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python高阶技巧一

闭包

简单认识一下闭包

以下代码,内层inner函数不仅依赖于自身的参数b,还依赖于外层outer函数的参数a。inner就是一个闭包函数,既能访问外部变量,又保证外部变量不是全局的,不会被篡改掉,确保了外部变量的安全。

  1. def outer(a):

  2. def inner(b):

  3. print(f"<{a}>{b}<{a}>")

  4. return inner

  5. n1 = outer('程序员') # n1的类型是一个函数

  6. n1('学习python')

  7. n1('学习java')

  8. n2 = outer('软件测试工程师')

  9. n2('功能测试')

  10. n2('自动化测试')

image.png

如果要在内层函数修改外层函数的变量,需要用nonlocal修饰,示例代码如下:

  1. def outer(num1):

  2. def inner(num2):

  3. # 要对外层num1进行修改的话,需要nonlocal修饰

  4. nonlocal num1

  5. num1 += num2

  6. print(num1)

  7. return inner

  8. fn = outer(10)

  9. fn(5)

  10. # 输出为15

'

运行

运行

案例:使用闭包方式简单实现ATM存取款

  1. def account_create(initial_amount=0):

  2. def atm(num, deposit=True):

  3. nonlocal initial_amount

  4. if deposit:

  5. initial_amount += num

  6. print(f"存款:+{num},账户余额:{initial_amount}")

  7. else:

  8. if initial_amount<num:

  9. print(f"钱不够{num}了,取不出来!")

  10. else:

  11. initial_amount -= num

  12. print(f"取款:-{num},账户余额:{initial_amount}")

  13. return atm

  14. atm = account_create()

  15. atm(100, deposit=True)

  16. atm(500, deposit=True)

  17. atm(200, deposit=False)

  18. atm(1000, deposit=False)

'

运行

运行

image.png

闭包的优缺点:

优点:

无需定义全局变量即可实现通过函数,持续的访问、修改某个值

闭包使用的变量位于在函数内,难以被错误的调用修改

缺点:

由于内部函数持续引用外部函数的值,所以会导致这一部分内存空间不被释放,一直占用内存

装饰器

装饰器其实也是一种闭包,其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下,为目标函数增加新功能。

示例代码1:

  1. def outer(func):

  2. def inner():

  3. print("我要睡觉了......")

  4. func()

  5. print("睡醒了,我要起床了......")

  6. return inner()

  7. @outer # 相当于给sleep增加outer的装饰器

  8. def sleep():

  9. import random

  10. import time

  11. print("睡眠中......")

  12. time.sleep(random.randint(1, 5))

  13. sleep()

image.png

示例代码2:

(1)代码实现:统计一个函数的运行时间:

  1. import time

  2. # 统计一个函数的运行时间

  3. def timer(func):

  4. def gf():

  5. start_time = time.time()

  6. func()

  7. end_time = time.time()

  8. print("func运行的时间为:", end_time - start_time)

  9. return gf

  10. @timer

  11. def foo():

  12. time.sleep(3)

  13. print("in foo")

  14. foo()

image.png

(2)被装饰函数带参数

import time
  1. # 统计一个函数的运行时间

  2. def timer(func):

  3. def gf(*args, **kwargs):

  4. start_time = time.time()

  5. func(*args, **kwargs)

  6. end_time = time.time()

  7. print("func运行的时间为:", end_time - start_time)

  8. return gf

  9. @timer

  10. def foo(name, age):

  11. time.sleep(3)

  12. print("in foo", name, age)

  13. foo("测试", 22)

(3)装饰器本身带参数

  1. import time

  2. # 统计一个函数的运行时间

  3. def timer(timer_type):

  4. print(timer_type)

  5. def outer(func):

  6. def inner(*args, **kwargs):

  7. start_time = time.time()

  8. func(*args, **kwargs)

  9. end_time = time.time()

  10. print("func运行的时间为:", end_time - start_time)

  11. return inner

  12. return outer

  13. @timer(timer_type='second')

  14. def foo(name, age):

  15. time.sleep(3)

  16. print("in foo", name, age)

  17. foo("测试", 22)

(4)被装饰函数有返回值

  1. import time

  2. # 统计一个函数的运行时间

  3. def timer(timer_type):

  4. print(timer_type)

  5. def outer(func):

  6. def inner(*args, **kwargs):

  7. start_time = time.time()

  8. res = func(*args, **kwargs) # 接收返回值

  9. end_time = time.time()

  10. print("func运行的时间为:", end_time - start_time)

  11. return res # 返回

  12. return inner

  13. return outer

  14. @timer(timer_type='second')

  15. def foo(name, age):

  16. time.sleep(3)

  17. print("in foo", name, age)

  18. return name # 被装饰函数返回name

  19. print(foo("测试", 22))

单例模式

背景

  1. class Tool:

  2. pass

  3. t1 = Tool()

  4. t2 = Tool()

  5. print(t1)

  6. print(t2)

  7. # 输出结果:

