说到装饰器,就只可以说python自带的八个装饰器:

情节涵盖:

正文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给我们供大家参考,具体如下:

普普通通,访问类和实例属性的时候,将重回所蕴藏的有关值,也便是一直和类(实例的)的__dict__应酬。若果要正规这几个访问和设值方式的话,

壹 、@property  
将某函数,做为属性使用

  • 元类
  • python 对象和类的绑定以及类措施,静态方法
  • python 子类调用父类方法总括
  • python 方法分析顺序MLacrosseQ
  • python定制类和魔法方法
  • 关于用法__slots__
  • @property使用
  • python首要知识点总计一,python自带的四个装饰器。修饰器

什么样是装饰器(decorator)

一种方法是数额描述符,另一种便是python内置的数据描述符协议函数Property()。property是一种格外的值,访问它时会总括它的值。

 @property 修饰,就是将艺术,变成2个天性来利用。

0、元类

元类便是类的类,所反映的顶峰思想正是整个皆对象。

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有关深层次,待使用到在计算。

简单来讲的话,能够把装饰器精通为3个装进函数的函数,它一般将盛传的函数只怕是类做肯定的处理,重临修改之后的对象.所以,大家能够在不修改原函数的根底上,在执行原函数前后执行别的代码.比较常用的现象有日记插入,事务处理等.

特点的原型函数是property(getf=None,setf=None,delf=None,doc=None),函数的前八个参数分别对应描述符的__get__、__set__、__delete__方法。

class A():


    @property
    def pfunc(self):
        return self.value

    @pfunc.setter
    def pfunc(self,value):
        self.value = value

    @property
    def pfunc1(self):
        print('this is property')

if __name__=="__main__":

    A.pfunc = 9
    print A.pfunc
    A.pfunc1

① 、python 对象和类的绑定以及类措施,静态方法

平常我们要利用一个类中的方法时,都需求实例化该类,再实行调用,那类中
self 和 cls
有怎么着意义,能或无法不起初化1个实例而平昔调用类方法,对象方法和类方式,静态方法又有哪些关系。是本篇小说思考的题材。

类的调用有以下三种办法:

>>>class Test:
...    def func(self, message):
...        print message
...
>>>object1=Test()
>>>x=object1.func
>>>x('abc')
abc
>>>t=Test.func
>>>t(object1,'abc')
abc

唯独对于 t=Test.func 来说,变量名 t 是涉嫌到了类 Test 的func
方法的地方上,t是非绑定的,所以在调用t(object1, ‘abc’)
时,必须显式的将实例名与 self 关联,不然将会报出”TypeError: unbound
method func() must be called with Test instance as first argument (got
str instance instead)” 的谬误。

装饰器

class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    def getname(self):
        return self._name
    def setname(self,value):
        self._name=value
    def delname(self):
        del self._name
    name=property(getname,setname,delname)

 

参照学习

接头以下几点:
壹 、类暗中认可的艺术都以绑定对象的,而self参数也是指向该指标,没有实例化对象时,类中方法调用会出错,也论及到python自动传送self参数。
② 、若想不实例化而直白通过 类名.方法
来调用,需求钦点该措施绑定到类,如下,一要使用@classmethod
装饰器,二方法中第三个参数为cls,而不是self。

>>> class Foo(object):          
...     @classmethod                #定义类方法要点1
...     def foo(cls):               #定义类方法要点2
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

类也是指标,由此和上面包车型客车静态方法依旧有不均等。类中平昔定义的属性如下,在类措施中也是足以一贯运用的。

class pizza(object):
    radius = 42
    @classmethod
    def get_radius(cls):
        return cls.radius
print pizza.get_radius()

类措施对于开创工厂函数最有用,如下

class pizza(object):
    def __init__(self,ingre):
        self.ingre = ingre

    @classmethod
    def from_other(cls,fridge):
        return cls(fridge.juice()+fridge.cheese())  
    def get_ingre(self):
        return self.ingre

cls代表此类,cls()也是用来创立对象,和pizza(fridge.juice()+fridge.cheese())效果等同。待精晓,工厂方法是何等?
叁 、若只想当成贰个平日函数,定义不含有self和cls,则足以选拔静态方法,如下:

>>> class Foo(object):
...     @staticmethod
...     def foo():
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

作者:_Zhao_
链接:http://www.jianshu.com/p/4b871019ef96
來源:简书

最简易的函数,重临八个数的和

如此那般就足以对品质举行读取、设置和删除了:

二 、@classmethod
 修饰类的章程

二 、python 子类调用父类方法计算

参考来源

talk is weak,从程序初始:

