X分钟速成Python3
- https://mp.weixin.qq.com/s/QT5sR0nUKgJYsYgrj2SleA
- https://learnxinyminutes.com/docs/zh-cn/python3-cn/
- https://learnxinyminutes.com/docs/files/learnpython3-cn.py
# 用井字符开头的是单行注释 """ 多行字符串用三个引号
包裹，也常被用来做多
行注释
""" ####################################################
## 1. 原始数据类型和运算符
#################################################### # 整数
3 # => 3 # 算术没有什么出乎意料的
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20 # 但是除法例外，会自动转换成浮点数
35 / 5 # => 7.0
5 / 3 # => 1.6666666666666667 # 整数除法的结果都是向下取整
5 // 3 # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
-5 // 3 # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0 # 浮点数的运算结果也是浮点数
3 * 2.0 # => 6.0 # 模除
7 % 3 # => 1 # x的y次方
2**4 # => 16 # 用括号决定优先级
(1 + 3) * 2 # => 8 # 布尔值
True
False # 用not取非
not True # => False
not False # => True # 逻辑运算符，注意and和or都是小写
True and False # => False
False or True # => True # 整数也可以当作布尔值
0 and 2 # => 0
-5 or 0 # => -5
0 == False # => True
2 == True # => False
1 == True # => True # 用==判断相等
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False # 用!=判断不等
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True # 比较大小
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True # 大小比较可以连起来！
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False # 字符串用单引双引都可以
"这是个字符串"
'这也是个字符串' # 用加号连接字符串
"Hello " + "world!" # => "Hello world!" # 字符串可以被当作字符列表
"This is a string"[0] # => 'T' # 用.format来格式化字符串
"{} can be {}".format("strings", "interpolated") # 可以重复参数以节省时间
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick" # 如果不想数参数，可以用关键字
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
# => "Bob wants to eat lasagna" # 如果你的Python3程序也要在Python2.5以下环境运行，也可以用老式的格式化语法
"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old") # None是一个对象
None # => None # 当与None进行比较时不要用 ==，要用is。is是用来比较两个变量是否指向同一个对象。
"etc" is None # => False
None is None # => True # None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False
# 所有其他值都是True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False ####################################################
## 2. 变量和集合
#################################################### # print是内置的打印函数
print("I'm Python. Nice to meet you!") # 在给变量赋值前不用提前声明
# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
some_var = 5
some_var # => 5 # 访问未赋值的变量会抛出异常
# 参考流程控制一段来学习异常处理
some_unknown_var # 抛出NameError # 用列表(list)储存序列
li = []
# 创建列表时也可以同时赋给元素
other_li = [4, 5, 6] # 用append在列表最后追加元素
li.append(1) # li现在是[1]
li.append(2) # li现在是[1, 2]
li.append(4) # li现在是[1, 2, 4]
li.append(3) # li现在是[1, 2, 4, 3]
# 用pop从列表尾部删除
li.pop() # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
# 把3再放回去
li.append(3) # li变回[1, 2, 4, 3] # 列表存取跟数组一样
li[0] # => 1
# 取出最后一个元素
li[-1] # => 3 # 越界存取会造成IndexError
li[4] # 抛出IndexError # 列表有切割语法
li[1:3] # => [2, 4]
# 取尾
li[2:] # => [4, 3]
# 取头
li[:3] # => [1, 2, 4]
# 隔一个取一个
li[::2] # =>[1, 4]
# 倒排列表
li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
# 可以用三个参数的任何组合来构建切割
# li[始:终:步伐] # 用del删除任何一个元素
del li[2] # li is now [1, 2, 3] # 列表可以相加
# 注意：li和other_li的值都不变
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 用extend拼接列表
li.extend(other_li) # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6] # 用in测试列表是否包含值
1 in li # => True # 用len取列表长度
len(li) # => 6 # 元组是不可改变的序列
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # 抛出TypeError # 列表允许的操作元组大都可以
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True # 可以把元组合列表解包，赋值给变量
a, b, c = (1, 2, 3) # 现在a是1，b是2，c是3
# 元组周围的括号是可以省略的
d, e, f = 4, 5, 6
# 交换两个变量的值就这么简单
e, d = d, e # 现在d是5，e是4 # 用字典表达映射关系
empty_dict = {}
# 初始化的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3} # 用[]取值
filled_dict["one"] # => 1 # 用 keys 获得所有的键。
# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在 list 里。我们下面会详细介绍可迭代。
# 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。
list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"] # 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] # 用in测试一个字典是否包含一个键
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False # 访问不存在的键会导致KeyError
filled_dict["four"] # KeyError # 用get来避免KeyError
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4 # setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"]设为5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"]还是5 # 字典赋值
filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4 # 另一种赋值方法 # 用del删除
del filled_dict["one"] # 从filled_dict中把one删除 # 用set表达集合
empty_set = set()
# 初始化一个集合，语法跟字典相似。
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set现在是{1, 2, 3, 4} # 可以把集合赋值于变量
filled_set = some_set # 为集合添加元素
filled_set.add(5) # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5} # & 取交集
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5} # | 取并集
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6} # - 取补集
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4} # in 测试集合是否包含元素
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False ####################################################
## 3. 流程控制和迭代器
#################################################### # 先随便定义一个变量
