单独利用一个字典进行状态码信息对照，这样设计一旦状态码多了就不好对照，再使用过程中也没那么方便，简单试下组织一个成功的信息
我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景，有这样一个名为requirements.py的python3文件，其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串：
装饰器在python中扮演着很重要的作用，例如插入日志等，装饰器可以为添加额外的功能同时又不影响业务函数的功能。
标题 类 面向对象 装饰器 1 类 首先举一个创建类的例子 class是声明类的关键字，human是类名，括号里的object是继承的父类（在Python2中如果无继承任何新式类，则为旧式类，其中object是新式类的基类）。Is_Animal是类变量，所有的类实例共享该变量，访问类变量可以直接通过类名而不需要实例化。self.name是类的一个属性，而self指向当前的类的实例对象，因此类的不同实例对象的属性可以有不同的取值。有self参数的函数说明该方法必须要实例后才可以调用。__init__(self
说下 Click 模块是干啥的,简单说，它就是把我们的 Python 脚本的一些函数，通过 添加带有 Click 关键字的装饰器进行装饰进而将函数调用的形式转化为命令行传参的形式然后执行。听不懂也没关系，我们会一步一步来，基本上按照我的实际应用情况来写的。 本文不会涉及太多复杂的语法和理论，将会用通俗的语言和大家进行分享。
在Python3中，当我们使用旧式的类修饰符（class decorator）时，可能会遇到TypeError: Class advice impossible的错误。这个错误通常发生在尝试使用@classmethod和@staticmethod修饰符来装饰类方法或静态方法时。
书接上回，我们继续来说说python的面试题，我在各个网站搜集了一些，我给予你们一个推荐的答案，你们可以组织成自己的语言来说出来，让我们更好的做到面向工资编程
由于新式类中具有三种访问方式，我们可以根据它们几个属性的访问特点，分别将三个方法定义为对同一个属性：获取、修改、删除
从今天开始打算做 100 种编程语言的速通。频率大概一周两篇，我会发布有关不同编程语言的信息，尝试每种语言的有趣之处。
Python3 >= 3.5 Python3.5开始Python把Typing作为标准库引入，低版本可以使用独立的Typing包
1. xrange() 和 range() 的区别，等价于 Python3 与 Python2 中 range() 的区别
条件表达式（有时称为“三元运算符”）是为if语句提供较短语法的机制。例如：x = 1 if cond else 2。
本文讨论了Python 2和python 3中计时方法，并完成了一个通用的计时装饰器。
大约还有二十天假期时间，这二十天我准备跟进一个Flask入门系列，大致会分为10-12篇文章。虽然我以后不想做开发，但是Web开发热度还是挺高的，所以就用了一段时间学习了一下，下学期也会有与Web有关的课程，如果对Flask感兴趣的话，可以持续跟进，希望这个系列可以帮到伙伴们。
传递一个函数到装饰器函数中，在装饰器函数中实现一个用于装饰的函数，该函数自己做一些操作，并调用传入的函数，最后返回自身。 实际上是一个闭包结构。
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
在python代码的实现中，假如我们有一个需要执行时间跨度非常大的for循环，如果在中间的某处我们需要定时停止这个函数，而不停止整个程序。那么初步的就可以想到两种方案：第一种方案是我们先预估for循环或者while中的每一步所需要的运行时间，然后设定在到达某一个迭代次数之后就自动退出循环;第二种方案是，在需要设置超时任务的前方引入超时的装饰器，使得超过指定时间之后自动退出函数执行。这里我们将针对第二种方案，进行展开介绍。
在前面对Pytest做了大概的概述，本节中主要总结Pytest在编写测试用例方面的的知识体系。在实际的工作中，并不是所有的测试用例都是需要执行的，某些测试用例不想被执行，可以添加一个忽略执行，这地方就会使用到装饰器，如果对装饰器不熟悉的同学可以看看我的函数知识体系
装饰者模式由于松耦合，多用于一开始不确定对象的功能、或者对象功能经常变动的时候。 尤其是在参数检查、参数拦截等场景。
第1~10题 1、一行代码实现1--100之和 >>> sum(range(1,101)) 5050 >>> 2、如何在一个函数内部修改全局变量 a= 3 def func(): global a a = 4 func() print(a) #4 3、列出5个python标准库 os：提供了不少与操作系统相关联的函数 sys: 通常用于命令行参数 re: 正则匹配 math: 数学运算 datetime:处理日期时间 4、字典如何删除键和合并两个字典 #删除 >>> di
Happiness is a way of travel. Not a destination.
