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简单的函数演示:
这个enumerate 函数挺有意思,用一次就爱不释手,可以自己去敲敲代码感受一下。
2:上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称,加入我新增了一本书,新增完成之后,我需要再show一下目前我有那些书呢?
如果没有函数之前,我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码,但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码,只要再次调用show_book()即可。
再举一个简单的例子,在一个函数内调用另外一个函数,并传递参数
首先来看一个函数间的调用
类方法:
执行结果:
metaclass能有什么用处,先来个感性的认识:
1.1 在wiki上面,metaclass是这样定义的:In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类,而class实例化的结果是instance。我是这么理解的:
metaclass是类似创建类的模板,所有的类都是通过他来create的(调用 new ),这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程,实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式(下文会讲)
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如: class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为Meta(继承于type的类)
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数,例如叫metaclass_new, 需要3个参数:name, bases, attrs,
name: 类的名字
bases: 基类,通常是tuple类型
attrs: dict类型,就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的:当定义好类之后,创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间,创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化(做一些赋值等)。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法: new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类,类似与self,但是self指向的是instance,而这里cls指向的是class
name: 类的名字,也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性),也可以是函数(类方法)。
所以在创建类的过程,我们可以在这个函数里面修改name,bases,attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr(just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果:
先来介绍内部类与外部类是什么?
看源码解析:
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
分析如下:
首先调用deco函数,打印三条语句,就是前三条
因为deco函数有返回值,返回的是你传递的参数,也就是myfunc的引用。
第10行的myfunc为你deco函数的返回值,也就是myfunc
第11行调用的myfunc(),其实调用的是deco返回值的函数,也就是你传递的函数的引用。
如有不明白的地方,请继续追问!
inname = r"C:\Python27\esri.shp"
outname = "outname.cst"
# 在此处调用该函数。函数体定义必须放在调用以前。可以通过import
read_ESRT_……(file = inname, fileOut = outname)
# 这两个参数只是字符串而已,指明你的文件路径。注意在python中,若有 \ 号,则最好使用 \\ 双斜杠,或者如上例,加上前缀 r
这里来给大家演示一下,函数的定义或构造,并调用函数来实现封装后的效果。
首先我们来看看想实现下面的这个效果,如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法,第一种代码重复率太高,代码美观效果太差,虽然能实现效果,但是因为数量比较少,还能手工打出来这几行代码,如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的,但是for循环只能实现类似的数字和变量循环,无法进行复杂的功能开发。鉴于此,函数这个概念就被python引入了,下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的,还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了,这种类型的语法,不仅可以反复使用,而且封装后的代码更美观。
random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。
randint是random + integer拼接简写而成,代表随机一个整数
Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。
random.randint() 函数的例子:
用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n:a=n=b
a必须小于或等于b,否则报错。
其他random的方法:
无
随机数是用于生成测试入参的好办法,也常见于各种需要随机的场合。
但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难,因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出:
对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