some_var = 5 # 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的
# 印出"some_var比10小"
if some_var > 10:
print("some_var比10大")
elif some_var < 10: # elif句是可选的
print("some_var比10小")
else: # else也是可选的
print("some_var就是10") """
用for循环语句遍历列表
打印:
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
print("{} is a mammal".format(animal)) """
"range(number)"返回数字列表从0到给的数字
打印:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i) """
while循环直到条件不满足
打印:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # x = x + 1 的简写 # 用try/except块处理异常状况
try:
# 用raise抛出异常
raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
pass # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
except (TypeError, NameError):
pass # 可以同时处理不同类的错误
else: # else语句是可选的，必须在所有的except之后
print("All good!") # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行 # Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
# 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象 # 可迭代对象可以遍历
for i in our_iterable:
print(i) # 打印 one, two, three # 但是不可以随机访问
our_iterable[1] # 抛出TypeError # 可迭代对象知道怎么生成迭代器
our_iterator = iter(our_iterable) # 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
# 用__next__可以取得下一个元素
our_iterator.__next__() # => "one" # 再一次调取__next__时会记得位置
our_iterator.__next__() # => "two"
our_iterator.__next__() # => "three" # 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration # 可以用list一次取出迭代器所有的元素
list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"] ####################################################
## 4. 函数
#################################################### # 用def定义新函数
def add(x, y):
print("x is {} and y is {}".format(x, y))
return x + y # 用return语句返回 # 调用函数
add(5, 6) # => 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11 # 也可以用关键字参数来调用函数
add(y=6, x=5) # 关键字参数可以用任何顺序 # 我们可以定义一个可变参数函数
def varargs(*args):
return args varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3) # 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs # 我们来看看结果是什么：
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"} # 这两种可变参数可以混着用
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
""" # 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # 相当于 foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4) # 函数作用域
x = 5 def setX(num):
# 局部作用域的x和全局域的x是不同的
x = num # => 43
print (x) # => 43 def setGlobalX(num):
global x
print (x) # => 5
x = num # 现在全局域的x被赋值
print (x) # => 6 setX(43)
setGlobalX(6) # 函数在Python是一等公民
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13 # 也有匿名函数
(lambda x: x > 2)(3) # => True # 内置的高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7] # 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7] ####################################################
## 5. 类
#################################################### # 定义一个继承object的类
class Human(object): # 类属性，被所有此类的实例共用。
species = "H. sapiens" # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属
# 性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这
# 种格式。
def __init__(self, name):
# Assign the argument to the instance's name attribute
self.name = name # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
def say(self, msg):
return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg) # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*" # 构造一个实例
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi")) # 印出 "Ian: hi" j = Human("Joel")
print(j.say("hello")) # 印出 "Joel: hello" # 调用一个类方法
i.get_species() # => "H. sapiens" # 改一个共用的类属性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
j.get_species() # => "H. neanderthalensis" # 调用静态方法
Human.grunt() # => "*grunt*" ####################################################
## 6. 模块
#################################################### # 用import导入模块
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0 # 也可以从模块中导入个别值
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4.0
print(floor(3.7)) # => 3.0 # 可以导入一个模块中所有值
# 警告：不建议这么做
from math import * # 如此缩写模块名字
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True # Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，
# 模块的名字就是文件的名字。 # 你可以这样列出一个模块里所有的值
import math
dir(math) ####################################################
## 7. 高级用法
#################################################### # 用生成器(generators)方便地写惰性运算
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i # 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
# 值全部算好。
#
# range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。
#
# 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
range_ = range(1, 900000000)
# 当找到一个 >=30 的结果就会停
# 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
for i in double_numbers(range_):
print(i)
if i >= 30:
break # 装饰器(decorators)
# 这个例子中，beg装饰say
# beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。
from functools import wraps def beg(target_function):
@wraps(target_function)
def wrapper(*args, **kwargs):
msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
if say_please:
return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
return msg return wrapper @beg
def say(say_please=False):
msg = "Can you buy me a beer?"
