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访问限制 Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。 但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。 以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。查看全部
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在定义 Person 类时，可以为Person类添加一个特殊的__init__()方法，当创建实例时，__init__()方法被自动调用，__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。 *args是可变参数，args接收的是一个tuple； **kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。 以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法： 可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))； 关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。 使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。 setattr()： setattr()表示你可以通过该方法，给对象添加或者修改指定的属性。 setattr()方法接受3个参数：setattr(对象，属性，属性的值) delattr()： 而delattr()表示你可以通过该方法，删除指定的对象属性。 delattr方法接受2个参数：delattr(对象，属性)查看全部
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创建实例属性 虽然可以通过Person类创建出xiaoming、xiaohong等实例，但是这些实例看上除了地址不同外，没有什么其他不同。在现实世界中，区分xiaoming、xiaohong要依靠他们各自的名字、性别、生日等属性。 如何让每个实例拥有各自不同的属性？由于Python是动态语言，对每一个实例，都可以直接给他们的属性赋值，例如，给xiaoming这个实例加上name、gender和birth属性： xiaoming = Person() xiaoming.name = 'Xiao Ming' xiaoming.gender = 'Male' xiaoming.birth = '1990-1-1' 给xiaohong加上的属性不一定要和xiaoming相同： xiaohong = Person() xiaohong.name = 'Xiao Hong' xiaohong.school = 'No. 1 High School' xiaohong.grade = 2 实例的属性可以像普通变量一样进行操作： xiaohong.grade = xiaohong.grade + 1查看全部
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定义类并创建实例 在Python中，类通过 class 关键字定义。以 Person 为例，定义一个Person类如下： class Person(object): pass 按照 Python 的编程习惯，类名以大写字母开头，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的。类的继承将在后面的章节讲解，现在我们只需要简单地从object类继承。 有了Person类的定义，就可以创建出具体的xiaoming、xiaohong等实例。创建实例使用 类名+()，类似函数调用的形式创建： xiaoming = Person() xiaohong = Person()查看全部
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Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问 但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。 以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。查看全部
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def count(): fs = [] for i in range(1, 4): print 'star_zero i=',i def f(j): def g(): print "three" ,"i=",i,'g()=',(j*j) return j*j print "two","i=",i, 'g=' ,j*j return g r = f(i) fs.append(r) print "one","i=",i,"f(i)=", f(i) return fs f1, f2, f3 = count()查看全部
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__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。 相应地，创建实例时，就必须要提供除 self 以外的参数：查看全部
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@property,可以将python定义的函数“当做”属性访问，从而提供更加友好访问方式查看全部
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要固定sorted()的cmp参数，需要传入一个排序函数作为cmp的默认值。查看全部
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@functools.wraps应该作用在返回的新函数上。查看全部
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要实现带参数的@performance，就需要实现： my_func = performance('ms')(my_func) 需要3层嵌套的decorator来实现。 带参数的函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数：查看全部
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计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。查看全部
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def f(j): def g(): return j*j return g 它可以正确地返回一个闭包g，g所引用的变量j不是循环变量，因此将正常执行。查看全部
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请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。 def calc_prod(lst): def lazy_prod(): def f(x, y): return x * y return reduce(f, lst, 1) return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()查看全部
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但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。 sorted(list,f——>判断函数)查看全部
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