本文主要是介绍python 功能键ord_Python常忘的进阶知识（下），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
0.目录
1.装饰器
1.1 为每个函数都增加一个功能
Unix时间戳(Unix时间戳(英文为Unix time、POSIX time或Unixtimestamp)，是一种时间的表示方式)： 定义为从1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数
为每一个函数都增加一个打印时间的功能：
缺点：打印时间这个需求应该属于函数本身，并不是属于新增的函数 这种做法与
print(time.time())
f1()
并没有什么区别
1.2 装饰器只是一种模式
这就是装饰器：
依旧是有缺点的！
1.3 语法糖
使用Python给予的语法糖@：(没有改变原来的调用逻辑！)
可以接受定义时的复杂，不能接受调用时的复杂！ Python中的装饰器体现了AOP的编程思想
1.4 函数需要传递参数，该如何更改装饰器？
使用*args来代表可变参数：
1.5 函数需要传递关键字参数，该如何更改装饰器？
使用**kw来代表可变关键字参数：
ps：猜测kw的意义可能是key word
2.原生爬虫
2.1 爬虫常规思路
爬虫前奏：
明确目的
找到数据对应的网页
分析网页的结构找到数据所在的标签位置
正式编码：
模拟HTTP请求，向服务器发送这个请求，获取到服务器返回给我们的HTML
用正则表达式提取我们要的数据(名字，人气)
此原生爬虫的目的是爬取熊猫直播https://www.panda.tv/cate/lol这个页面的所有主播名称与人气，然后依据人气进行排序
2.2 HTML结构分析基本原则
三个原则：
尽量选取具有唯一标识性的标签作为定位标签
尽量选取最接近要提取的数据的标签
尽量选取可以闭合的标签
采用面向对象的方式编写爬虫：
分析页面获得数据结构： htmls(一组数据)：
主播姓名
观看人数
真实人数
主播姓名
观看人数
真实人数
主播姓名
观看人数
真实人数
......
2.3 正则分析HTML
分析每组数据：
2.4 正则分析获取名字和人数
单项数据匹配规则：
输出第一项提取的数据：
2.5 数据精炼与排序
数据精炼：
去掉主播名称前后的空格和换行符
把列表转化为单一的字符串的值
将数据进行精炼：(使用字符串.strip()去掉字符串首尾的空格和换行符)
对数据进行排序：
Python内置函数sorted()可以方便排序
reverse=True则为降序排序
设置排序种子__sort_seed()函数
2.6 案例总结
修改一下输出格式：
最终不太面向对象的代码：
3.补充知识点
3.1 用字典映射代替switch case语句
C++中的switch case
Python使用字典：
defalut功能没有解决！
不使用下标来取值：
返回值改为返回函数：
3.2 列表推导式
求平方、求立方：
只对列表中部分元素进行操作：
集合(set)也可以被推导：
ps：字典(dict)和元组(tuple)也可以被推导
3.3 字典如何编写列表推导式
将key和value颠倒顺序：
元组是不可变的：
3.4 迭代器(iterator)
可迭代对象(iterable)——凡是可以被for...in...循环遍历的数据结构都是可迭代对象，比如列表、元组、集合
迭代器(iterator)
迭代器是一个对象(class)
迭代器可以被遍历，普通对象不可以被遍历
如何让普通对象变成迭代器？ 只需实现两个函数——def __iter__(self): 和 def __next__(self):
for...in...循环的实质在于会不断地去调用迭代器里面的__next__()方法：
也可以不用for...in...循环遍历：
迭代器具有一次性，第一次已经用完了，第二次就不会输出任何值！ 列表、元组、集合无论遍历多少次都会输出相同的结果！
如何遍历多次迭代器？ 1.再次实例化一个对象
2.拷贝对象
ps：copy.copy()实现的是浅拷贝 pps：copy.deepcopy()实现的是深拷贝
3.5 生成器(generator)
生成器是对于函数来说的 输出0~10000：
缺点：非常消耗内存，因为n是列表，有10001个数，都存在内存中
如何输出0~10000，同时又不需要把0~10000所有的数字都存储在计算机中？
优点：解决了性能问题 只是一个普通的函数，并不是生成器 缺点：实现的目的太过于特殊了，直接在函数内部输出了数字，假如最终目的不是输出数字，而是得到数字用来做别的事情...... 在函数外部调用函数真实的目的应该是函数返回0~10000个数字，但是我怎么用，函数应该不要管，更不应该在函数内部输出数字
将return改为yield后，就会返回一个生成器：
如何使用生成器： 1.使用next()函数
2.使用for...in...循环遍历
生成器的优势
既保证了函数的通用性，又解决了性能问题
生成器内部根本就没有保存任何的数据，实质是保存了一个算法
通过算法不断地生成新的数字
列表推导式也可以得到生成器(把中括号改成小括号)：
3.6 对象存在并不一定是True
对象存在：
将对象长度置为0：
对象的真假由两个内置方法决定——__len__与__bool__内置方法！ 1.不定义__len__()方法与__bool__()方法时默认为True
2.定义__len__()方法时——__len__()方法必须返回大于等于0的整数或者True或者False
ps：当使用 bool() 方法或者 len() 方法时会调用__len__()方法 3.定义__bool__()方法时——__bool__()方法必须返回True或者False，不能返回0或者1
4.定义了__bool__()方法后，取bool(对象)的值不会再调用__len__()方法
3.7 装饰器的副作用
加了装饰器后，函数f1的名称变为wrapper了：
加了装饰器后查找不到帮助文档了：
Python提供了另一个装饰器来解决这个函数名称会被改变的问题：
这篇关于python 功能键ord_Python常忘的进阶知识（下）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
