什么是Python装饰器

装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。

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一 嵌套函数

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")

函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。

Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。

然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数

二 闭包形态1

# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用

三 闭包形态2

# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --

除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用

四 装饰器形态1

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =

foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能

五 装饰器形态2

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =

foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #

不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。

Python画截断图

近日，帮女朋友画截断图时，遇到了一些问题，网上很多资料都是互相粘贴，缺少能够解决问题的帖子，经过查看官方api最终解决了问题。

在此记录一下，也希望能够帮助其他有需要的人。

这个是最方便的一种解决办法，官网地址为 Pypi ，官网的教程比较简洁

即可以得到可用的图：

看着效果好像还不错，但是如果要画柱状图，则如何解决呢？

仿照官方的程序，我们可以写出来以下的程序

得到以下图：

这个图我们可以发现存在一定的问题，它的横坐标不对了，我们的“1”显示不出来了！！！

那怎么解决呢？可以知道我们在bar()函数中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我们试下 plt.xticks 函数看看

首先删除bar函数中的 tick_label=name_list ,然后在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下图结果

我们通过对比这两个图，可以发现一个很trick的解决办法！

第一个图，没有自带的刻度，但是少了一个我们想要的刻度；第二个图，存在自带的刻度，但是我们想要的刻度全都有！

我们能不能考虑结合下呢？

我们尝试在bar中加上一个空的刻度，然后再显示出来

因此，这个方案在一些简单的图上还可以应用，复杂的场景就难以解决了！

matplotlib具有很强的自定义能力，我们可以考虑通过画两个子图，然后拼接成一个，来生成我们的截断图！

看着结果似乎还不错，坐标的刻度也显示正常啦

只是，由于我们使用subplot画出来的两个图默认大小是一样的，而前文使用brokenaxes画出来的截断上下的长度并不一样。我们这样画出来的图不好看，还需要调整下！

考虑到matplotlib可以使用grid来画图，我们尝试用它来调整下上下两图的比例！

画出来的结果好看多了！

重新画一下图

问题解决了！

我们得到了一个完整的图！

参考文献:

如何用python绘制简单条形图？

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。

条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。

那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？

当！当！当！就是下图的这个样子：

图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：

实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：

由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。

按照条形长短进行排序展示的条形图

当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？

当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！

把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。

先看一眼数据长什么样子：

根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：

很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？

理解plt.bar()主要参数

其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。

通过一个小例子理解下这几个参数的作用：

上边的几行代码输出的图形如下：

对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？

横向条形图

理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！

需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。

温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！

上述代码生成的条形图如下：

感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？

当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！

不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。

plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：

y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：

效果图：

和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。

然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

如何理解 Python

先来看一个简单例子：

def foo():

print('i am foo')

现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：

def foo():

print('i am foo')

logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码

def use_logging(func):

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

func()

def bar():

print('i am bar')

use_logging(bar)

逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。

简单装饰器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

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

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print('i am bar')

bar = use_logging(bar)

bar()

函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

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

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print("i am foo")

@use_logging

def bar():

print("i am bar")

bar()

如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器

装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == "warn":

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

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level="warn")

def foo(name='foo'):

print("i am %s" % name)

foo()

上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。

类装饰器

再来看看类装饰器，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。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_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

使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：

装饰器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函数

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

该函数完成等价于：

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

f = logged(f)

不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'

print f.__doc__ # prints None

这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

print f.__name__ # prints 'f'

print f.__doc__ # prints 'does some math'

内置装饰器

@staticmathod、@classmethod、@property

装饰器的顺序

@a

@b

@c

def f ():

等效于

f = a(b(c(f)))

python matplotlib数据作图

一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。

二、设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签。

三、通过plt.figure(figsize=(10,6))的画布。图（（10,6））。

四、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

五、分通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；并通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一个数据并将其展开888次；之后，使用上述设置时保持不变，发现另一行几乎是一条直线。

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