[本文出自天外归云的博客园]
举例
下面代码围绕一个Student类综合举例说明装饰器、生成器、动态获取/添加类成员、列表推导式、reduce函数、lambda表达式的实际应用：
from functools import reduce def show(func): def wrapper(_object): print([i for i in func(_object)]) return wrapper @show def generator(_object): for attr in _object.__dict__: yield(attr,_object.__dict__[attr]) class Student(object): def __init__(self, **kwargs): for key,value in kwargs.items(): if not hasattr(self,key): setattr(self,key,value) def show_info(func): def wrapper(self): print(func(self)) return wrapper @show_info def info(self): info = [str(k)+":"+str(v) for k, v in self.__dict__.items()] return reduce((lambda x,y:x+" "+y), info) if __name__ == '__main__': s = Student(score=1,name="asdfa",school="anda") generator(s) s.score=11 s.info()
这个Student类的功效是：可以动态的添加任意数量的成员变量，并且提供信息打印的方法。
运行结果：
高级用法简介
1. 装饰器：通过函数嵌套的方式，以被装饰函数作为装饰器函数入参，用函数修饰函数的一种方法。上面代码中的show和show_info函数都是装饰器；
2. 生成器：通过for循环调用yield函数生产出一个可迭代的结果集，可以将生成器看成一个生产者。上面的代码中generator就是一个生产者，他的修饰器函数show中对他的生产结果进行了消费。可以把show函数理解为消费者；
3. 动态获取/添加类成员：分别是上面代码中的hasattr函数和setattr函数；
4. 列表推导式：一种for循环生成列表的pythonic写法，如上面代码中show函数中print的部分和show_info函数中的info的值的部分都用到了列表推导式；
5. 函数reduce：这个函数可以结合lambda表达式来使用，按照lambda表达式中定义的规则对列表中的所有元素进行运算并返回一个值；
6. 表达式lambda：一个lambda表达式就代表一个匿名函数，如上面代码中reduce函数中的部分，定义了一个入参为x和y，函数体为x+" "+y的匿名函数，这个函数体的计算结果也是lambda表达式的返回值。
另外：
1. 需要从数据结构两端取数据或append的时候可以用from collections import deque，双向队列；
2. 自省对象的方法有inspect和dir。
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