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如果一个类表现得像一个list，要获取有多少个元素，就得用 len() 函数。 要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法__len__()，它返回元素的个数查看全部
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上述 Student 类实现了__cmp__()方法，__cmp__用实例自身self和传入的实例 s 进行比较，如果 self 应该排在前面，就返回 -1，如果 s 应该排在前面，就返回1，如果两者相当，返回 0查看全部
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str()一般是将数值转成字符串。 repr()是将一个对象转成字符串显示，注意只是显示用，有些对象转成字符串没有直接的意思。如list,dict使用str()是无效的，但使用repr可以，这是为了看它们都有哪些值，为了显示之用 Python 有办法将任意值转为字符串：将它传入repr() 或str() 函数。 函数str() 用于将值转化为适于人阅读的形式，而repr() 转化为供解释器读取的形式 （如果没有等价的语法，则会发生SyntaxError 异常） 某对象没有适于人阅读的解释形式的话， str() 会返回与repr() 等同的值。很多类型，诸如数值或链表、字典这样的结构，针对各函数都有着统一的解读方式。 字符串和浮点数，有着独特的解读方式。 >>> s = 'Hello, world.' >>> str(s) 'Hello, world.' >>> repr(s) "'Hello, world.'" >>> str(1.0/7.0) '0.142857142857' >>> repr(1.0/7.0) '0.14285714285714285' >>> x = 10 * 3.25 >>> y = 200 * 200 >>> s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...' >>> print s The value of x is 32.5, and y is 40000... 管str(),repr()和``运算在特性和功能方面都非常相似，事实上repr()和``做的是完全一样的事情，它们返回的是一个对象的“官方”字符串表示，也就是说绝大多数情况下可以通过求值运算（使用内建函数eval()）重新得到该对象，但str()则有所不同。str()致力于生成一个对象的可读性好的字符串表示，它的返回结果通常无法用于eval()求值，但很适合用于print语句输出。需要再次提醒的是，并不是所有repr()返回的字符串都能够用 eval()内建函数得到原来的对象查看全部
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实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的. 在实例方法内部，可以访问所有实例属性，这样，如果外部需要访问私有属性，可以通过方法调用获得，这种数据封装的形式除了能保护内部数据一致性外，还可以简化外部调用的难度。查看全部
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还可以这么写。。。。 import math def is_sqr(x): r=math.sqrt(x) return r%1==0 print filter(is_sqr, range(1, 101)) 哈哈查看全部
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filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数： def is_odd(x): return x % 2 == 1 然后，利用filter()过滤掉偶数： filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) 结果：[1, 7, 9, 17]查看全部
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import math def is_sqr(x): return math.sqrt(x)%1==0 print filter(is_sqr, range(1, 101)) 这行吗查看全部
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偏函数 当一个函数有很多参数时，调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数，就可以简化调用者的负担。 比如，int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换： >>> int('12345') 12345 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做 N 进制的转换： >>> int('12345', base=8) 5349 >>> int('12345', 16) 74565 假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去： def int2(x, base=2): return int(x, base) 这样，我们转换二进制就非常方便了： >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85 functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2： >>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85 所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。查看全部
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最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数： def log(f): @functools.wraps(f) def wrapper(x): print 'call...' return f(x) return wrapper 也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 'x'，原函数定义的参数名不一定叫 'x'。查看全部
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完善decorator @decorator可以动态实现函数功能的增加，但是，经过@decorator“改造”后的函数，和原函数相比，除了功能多一点外，有没有其它不同的地方？ 在没有decorator的情况下，打印函数名： def f1(x): pass print f1.__name__ 输出： f1 有decorator的情况下，再打印函数名： def log(f): def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper @log def f2(x): pass print f2.__name__ 输出： wrapper 可见，由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2'，而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中： def log(f): def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) wrapper.__name__ = f.__name__ wrapper.__doc__ = f.__doc__ return wrapper 这样写decorator很不方便，因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上，所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务： import functools def log(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper查看全部
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类的私有属性可以在内部访问,但不能在外部访问查看全部
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如何去掉`__xxx__`这类的特殊属性，只保留我们自己定义的属性？回顾一下filter()函数的用法。 dir()返回的属性是字符串列表，如果已知一个属性名称，要获取或者设置对象的属性，就需要用 getattr() 和 setattr( )函数了： >>> getattr(s, 'name') # 获取name属性 'Bob' >>> setattr(s, 'name', 'Adam') # 设置新的name属性 >>> s.name 'Adam' >>> getattr(s, 'age') # 获取age属性，但是属性不存在，报错： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age' >>> getattr(s, 'age', 20) # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20： 20查看全部
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多重继承的目的是从两种继承树中分别选择并继承出子类，以便组合功能使用 Python的网络服务器有TCPServer、UDPServer、UnixStreamServer、UnixDatagramServer，而服务器运行模式有 多进程ForkingMixin 和 多线程ThreadingMixin两种。 要创建多进程模式的 TCPServer： class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixin) pass 要创建多线程模式的 UDPServer： class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixin): pass查看全部
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这种行为称为多态。也就是说，方法调用将作用在 x 的实际类型上。s 是Student类型，它实际上拥有自己的 whoAmI()方法以及从 Person继承的 whoAmI方法，但调用 s.whoAmI()总是先查找它自身的定义，如果没有定义，则顺着继承链向上查找，直到在某个父类中找到为止。 由于Python是动态语言，所以，传递给函数 who_am_i(x)的参数 x 不一定是 Person 或 Person 的子类型。任何数据类型的实例都可以，只要它有一个whoAmI()的方法即可 json.load()并不一定要从一个File对象读取内容。任何对象，只要有read()方法，就称为File-like Object，都可以传给json.load()。查看全部
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这说明在一条继承链上，一个实例可以看成它本身的类型，也可以看成它父类的类型查看全部
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