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2019.04.21 python核心特征
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本阶段我们将了解Python是如何管理内存的，学习内存管理让我们掌握python的运行机制；
并且在python中有许多函数式编程的特性，比如闭包，装饰器和生成器，这些都是一些比较难掌握的概念，但面试会经常遇到。
1.生成器与列表的对照使用
在Python中， 一边循环一边计算的机制， 称为生成器： generator
创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5))
可以通过 next(生成器) 函数获得生成器的下一个返回值
没有更多的元素时， 抛出 StopIteration 的异常
生成器也可以使for 循环，因为生成器也是可迭代对象
这不就是元祖那个推导式吗
需要新的数字，就生成一个新的，不同于列表，需要一下子全出来，
更占用内存
time.clock
%d 是字节吗？
sys.getsizeof()
生成器：generator
老母鸡下蛋比喻法：列表是直接杀了了取卵，生成器通过next让它下蛋
但我还是不知道拿来干嘛呀，只是为了减少内存吗？性能优化吧
生成器和列表推到就只是差括号 和中括号而已
next（g） g.__next__（）底层原理是一样的
g.send(None )
2.生成器的其他生成方式以及元素的遍历方式
生成器就是你要多少我就给你多少，我不会直接的存储所有
生成器与列表比较
"""生成器：
什么是生成器？
genterator
记录一个算法，可以一遍循环，一遍计算的一种机制
生成器的作用？
存储1-10000中所有的偶数
1.list
列表推导公式
更加耗时
更加开销系统内存
2.生成器
存储数据(存数的算法)使用生成器的好处？
1.时间
2.内存开销使用生成器？
创建生成器： 1. g =( x for x in range(10))"""
生成器的其他生成方式：
1.g = (x for x in range(5))
2. 包含yield关键的函数，为生成器
yield
用在函数中生成器可以生成的元素的访问以及注意事项：
1.next(g)
2.for循环变量
3.g.__next__()
4.g.send()
使用send()访问的时候，首个元素必须给None参数,后续元素，可以给任意参数 超出生成器生成数据的范围：StopIteration"""
3.迭代器的使用
可以被next()函数调⽤并不断返回下⼀个值的对象称为迭代器
可以使用isinstance(对象,Iterator)判断对象是否为迭代器
迭代器（Iterator）
如何判断对象是可迭代对象（Iterable）
print(isinstance(list1,Iterable))
4.闭包的定义和使用
"""
闭包：
什么是闭包？
函数 如何创建闭包？
1.嵌套函数定义(外部函数，内部函数)
2.内部函数使用外部函数中定义的变量
3.外部函数一定要有返回值，返回内部函数名 如何使用闭包？
funcIn = funcOut(a)
result = funcIn(b)
print(result)5使用闭包完成求两点之间的距离
math.sqrt 开方
%d 是整数的 %g是浮点数
6.使用闭包添加日志功能的引入
"""
闭包的特殊用途：
1.可以在不修改现有功能源码的前提下，增加新的功能
日志功能（统计访问事件，访问功能，写到日志文件中），权限验证（下载之前，验证当前账户是否为会员） 开闭原则：
开放： 添加功能
关闭： 修改源代码"""
import time
#定义一个记录日志的函数:将访问事件以及访问的函数名写入到文件中(log.txt)
def writeLog(func):
try:
file = open('log.txt', 'a', encoding='utf-8')
#写入相关数据信息(访问的函数名，访问的时间)
file.write(func.__name__)
file.write('\t')
#写入访问时间
file.write(time.asctime())
file.write('\n')
except Exception as e:
print(e.args)
finally:
#关闭文件
file.close()
#闭包
def funcOut(func):
def funcIn():
#新增功能
writeLog(func)
func()
return funcIndef func1():
print("我是功能1")
def func2():
print("我是功能2")#闭包的调用
func1 = funcOut(func1)
func2 = funcOut(func2)func1()
func2()
开闭原则：是指当别人写好了代码，但是我要新增功能怎么办呢？我又不能修改人家的代码
添加功能一般在不修改被人的代码情况下7.使用闭包实现不修改源码添加功能
与闭包关联紧密，很多时候，二者结合是用
加了装饰器之后就不用写使用闭包的第一句话了 其实他们实行的效果是一样的
