哈

偶爾復(fù)習(xí)，查漏補(bǔ)缺。（隨手寫的筆記，不建議看。。）

不可變對(duì)象

不可變對(duì)象常用在 參數(shù)共享/參數(shù)傳遞 上，好處很多，一是可以使用字符串池來節(jié)省空間，二是該對(duì)象可以安全地共享/傳遞，不會(huì)造成誤修改問題。

numbers

string

tuple

frozenset

a. 問題

在使用*作為重復(fù)運(yùn)算符時(shí)，如果目標(biāo)是一個(gè)嵌套的可變對(duì)象，就會(huì)產(chǎn)生令人費(fèi)解的問題：

>>> a = [1,2,3] >>> b = a * 3 >>> b [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] >>> b = [a] * 3 # nested >>> b [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] >>> b[1][1] = 4 >>> b [[1, 4, 3], [1, 4, 3], [1, 4, 3]]

因?yàn)?* 并不是深拷貝，它只是簡單地復(fù)制了 [a] 這個(gè)列表，里面的 [1,2,3] 都是同一個(gè)對(duì)象，所以改了一個(gè)，所有的都會(huì)改變。
解決方法是不要使用 * 號(hào)，改用[a.copy() for i in range(3)] 執(zhí)行深拷貝。如果不需要修改，請(qǐng)直接使用不可變對(duì)象。

b. 奇技淫巧

序列分組（使用了淺拷貝的特性）

>>> a = 'asdfghjkl' >>> iters = [iter(a)] * 3 # 這里是淺拷貝，列表中的三個(gè)元素都是同一個(gè)迭代器。重點(diǎn)就是這個(gè) >>> parts = zip(*iters) # 參數(shù)解包 >>> list(parts) [('a', 's', 'd'), ('f', 'g', 'h'), ('j', 'k', 'l')]

作用域

Python 中只有模塊，類以及函數(shù)才會(huì)引入新的作用域，其它的代碼塊是不會(huì)引入新的作用域的。（而在 C/Java 中，任何一個(gè) {} 塊就構(gòu)成一個(gè)局部作用域。另外 Julia 中 for/while/try-catch 都是局部作用域，但 if-else 又不是局部作用域。總之這些小差別要注意。）

局部變量可以與外部變量同名，并且在其作用域中，局部變量會(huì)覆蓋掉外部變量。
不知是出于實(shí)現(xiàn)簡單或是性能，還是其他的原因，好像所有的語言都是這樣的。其實(shí)我更希望變量的作用域覆蓋會(huì)報(bào)錯(cuò)。

如果有函數(shù)與其他函數(shù)或變量（甚至某些保留字）同名，后定義的會(huì)覆蓋掉先定義的。（這是因?yàn)?Python 中函數(shù)也是對(duì)象。而在 C/Java 中這是會(huì)報(bào)錯(cuò)的）

此外，還有一個(gè)小問題，先看一個(gè)例子：

>>> i = 4 >>> def f(): # 單純的從函數(shù)作用域訪問外部作用域是沒問題的 ... print(i) ... >>> f() 4

再看一個(gè)問題舉例：

>>> i = 3 >>> def f(): ... print(i) # 這里應(yīng)該是訪問外部作用域 ... i = 5 # 可這里又定義了一個(gè)同名局部變量 i ... >>> f() # 于是就出錯(cuò)了 Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "<stdin>", line 2, in f UnboundLocalError: local variable 'i' referenced before assignment

如果在內(nèi)部作用域先訪問外部作用域，再定義一個(gè)同名的局部變量，解釋器就懵逼了。
如果你其實(shí)想做的是改變?nèi)肿兞?i 的值，就應(yīng)該在開頭聲明 global i. 而如果 外部變量 i 不是存在于全局作用域，而是在某個(gè)閉合作用域內(nèi)的話，就該用 nonlocal i

inspect

P.S. 類比 Java 的反射，但是要簡單很多

函數(shù)式

map: Mapping Functions over Iterables

zip:

filter: Selecting Items in Iterables

reduce: Combining Items in Iterables （這個(gè)現(xiàn)在在 functools 模塊內(nèi)，常和 operator 模塊一起用）

