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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。查看全部
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* 用来传递任意个无名字参数，这些参数会一个Tuple的形式访问；**用来处理传递任意个有名字的参数，这些参数用dict来访问。查看全部
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一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()。查看全部
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def __call__(self, num): a, b, L = 0, 1, [] for n in range(num): L.append(a) a, b = b, a + b return L查看全部
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__slots__是指一个类允许的属性列表查看全部
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即使__init__.py是空文件，也必须要存在查看全部
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def ignore_case(x, y): return cmp(x.lower(), y.lower()) sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=ignore_case) 经实验，如果把functools.partial(sorted, cmp=ignore_case)中的cmp换成其他名字，会报错，这证明这个参数名字需要特定的名称，也即是原函数中规定的参数名字（本例中原函数名是sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)）查看全部
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functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数.所谓偏函数是指通过固定参数来使用某函数的部分功能. 如： 进制转换函数int(x, y)，将x转为y进制数 若固定想转换为2进制，每次传入y=2太过繁琐，重新定义函数 def int2(x): return int(x, base=2) 也有些麻烦，所以使用functools.partial，不需要我们自己定义int2() >>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85查看全部
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@property def grade(self): if self.__score >= 80: return 'A' elif self.__score >= 60: return 'B' else: return 'C'查看全部
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装饰器函数，可以用装饰器函数把 get/set 方法“装饰”成属性调用：查看全部
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在Python 3.x中，字符串统一为unicode，不需要加前缀 u，而以字节存储的str则必须加前缀 b。查看全部
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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 Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务,注意@functools.wraps应该作用在返回的新函数上 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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利用import ... as ...，还可以动态导入不同名称的模块。 try: import json except ImportError: import simplejson as json print json.dumps({'python':2.7})查看全部
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try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。查看全部
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