类装饰器，元类，垃圾回收GC，内建属性、内建方法，集合，functools模块，常见模块

'''''''''类装饰器'''class Test():    def __init__(self,func):        print('---初始化---')        print('func name is %s'%func.__name__)        self.__func = func    def __call__(self, *args, **kwargs):        print('---类装饰器中的内容----')        self.__func@Test   #至关于test = Test(test)def test():    print('---test---')test()  #调用Test类中的__call__方法。'''Python中万物皆对象，类也是一个对象，以下面一个类在定义后，他就是一个Person对象'''print('--------------------1---------------------')class Person():    print('----xxxxxx-------')    def __init__(self):        self.name = 'an''''元类：元类就是用来建立类（对象）的，元类就是类的类。'''print('--------------------2---------------------')def printNum(self):    print('----num-%d-----'%self.num)Test3 = type('Test3',(),{'printNum':printNum})  #type()就是来定义元类的，第一个参数：类名，第二个参数：父类，第三个参数：属性名或方法名。t3 = Test3()t3.num = 100t3.printNum()#下面代码就和上边元类定义类效果同样，可是元类将类定义和方法定义分开，方便维护。class printNum2():    def printNum(self):        print('----num-%d-----' % self.num)t2 = printNum2()t2.num = 100t2.printNum()#元类：metaclass_recvdef  upper_attr(a,b,c):     #第一个参数：类名，第二个参数：类的父类，第三个参数：类的属性。    #便利属性字典，把不是__开头的属性名字变为大写    newAttr = {}    for name,value in c.items():        if not name.startswith("__"):            newAttr[name.upper()] = value    #调用type来建立一个类    return type (a,b,newAttr)class Foo(metaclass=upper_attr):    #设置Foo类的元类为upper_attr，做用是，建立类的时候决定建立的类是什么样子的，                                    #建立类的时候先执行metaclass属性对应的东西。    bar = 'bip'print(hasattr(Foo,'bar'))print(hasattr(Foo,'BAR'))f = Foo()print(f.BAR)'''垃圾回收GC：引用计数为主，隔代回收为辅。'''print('--------------------3---------------------')#引用计数机制：对象引用计数为0时，垃圾回收。但解决不了循环引用。import gcclass ClassA():    def __init__(self):        print('object born,id:%s'%str(hex(id(self))))def f2():    while True:        c1 = ClassA()        c2 = ClassA()        c1.t = c2        c2.t = c1        del c1        del c2        gc.collect()    #手动进行垃圾回收# gc.disable()  关闭GC    gc.enable() 开启GC# f2()import sysa = ClassA()print(sys.getrefcount(a))      #查看对象引用个数#所谓垃圾回收就是调用对象的__del__方法。'''内建属性'''print('--------------------4---------------------')class Itcast():    def __init__(self,subject1):        self.subject1 = subject1        self.subject2 = 'cpp'    #属性访问时拦截器，打log    def __getattribute__(self, item):   #item--->"subject2"        if item == 'subject1':            print('log subject1')            return 'redirect python'        else:       #测试时注释掉这2行，将找不到subject2            return object.__getattribute__(self,item)   #调用父类object的方法。    def show(self):        print('this is Itcast')s = Itcast("python")print(s.subject1)print(s.subject2)s.show()    #先获取show属性对应的结果，，，应该是一个方法；方法()。'''内建方法'''print('--------------------5---------------------')print(range(1,10))  #range()返回的是一个迭代值，何时用何时生成值,同生成器原理。                    # 若是想的获得列表，用list(rang())print(list(range(1,8,2)))   #第三个参数是步长#map()：根据原有数据获得新的数据m = map(lambda x : x*x ,[1,2,3])    #[1,2,3]可迭代，但不是迭代对象for i in m:    print(i)m2 = map(lambda x,y : x+y,[1,2,3],[4,5,6])for i in m2:    print(i)def f1(x,y):    return (x,y)l1 = [0,1,2,3,4,5,6]l2 = ['Sun','M','T','W','T','F','S']l3 = map(f1,l1,l2)print(list(l3))#fileter()：有筛选功能l4 = filter(lambda x : x%2,[1,2,3,4])     #function接受一个参数，返回布尔值True或False。print(list(l4))l5 = filter(None,"she")     #参数为None时不过滤print(list(l5))from functools import reduceprint(reduce(lambda x,y : x+y,[1,2,3,4]))print(reduce(lambda x,y : x+y,['aa','bb','cc'],'dd'))ss = [1,3,2,5,4]print(sorted(ss))   #返回一个排序以后的新的列表print(ss)ss.sort()   #将列表排序print(ss)'''集合'''print('---------------------6--------------------')aaa = [11,22,11,22,33]print(set(aaa))     #集合去重#集合运算&、|、aa = {'a','b','c'}bb = {'a','c','d'}print(aa&bb)print(aa|bb)print(aa-bb)print(aa^bb)    #对称差集'''functools模块'''print('---------------------6--------------------')import functoolsprint(dir(functools))   #functools模块中经常使用函数#偏函数def showarg(*args,**kwargs):    print(args)    print(kwargs)p1 = functools.partial(showarg,1,2,3)   #只须要传一次参数，后边再去调用这个函数的时候，相应的参数就不用再传了。p1()p1(4,5,6)p1(a='python',b='itcast')#wraps函数def note(func):    "note function"    # @functools.wraps(func)    #当加上这行，查看test()的说明文档时就会看到它本来的注释。    def wrapper():        "wrapper function2222"        print('note something')        return func()    return wrapper@notedef test():    "test function"    print('I am test')#使用装饰器时，有一些细节须要被注意，例如，被装饰后的函数其实已是另一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。#添加后因为函数名和函数的doc发生了改变，对测试结果有一些影响。print(help(test))   #此处函数的说明文档是装饰器中的说明文档，而非test()的本来的说明文档注释。'''常见模块'''print('---------------------7--------------------')#经常使用标准库：#builtins：内建函数默认加载      os：操做系统接口             sys:Python自身的运行环境#functools：经常使用的工具           json：编码和解码JSON对象     logging：记录日志、调试#multiprocessing：多进程         threading：多线程            copy：拷贝#time：时间                      datetime：日期和时间         calendar：日历#hashlib：加密算法               random：生成随机数           re：字符串正则匹配#socket：标准的BSD Sockets API   shutil：文件和目录管理       glob：基于文件通配符搜索import hashlibm = hashlib.md5()   #建立hash对象：md5：(message-Digest Algorithm 5)消息摘要算法，得出一个128位的密文。print(m)    #<md5 HASH object>m.update(b'itcast')  #更新哈希对象以字符串参数print(m.hexdigest())#经常使用第三方扩展库：#requests：使用的是urllib3，继承了urllib2的全部特性   urlib：基于http的高层库                scrapy：爬虫#beautifulsoup4：HTML/XML的解析器                     celery：分布式任务调度模块             redis：缓存#Pillow(PIL)：图像处理                                xlsxwriter：仅写excel功能，支持xlsx    xlwt：仅写Excel，支持xls，2013或更早版office#xlrd：仅读Excel功能                                  elasticsearch：全文搜索引擎            pymysql：数据库链接库#mongoengine/pymongo：mongodbpython接口               matplotlib：画图                       numpy/scipy：科学计算#diango/tornado/flask：web框架                        xmltodict：xml转dict                   SimpleHTTPServer：简单的HTTPServer，不使用Web框架#gevent：基于协程的python网络库                       fabric：系统管理                       pandas：数据处理库#scikit-learn：机器学习库