weixin_42248522的博客

在wrapper函数内部，我们首先打印了被装饰函数的名称，然后调用了被装饰函数，并将其返回值保存在result变量中。它可以在不改变原函数或类的代码的情况下，通过在原函数或类的外部包装一层函数或类来实现额外的功能。在调用add函数时，实际上是调用了被装饰后的wrapper函数。这样，我们就可以在add函数的执行前后加入额外的逻辑，实现了日志记录的功能。输入验证：可以使用装饰器来验证函数的输入参数是否符合要求，避免错误的输入导致的问题。缓存机制：可以使用装饰器来实现函数的结果缓存，提高函数的执行效率。

import grequests batch_reqs = [] batch_result = [] for push_data in push_datas: datas = {'key': push_data['url'], "bucket": 0} batch_reqs.append( grequests.post(url=url, json=datas, .

import timeimport mathimport pandas as pdimport xlsxwriter as xwdef test1(): with pd.ExcelWriter('药典数据_nex.xlsx') as writer: df = pd.read_excel('药典数据.xlsx', sheet_name=0) s = 0 t0 = time.time() numOnce = 2000

动态的增强函数功能. 接收函数,处理后,返回新函数def check_str(func): def inner(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) if result == "ok": return f'result is {result}' else: return f'result is faild:{result}' return inner@check_strdef test(data): .

1.Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）根据某个数据来提取数据所在的行data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)data[data['A']==0] #dataframe用法data[data['A'].isin([0])] #isin函数data[(data['A']==0)&(

twisted是个大而全的网络框架APScheduler中’Interval’和’Cron’触发器有什么区别？任何可以用Interval来实现的事情也可以用cron来实现使用cron很难做的唯一事情就是创建一个每X分钟运行一次的作业*从现在开始*当你想在固定的时间间隔运行task使用Intervalpython apscheduler interval/cron触发器详解 常用...

优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）可读性很重要（优美的代码是可读的）即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上） 不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准

实例说明python中join()和daemon()作用当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束当我们使用setDaemon(True)方法，设置子线程为守护线程时，主线程一旦执行结束，则全部线程全部被终止执行，可能出现的情况就是，子线程的任务还没有完全执行结束，就被.

1. pymysqlconnection对象支持的方法有：cursor() #使用该链接并返回游标commit() #提交当前世务rollback() #回滚当前事务close() #关闭连接数据库游标对象consor，用于执行查询结果和获取结果。其支持的方法有：execute(op[,args]) #执行一个数据库查询和命令fetchone() #取得结果集的下一行fetchmany(size) #取得结果集的下size行fatcha

numpy,pandas,matplotlibIDE:jupyter notebook 轻量级,图文anaconda包管理工具

1. UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 0–9: ordinal not in range(128)设置环境变量: export PYTHONIOENCODING=utf-8python3 中文日志记录python3 下logging记录中文日志要使用 encoding 参数

1. pippip freeze 为什么比 pip list 的包少几个呢？因为pip , wheel , setuptools 等包，是自带的而无法(un)install的。考虑到pip freeze的用途，所以这些包并没有显示。ps：如果一定要用pip freeze来显示所有包，可以加上参数-all，即pip freeze --all2. pipenv它的工作方式就像Node.js里的npm或者yarn，很容易就解决Python2/3混合使用产生的版本问题。首先用pip install p

区分大小写。一般使用大驼峰或_〇、数据类型查看数据类型 type()a=Nonetype(a)<class ‘NoneType’>Number：int，float,complexStringbool：True，Falselist（列表），[]下标从0开始，-1代表最后一个元素查看长度： len(list_str)追加元素： list_str.append(‘...