Python学习笔记

一、Python装饰器

装饰器本质上是一个Python函数或类，它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数/类对象。（有助于代码更简化）

插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景，装饰器是解决这类问题的好方法。

简单装饰器

def use_logging(func):

    def wrapper():

        logging.warn("%s is running" % func.__name__)

        return func()   # 把 foo 当做参数传递进来时，执行func()就相当于执行foo()

    return wrapper

def foo():

    print('i am foo')

foo = use_logging(foo)  # 因为装饰器 use_logging(foo) 返回的时函数对象 wrapper，这条语句相当于  foo = wrapper

foo()                   # 执行foo()就相当于执行 wrapper()
use_logging 就是一个装饰器，它一个普通的函数，它把执行真正业务逻辑的函数 func 包裹在其中，看起来像 foo 被 use_logging 装饰了一样，use_logging 返回的也是一个函数，这个函数的名字叫 wrapper。

@装饰器

@符号放在函数开始定义的地方，这样就可以省略最后一步再次赋值的操作。

def use_logging(func):

    def wrapper():

        logging.warn("%s is running" % func.__name__)

        return func()

    return wrapper

@use_logging

def foo():

    print("i am foo")

foo()
有了@,就可以省去foo = use_logging(foo)这一句。

*args,  **kwargs（需要参数（个数未知））

可变参数

def wrapper(*args):

        logging.warn("%s is running" % func.__name__)

        return func(*args)

    return wrapper
关键字参数

def wrapper(*args, **kwargs):

        # args是一个数组，kwargs一个字典

        logging.warn("%s is running" % func.__name__)

        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper
类装饰器

装饰器不仅可以是函数，还可以是类，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器主要依靠类的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。

class Foo(object):

    def __init__(self, func):

        self._func = func

    def __call__(self):

        print ('class decorator runing')

        self._func()

        print ('class decorator ending')

@Foo

def bar():

    print ('bar')

bar()

functools.wraps
 

二、Python排序方法简单汇总

冒泡排序

冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表，依次比较两个相邻的元素，如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换，则元素列表排序完成。

希尔排序

希尔排序是先取一个小于待排序列表长度的正整数d1，把所有距离为d1的数据看成一组，在组内进行插入排序。然后取一个小于d1的正整数d2，继续用d2分组和进行组内插入排序。每次取的分组距离越来越小，组内的数据越来越多，直到di=1，所有数据被分成一组，再进行插入排序，则列表排序完成。

插入排序

插入排序是将元素列表中未排序的数据依次插入到有序序列中。从元素列表的第一个数据开始(将第一个数据视为已排序序列)，按顺序将后面未排序的数据依次插入到前面已排序的序列中。对每一个未排序数据进行插入，是将该数据依次与相邻的前一个数据进行比较，如果顺序错误则交换位置，直到不需要交换则该数据插入完成。

快速排序

快速排序首先任意选取一个数据(通常选待排序列表中的第一个数)作为基准数据，将待排序列表中的数据分割成独立的两部分，所有比基准数据小的数都放到它左边，所有比基准数据大的数都放到它右边，此时基准数据排序完成，第一轮快速排序完成。然后再按此方法对两部分的数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，直到被分割的数据只有一个或零个时，递归结束，列表排序完成。