return msg, say_please print(say()) # Can you buy me a beer?
print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
1. 原始数据类型和运算符
- # 但是除法例外，会自动转换成浮点数
- 35 / 5 # => 7.0
- 5 / 3 # => 1.6666666666666667
- # 整数除法的结果都是向下取整
- 5 // 3 # => 1
- 5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
- -5 // 3 # => -2
- -5.0 // 3.0 # => -2.0
- # 整数也可以当作布尔值
- 0 and 2 # => 0
- -5 or 0 # => -5
- 0 == False # => True
- 2 == True # => False
- 1 == True # => True
- # 大小比较可以连起来！
- 1 < 2 < 3 # => True
- 2 < 3 < 2 # => False
- # 字符串可以被当作字符列表
- "This is a string"[0] # => 'T'
- # 如果不想数参数，可以用关键字
- "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
- # => "Bob wants to eat lasagna"
- # None是一个对象
- None # => None
- # None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False
- # 所有其他值都是True
- bool(0) # => False
- bool("") # => False
- bool([]) # => False
- bool({}) # => False
2. 变量和集合
- # 访问未赋值的变量会抛出异常
- # 参考流程控制一段来学习异常处理
- some_unknown_var # 抛出NameError
- # 越界存取会造成IndexError
- li[4] # 抛出IndexError
- # 隔一个取一个
- li[::2] # =>[1, 4]
- # 倒排列表
- li[::-1] # => [3, 4, 2, 1]
- # 可以用三个参数的任何组合来构建切割
- # li[始:终:步伐]
- # 用extend拼接列表
- li.extend(other_li) # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
- # 元组是不可改变的序列
- tup = (1, 2, 3)
- tup[0] # => 1
- tup[0] = 3 # 抛出TypeError
- # 可以把元组合列表解包，赋值给变量
- a, b, c = (1, 2, 3) # 现在a是1，b是2，c是3
- # 元组周围的括号是可以省略的
- d, e, f = 4, 5, 6
- # 交换两个变量的值就这么简单
- e, d = d, e # 现在d是5，e是4
- # 用 keys 获得所有的键。
- # 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在 list 里。我们下面会详细介绍可迭代。
- # 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。
- list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"]
- # 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。
- list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1]
- # 访问不存在的键会导致KeyError
- filled_dict["four"] # KeyError
- # 用get来避免KeyError
- filled_dict.get("one") # => 1
- filled_dict.get("four") # => None
- # 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
- filled_dict.get("one", 4) # => 1
- filled_dict.get("four", 4) # => 4
- # setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
- filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"]设为5
- filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"]还是5
- # 字典赋值
- filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
- filled_dict["four"] = 4 # 另一种赋值方法
- # 用del删除
- del filled_dict["one"] # 从filled_dict中把one删除
- # 用set表达集合
- empty_set = set()
- # 初始化一个集合，语法跟字典相似。
- some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set现在是{1, 2, 3, 4}
- # 为集合添加元素
- filled_set.add(5) # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}
- # & 取交集
- other_set = {3, 4, 5, 6}
- filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
- # | 取并集
- filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
- # - 取补集
- {1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
3. 流程控制和迭代器
- # 用try/except块处理异常状况
- try:
- # 用raise抛出异常
- raise IndexError("This is an index error")
- except IndexError as e:
- pass # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
- except (TypeError, NameError):
- pass # 可以同时处理不同类的错误
- else: # else语句是可选的，必须在所有的except之后
- print("All good!") # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行
- # Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
- # 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。
- filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
- our_iterable = filled_dict.keys()
- print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象
- # 可迭代对象可以遍历
- for i in our_iterable:
- print(i) # 打印 one, two, three
- for i in our_iterable:
- # 但是不可以随机访问
- our_iterable[1] # 抛出TypeError
- # 可迭代对象知道怎么生成迭代器
- our_iterator = iter(our_iterable)
- # 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
- # 用__next__可以取得下一个元素
- our_iterator.__next__() # => "one"
- # 再一次调取__next__时会记得位置
- our_iterator.__next__() # => "two"
- our_iterator.__next__() # => "three"
- # 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
- our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration
- # 可以用list一次取出迭代器所有的元素
- list(filled_dict.keys()) # => Returns ["one", "two", "three"]
4. 函数
- # 也可以用关键字参数来调用函数
- add(y=6, x=5) # 关键字参数可以用任何顺序
- # 我们可以定义一个可变参数函数
- def varargs(*args):
- return args
- varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
- def varargs(*args):
- # 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
- def keyword_args(**kwargs):
- return kwargs
- def keyword_args(**kwargs):
- # 我们来看看结果是什么：
- keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
- # 这两种可变参数可以混着用
- def all_the_args(*args, **kwargs):
- print(args)
- print(kwargs)
- """
- all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
- (1, 2)
- {"a": 3, "b": 4}
- """
- def all_the_args(*args, **kwargs):
- # 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。
- args = (1, 2, 3, 4)
- kwargs = {"a": 3, "b": 4}
- all_the_args(*args) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
- all_the_args(**kwargs) # 相当于 foo(a=3, b=4)
- all_the_args(*args, **kwargs) # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
- # 函数作用域
- x = 5
- def setX(num):
- # 局部作用域的x和全局域的x是不同的
- x = num # => 43
- print (x) # => 43
- def setGlobalX(num):
- global x
- print (x) # => 5
- x = num # 现在全局域的x被赋值
- print (x) # => 6
- setX(43)
- setGlobalX(6)
- # 函数在Python是一等公民
- def create_adder(x):
- def adder(y):
- return x + y
- return adder
- def adder(y):
- add_10 = create_adder(10)
- add_10(3) # => 13
- def create_adder(x):
- # 也有匿名函数
- (lambda x: x > 2)(3) # => True
- # 内置的高阶函数
- map(add_10, [1, 2, 3]) # => [11, 12, 13]
- filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) # => [6, 7]
- # 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
- [add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
- [x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
5. 类
- # 定义一个继承object的类
- class Human(object):
- # 类属性，被所有此类的实例共用。
- species = "H. sapiens"
- # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这种格式。
- def __init__(self, name):
- # Assign the argument to the instance's name attribute
- self.name = name
- # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
- def say(self, msg):
- return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
- def say(self, msg):
- # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
- @classmethod
- def get_species(cls):
- return cls.species
- # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
- @staticmethod
- def grunt():
- return "*grunt*"
- # 类属性，被所有此类的实例共用。
- class Human(object):
- # 构造一个实例
- i = Human(name="Ian")
- print(i.say("hi")) # 印出 "Ian: hi"
- j = Human("Joel")
- print(j.say("hello")) # 印出 "Joel: hello"
- # 调用一个类方法
- i.get_species() # => "H. sapiens"
- # 改一个共用的类属性
- Human.species = "H. neanderthalensis"
- i.get_species() # => "H. neanderthalensis"
- j.get_species() # => "H. neanderthalensis"
- # 调用静态方法
- Human.grunt() # => "*grunt*"
6. 模块
- # 你可以这样列出一个模块里所有的值
- import math
- dir(math)
7. 高级用法
- # 用生成器(generators)方便地写惰性运算
- def double_numbers(iterable):
- for i in iterable:
- yield i + i
- for i in iterable:
- def double_numbers(iterable):
- # 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的值全部算好。
- # range的返回值也是一个生成器，不然一个1到90000的列表会花很多时间和内存。
- # 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
- range_ = range(1, 90000)
- # 当找到一个 >=30 的结果就会停
- # 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
- for i in double_numbers(range_):
- print(i)
- if i >= 30:
- break
- for i in double_numbers(range_):
- # 装饰器(decorators)
- # 这个例子中，beg装饰say
- # beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。
- from functools import wraps
- def beg(target_function):
- @wraps(target_function)
- def wrapper(*args, **kwargs):
- msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
- if say_please:
- return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
- return msg
- return wrapper
- @beg
- def say(say_please=False):
- msg = "Can you buy me a beer?"
- return msg, say_please
- print(say()) # Can you buy me a beer?
- print(say(say_please=True)) # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(