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

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地点只是说澳优(Beingmate)个常用的子类调用父类场景,即调用父类的伊始化函数。
向来运营以上代码会出错,因为尽管Student类继承了Person类,不过并没有调用父类的init()方法,因为子类中对init函数举行了重写,若没有重写会直接接轨父类的init函数自动运维。有以下三种办法:

参考
1、super方法

class Base:
    def __init__(self):
        print('Base.__init__')

class A(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(A,self).__init__()
        print('A.__init__')

class B(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(B,self).__init__()
        print('B.__init__')

class C(A,B):
    def __init__(self):
        # super().__init__()  # Only one call to super() here  python3
        super(C,self).__init__()
        print('C.__init__')

运转结果

>>> c = C()
Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>>

② 、调用未绑定的父类构造方法

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        Person.__init__(self)
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

非绑定方法不平日采纳,上述情景却选择的比较多(即子类覆盖父类的办法)。运营业作风尚未父类person的实例,须要出示地展开传递,但有Student的实例,可以用来展开代替。
那种艺术叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用3个实例的方法时,该办法的self参数会被机关绑定到实例上(称为绑定方法)。但借使直白调用类的点子(比如Person.__init),那么就不曾实例会被绑定。那样就足以随意的提供应和需要要的self参数,那种艺术称为未绑定unbound方法。
透过将近日的实例作为self参数提要求未绑定方法,Student类就能采取其父类构造方法的有着完毕,从而name变量棉被服装置。

def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)
>>> f=Foo('hello')
>>> f.name
'hello'
>>> f.name='world'
>>> f.name
'world'
>>> del f.name
>>> f.name
AttributeError: 'Foo' object has no attribute '_name'

带修饰类方法:cls做为方法的第二个参数,隐式的将类做为对象,传递给艺术,调用时绝不实例化。

③ 、python 方法分析顺序

但是现在又有新的须求,总结求和操作耗费时间,非常的粗略,求和前取得一下年华,求和后再取得三遍,求差即可

python2.6新扩大了一个property装饰器,写起来更为的幽雅。

常见函数方法:self做为第③个参数,隐式的将类实例传递给艺术,调用方法时,类必须实例化。

参考

上述博文具有很强的参照意义,转述如下:
在类的多继承中,方法分析顺序MOdysseyQ具有很重点的意思,比如对以下菱形继承,D的实例调用show方法,是调用A的仍旧C的show。

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python解析顺序的规范化也是一个连连上扬的历程,首要有以下三个级次:

  • 2.2事先的经典类。经典类中多连续方法分析选择深度优先从左到右搜索,即D-B-A-C-A,也正是说经典类中只选拔A的show方法。
  • 经典类对单层继承没有何难题,不过对上述来说,我们显然更乐于使用C的show方法,因为他是对A的具体化,不过经典类比并不能够落实,于是在2.第22中学引入新式类(继承自object),它依旧使用从左至右的深度优先遍历,可是假设遍历中冒出重复的类,只保留最后三个。并且在定义类时就总括出该类的
    MRO 并将其视作类的属性。由此最新类可以直接通过 mro 属性获取类的
    MRO。
    举个例子:

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按照深度遍历,其顺序为 [D, B, A, object, C, A,
object],重复类只保留最后贰个,因而变成 [D, B, C, A, object]

那样看起来好像么不平日,不过会有秘密的标题,比如破坏了单调性原则,因而在2.3中引入了
__ C3 算法__。

import datetime
def calc_add(a, b):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = a + b
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return result
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    @property
    def name(self):
        return self._name
    @name.setter
    def name(self,value):
        self._name=value
    @name.deleter
    def name(self):
        del self._name
class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y

    @classmethod
    def cfunc(cls,x,y):
        return x * y

if __name__=="__main__":
    print A().func(5,5)
    print A.cfunc(4,5)
C3 MRQ

咱俩把类 C 的线性化(MRO)记为 L[C] = [C1, C2,…,CN]。其中 C1 称为
L[C] 的头,别的成分 [C2,…,CN] 称为尾。要是三个类 C 继承自基类
B壹 、B二 、……、BN,那么我们能够依据以下两步总括出 L[C]:
1、L[object] = [object]
2、L[C(B1…BN)] = [C] + merge(L[B1]…L[BN], [B1]…[BN])
此间的关键在于 merge,其输入是一组列表,根据如下格局出口三个列表:
反省第一个列表的头成分(如 L[B1] 的头),记作 H。
若 H
未出现在其余列表的底部,则将其出口,并将其从具有列表中除去,然后回来步骤1;不然,取出下2个列表的头顶记作
H,继续该手续。
再度上述手续,直至列表为空恐怕不能够再找出能够输出的因素。尽管是前一种情状,则算法结束;要是是后一种意况,表达不或然塑造继承关系,Python
会抛出至极。

举例:

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依据C3,计算进程为:

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现在呢,函数calc_diff(a, b),计算a-b,也想计算减法操作的岁月差,很好办,把那段代码复制过去.不过只要大家后日想编的是叁个数学函数库,各样函数都想总括其实施耗费时间,总无法贰个三个复制代码,想个更好的办法.