生成器

yield from: 從另一個(gè)生成器返回值

Built-in Functions

Built-in Functions

時(shí)間

time: 時(shí)間模塊，用的最多的應(yīng)該就是 time.time() 了。

datetime: 時(shí)間日期處理模塊，支持年月日時(shí)分秒的算術(shù)運(yùn)算。

性能分析：line_profile: 分析每行的運(yùn)行時(shí)間。

packages

__all__: 用于控制 import * 的行為。

通過字符串加載包：importlib

求值

compile
將 source 編譯成 AST 對(duì)象，該對(duì)象可傳給 eval 或 exec 執(zhí)行。

eval
只接受單個(gè)表達(dá)式 (expression)，evaluate it，并返回表達(dá)式的值。

exec
接受包含語句 (statement) 的代碼段，execute it only for its side effects，無返回值。

裝飾器

裝飾器有兩種：用函數(shù)定義的裝飾器，還有用類定義的裝飾器。函數(shù)裝飾器最常用。

裝飾器可用于裝飾函數(shù)，修改函數(shù)/類的某些行為，或者將函數(shù)注冊到別的地方。

1. 函數(shù)定義裝飾器

@decc def gg(xx):...# 等同于 def gg(xx) gg = decc(gg)

帶參的裝飾器

@decorator(A, B) def F(arg):...F(99)# 等同于 def F(arg):...F = decorator(A, B)(F) # Rebind F to result of decorator's return value F(99) # Essentially calls decorator(A, B)(F)(99)

上面演示的是用函數(shù)定義的裝飾器，也是最常用的裝飾器。
裝飾器接收的參數(shù)可以是各種各樣的，下面是一個(gè)帶參的裝飾器：

@on_command("info") def get_info():return "這就是你需要的 info"def on_command(name: str): # 調(diào)用此函數(shù)獲得裝飾器，這樣就實(shí)現(xiàn)了帶參裝飾器def deco(func: Callable) -> Callable: # 這個(gè)才是真正的裝飾器# 將命令處理器注冊到命令列表內(nèi)return func # 直接返回原函數(shù)，這樣的話，多個(gè)裝飾器就不會(huì)相互影響了。return deco# 上面的等同于： get_info = on_command("info")(get_info) # on_command("info") 返回真正的裝飾器

如果你的 on_command 有通用的部分，還可以將通用的部分抽離出來復(fù)用：

def _deco_maker(event_type: str) -> Callable: # 調(diào)用這個(gè)，獲取 on_xxx 的 deco_deco，def deco_deco(self) -> Callable: # 這個(gè)對(duì)應(yīng) on_xxxdef deco(func: Callable) -> Callable: # 這個(gè)才是真正的裝飾器# do something return func # 返回原函數(shù)return decoreturn deco_deco

我們知道 Python 的類實(shí)際上是可以很方便的修改的，因此函數(shù)裝飾器也能用于裝飾類，修改類的某些行為。

def log_getattribute(cls):# Get the original implementationorig_getattribute = cls.__getattribute__# Make a new definitiondef new_getattribute(self, name):print('getting:', name)return orig_getattribute(self, name)# Attach to the class and returncls.__getattribute__ = new_getattribute # 修改了被裝飾類 cls 的 __getattribute__return cls# Example use @log_getattribute class A:def __init__(self,x):self.x = xdef spam(self):pass

