并发队列之ConcurrentLinkedQueue
今日内容
- 装饰器
- 推导式
- 模块【可选】
内容回顾
- 函数
- 参数
- def (a1,a2):pass
- def (a1,a2=None):pass 默认参数推荐用不可变类型,慎用可变类型。
- def(*args,**kwargs):pass
- 注意:位置参数 > 关键字参数
- 面试题
- 函数可以做参数【知识点】。
def func(arg):
arg()
def show():
pass
func(show) -
函数的参数传递的是什么?【内存地址=引用 or 值】
v = [11,2,33,4]def func(arg): print(id(arg)) # 列表内存地址 print(id(v)) # 列表内存地址 func(v) # 传递的是内存地址。
- *args和**kwargs的作用
- 函数可以做参数【知识点】。
- 返回值
- 常见数据类型可以返回
-
函数也可以返回
def func():
def inner():
pass
return innerv = func()
- 特殊
- 默认没返回就是None
- return 1,2,3 等价于 return (1,2,3,4,)
- 执行函数
-
函数不被调用,内部代码永远不执行。
def func():
return i
func_list = []
for i in range(10):
func_list.append(func)print(i) # 9 v1 = func_list[4]()#9 v2 = func_list[0]()#9 func_list = [] for i in range(10): # func_list.append(lambda :x) # 函数不被调用,内部永远不执行(不知道是什么。) func_list.append(lambda :i) # 函数不被调用,内部永远不执行(不知道是什么。) print(func_list)#列表,10个函数的内存地址。 print(func_list[2]())#9
-
执行函数时,会新创建一块内存保存自己函数执行的信息 => 闭包
def base():
return idef func(arg): def inner(): return arg return inner base_list = [] # [base,base,] func_list = [] # [由第一次执行func函数的内存地址,内部arg=0 创建的inner函数,有arg=1的inner函数 ] for i in range(10): # i = 0 ,1 base_list.append(base) func_list.append(func(i)) # 1. base_list 和 func_list中分别保存的是什么? """ base_list中存储都是base函数。 func_list中存储的是inner函数,特别要说的是每个inner是在不同的地址创建。 """ # 2. 如果循环打印什么? for item in base_list: v = item() # 执行base函数 print(v) # 都是9 for data in func_list: v = data() print(v) # 0 1 2 3 4 。在for循环过程中,func(i)已经执行,for循环过程中i的变化值已经被包在其中。
-
总结:
- 传参:位置参数 > 关键字参数
- 函数不被调用,内部代码永远不执行。
- 每次调用函数时,都会为此次调用开辟一块内存,内存可以保存自己以后想要用的值。
- 函数是作用域,如果自己作用域中没有,则往上级作用域找。
- 内置和匿名函数(精英)
- 内置函数
- 匿名函数
- 模块
- getpass
- random
- hashlib
内容详细
- 作业题讲解
2.装饰器
v = 1
v = 2
# ########################
def func():
pass
v = 10
v = func
# ##########################
def base():
print(1)
def bar():
print(2)
bar = base
bar()
def func():
def inner():
pass
return inner
v = func()
print(v) # inner函数
# #########################################
def func(arg):
def inner():
print(arg)
return inner
v1 = func(1)
v2 = func(2)
print(v1,v2)
#两个inner函数内存地址。
# #########################################
def func(arg):
def inner():
arg()
return inner
def f1():
print(123)
v1 = func(f1)
v1()
# ###########################################
def func(arg):
def inner():
arg()
return inner
def f1():
print(123)
return 666
v1 = func(f1)
result = v1() # 执行inner函数 / f1含函数 -> 123
print(result) # None
# ###########################################
def func(arg):
def inner():
return arg()
return inner
def f1():
print(123)
return 666
v1 = func(f1)
result = v1() # 执行inner函数 / f1含函数 -> 123
print(result) # 666
def func():
print(1)
v1 = func
func = 666
===========================装饰器=========
.Net Core初识以及启动配置
def func(arg):
def inner():
print('before')
v = arg()
print('after')
return v
return inner
def index():
print('123')
return '666'
# 示例一
"""
v1 = index() # 执行index函数,打印123并返回666赋值给v1.