率先应用@property装饰器和连锁办法将质量name设置为可读,前边的@name.setter和@name.deleter装饰器将此外事办公室法与name属性上的安装和

 

肆 、python定制类和魔法方法

笔者们领会,在Python中等高校函授数也是被视为对象的,能够看成参数字传送递,那么只要把总结耗费时间的独自为三个独自的函数calc_spend_time(),然后把供给总计耗费时间的函数例如calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,这样全部的要求计算耗费时间的函数都并非修改本身的代码了.

删去操作相关联。实际的name值存款和储蓄在性能_name中。实际存款和储蓄属性的名号无需遵从任何约定,只须要与风味名称分化即可。

三 、@staticmethod
 修饰类的艺术

参照学习

形如__xxx__的变量也许函数名要留意,那个在Python中是有异样用途。常见的正是__inint__()函数了,在对象创建后用来初叶化,类似的还有__new()__
和__del__函数。用的不是累累,不做细节深切。

def calc_spend_time(func, *args, **kargs):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = func(*args, **kargs)
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_spend_time(calc_add, 1, 1)
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

特征的使用遵守统一访问规格。假诺没有特色,将会以简练属性的款型拜访属性,而其它品质将以艺术的样式拜访。费劲去打听曾几何时添加额外的()会拉动不须要的歪曲。

1)是把函数嵌入到类中的一种艺术,函数就属于类,同时声明函数不须要拜访那个类

__str__ 和 __rerp__
class yuan(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'yuanqijie'
        self.age = 22
        self.ambition = 'yes'
    def __str__(self):
        return 'object name: %s'  % self.name

qijie = yuan()
print qijie

输出为:
object name: yuanqijie

若没有重写 __str__ 则输出为 <main.Student object at
0x109afb310>
但只顾到,若平昔出口变量而不是用print在提醒符下依旧上述音讯,因为一向显示变量调用的不是str(),而是repr(),两者的区分是str()重临用户旁观标字符串,而repr()重返程序开发者看到的字符串,也正是说,repr()是为调节和测试服务的。能够接近上述格局开始展览重写,作为驾驭即可。

看起来也未可厚非,负责总计的函数不用更改,只需调用的时候作为参数字传送给总结时间差的函数.但正是那,调用的时候情势变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1,
2),万一calc_add大规模被调用,那么还得一处一处找,然后修改回复,依然很麻烦.假若想不改动代码,就得使clac()calc_spend_time(clac)金沙注册送58,功能一样,那么能够在calc_spend_time()里把传播的clac包装一下,然后回到包装后的新的函数,再把重返的包裹好的函数赋给clac,那么calc()的效应就和上例calc_spend_time(calc())职能一样.

其实,方法自个儿是作为一类特色被隐式处理的。

 2)使用修饰服,修饰方法,不供给实例化

5、__slots__

当定义1个类时,能够动态的给该类绑定叁特性情和办法,比如:

>>> class Student(object):
...     pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

瞩指标是,上边是给2个实例绑定的附和的主意,也正是说当在变化一个实例时,上述扩充的习性和办法就不起作用了。能够给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

只需将MethodType第1个参数改为None就行。

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def spam(self,x):
        print '%s.%s'%(self.name,x)

 

__slots__ 用来限制属性
>>> class people(object):
...     __slots__ = ('age','name') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
... 
>>> p = people()
>>> p.age = 20
>>> p.na = yuan
>>> p.na = 'yuan'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'people' object has no attribute 'na'
>>> p.name = 'yuan'
>>> 

语法糖

用户创制f=Foo(‘hello’)那样的实例然后访问f.spam时,不会回到原始函数对象spam,相反会获得绑定方法。绑定方法有个别类似于一些总括的函数,

class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y


    @staticmethod
    def sfunc(x,y):
        return x * y


if __name__=="__main__":

    print A.sfunc(6,5)

6、@property使用

参考
http://python.jobbole.com/80955/
由地点一节能够领悟,绑定属性时,能够随心所欲改动属性值,比如

s = Student()
s.score = 9999

不少时候都亟需对属性值进行判断,比如正负,大小范围等,一般的话就须要写3个函数进行逻辑检查,比如:

class Student(object):

    def get_score(self):
        return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

那样就能保险能对传播的值进行逻辑约束,不过每趟设置须要调用相应函数,比如s.set_score( 99 ),又显得不是很简短,能否像
s.score = 99如出一辙简单又能开始展览逻辑检查吗。正是@property。
@property装饰器可以将2个method变为属性,能够像属性一样简单调用,如student.get_score
,若没有装饰器,则赶回的是函数地址。关于setter用法见下。