  8. # <__main__.Tool object at 0x000001CEB2B190D0>

  9. # <__main__.Tool object at 0x000001CEB2B190A0>

通过print语句可以看出,它们的内存地址是不相同的,即t1和t2是完全独立的两个对象。

某些场景下,我们需要一个类无论获取多少次类对象,都仅仅提供一个具体的实例,用以节省创建类对象的开销和内存开销,比如某些工具类,仅需1个实例,即可在各处使用。

这就是单例模式所要实现的效果。

定义:

保证一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点

适用场景:当一个类只能有一个实例,而客户可以从一个众所周知的访问点访问它

单例的实现模式:

image.png

工厂模式

背景:

当需要大量创建一个类的实例的时候,可以使用工厂模式即,从原生的使用类的构造去创建对象的形式迁移到,基于工厂提供的方法去创建对象的形式

  1. class Person:

  2. pass

  3. class Worker(Person):

  4. pass

  5. class Student(Person):

  6. pass

  7. class Teacher(Person):

  8. pass

  9. worker = Worker()

  10. stu = Student()

  11. teacher = Teacher()

以上是传统方式构建基于Person的不同类对象。

采用工厂模式,代码就会变成如下:

  1. class Person:

  2. pass

  3. class Worker(Person):

  4. pass

  5. class Student(Person):

  6. pass

  7. class Teacher(Person):

  8. pass

  9. class Factory:

  10. def get_person(self, p_type):

  11. if p_type == 'w':

  12. return Worker()

  13. elif p_type == 's':

  14. return Student()

  15. else:

  16. return Teacher()

  17. factory = Factory()

  18. worker = factory.get_person('w')

  19. stu = factory.get_person('s')

  20. teacher = factory.get_person('t')

使用工厂类的get_person()方法去创建具体的类对象优点:

大批量创建对象的时候有统一的入口,易于代码维护;

当发生修改,仅修改工厂类的创建方法即可;

符合现实世界的模式,即由工厂来制作产品(对象)

多线程编程(threading)

进程:就是一个程序,运行在系统之上,那么便称之这个程序为一个运行进程,并分配进程ID方便系统管理。

线程:线程是归属于进程的,一个进程可以开启多个线程,执行不同的工作,是进程的实际工作最小单位

并行执行

多个进程同时在运行,即不同的程序同时运行,称之为: 多任务并行执行;

一个进程内的多个线程同时在运行,称之为:多线程并行执行;

写一段代码,我们先看下单线程运行下结果:

  1. import time

  2. def sing():

  3. while True:

  4. print("我在唱歌,啦啦啦......")

  5. time.sleep(1)

  6. def dance():

  7. while True:

  8. print("我在跳舞,呱呱呱......")

  9. time.sleep(2)

  10. if __name__ == '__main__':

  11. sing()

  12. dance()

image.png

要想输出既在唱歌,又在跳舞,是无法满足的。

使用多线程的话,一个线程在唱歌,一个线程在跳舞,就可以满足需求。

语法:

import threading

thread_obj = threading.Thread([group [,target [,name [, args [,kwargs]]]]])

  • group: 暂时无用,未来功能的预留参数
  • target: 执行的目标任务名
  • args: 以元组的方式给执行任务传参
  • kwargs:以字典方式给执行任务传参
  • name: 线程名,一般不用设置

启动线程,让线程开始工作thread_obi.start()

 
  1. import time

  2. import threading

  3. def sing():

  4. while True:

  5. print("我在唱歌,啦啦啦......")

  6. time.sleep(1)

  7. def dance():

  8. while True:

  9. print("我在跳舞,呱呱呱......")

  10. time.sleep(2)

  11. if __name__ == '__main__':

  12. # 创建一个唱歌的线程

  13. sing_thread = threading.Thread(target=sing)

  14. # 创建一个跳舞的线程

  15. dance_thread = threading.Thread(target=dance)

  16. # 运行线程

  17. sing_thread.start()

  18. dance_thread.start()

image.png

Socket服务端编程

主要分为如下几个步骤

1.创建socket对象

import socket

socket_server = socket.socket(0)

2.绑定socket_server到指定IP和地址

socket_server.bind(host, port)

3.服务端开始监听端口

socket_server.listen(backlog)

backlog为int整数,表示允许的连接数量,超出的会等待,可以不填,不填会自动设置一个合理值

4.接收客户端连接获得连接对象

conn.address = socket_server.accept()

print(f"接收到客户端连接,连接来自: {address}")

accept方法是阻塞方法,如果没有连接,会卡在当前这一行不向下执行代码

accept返回的是一个二元元组,可以使用上述形式,用两个变量接收二元元组的2个元素

5.客户端连接后,通过recv方法,接收客户端发送的消息

 
  1. while True:

  2. data = conn.recv(1024).decode("UTF-8")

  3. # recv方法的返回值是字节数组(Bytes》,可以通过decode使用UTF-8解码为字符串

  4. # recv方法的传参是buffsize,缓冲区大小,一般设置为1024即可

  5. if data == 'exit':

  6. break

  7. print("接收到发送来的数据:",data)

