day14

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1.函数参数----慎用可变类型作为函数的参数

# 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]
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)
def func(a,b=[]):
   b.append(a)
   print(b)
   
func(1)
func(2,[11,22,33])
func(3)

# [1] [11,22,33,2]   [1,3]

2.函数返回值

def func(name):
   def inner():
       print(name)
       return 123
   return inner

v1 = func('alex')
v2 = func('eric')

v1()
v2()

3.函数闭包

# 不是闭包
def func1(name):
   def inner():
       return 123
   return inner

# 是闭包:封装值 + 内层函数需要使用。
def func2(name):
   def inner():
       print(name)
       return 123
   return inner

4.函数递归-----函数自己调用自己。(效率低)

def func():
   print(1)
   func()
   
func()
def func(i):
  print(i)
  func(i+1)
   
func(1)
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
  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()

5.带参数的装饰器

1.装饰器标准

def func(index):
   def inner(*args,**kwargs):
       return index(*args,**kwargs)
   return inner

@func
def index():
   pass

index()

2.参数

def x(func):
  def inner(a1):
      return func(a1)
  return inner

@x
def index(a1):
pass
def 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)
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

3.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() # 123
print(v1) # None
def x1(func):
   def inner(*args,**kwargs):
       data = func(*args,**kwargs)
       return data
   return inner

@x1
def f1():
   print(123)
   return 666
v1 = f1() # 123
print(v1) # 666
def x1(func):
   def inner(*args,**kwargs):
       data = func(*args,**kwargs)
   return inner

@x1
def f1():
   print(123)
   return 666

v1 = f1() # 123
print(v1) # None

···装饰器建议写法:

def x1(func):
   def inner(*args,**kwargs):
       data = func(*args,**kwargs)
       return data
   return inner

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()

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)
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)
def index():
   pass
# 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)

# 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
           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

@x(True)
def fun990():
   pass

@x(False)
def func10():
   pass

6.模块

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)) # 2   这儿各自
  • sys.getrecursionlimit , python默认支持的递归数量

  • sys.stdout.write --> print (进度)

    import time
    for i in range(1,101):
      msg = "%s%% " %i   # 回到本行最开始的位置
      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

    # 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) # 每次最多去读取1024字节
          f2.write(chunk)
          read_size += len(chunk)
          val = int(read_size / file_size * 100)
          print('%s%% ' %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:Python36python36.exe D:/code/s21day14/7.模块传参.py D:/test
    C:Python36python36.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:Python36python36.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)

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 # 确认路径是否存在

  • 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:codes21day1420190409_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:codes21day1420190409_192149.mp4"

    print(os.path.dirname(v))
  • os.path.join ,路径的拼接

    import os
    path = "D:codes21day14" # user/index/inx/fasd/
    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:codes21day14')
    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:codes21day14')
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:codes21day14
      1.mp4"  (推荐)
      print(v1)


      v2 = "D:\code\s21day14\n1.mp4"
      print(v2)

3.shutil

import shutil
shutil.rmtree(path) # 强制删除

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原文地址:https://www.cnblogs.com/usherwang/p/12865730.html