learn-python3

# learn-python3

  這是我初學Python時寫的一套Python基礎示常式序.主要基於廖雪峰老師的Python3教程和<<深入理解Python>>. 感謝!

下麵是這些示常式序的目錄總結:

 Chapter1：容器/集合/Collection

   1.字典/哈希表/dictionary/map

   2.鏈表/list

   3.無序表/set/tuple

   4.格式化字元串和字元串連接

 Chapter2:Python函數和函數式編程

   1.Python參數(*args, **kw ..)

   2.(多)返回值 - tuple

   3.函數式編程          

      1).高階函數(map,reduce,filter)

      2).匿名函數(lambda表達式)

      3).閉包(Closure)

      4).裝飾器(decorator)

閉包(Closure)：

  在python中，函數是對象，函數名作為對此對象的引用。像其他數據結構一樣，函數也可以賦值給變數，並且我們可以在函數中定義對象，將對象作為參數和將對象作為返回值。

 在這裡，我們舉一個例子來說明。

def make_printer(msg):
    def printer():
        print(msg)
    return printer

printer = make_printer('Foo!')
printer() #Foo          

  閉包是指 內部函數(nested function) 訪問 其 外圍函數(enclosing)作用域的變數，並且外圍函數已經執行完畢。

  當 make_printer 被調用，一個新的棧幀入棧，printer 函數作為其常量，msg 的值作為局部變數被保存。然後創建並返回了函數 printer 。因為函數 printer 引用了msg 變數，當 make_printer 函數返回(return)之後它依舊存活(kept alive)。

  這裡面有兩個關鍵點：存在內部函數，並且內部函數訪問了外圍局部變數。只有同時滿足這兩點，才稱為閉包。

裝飾器(decorator):

  首先，裝飾器是一種設計模式。在不改變原有代碼的基礎上，將其功能模塊進行包裝(wrapper)，構建出更加複雜的功能模塊。通常，增強了的功能模塊會調用被增強的(即原有的)功能邏輯。AOP(Aspect Oriented Programming) 就是使用這種編程思想。

  從技術上講，Python的裝飾器是使用閉包來實現的。並提供了簡潔的語法糖支持。

  裝飾器函數接收函數作為參數，並且在內部通過定義 wrapper 函數來實現增強的邏輯。通常情況下，這個函數會調用原函數，並且，這個函數的參數列表應該和被增強的函數保持一致。最終，我們將這個增強了的函數(wrapper)作為返回值。

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        maybe some code..
        func(*args, **kwargs)
        maybe some code...
    return wrapper

wrapper_origin_func = decorator(origin_func)
wrapper_origin_func(*args, **kwargs)

語法糖支持：

@decorator1(args)
@decorator2
def func(): pass

#is equivalent to:
def func(): pass
func = decorator1(args)(decorator2(func))

 關於裝飾器帶參數的解釋：

def decorator1(args):
    def real-decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            some code..
            func(*args, **kwargs)
            some code access args
        return wrapper
    return real-decorator   

 Chapter3:面向對象(Oritented-Object)

   1.繼承和多態(extends and polymorphic)

   2.成員(mumber)

      1).類成員

      2).實例成員

   3.訪問許可權

   4.專有方法(special method)

   5.動態修改類和slots.

   6.Python中的類型(type)

   7.元類(metaclass)

Chapter4:協程 -- yield

  我們考慮自己來實現一個數字生成器(此生成器是廣義的)，即 range() 函數的功能。

  首先，我們藉助 list 通過定義最簡單，最直接的函數來實現。

def MyRange(n):
    num, list = 0, []
    for num < n:
        list.append(num)
        num += 1
    return list

 上面的代碼藉助了 list 對象簡單粗暴的將所有可能的值都載入到記憶體中。這種實現方式當n很大時對記憶體的消耗極高甚至會發生記憶體溢出。為此，我們可以定義一個迭代器類，通過維護兩個變數值而不是整個元素來實現延遲計算。