  8. # 可以通过while True无限循环来持续和客户端进行数据交互

  9. # 可以通过判定客户端发来的特殊标记,如exit,来退出无限循环

6.通过conn(客户端当次连接对象)调用send方法可以回复消息

 
  1. while True:

  2. data = conn.recv(1024).decode("UTF-8")

  3. if data == 'exit':

  4. break

  5. print("接收到发送来的数据:", data)

  6. conn.send("你好呀哈哈哈".encode("UTF-8”))

7.conn(客户端当次连接对象)和socket_server对象调用close方法,关闭连接

Socket客户端编程

主要分为如下几个步骤:

1.创建socket对象

import socket

socket_client = socket.socket()

2.连接到服务端

socket_client.connect(("localhost",8888))

3.发送消息

 
  1. while True: # 可以通过无限循环来确保持续的发送消息给服务端

  2. send_msg = input("请输入要发送的消息")

  3. if send_msg == exit':

  4. # 通过特殊标记来确保可以退出无限循环

  5. break

  6. socket_client.send(send_msg.encode("UTF-8")) # 消息需要编码为字节数组(UTF-8编码)

4.接收返回消息

 
  1. while True:

  2. send_msg = input("请输入要发送的消息").encode("UTF-8")

  3. socket_client.send(send_msg)

  4. recv_data = socket_client.recv(124) # 1024是缓冲区大小,一般1024即可

  5. #recv方法是阻塞式的,即不接收到返回,就卡在这里等待

  6. print("服务端回复消息为:",recv_data.decode("UTF-8"))#接受的消息需要通过UTF-8解码为字符串

5.关闭链接

socket_client.close()

正则表达式

正则表达式,又称规则表达式(Regular Expression),是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串,常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

简单来说,正则表达式就是使用: 字符串定义规则,并通过规则去验证字符串是否匹配。

三个基础方法:

使用re模块,并基于re模块(import re)中三个基础方法来做正则匹配。

(1)match

re.match(匹配规则,被匹配字符串)

从被匹配字符串开头进行匹配,匹配成功返回匹配对象(包含匹配的信息),匹配不成功返回空。

(2)search

re.search(匹配规则,被匹配字符串)

搜索整个字符串,找出匹配的。从前向后,找到第一个后,就停止,不会继续向后

(3)findall

re.findall(匹配规则,被匹配字符串)

匹配整个字符串,找出全部匹配项,找不到返回空list:[]

元字符匹配:

(1)单字符匹配:

image.png

实例:

 
  1. import re

  2. s = "learn @@python3 12EEAA!!66 ##study3"

  3. # 找出全部数字

  4. result1 = re.findall(r'\d', s)

  5. print(result1) # ['3', '1', '2', '6', '6', '3']

  6. # 找出特殊字符

  7. result2 = re.findall(r'\W', s)

  8. print(result2) # [' ', '@', '@', ' ', '!', '!', ' ', '#', '#']

  9. # 找出全部英文字母

  10. result3 = re.findall(r'[a-zA-Z]', s)

  11. print(result3) # ['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'E', 'E', 'A', 'A', 's', 't', 'u', 'd', 'y']

(2)数量匹配:

image.png

(3)边界匹配:

image.png

(4)分组匹配

image.png

实例:

 
  1. # 匹配账号,只能由字母和数字组成,长度限制6到10位

  2. r1 = '^[0-9A-Za-z]{6,10}$'

  3. s1 = '12a3C6'

  4. print(re.findall(r1, s1)) # 输出['12a3C6'],证明匹配成功

  5. # 匹配QQ号,要求纯数字,长度5-11,第一位不为0

  6. r2 = '^[1-9][0-9]{4,10}$'

  7. s2 = '123456987'

  8. print(re.findall(r2, s2)) # 输出['123456987'],证明匹配成功

  9. # 匹配邮箱地址,只允许qq、163、gmail这三种邮箱地址

  10. r3 = r'(^[\w-]+(.[\w-]+)*@(qq|163|gmail)(.[\w-]+)+$)'

  11. s3 = '907218846@qq.com'

  12. print(re.match(r3, s3))

递归

概念:方法(函数)自己调用自己的一种特殊编程写法

案例:找出一个文件夹中全部的文件

 
  1. import os

  2. def test_os():

  3. # OS模块中的基础方法

  4. # 将文件夹里面的内容显示出来

  5. print(os.listdir("E:/python"))

  6. # 判断给的路径是不是个文件夹

  7. print(os.path.isdir("E:/python/libs"))

  8. # 判断指定路径是否存在

  9. print(os.path.exists("E:/python"))

  10. def get_file(path):

  11. file_list = []

  12. if os.path.exists(path):

  13. for f in os.listdir(path):

  14. new_path = path + "/" + f

  15. if os.path.isdir(new_path):

  16. # 表明目录是文件夹不是文件,使用递归了

  17. get_file(new_path)

  18. else:

  19. file_list.append(new_path)

  20. else:

  21. print(f"指定的目录{path}不存在")

  22. return []

  23. return file_list

  24. if __name__ == '__main__':

  25. print(get_file("E:/python"))

image.png

 感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

 

http://www.lryc.cn/news/489516.html

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