2. 類定義裝飾器

類定義裝飾器和函數(shù)定義裝飾器的使用方式完全一致。它也可以用于裝飾函數(shù)或者類。

那么為啥還需要類定義裝飾器呢？它的優(yōu)勢在于類是可以繼承的，這樣的話，就能用繼承的方式定義裝飾器，將通用部分定義成超類。

類定義裝飾器的定義方法如下：

# PythonDecorators/entry_exit_class.py class entry_exit(object):def __init__(self, f):self.f = fdef __call__(self): #關(guān)鍵在于這個(gè)函數(shù)，它使此類的對(duì)象變成 Callableprint("Entering", self.f.__name__)self.f()print("Exited", self.f.__name__)@entry_exit def func1():print("inside func1()")# 上面的裝飾器相當(dāng)于 func1 = entry_exit(func1) # 從這里看的話，裝飾器的行為完全一致# 接下來調(diào)用該函數(shù)（實(shí)際上是調(diào)用了 entry_exit 對(duì)象的 call 函數(shù)） func1()

輸出結(jié)果如下：

Entering func1 inside func1() Exited func1

OOP

調(diào)用超類方法：

• 直接通過超類名.__init__(self,xx)調(diào)用
• 通過super(__class__, self).__init__()調(diào)用。
  （Python3 可直接用 super().__init__()
  但是要搞清楚，super() 方法返回的是一個(gè)代理類。另外被代理的類也不一定是其超類。如果不清楚這些差別，最好還是顯式用方法一最好。）

抽象超類：@abstractmethod

@staticmethod @classmethod 與 Java 的 static 方法對(duì)比
python的類方法、靜態(tài)方法，與java的靜態(tài)方法：

java 中 constants、utils 這樣的靜態(tài)類，對(duì)應(yīng)的是python的一個(gè)模塊（文件），類屬性對(duì)應(yīng)模塊的全局屬性，靜態(tài)方法對(duì)應(yīng)模塊的函數(shù)

對(duì)于 java 中需要訪問類屬性的靜態(tài)方法，如果它不屬于第一類，應(yīng)該用 @classmethod 實(shí)現(xiàn)它。classmethod最大的特點(diǎn)就是一定有一個(gè) cls 傳入。這種方法的主要用途是實(shí)現(xiàn)工廠函數(shù)。

對(duì)于不需要訪問任何類屬性，也不屬于第一類的方法，應(yīng)該用 @staticmathod 實(shí)現(xiàn)。這種方法其實(shí)完全不需要放到類里面，它就是一個(gè)獨(dú)立的函數(shù)。（仍然放里面，是為了把功能類似的函數(shù)組織到一起而已。）

__slots__: 屬性導(dǎo)出，不在該列表內(nèi)的屬性，若存在則為只讀。不存在的話，就不存在。。
6.__getattr__: 攔截對(duì)不存在的屬性的訪問，可用于實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分配屬性。

__getattribute__: 和上面相同，但是它攔截對(duì)所有屬性的訪問，包括對(duì)已存在的屬性的訪問。

@property: 提供對(duì)屬性訪問的安全檢查

descriptor: get set delete 控制對(duì)類的訪問。（上面的 getattr 等是控制對(duì)類的屬性的訪問）

類構(gòu)造器 __new__：在 __init__ 之前運(yùn)行，它接收一個(gè) cls 參數(shù)，然后使用它構(gòu)造并返回類實(shí)例 self。

類方法的 cls 即是當(dāng)前類，是 type 的實(shí)例，cls.xxx 和 <類名>.xxx 調(diào)用結(jié)果是一致的。而 self 由 __new__ 構(gòu)造，是 cls 的實(shí)例。

元類 metaclasses

元類，也就是用于創(chuàng)建class 的 class，算是很高級(jí)的話題了（If you wonder whether you need metaclasses, you don’t ）
元類的工作流程：

攔截類的創(chuàng)建

修改類

返回修改之后的類
詳細(xì)直接看 http://blog.jobbole.com/21351/ 吧。

查看源碼

Python 很多功能是 C 寫的，直接從 Pycharm 中只能看到自動(dòng)生成的文檔。
對(duì)一般的標(biāo)準(zhǔn)庫的模塊，查看方法是很簡單的：直接通過 __file__ 屬性就能看到。
而對(duì)于 builtins 模塊，都在這個(gè)文件里。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/kirito-c/p/9129456.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 拾遗的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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