在单元测试的组件中，主要分为测试用例，测试固件，测试套件，测试执行以及测试报告，看过我书的同学对这些应该很清晰。测试固件也是不难理解，也就是在测试用例执行前需要做的动作和测试执行后需要做的事情。比如在UI的自动化测试中，我们更加关注的是对页面的操作，而不是关心打开浏览器和关闭浏览器，在数据库的操作中，更加关注的是对MySQL的基本操作，而不怎么关心连接数据库和数据库断开连接这部分。所以打开浏览器和关闭浏览器，连接数据库和关闭数据库部分，可以让测试固件去干，测试用例的层面更加关心测试用例的执行结果以及断言结果。在pytest的测试框架中，测试固件有各种形式的表现，比如除了刚才说的初始化与清理外，还有它强大的参数化的部分。下面还是通过具体的案例来说明这部分的应用。
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
“Python 中的类都是单例模式？” 一天，一同事问我这样一个问题。这是一个奇怪的问题，可能你也这么认为。这里先不做解释，我们先来看看 __new__ 和 __init__ 方法。
Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别。 == 是比较两对象的值，is 是比较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。 深拷贝和浅拷贝。 # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引用，如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层，实际上浅拷贝之后，这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象，也就是一个真正意义上的拷贝。 >>> from
装饰器的概念有点类似于数学中的泛函，是函数的函数。其输入参数为一个方法，输出为另一个方法。
由于Python2的官方维护期即将结束，越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。可是，在实际的工作中，我发现好多人都是在用Python2的思维去写Python3的代码，Python3给我们提供了很多新的、很方便的特性，可以帮助我们快速的编写代码。
目录 1、python2与python3的区别 2、装饰器 3、多线程、多进程 4、GIL 5、OSI七层协议 6、HTTP协议 7、垃圾回收机制 8、进制转换 9、eval与exec的区别 1、python2与python3的区别 1、默认字符编码 python2：ascii python3: utf-8 2、print python2: 1、打印时可加括号，也可不加 2、打印一个值，输出无括号 3、打印多个值，若打印时加了括号，输出也有括号，并且有逗号分隔，即元组形式
_new_的作用 在python中_new_方法与_init_方法类似，但是如果两都存在那么_new_闲执行。 在基础类object中，_new_被定义成了一个静态方法，并且需要传递一个参数cls。Cls表示需实例化的类，此参数在实例化时由Python解析器自动提供。 new()是在新式类中新出现的方法，它作用在构造方法init()建造实例之前，可以这么理解，在Python 中存在于类里面的构造方法init()负责将类的实例化，而在init()调用之前，new()决定是否要使用该init()方法，因为new()可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的对象来作为本类 的实例。 New（方法的特性） new()方法是在类准备将自身实例化时调用。 new()方法始终都是类的静态方法，即使没有被加上静态方法装饰器。 实例 class Person(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __new__(cls, name, age): if 0 < age < 150: return object.__new__(cls) # return super(Person, cls).__new__(cls) else: return None def __str__(self): return '{0}({1})'.format(self.__class__.__name__, self.__dict__) print(Person('Tom', 10)) print(Person('Mike', 200)) 结果： Person({'age': 10, 'name': 'Tom'}) None Python3和python2中_new_使用不同 Python2的写法 注意python版本大于等于2.7才支持 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls,args,*kwargs) return cls._inst Python3的写法 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._inst 如果Python3的写法跟Python2写法一样,那么倒数第二行会报错"TypeError: object() takes no parameters"
