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请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。
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。
参考代码:
import time def performance(f): def fn(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1)) return r return fn @performance def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
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这章似懂非懂
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当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。
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旧版本加入新版本功能，使用__future__
例如： from __future__ import division
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如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。
如果导入的模块不存在，Python解释器会报 ImportError 错误。
利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：
try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO
try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。
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在不同py文件中（即不同模块），同名变量互不影响。
在一个模块中引用第三方模块，使用import语句，例如：import util
在不同文件夹中（即不同包），同名模块互不影响。（完整模块名不同）
例如：import p1.util
区分包和普通目录：包下面必须有个__init__.py文件，即使是空文件。
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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。
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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。
要在Python 2.7中引入3.x的除法规则，导入__future__的division
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利用引入不存在的模块错误报错，动态导入模块
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try:
.....一
except xxxERROR:
......二
尝试先做一，出现了xxx错误就执行二
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为什么c、c++语言能够提高速度？
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可以认为math就是一个指向已导入模块的变量，通过该变量可访问math模块中所定义的所有公开的函数。
导入模块中的某几个函数：
from 模块名 import 函数名,...,...
如果不同模块之间的函数名相同，则调用时需要给函数起个别名：
from 模块名 import 函数名 as 新模块名
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每个包是一个文件夹，每个文件是一个模块。
包下面必须有一个__init__.py文件 ，每层都必须有。即使为空。只有这样python才会把这个目录当成一个包来处理。
代码多的时候分在不同的PY文件中，易于维护。
且同一个名字的变量互不影响。
引用其它模块xxx：import xxx，调用其他模块中的函数lll：xxx.lll( )
同名模块再放入不同的包中。
引用完整的模块：inport 包名.模块名.函数
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装饰器的作用：
1、打印日志：@log
2、检测性能：@performance
3、数据库事务：@transaction
4、URL路由：@post('/register')
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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。
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