器相关的数据。
sys.getrefcount , 获取一个值的应用计数
a = [11,22,33] b = a print(sys.getrefcount(a))sys.getrecursionlimit , python默认支持的递归数量
sys.stdout.write --> print (进度)。pint打印最后自动换行。sys.stdout.write('xxx')最后不自动换行。
\n换行
\t制表符==tap键
\r,回到当前的起始位置。
print('xxx',end=' '),print中end=‘ ’表示不换行。
import time for i in range(1,101): msg = "%s%%\r" %i print(msg,end='') time.sleep(0.05)import os # 1. 读取文件大小（字节） file_size = os.stat('20190409_192149.mp4').st_size#获取文件字节大小 # 2.一点一点的读取文件 read_size = 0 with open('20190409_192149.mp4',mode='rb') as f1,open('a.mp4',mode='wb') as f2: while read_size < file_size: chunk = f1.read(1024) # （每次读取1024个字节）每次最多去读取1024字节 f2.write(chunk) read_size += len(chunk) val = int(read_size / file_size * 100) print('%s%%\r' %val ,end='')sys.argv
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 让用户执行脚本传入要删除的文件路径，在内部帮助用将目录删除。 C:\Python36\python36.exe D:/code/s21day14/7.模块传参.py D:/test C:\Python36\python36.exe D:/code/s21day14/7.模块传参.py """ import sys # 获取用户执行脚本时，传入的参数。 # C:\Python36\python36.exe D:/code/s21day14/7.模块传参.py D:/test # sys.argv = [D:/code/s21day14/7.模块传参.py, D:/test] path = sys.argv[1] # 删除目录 import shutil shutil.rmtree(path) #在py里执行这个脚本，之后后面带要删除的目录，即可实现删除该目录。sys.path --- 欠
2.2 os
和操作系统相关的数据。
os.path.exists(path) ， 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.stat('20190409_192149.mp4').st_size ， 获取文件大小
os.path.abspath() ， 获取一个文件的绝对路径
path = '20190409_192149.mp4' # D:\code\s21day14\20190409_192149.mp4 import os v1 = os.path.abspath(path) print(v1)os.path.dirname ，获取路径的上级目录
import os v = r"D:\code\s21day14\20190409_192149.mp4" #r，取消注意注意。其中出现转义符，取消转义。相当于在\，前加一个\。 #v2 = "D:\\code\\s21day14\\n1.mp4" print(v2) print(os.path.dirname(v))os.path.join ，路径的拼接
import os path = "D:\code\s21day14" # user/index/inx/fasd/，os可以根据不同的系统目录格式进行拼接。 v = 'n.txt' result = os.path.join(path,v) print(result) result = os.path.join(path,'n1','n2','n3') print(result)os.listdir ， 查看一个目录下所有的文件【第一层】
import os result = os.listdir(r'D:\code\s21day14') for path in result: print(path)os.walk ， 查看一个目录下所有的文件【所有层】
import os result = os.walk(r'D:\code\s21day14') for a,b,c in result: # a,正在查看的目录 b,此目录下的文件夹 c,此目录下的文件 for item in c: path = os.path.join(a,item) print(path)补充：
转义
v1 = r"D:\code\s21day14\n1.mp4" (推荐) print(v1) v2 = "D:\\code\\s21day14\\n1.mp4" print(v2)
2.3 shutil
import shutil
shutil.rmtree(path)
#还可以压缩，解压文件。