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社区首页 >专栏 >python︱函数、for、if、_name_、迭代器、防范报错、类定义、装饰器、argparse模块

python︱函数、for、if、_name_、迭代器、防范报错、类定义、装饰器、argparse模块

作者头像
悟乙己
发布2019-05-28 20:07:12
9000
发布2019-05-28 20:07:12
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文章被收录于专栏:素质云笔记

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54291769

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:
  • 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:
  • 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
  • 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

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 : n

2、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 :', fruit

3、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…

代码语言:javascript
复制
try:
    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):\t\t', 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)

3、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。

代码语言:javascript
复制
# 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

3.3 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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initialization = save_def(name,score)
 initialization.function1(dataframe)

如果是函数的话,则为:

代码语言:javascript
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>>>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
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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. .

6.1 argparse模块

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
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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
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    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
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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
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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
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import datetime
print(datetime.datetime.now())

from datetime import datetime
print(datetime.now())

通俗的说:

代码语言:javascript
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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我是mycls.test1
结果是:3
我是mycls.test2
我是mycls.test1
结果是:6
我是mycls.test2
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原始发表:2017年01月09日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 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:
              • 3、报错日志记录:Logger.exception
                • 3.1 logger - basicConfig 常规存储
                  • 3.2 常规:logging + handlers + TimedRotatingFileHandler
                    • 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
                              • 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
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