Python 基础¶
对象拷贝¶
导入内置模块 copy。
- 浅拷贝：
y = copy.copy(x)。 - 深拷贝：
y = copy.deepcopy(x)。
列表浅拷贝也可以用切片：y = x[::]。
实例方法、类方法、静态方法¶
class A(object):
# 实例方法，第一个参数 self 的值为当前的对象
def m1(self, n):
print("self:", self)
# 类方法，第一个参数 cls 的值为当前的类
@classmethod
def m2(cls, n):
print("cls:", cls)
print(cls()) # 创建当前类的对象
# 静态方法，没有特殊的参数
@staticmethod
def m3(n):
pass
守护线程¶
如果线程的 daemon=True，那么它就是一个「守护线程」。守护线程（Daemon Thread）不会阻止 Python 程序的退出，就像 C# 中的 Background Thread。
在创建线程时，如果不显式指定，daemon 的值默认是 None，表示使用创建它的线程的 daemon 的值。
守护线程在程序关闭时会突然关闭。他们的资源（例如已经打开的文档，数据库事务等等）可能没有被正确释放。如果你想你的线程正常停止，设置他们成为非守护模式并且使用合适的信号机制，例如：
Event。1
在文件前面添加内容¶
with open(file, 'r+', encoding='utf8') as fp:
text = fp.read()
fp.seek(0)
fp.write('foo\n' + text)
常见错误¶
with open(file, 'r+', encoding='utf8') as fp:
fp.seek(0)
fp.write('foo\n') # 会把文件开头的部分覆盖掉！
装饰器¶
装饰器的 Parsing Expression Grammar (PEG)：
named_expression:
| assignment_expression
| expression !':='
# 装饰器
decorators: ('@' named_expression NEWLINE )+
从语法上看，@ 后面 几乎能跟各种表达式。表达式的结果最后会被调用。
示例¶
装饰器写法¶
# 无参
@test1
def func1():
pass
# 无参
@test2()
def func2():
pass
# 有参
@test3(...)
def func3():
pass
# 少见的写法
@A()+B()
def func4():
pass
等价写法¶
# 无参
def func1():
pass
func1 = test1(func1)
# 无参
def func2():
pass
func2 = test2()(func2)
# 有参
def func3():
pass
func3 = test3(...)(func3)
# 少见的写法
def func4():
pass
func4 = (A()+B())(func4)
使用 functools.wraps()¶
使用 functools.wraps() 可以保留被装饰函数的信息。
from functools import wraps
def my_decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Calling decorated function')
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def example():
"""Docstring"""
print('Called example function')
example.__name__:'example'。example.__doc__:'Docstring'。
不用 functools.wraps() 的话，
example.__name__:'wrapper'。example.__doc__:''。
这篇文章深入地介绍了原理：Python functools.wraps 深入理解 - 知乎。