1.partial
首先是partial函數,它可以重新綁定函數的可選參數,產生一個callable的partial物件:
>>> int('10') # 实际上等同于int('10', base=10)和int('10', 10) 10 >>> int('10', 2) # 实际上是int('10', base=2)的缩写 2 >>> from functools import partial >>> int2 = partial(int, 2) # 这里我没写base,结果就出错了 >>> int2('10') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: an integer is required >>> int2 = partial(int, base=2) # 把base参数绑定在int2这个函数里 >>> int2('10') # 现在缺省参数base被设为2了 2 >>> int2('10', 3) # 没加base,结果又出错了 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: keyword parameter 'base' was given by position and by name >>> int2('10', base=3) 3 >>> type(int2) <type 'functools.partial'>
從中可以看出,唯一要注意的是可選參數必須寫出參數名稱。
2.update_wrapper
接著是update_wrapper函數,它可以把被封裝函數的__name__、__module__、__doc__和__dict__都複製到封裝函數去:
#-*- coding: gbk -*- def thisIsliving(fun): def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return living @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__ print from functools import update_wrapper def thisIsliving(fun): def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return update_wrapper(living, fun) @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__
結果:
对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 None 对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 什么是活着
不過也沒多大用處,畢竟只是少寫了4行賦值語句而已。
3.wraps
再有是wraps函數,它將update_wrapper也封裝了進來:
#-*- coding: gbk -*- from functools import wraps def thisIsliving(fun): @wraps(fun) def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return living @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__
#結果還是一樣的:
对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 什么是活着
4.total_ordering
最後至於total_ordering函數則給予類別豐富的排序方法,使用裝飾器簡化了操作。若使用必須在類別內定義一個__lt__(),__le__(), __gt__(), 或__ge__()。應該要為類別添加一個__eq__() 方法。
from functools import total_ordering @total_ordering class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __eq__(self, other): return self.name.lower() == other.name.lower() def __lt__(self, other): return self.name.lower() < other.name.lower() a = Student('dan') b = Student('mink') print a > b print a print sorted([b, a])
列印結果
#False <__main__.Student object at 0x7f16ecb194d0> [<__main__.Student object at 0x7f16ecb194d0>, <__main__.Student object at 0x7f16ecb195d0>]

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

文章討論了由於語法歧義而導致的Python中元組理解的不可能。建議使用tuple()與發電機表達式使用tuple()有效地創建元組。 (159個字符)

本文解釋了Python中的模塊和包裝,它們的差異和用法。模塊是單個文件,而軟件包是帶有__init__.py文件的目錄,在層次上組織相關模塊。

文章討論了Python中的Docstrings,其用法和收益。主要問題:Docstrings對於代碼文檔和可訪問性的重要性。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具