LEGB : L>E>G>B
- L:local 函数内部作用域
- E:enclosing 函数内部与内嵌函数之间
- G:global 全局作用域
- B:buil-in 内置作用域
函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None。
实际上pass可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass,让代码能运行起来。
写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法
for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:
如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3…]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,
filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
返回闭包时牢记的一点就是:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。
如果一定要引用循环变量怎么办?方法是再创建一个函数,用该函数的参数绑定循环变量当前的值,无论该循环变量后续如何更改,已绑定到函数参数的值不变:
关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:
args是非关键字参数,用于元组,*kw是关键字参数,用于字典
注意到init方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在init方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。
有了init方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与init方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然可以用默认参数、可变参数和关键字参数。
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线,在Python中,实例的变量名如果以开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法
如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以给Student类增加set_score方法
你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:
要理解什么是多态,我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候,我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list、dict没什么两样:
最后注意到有一种类型就叫TypeType,所有类型本身的类型就是TypeType
错误错误处理
从输出可以看到,当错误发生时,后续语句print ‘result:’, r不会被执行,except由于捕获到ZeroDivisionError,因此被执行。最后,finally语句被执行。然后,程序继续按照流程往下走。
由于没有错误发生,所以except语句块不会被执行,但是finally如果有,则一定会被执行(可以没有finally语句)。
错误应该有很多种类,如果发生了不同类型的错误,应该由不同的except语句块处理。没错,可以有多个except来捕获不同类型的错误:
Python所有的错误都是从BaseException类派生的,常见的错误类型和继承关系看这里:
https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy
使用try…except捕获错误还有一个巨大的好处,就是可以跨越多层调用,比如函数main()调用foo(),foo()调用bar(),结果bar()出错了,这时,只要main()捕获到了,就可以处理
如果不捕获错误,自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈,但程序也被结束了。既然我们能捕获错误,就可以把错误堆栈打印出来,然后分析错误原因,同时,让程序继续执行下去
如果要抛出错误,首先根据需要,可以定义一个错误的class,选择好继承关系,然后,用raise语句抛出一个错误的实例
assert的意思是,表达式n != 0应该是True,否则,后面的代码就会出错。
如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError:
在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。
Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信。由于managers模块封装很好,不必了解网络通信的细节,就可以很容易地编写分布式多进程程序
IP协议负责把数据从一台计算机通过网络发送到另一台计算机。数据被分割成一小块一小块,然后通过IP包发送出去。由于互联网链路复杂,两台计算机之间经常有多条线路,因此,路由器就负责决定如何把一个IP包转发出去。IP包的特点是按块发送,途径多个路由,但不保证能到达,也不保证顺序到达。
TCP协议则是建立在IP协议之上的。TCP协议负责在两台计算机之间建立可靠连接,保证数据包按顺序到达。TCP协议会通过握手建立连接,然后,对每个IP包编号,确保对方按顺序收到,如果包丢掉了,就自动重发。
许多常用的更高级的协议都是建立在TCP协议基础上的,比如用于浏览器的HTTP协议、发送邮件的SMTP协议等。
一个IP包除了包含要传输的数据外,还包含源IP地址和目标IP地址,源端口和目标端口。
端口有什么作用?在两台计算机通信时,只发IP地址是不够的,因为同一台计算机上跑着多个网络程序。一个IP包来了之后,到底是交给浏览器还是QQ,就需要端口号来区分。每个网络程序都向操作系统申请唯一的端口号,这样,两个进程在两台计算机之间建立网络连接就需要各自的IP地址和各自的端口号。
一个进程也可能同时与多个计算机建立链接,因此它会申请很多端口。
通常我们用一个Socket表示“打开了一个网络链接”,而打开一个Socket需要知道目标计算机的IP地址和端口号,再指定协议类型即可。