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pip install web.py python import web查看全部
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1.要“试用”某一新的特性，就可以通过导入__future__模块的某些功能来实现 >>> from __future__ import ???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 try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO查看全部
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1.同名模块放入不同的包中可以解决冲突（p1.util) (p2.util） 包->文件夹 模块—>xxx.py文件 2.包可以有多层 3.包下面有个__init__.py文件：包中的每一层都必须有这个文件，以将其和普通目录区分开来查看全部
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1.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) int()本身的定义为int(x, base=10) 通过这样可以将int2设置为默认的base值为2 2.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(base)查看全部
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重点： 装饰器所起到的作用，是把 f1 通过 new_fn 进行了变换了（口胡），得到了新的函数并命名为f1或者叫g1（这个函数的本质事实上是指向fn）查看全部
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1.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 2.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 3. >>> import functools import functools def log(f): @functools.wraps(f) #这行代码本身也是一个装饰器，它表示了将原函数原始参数信息复制到wrapper中去 def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper查看全部
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print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])查看全部
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通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是： def f(x): return x * x 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。查看全部
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像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。 因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。 返回闭包不能引用循环变量，请改写count()函数，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。 def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(j): def g(): return j*j return g r=f(i) fs.append(r) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()查看全部
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Python内置的 sorted()函数可对list进行排序： >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] 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。 因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数： def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0 这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：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] 利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串： def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']) 结果：['test', 'str', 'END']查看全部
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reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算： reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) 结果将变为125，因为第一轮计算是： 计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。查看全部
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注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。 map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。 由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。查看全部
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说不定我一生涓滴意念,侥幸汇成河查看全部
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