python--第四天总结

lambda表达式

处理简单函数
自动返回

学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：

1. # 普通条件语句
2. if 1 == 1:
3.     name = 'wupeiqi'
4. else:
5.     name = 'alex' 

# 三元运算
 name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'

对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式

# ###################### 普通函数 ######################

1. # 定义函数（普通方式）
2. def func(arg):
3.     return arg + 1
5. # 执行函数
6. result = func(123)

# ###################### lambda ######################

1. # 定义函数（lambda表达式）
2. my_lambda = lambda arg : arg + 1
4. # 执行函数
5. result = my_lambda(123)

　　lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示

内置函数 二

一、map

遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。

eg：

  每个元素增加100　

1. li = [11, 22, 33]
2. new_list = map(lambda a: a + 100, li)

两个列表对应元素相加

1. li = [11, 22, 33]
2. sl = [1, 2, 3]
3. new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)

二、filter

对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列

获取列表中大于12的所有元素集合

1. li = [11, 22, 33]
2. new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li) #filter第一个参数为空，将获取原来序列

三、reduce

对于序列内所有元素进行累计操作

获取序列所有元素的和

1. li = [11, 22, 33]
2. result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)
3. # reduce的第一个参数，函数必须要有两个参数
4. # reduce的第二个参数，要循环的序列
5. # reduce的第三个参数，初始值

yield生成器

1、对比range 和 xrange 的区别

1. >>> print range(10)
2. [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3. >>> print xrange(10)
4. xrange(10)

如上代码所示，range会在内存中创建所有指定的数字，而xrange不会立即创建，只有在迭代循环时，才去创建每个数组

def nrange(num):
    temp = -1
    while True:
        temp = temp + 1
        if temp >= num:
            return
        else:
            yield temp

自定义生成器nrange

 2、文件操作的 read 和 xreadlinex 的的区别

1. read会读取所有内容到内存
2. xreadlines则只有在循环迭代时才获取

装饰器

装饰器是函数，只不过该函数可以具有特殊的含义，装饰器用来装饰函数或类，使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。

1. def wrapper(func):
2.     def result():
3.         print 'before'
4.         func()
5.         print 'after'
6.     return result
8. @wrapper
9. def foo():
10.     print 'foo'

import functools

def wrapper(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        print 'before'
        func()
        print 'after'
    return wrapper

@wrapper
def foo():
    print 'foo'

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
 
def Before(request,kargs):
    print 'before'
     
def After(request,kargs):
    print 'after'
 
 
def Filter(before_func,after_func):
    def outer(main_func):
        def wrapper(request,kargs):
             
            before_result = before_func(request,kargs)
            if(before_result != None):
                return before_result;
             
            main_result = main_func(request,kargs)
            if(main_result != None):
                return main_result;
             
            after_result = after_func(request,kargs)
            if(after_result != None):
                return after_result;
             
        return wrapper
    return outer
     
@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
    print 'index'
     
     
if __name__ == '__main__':
    Index(1,2)