要执行的函数 = 外部函数（要执行的函数） 返回内部函数名
对呀，装饰器只是让我们调用闭包更简洁更方便
@外部函数名概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能装饰器就是装饰原函数的吗？源代码的基础上添加一些东西
def func(fn):
# 需要有参数，*args,**kwargs
def func_in(*args,**kwargs):
print("记录日志")
print('访问方法:'+fn.__name__)
# 需要有参数，*args,**kwargs
xx = fn(*args,**kwargs)
# 需要有返回值
return xx
return func_in# 待装饰函数：无参数，无返回值
@func
def test1():
print("test1")
test1()
@func
def test2():
return "Hello"
print(test2())
@func
def test3(a):
print('a=%d'%a)
test3(1)
12.Python动态添加属性（对象属性，类属性）
setattr（p1,'gender','男’）
对象是可以调用类属性的
对象属性是属于该对象的属性
而类属性不一样
13.Python动态添加方法（对象方法，静态方法）
如何让一个函数称成为类的实例方法、
实例方法也是一样的，属于该对象
import types
p1.study types.MethodTye(study.p1)
静态方法是都可以使用的 静态方法不用上面那个步骤了 直接加@staticmethod
直接将函数变成类的方法
类方法的第一个参数是cls @classmethod
给的是函数名？？？？
"""
Python
动态语言 ：
可以在运行时，改变类的结构
添加属性:
添加对象属性：
对象名.属性名 = 值
setattr(对象,属性,值)
添加类属性
类名.属性名 添加方法
添加对象方法(实例方法，成员方法)
import types
p1.study types.MethodType(study,p1) 注意：添加后的方法，只能p1调用，其他对象不可以
添加静态方法
@staticmethod 类名.静态方法名 = 定义的函数名 添加类方法
@classmethod
类名.类方法名 = 定义的函数名 注意：
类名.类方法名 = 定义的函数名()
后边为定义的函数名 而不是 定义的函数名()
强类型语言 ：
变量的类型，运行时决定
变量的类型在运行之后，可以任意变量，不需要强制转换
"""
14.__alots__的对动态添加属性及方法的限制作用
函数式式编程：指的是内建 函数吗？？
range（10,-1，-1） 步长为负一的是每次增加数（-1）
偏函数partial 对函数进行深加工 就比如从新定义int（）函数，直接可以写进制数的转换
functools之wraps的使用：原函数对象的指定属性复制给包装对象
打印名字：__name__
打印文档：__doc__
如何解决闭包函数中我想需要的是原来的真正的函数名呢？？？
在内部函数上加@wraps（func原函数）就可以了现在的内部函数就是原函数了
这个内建函数之map的使用 还是上次看到过 但是没用过
意思表示映射 就是说在地图上的每一个地址都对应现实中的真实位置，这种关系就是映射
map（func，*iterabale）---》map object 返回的应该是一个迭代器
匿名函数处理吗？？lambda x：x*2
functools 之reduce函数的使用：我感觉和map差不多 只是返回值前者是迭代器而后者是求和的总数 他们的参数是一样的
内建函数值filter的使用 卧槽是过滤器
it1 = filter（lambda x:x！=0，list1）
for i in it1:
print(i) 这些什么functools 的函数都是针对函数来使用的吧
内建函数之sorted（）的使用
list2 = sorted（list，key = lamdba x：（x<0,abs(x)））
这个key=后面要跟函数吗
列表中自定义对象的排序；
有介绍了几个函数的使用吧
"""
元类：
什么是元类？
动态创建类
元类->类 类->对象 用途？
可以动态创建类
如何使用？
type()
1.查看目标对象的数据类型
2.可以使用type，动态创建类
语法:
类 = type(类名,(父类...),{属性，方法})"""通过type动态创建的类是没有初始化__init__的 所以可能调用属性的时候是父类的
为什么要跟我讲这个元--使用type动态创建类类装饰器的作用：会调用__init__ __call__ 所以把要写的东西放在__call__中什么是对象池呢？就是python中的的对象都在这个对象池中存
数字和字符串类型来处理 超过这个【-5,256】范围的都是放在大整数池的intern机制
每个单词（字符串），不夹杂空格或者其他符号，默认开启intern机制，共享内存考引用计数决定是否
销毁 这是内存优化机制的内存管理这个东西很奇妙啊 内存泄露是指不能及时的释放内存，内存占满了，系统运行就会变慢python中采用了计数机制为主和隔代回收辅助
