InterV For Python

2018-06-19  本文已影响24人  lndyzwdxhs

0x01 Python是如何进行内存管理的

0x02 Lambda函数

0x03 赋值 浅拷贝 深拷贝

0x04 pass语句作用

0x05 range() & xrange()

0x06 如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串

0x07 单引号 双引号 三引号的区别

0x08 Python的函数参数传递

def try_to_change_list_reference(the_list):
    print('got', the_list)
    the_list = ['and', 'we', 'can', 'not', 'lie']
    print('set to', the_list)

outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']

print('before, outer_list =', outer_list)
try_to_change_list_reference(outer_list)
print('after, outer_list =', outer_list)

# Output:
before, outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']
got ['we', 'like', 'proper', 'English']
set to ['and', 'we', 'can', 'not', 'lie']
after, outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']

## 1
def return_a_whole_new_string(the_string):
    new_string = something_to_do_with_the_old_string(the_string)
    return new_string

# then you could call it like
my_string = return_a_whole_new_string(my_string)

## 2
def use_a_wrapper_to_simulate_pass_by_reference(stuff_to_change):
    new_string = something_to_do_with_the_old_string(stuff_to_change[0])
    stuff_to_change[0] = new_string

# then you could call it like
wrapper = [my_string]
use_a_wrapper_to_simulate_pass_by_reference(wrapper)

do_something_with(wrapper[0])

0x09 Python自省

0x09 多重继承

0x0a staticmethod & classmethod

0x0b 类变量和实例变量

class Person:
    name="aaa"
p1=Person()
p2=Person()
p1.name="bbb"
print p1.name  # bbb
print p2.name  # aaa
print Person.name  # aaa

##
class Person:
    name=[]
p1=Person()
p2=Person()
p1.name.append(1)
print p1.name  # [1]
print p2.name  # [1]
print Person.name  # [1]

0x0c 单下划线和双下划线

0x0d *args and **kwargs

0x0e 面向切面编程AOP

0x0f 鸭子类型

0x10 Python中函数重载

0x11 __new__和__init__的区别

0x12 python实现单例模式

0x13 Python中的作用域

0x14 闭包

0x15 Python函数式编程

>>>a = [1,2,3,4,5,6,7]
>>>b = filter(lambda x: x > 5, a)
>>>print b
>>>[6,7]

>>> a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])
>>> list(a)
[2, 4, 6]

>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))
6

0x16 Python垃圾回收机制详解

0x17 GIL线程全局锁

0x18 协程

0x19 Python的is

0x1a read readline readlines

0x1b __all__的作用

0x1c 装饰器在加载模块的时候就会展开

0xfc 新式类和旧式类

0xfd 迭代器和生成器

Iterables

Iterator

Generators

Yield

Itertools

理解迭代的内部机制

0xfe Python2和3的区别

0xff Python中的元类(metaclass)

>>> print ObjectCreator     # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
…       print o
…
>>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #  你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>
>>> print ObjectCreator     # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> def echo(o):
…       print o
…
>>> echo(ObjectCreator)                 # 你可以将类做为参数传给函数
<class '__main__.ObjectCreator'>
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
Fasle
>>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' #  你可以为类增加属性
>>> print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute')
True
>>> print ObjectCreator.new_attribute
foo
>>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # 你可以将类赋值给一个变量
>>> print ObjectCreatorMirror()
<__main__.ObjectCreator object at 0x8997b4c>

>>> age = 35
>>> age.__class__
<type 'int'>
>>> name = 'bob'
>>> name.__class__
<type 'str'>
>>> def foo(): pass
>>>foo.__class__
<type 'function'>
>>> class Bar(object): pass
>>> b = Bar()
>>> b.__class__
<class '__main__.Bar'>
>>> a.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> age.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> foo.__class__.__class__
<type 'type'>
>>> b.__class__.__class__
<type 'type'>

# 元类会自动将你通常传给‘type’的参数作为自己的参数传入
def upper_attr(future_class_name, future_class_parents, future_class_attr):
    '''返回一个类对象，将属性都转为大写形式'''
    #  选择所有不以'__'开头的属性
    attrs = ((name, value) for name, value in future_class_attr.items()
             if not name.startswith('__'))
    # 将它们转为大写形式
    uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)

    # 通过'type'来做类对象的创建
    return type(future_class_name, future_class_parents, uppercase_attr)

__metaclass__ = upper_attr  #  这会作用到这个模块中的所有类

class Foo(object):
    # 我们也可以只在这里定义__metaclass__，这样就只会作用于这个类中
    bar = 'bip'

# 请记住，'type'实际上是一个类，就像'str'和'int'一样
# 所以，你可以从type继承
class UpperAttrMetaClass(type):
    # __new__ 是在__init__之前被调用的特殊方法
    # __new__是用来创建对象并返回之的方法
    # 而__init__只是用来将传入的参数初始化给对象
    # 你很少用到__new__，除非你希望能够控制对象的创建
    # 这里，创建的对象是类，我们希望能够自定义它，所以我们这里改写__new__
    # 如果你希望的话，你也可以在__init__中做些事情
    # 还有一些高级的用法会涉及到改写__call__特殊方法，但是我们这里不用
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__'))
        uppercase_attr = dict((name.upper(), value) for name, value in attrs)
        return super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, uppercase_attr)

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    age = models.IntegerField()

# 如果你按下面的方式做，并不会返回一个IntegerField对象，而是会返回一
# 个int，甚至可以直接从数据库中取出数据。这是有可能的，因为models.Model
# 定义了__metaclass__， 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person
# 类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过
# 暴露出一个简单的使用元类的API将其化简，通过这个API重新创建代码，在背后
# 完成真正的工作。
guy  = Person(name='bob', age='35')
print guy.age

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