"""
# 示例二
"""
v2 = func(index) # v2是inner函数,arg=index函数
index = 666
v3 = v2()
"""
# 示例三
"""
v4 = func(index)
index = v4 # index ==> inner
index()
"""
# 示例四
index = func(index)
index()
def func(arg):
def inner():
v = arg()
return v
return inner
# 第一步:执行func函数并将下面的函数参数传递,相当于:func(index)
# 第二步:将func的返回值重新赋值给下面的函数名。 index = func(index)
@func
def index():
print(123)
return 666
print(index)
index=func(index)
index()
装饰器:在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能。 (之前和之后增加某些功能-func)
应用:
# 计算函数执行时间
import time
def wrapper(func):
def inner():
start_time = time.time()
v = func()
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)
return v
return inner
@wrapper
def func1():
time.sleep(2)
print(123)
@wrapper
def func2():
time.sleep(1)
print(123)
def func3():
time.sleep(1.5)
print(123)
func1()
#装饰器作用,在变动原函数(func)的基础上,增加原函数的功能(在wrapper里增加)。
#在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能。
总结
- 目的:在不改变原函数的基础上,再函数执行前后自定义功能。
-
编写装饰器 和应用
# 装饰器的编写
def x(func):
def y():
# 前
ret = func()
# 后
return ret
return y# 装饰器的应用 @x def index(): return 10 @x def manage(): pass # 执行函数,自动触发装饰器了 v = index() print(v)
- 应用场景:想要为函数扩展功能时,可以选择用装饰器。
- 记住:
- 装饰器编写格式
def 外层函数(参数): #参数是函数名
def 内层函数(*args,**kwargs):
return 参数(*args,**kwargs)
return 内层函数 -
装饰器应用格式
@外层函数
def index():
passindex()
-
问题:为什么要加 *args, **kwargs
- 装饰器编写格式
3.推导式
- 列表推导式
-
基本格式
“””
目的:方便的生成一个列表。
格式:
v1 = [i for i in 可迭代对象 ]
v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件 ] # 条件为true才进行append
“””
v1 = [ i for i in ‘alex’ ]
v2 = [i+100 for i in range(10)]
v3 = [99 if i>5 else 66 for i in range(10)]def func(): return 100 v4 = [func for i in range(10)] v5 = [lambda : 100 for i in range(10)] result = v5[9]() def func(): return i v6 = [func for i in range(10)] result = v6[5]() v7 = [lambda :i for i in range(10)] result = v7[5]() v8 = [lambda x:x*i for i in range(10)] # 新浪微博面试题 # 1.请问 v8 是什么? # 2.请问 v8[0](2) 的结果是什么? # 面试题 def num(): return [lambda x:i*x for i in range(4)] # num() -> [函数,函数,函数,函数] print([ m(2) for m in num() ]) # [6,6,6,6] # ##################### 筛选 ######################### v9 = [i for i in range(10) if i > 5]
-
- 集合推导式
v1 = { i for i in ‘alex’ } - 字典的推导式
v1 = { ‘k’+str(i):i for i in range(10) }
今日总结
- 装饰器 (6**)
- 编写格式:双层嵌套函数
- 应用格式:@外层函数
- 理解:
-
变量赋值
def func():
print(1)v1 = func func = 666
- 看看到底return的是什么?
- 自己 > 上级作用域
-
- 背会:
@xx # index = xx(index)
def index():
pass
index()
- 推导式(3*)
-
模块
import timev = time.time() # 获取当前时间 time.sleep(2) # 睡2秒
Linux防火墙之iptables常用扩展匹配条件(一)