一、TCP/IP網路模型 應用層 負責在不同的應用層協議的約束下，如http、dns、ftp，通過應用進程間的交互來完成特定網路應用 應用層只需要專註於為用戶提供應用功能即可，無需關心數據如何傳輸 應用層是工作在操作系統中的用戶態，傳輸層及以下則工作在內核態 傳輸層 負責進一步為兩台主機設備中進程之 ...
1.裝飾器
1什麼是裝飾器
裝飾器就是裝飾別人的工具，具體是指為被裝飾者添加新功能，為一個新函數添加新功能
2為何要用裝飾器 （開放封閉原則）
為了不修改被裝飾者的源代碼以及調用方式的前提下，為被裝飾著添加新功能
3如何實現裝飾器
通過這個模板來實現具體看實際情景添加一些代碼
def outter(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
res=func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
2.裝飾器語法糖
就是在被裝飾函數頭放一個@outter裝飾者函數名字 等同於把outter返回值為wrapper記憶體地址 wrapper記憶體地址給index從新賦值
def outter(func): #最原始的index的記憶體地址
def wrapper(*args,**kwargs): #形參 *與**原封不動給func
res=func(*args,**kwargs) #獲取返回值為func的return 有就返回，沒有就返回None
return res #返回值為func的return 有就返回，沒有就返回None
return wrapper #返回wrapper的記憶體地址
@outter 等同於 index=outter(index) wrapper記憶體地址賦值給index **這就是語法糖**
def index (x,y):
print('我是index',x,y)
return 123 #返回值1 2 3
print(index(1,2)) #調用index實際是調用wrapper(形參)
3.裝飾器模板
def outter(func):
def wrapper(*args,**kwargs): #形參 *與**原封不動給func
res=func(*args,**kwargs) #獲取返回值為func的return 有就返回，沒有就返回None
return res #返回值為func的return 有就返回，沒有就返回None
return wrapper #返回wrapper的記憶體地址
#@outter # 等同於 index=outter(index) wrapper記憶體地址賦值給index，index記憶體地址被重新賦值
def index (x,y):
print('我是index',x,y)
return 123 #返回值1 2 3
print(index) #<function outter.<locals>.wrapper at 0x000001AD182EA790> 相當於調用wrapper
print(index(1,2)) #調用index實際是調用wrapper(形參)
這個裝的更像
上面的help方法獲取的還是wrapper
記憶體地址還是wrapper
這個全部都是index
from functools import wraps
def outter(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
stop = time.time()
print(stop - start)
return res
return wrapper
@outter # index = outter(index)
def index(x, y, z):
"""index函數的文檔註釋"""
print('welcome to index page', x, y)
time.sleep(3)
return 123
res = index(111, 222, 333)
print(res) #index裡面的輸出語句 welcome too.....
print(index) #輸出index的記憶體地址 @wraps模仿的 把index 記憶體地址都換過來了
help(index) #輸出index的註釋文檔信息 @wraps模仿的 把index註釋都換過來了
4.迭代器
1 什麼是迭代器
迭代器指的是迭代取值的工具
什麼是迭代？？？
- 迭代是一個重覆的過程，但是每一次重覆都是基於上一次結果而繼續的
- 比如 一個項目 第一個人做了一半 第二個人接著第一個人繼續做，
2 為何要用迭代器
為了找到一種統一迭代取值方案（適用於str、list、tuple、dict、set，文件對象）
節省記憶體
3 如何用迭代器
可迭代的對象iterable：
- 內置有
__iter__方法的對象(str、list、tuple、dict、set，文件對象) 除了int float 都可以迭代 - 有
__iter__方法的就是可迭代對象 - 有
_next_方法的就是迭代器對象
迭代器對象一定是 可迭代的
可迭代對象不一定是迭代對象
迭代器對象iterator:
- 內置有__iter__方法
- 內置有__next__方法
4.總結for迴圈好用 for迴圈就是迭代器
例子
dic = {'k1': 1111, 'k2': 2222, 'k3': 3333,'k4':4444,'k5':5555}
iter_dic = iter(dic) #dic通過tier轉換一下，成迭代器對象
iter_dic.__next__() #有next方法
print(iter_dic.__iter__().__iter__().__iter__() is iter_dic) 已經是迭代器對象，在調iter也沒用還是之前的對象
while True:
try: #捕捉異常
print(next(iter_dic)) #next迴圈下一個
except StopIteration:
break
for x in dic: #總結 for迴圈好用 for迴圈就是迭代器迴圈
print(x)
例：
dic = {'k1': 1111, 'k2': 2222, 'k3': 3333,'k4':4444,'k5':5555}
iter_dic = iter(dic) #迭代器取完就沒了 從新獲取
for k in iter_dic: #如果是dic第一次可以取到dic自動調iter方法變成迭代器對象超級賽亞人 #調迭代器對象的iter還是本身 第一次可以取到
print(k)
print('='*50)
# iter_dic = iter(dic) #如果打開這個 就是從新賦值 迭代器可以取到東西
for k in iter_dic: #如果再次dic調取iter方法還會變成迭代器對象，超級賽亞人所以還可以取出來 #調迭代器對象的iter還是本身第二次取不到值
print(k)
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with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
for line in f: #f本身就是迭代器對象 調iter方法變身失敗還是本身 ，然後迴圈賦值給line
print(line) #輸出line
print('='*50)
for line in f: #再用f.iter還是迭代器對象本身，變身失敗還是本身
print(line)
5.自定義迭代器 生成器對象
# yield可以返回多次值
def func():
print('hello1')
print('hello1')
print('hello1')
yield 111
print('hello2')
print('hello2')
print('hello2')
yield 222
print('hello3')
print('hello3')
print('hello3')
print('hello3')
yield 333
print('hello4')
print('hello4')
print('hello4')
print('hello4')
#函數內但凡出現yield語法，我們再調用函數就不會立即觸發函數體代碼運行，會返回一個生成器對象,生成器對象就是一種自定義的迭代器
res=func() #返回一個生成器對象
print(next(res)) #返回yield值
