python函数内部属性,python类的内置属性

二级Python----Python的内置函数及标准库(DAY 8)

python的内置函数(68个)

10年积累的成都网站建设、做网站经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程,更有碌曲免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

Python考核31个内置函数,

python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时,我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。

• dir()函数获得对象中可用属性的列表

Python中的关键词有哪些?

dir(__builtins__):查看python内置函数

help(‘keywords‘):查看python关键词

如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中,构成程序库。

只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验,就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性,而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义:①同一库里所有程序的格式是统一的;② 对这些程序的调用方法是相同的;③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。

Python的库包含标准库和第三方库

标准库:程序语言自身拥有的库,可以直接使用。help('modules')

第三方库:第三方者使用该语言提供的程序库。

标准库: turtle 库(必选)、 random 库(必选)、 time 库(可选)。

• turtle 库:图形绘制库

原理如同控制一只海龟,以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。

使用模块的帮助时,需要先将模块导入。

例如:在IDLE中输入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.画布

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置,参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示

矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:

例如:setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。

2、画笔

• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。

例如:color(‘red’)将颜色设为红色,也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色,或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。

Python __dict__属性:查看对象内部所有属性名和属性值组成的字典

在 Python 类的内部,无论是类属性还是实例属性,都是以字典的形式进行存储的,其中属性名作为键,而值作为该键对应的值。

为了方便用户查看类中包含哪些属性,Python 类提供了 dict 属性。需要注意的一点是,该属性可以用类名或者类的实例对象来调用,用类名直接调用 dict ,会输出该由类中所有类属性组成的字典;而使用类的实例对象调用 dict ,会输出由类中所有实例属性组成的字典。

举个例子:

程序输出结果为:

{' module ': ' main ', 'a': 1, 'b': 2, ' init ': function CLanguage. init at 0x0000022C69833E18, ' dict ': attribute ' dict ' of 'CLanguage' objects, ' weakref ': attribute ' weakref ' of 'CLanguage' objects, ' doc ': None}

{'name': 'C语言中文网', 'add': ' ' }

不仅如此,对于具有继承关系的父类和子类来说,父类有自己的 dict ,同样子类也有自己的 dict ,它不会包含父类的 dict 。例如:

运行结果为:

{' module ': ' main ', 'a': 1, 'b': 2, ' init ': function CLanguage. init at 0x000001721A853E18, ' dict ': attribute ' dict ' of 'CLanguage' objects, ' weakref ': attribute ' weakref ' of 'CLanguage' objects, ' doc ': None}

{' module ': ' main ', 'c': 1, 'd': 2, ' init ': function CL. init at 0x000001721CD15510, ' doc ': None}

{'name': 'C语言中文网', 'add': ' ' }

{'na': 'Python教程', 'ad': ' ' }

除此之外,借助由类实例对象调用 dict 属性获取的字典,可以使用字典的方式对其中实例属性的值进行修改,例如:

程序运行结果为:

{'name': 'C语言中文网', 'add': ' ' }

Python教程

python调用方法内部属性

__xxxitem__:使用 [''] 的方式操作属性时被调用

__setitem__:每当属性被赋值的时候都会调用该方法,因此不能再该方法内赋值 self.name = value 会死循环

__getitem__:当访问不存在的属性时会调用该方法

__delitem__:当删除属性时调用该方法

Python嵌套函数和闭包

在Python语言中,可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。我们来看下面的代码:

上述代码中,定义了函数greet,在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。

我们可以看到,内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域,在上述代码中,函数参数name对于全局函数greet是局部变量,对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。

从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用,就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来,防止外部直接调用。常见的场景是,在一个复杂逻辑的函数中,将一些小的任务定义成内部函数,然后由这个外层函数使用,这样可以使代码更为清晰,易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用,不能被其他函数或模块使用。

在Python语言中, 函数也是对象,它可以被创建、赋值给变量,或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。

在上述代码中,在函数gen_greet内部定义了inner_func函数,并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象,所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。

在内部函数inner_func中,使用了外部函数的传参greet_words(非局部变量),以及函数的参数name(局部变量),来打印一个字符串。

接下来,调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello,紧接着调用say_hello("Mr. Zhang"),输出的结果为:Hello, Mr. Zhang!

同样的,调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi,调用say_hello("Mr. Zhang"),输出的结果为:Hi,Tony!

我们可以发现,gen_greet返回的函数对象具有记忆功能,它能够把所需使用的非局部变量保存下来,用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包(closure)。

那么闭包是如何实现的呢?其实并不复杂,函数对象中有一个属性__closure__,它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。

__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中,我们可以通过下面方式查看:

函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现,而且类是更加面向对象的代码编写方式。

嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码:

在上述代码中,logger函数返回函数with_logging,with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数,然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等,使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。

代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰,它的作用等同于下面的代码:

可见,装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。

通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理,我们在使用过程中就能够更加得心应手了。


当前题目:python函数内部属性,python类的内置属性
文章位置:http://azwzsj.com/article/hcdphd.html