python学习之路第五天

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1、装饰器：

#!/usr/bin/env python3

user_status = False #用户登录了就把这个改成True

def login(auth_type): #把要执行的模块从这里传进来

def auth(func):

def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数

if auth_type == "qq":

_username = "tom" #假装这是DB里存的用户信息

_password = "abc123" #假装这是DB里存的用户信息

global user_status

if user_status == False:

username = input("user:")

password = input("pasword:")

if username == _username and password == _password:

print("welcome login....")

user_status = True

else:

print("wrong username or password!")

if user_status == True:

return func(*args,**kwargs) # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能

else:

print("only support qq ")

return inner #用户调用login时，只会返回inner的内存地址，下次再调用时加上()才会执行inner函数

return auth

def home():

print("---首页----")

@login('qq')

def python():

print("----python专区----")

def sql():

print("----sql专区----")

@login('weibo')

def css():

print("----css专区----")

home()

python()

运行结果：

---首页----
user:tom
pasword:abc123
welcome login....
----python专区----

注：参考学习地址：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html

2、def w1(a):

def b(c,d):

print(111)

return b

@w1

def show():

print("show")

注：先执行w1，把自己装饰的函数的函数名当作参数，即w1(show)，show 函数重新定义，w1(show) 返回值新show= b。

注：@w1()括号内有参数，先执行w1()，然后在按上面步骤进行后续操作。

3、递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程。在计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的，它往往使算法的描述简洁而且易于理解。

递归算法解决问题的特点：

(1)递归就是在过程或函数里调用自身。

(2)在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。

(3)递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

(4)在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储，递归次数过多容易造成栈溢出等。

递归算法所体现的“重复”一般有三个要求：

一是每次调用在规模上都有所缩小（通常减半）；

二是相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）；

三是在问题的规模极小时必须用直接给出解答而不再进行递归调用，因为每次递归调用都是有条件的（以规模未达到直接解答的大小为条件），无条件递归调用将会成为死循环而不能正常结束。

4、def func(arg1,arg2,stop):

if arg1 == 0:

print(arg1,arg2)

arg3 = arg1 + arg2

print(arg3)

if arg3 < stop:

func(arg2,arg3,stop)

func(0,1)

运行结果：0 1 （前两个数相加值等于下一个数，斐波那契数列。）
1
2
3
5
8
13
21
34

5、def calc(n):

print(n)

if n/2 > 1:

res = calc(n/2)

return res

calc(100)

运行结果：100 50.0 25.0 12.5 6.25 3.125 1.5625

6、def binary_search(data_source,find_n):

mid = int(len(data_source)/2)

if len(data_source) >= 1:

if data_source[mid] > find_n:

# data in left

print("data in left of [%s]" % data_source[mid])

binary_search(data_source[:mid],find_n)

elif data_source[mid] < find_n: # data in right

print("data in right of [%s]" % data_source[mid])

binary_search(data_source[mid:],find_n)

else:

print("found find_s,",data_source[mid])

else:

print("cannot find..")

if __name__ == '__main__':

data = list(range(1,600))

print(data)

binary_search(data,400)

运行结果：data in right of [300]
data in left of [450]
data in right of [375]
data in left of [412]
data in right of [393]
data in left of [402]
data in right of [397]
data in right of [399]
found find_s, 400

7、算法：

矩阵旋转90度

#!/usr/bin/env python3

data = [[col for col in range(10)] for row in range(10)]

print(data) for row in data:

print(row)

print('-----------')

#r_index 行下标，c_index 列下标，tmp 临时存储，data[][]矩阵地址，如data[0][0]=0。

for r_index,row in enumerate(data): #enumerate()函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标

for c_index in range(r_index,len(row)):

tmp = data[c_index][r_index]

data[c_index][r_index] = row[c_index]

data[r_index][c_index] = tmp

print('-----------')

for r in data:

print(r)

运行结果：[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

----------- ----------- ----------- ----------- ----------- ----------- ----------- ----------- ----------- ----------- -----------

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]

[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]

[4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]

[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]

[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]

[7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]

[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]

[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]