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@score.setter装饰器表示能够对该属性赋值,若没有则是三个只读的特性。

上面的例子便是装饰器的概念,包装函数的函数.事实上上边的例证还能更简明

当中的self参数已经填入,但别的参数还是必要在运用()调用该函数时提供。那种绑定方法是由在后台执行的特色函数静静地创立的。使用@staticmethod和

 

7、修饰器

参考学习

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)

@classmethod定义静态方法和类方式时,实际上就钦赐了选用差异的风味函数,以不一致的方法处理对这几个艺术的造访。

 

示例1:
class myDecorator(object):
    def __init__(self, fn):
        print "inside myDecorator.__init__()"
        self.fn = fn

    def __call__(self):
        self.fn()
        print "inside myDecorator.__call__()"


@myDecorator
def aFunction():
    print "inside aFunction()"

print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()

运行上述输出为:

inside myDecorator.__init__()
Finished decorating aFunction()
inside aFunction()
inside myDecorator.__call__()

@calc_spend_time正是语法糖,它的普陀山真面目便是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)

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示例2:
def check_is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

class store(object):
    @check_is_admin
    def get_food(self,username,food):
        print food

s = store()
s.get_food(username='admin',food='noodles')
print s.get_food.__name__

上述程序定义了check_is_admin的装饰器,装饰器的第①功效是调用有些函数从前实施一类通用的操作,比如日志职务,上述是实施了权力检查。
函数被装饰器修饰时,本质上函数变为
get_food = check_is_admin(get_food(self,username,food))
check_is_admin间接再次回到wrapper函数地址,由此get_food也是指向wrapper函数,故print s.get_food.__name__结果是
wrapper.
故此调用s.get_food(username='admin',food='noodles')也就是
wrapper(username='admin',food='noodles')。该函数最终一定要有return f(*args, **kwargs)
,那确定保证原来函数被实践并回到结果。
因为装饰器使原函数指向了另三个函数(如下面的wrapper),而原函数只是该函数的一部分,该方法实在对原函数实行了扩充。但同时引入了别的的标题,原函数的性质和名字没有了,如上面s.get_food.__name__并不是get_food。functools提供了名为wraps的装饰器,会复制这一个属性给装饰器函数,用法如下:

import functools
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        #return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

只需额外添加两行代码。
值得一说的是,**kwargs钦定了字典情势传入数据,因而只帮衬s.get_food(username=’admin’,food=’noodles’)而不匡助s.get_food(‘admin’,’noodles’)。为了代码的通用性,考虑对其进行完善,使用inspect模块,最终为:

import functools
import inspect
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f,*args,**kwargs)
        if func_args.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        print 'test'
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

func_args会以字典格局记录对应的key和value。意味着装饰器不用检查参数是还是不是是基于地点的参数如故根本字参数,最后以同一的格式保存在再次回到字典中。

无参数的函数装饰器

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import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(*args, **kargs):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(*args, **kargs)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

不前进,不倒退,结束的情形是向来不的.

注:

一齐前进,与君共勉,

*args:把持有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把全数的key=value格局的参数打包成一个dict

 

带参数的函数装饰器

只要我们须要领会函数的片段相当音讯,例如函数作者,能够经过给装饰器函数增添参数来达成.

import datetime
def calc_spend_time(author):
 def first_deco(func):
  def new_func(*args, **kargs):
   start_time = datetime.datetime.now()
   result = func(*args, **kargs)
   end_tiem = datetime.datetime.now()
   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
  return new_func
 return first_deco
@calc_spend_time('author_1')
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time('author_2')
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

Python内置装饰器

Python内置的装饰器有多少个:staticmethodclassmethodproperty

staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的主意能够使用类或许类的实例对象来调用,不须求传入self

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
 @staticmethod
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 def speak(self, message):
  self.say(message)
Human.say(None)
human = Human()
human.speak('hi')

输出:

I say hello
I say hi

classmethod:把类中的方法定义为类措施,使用classmethod装饰的办法能够使用类也许类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的当作第②个参数字传送入

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
  self.message = '111'
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 @classmethod
 def speak(cls, message):
  if not message:
   message = 'hello'
  cls.say(message)
human = Human()
human.speak('hi')

出口同上例

property:把艺术成为属性

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self, value):
  super(Human, self).__init__()
  self._age = value
 @property
 def age(self):
  return self._age
human = Human(20)
print human.age

更加多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python
Socket编制程序技巧总括》、《Python函数使用技巧计算》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

可望本文所述对大家Python程序设计有所援救。

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