python交换两个变量的值很简单,a,b = b,a 就可以,写成函数,代码如下:
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def jh(a,b):
return b,a
x = 1
y = 2
x,y = jh(x,y)
print(x,y)
执行结果如下:
首先来看一个函数间的调用
类方法:
执行结果:
metaclass能有什么用处,先来个感性的认识:
1.1 在wiki上面,metaclass是这样定义的:In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类,而class实例化的结果是instance。我是这么理解的:
metaclass是类似创建类的模板,所有的类都是通过他来create的(调用 new ),这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程,实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式(下文会讲)
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如: class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为Meta(继承于type的类)
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数,例如叫metaclass_new, 需要3个参数:name, bases, attrs,
name: 类的名字
bases: 基类,通常是tuple类型
attrs: dict类型,就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的:当定义好类之后,创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间,创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化(做一些赋值等)。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法: new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类,类似与self,但是self指向的是instance,而这里cls指向的是class
name: 类的名字,也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性),也可以是函数(类方法)。
所以在创建类的过程,我们可以在这个函数里面修改name,bases,attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr(just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果:
先来介绍内部类与外部类是什么?
看源码解析:
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
我觉得你可以这么理解:
假设你原本的数据是一个pandas dataframe; 那你第一个函数get_fund()相当于是适用于dataframe这个类的函数。这个函数用完后,你可以把output当做一个新的input去看,在这个数据结构上又有适用的函数,我们这里用的是filter,以此类推。为了减少代码量,我们可以以你说的多个点的形式写成一行。
希望对你有帮助。
参数match是正则表达式匹配后的结果,match.group(1)就是返回结果1。
import re
m = re.search('(^.+?)\n(.+?$)', 'print "111"\nprint "222"')
print m.group(1)#print "111"eval()一般是用来执行字符串代码,也就是命令注入。
其中的参数code:就是要执行的代码,比如print
"111"
其中的参数scope:是code执行范围的字典.
由于匹配的字符串代码经常有格式对齐等问题,所以加一个try
except来捕捉。
exec跟eval类似,可以执行代码,但是只是一个语法,没有返回值。
exec
code
in
scope就是执行code作用范围为scope字典
函数也是一个对象,有句话是:python 一切皆对象。
index.provide_automatic_options = False
就是给index对象设置一个属性