目录[-] functools 作用于函数的函数 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具，而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的，可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同，并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数，同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子
答案答案不一定正确待修改中 仅供参考 """ def grammar(): return ''' 5个python数据类型：int整数型 folat浮点型 tuple元组 str字符串 list列表 set集合 dict字典 boll布尔 空None 5个python内置函数：print打印 input输入 len() del删除 ord()ascil转化为数字 chr()数字转化为ascil int()等 format() eval()将字符串当成有效的表达式来
作者：j_hao104 来源：见文末 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具，而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的，可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同，并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数，同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子是对 myfunc
Python诞生很早，但真正火爆时间并不长。目前Python语言的应用领域非常广泛，主要有系统编程、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程等
在Python中用双下划线__包裹起来的方法被成为魔法方法,可以用来给类提供算术、逻辑运算等功能，让这些类能够像原生的对象一样用更标准、简洁的方式进行这些操作。 下面介绍常常被问到的几个魔法方法。
以上几个特性我会针对应用场景，使用注意事项，应用举例几个维度分别进行讲解，如果有同学对某个特性特别熟悉则可以直接跳过。
面对对象是一种编程思想，以类的眼光来来看待事物的一种方式。将有共同的属性和方法的事物封装到同一个类下面。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 Python的简单性使您能够快速地提高工作效率，但这通常意味着您不能使用它所提供的所有功能。在这个实践指南的更新版中，您将学习如何利用Python3的最佳思想来编写有效的、现代的代码。 发现并应用超出您过去经验的惯用Python 3特性。作者Luciano Ramalho将指导您了解Python的核心语言特性和库，并教你如何使您的代码更短、更快、更易读。 本书的主要更新包括:F
一、选择Python2还是Python3 在2008年的时候，python3.0发布。python2.x的最后版--v2.7也于2010年年中发布，并且声明了对最后一版的延长支持。在这之后，python2.x分支就没有任何主要的新属性发布。3.x版本一直持续开发，并且已经发布了5年的稳定版本。2012年发布3.3，2014年发布3.4，2015年发布3.5，2016年发布3.6。这意味着新开发的标准库只在python3.x中展现。 简而言之，python2.x是过去，python3.x是现在、是将来。抱着
单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
1111 test now1() 1505878800.4148097 222 now2() 1505878800.4148097
Python3.8已经发布了将近一个月了，距离Python3.0第一个版本发布也将超过10年了。相信很多人还是依旧在使用Python2.7版本，想要迁移到最新版本却不知道怎么能够快速掌握其中最Amazing的方法。下面这篇文章，我会给大家推荐3.0版本依赖最最新潮的函数和语法，让你们能够在Review代码时候“脱颖而出”！
GIL是python的全局解释器锁，在一个进程中如果有多个线程执行，其中一个线程在执行的时候会霸占python解释器（加锁即GIL），那么其他线程就不能执行，需要等待该线程解锁才能执行，如果线程在遇到耗时操作（IO操作），则解释器锁会自动解开，其他线程继续执行。因此，python的多线程并不是在同时运行的，而是有先后顺序的。
整型（Int）、布尔型（bool）、字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）
在python2中字节类型同字符类型区分不大，但是在python3中最重要的特性是对文本和二进制数据做了更加清晰的区分，文本总是Unicode，由字符类型表示，而二进制数据则由byte类型表示，python3不会以任意隐式方式混用字节型和字符型，也因此在python3中不能拼接字符串和字节包（python2中可以，会自动进行转换），也不能在字节包中搜索字符串，也不能将字符串传入参数为字节包的函数。
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于 AOP (面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
