Python中@propery 装饰器的使用 python是面向对象的语言，当我们想在类中封装一个变量，并提供设置和获取值的时候，往往会使用如下方法。 class Student: def __init__(self, score): self.__score = score def get_score(self): return self.__score def set_score(self, score): self.__score = score 然后如下输出 >>> s = Student(99) >>> s.get_score() 99 >>> s.set_score(100) >>> s.get_score() 100 这是最简单的封装，但有没有像s.score这样属性直接调用s.score = 100直接赋值的呢，有！而且很简单。 class Student: def __init__(self, score): self.score = score 没错就是__init__方法直接设置。 >>> s = Student(99) >>> s.score 99 >>> s.score = 100 >>> s.score 100 以上的方法没有封装，而且如果我想要判断score的值范围（0~100）也无法做到，使用第一种set_score倒是可以做到。 class Student: def __init__(self, score): self.set_score(score) def get_score(self): return self....

《在宇宙间不易被风吹散》 一日茶，一夜酒，一部毫不掩饰的小说，一次没有目的的见面，一群不谈正经事的朋友，用美好的器物消磨必定留不住的时间。所谓本质一直就在那里，本一不二。 《在宇宙间不易被风吹散》是冯唐2016年出版的杂文集。他是个高产的作家其实不止是个靠文字为生的读书人更是个投资人、前麦肯锡合伙人、战略管理顾问等等只是爱好文字业余写作，最近有《搜神记》在预售。 冯唐算是最近两年比较火的作家特别是翻译了《飞鸟集》从翻译到下架到召回之后。由于翻译的很青春荷尔蒙，诗中到处充斥着“裤裆”、“舌吻”、“他妈”等词不符合大众对诗“信、达、雅”的标准被出版商下架召回。有时也出现在各种电视节目上《铿锵三人行》《搜神记》。 书的封面骚气十足，他怀抱着一位他热爱的妇女，若隐若现够写意。嗯，很“冯唐”！不会是又一部《素女经》、《不二》吧。书名一开始不太理解，书中旧书店一文中说我想，每个像Moskowitz先生一样牛逼的人，都要有个笃定的核，这样在宇宙间才不易被风吹散，仿佛每个伟大的街区都要有家旧书店。而冯唐这本书就是证明他有一颗笃定的核的书。 书是一篇篇杂文、随笔组成的，在序分中他说这本书，就和各位简单分享我理解的东方美学。，书中大部分文章介绍他玩各种器物的心得和体会加冯唐体依旧自恋。当然逼格要高煮茶要用日本龙文堂造铁壶、喝茶要用北宋建窑兔毫盏、手表要戴百达翡丽、相机要莱卡M9全幅画旁轴加50mm定焦饼干镜头、戴白玉扳指用他的话说就是用美好的器物消磨必定留不住的时间。用他扎实的文字功底加非常人的见识描述出来，世俗绝不庸俗。挺喜欢他文字中的那点“坏”或者说那点“黄”和肿胀，带着点痞子气。 除了这些美好的器物他在“跑步，让自己和身体尽人力”中说坚持运动跑步的好处甜睡、去烦、放下等，在”大学教育 我在协和学到的十件事”中说硬着头皮学些暂时不觉的有用的知识有什么用所学过的知识，哪怕基本都忘了，如果需要，我们知道去哪里找。因为我们学过，我们知道这些知识存在，我们不容易狭隘，不狭隘往往意味着不傻逼。乔布斯说要相信会有一天这些零碎的知识会串联起来帮助你。在“财富观 富二代的自我修养”中如果我只能追求一种名牌，我一定追求教育上的名牌：上最好的大学，读最有名的名著。这些都是该汲取的地方。 还自恋地回应了下为什么这么自恋“能做到实事求是的自恋其实是自信和自尊，任何领域做到最好之后，人只能相信自己的判断，只能自恋。” 全文完。

Python3 Coroutine(协程) 与 asyncio 协程，又称微线程，纤程，英文名 Coroutine。协程的作用，是在执行函数 A 时，可以随时中断，去执行函数 B，然后中断继续执行函数 A（可以自由切换）。但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），这一整个过程看似像多线程，然而协程只有一个线程执行。 优势 执行效率极高，因为子程序切换（函数）不是线程切换，由程序自身控制，没有切换线程的开销。所以与多线程相比，线程的数量越多，协程性能的优势越明显。 不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在控制共享资源时也不需要加锁，因此执行效率高很多。 说明：协程可以处理 IO 密集型程序的效率问题，但是处理 CPU 密集型不是它的长处，如要充分发挥 CPU 利用率可以结合多进程加协程。 有一篇David Beazley的课程A Curious Course on Coroutines and Concurrency详细讲解了协程和并发的用法，强烈推荐。本篇文章多处参考与此。 0x01. Generator 与 Coroutine 的区别 一开始我总是傻傻分不清Generator和Coroutine的区别感觉这两个东西差不多不一样吗，最近查了点资料并学习了下。在此做记录，我们先来看Generator。 def countdown(n): while n > 0: yield n n -= 1 c = countdown(5) print(c) for i in c: print(i) 返回一个generator object并且可以迭代，详细参考上一篇文章 <generator object countdown at 0x7f82a41739e8> 5 4 3 2 1 [Finished in 0.0s] 如下是Corountine...

深入理解 Python3 yield yield是 python 内置的关键字，它能产生一个生成器（Generator）。 0x01. Generators 只要函数中有yield就会变成一个generator object生成器对象，生成器对象可以迭代，但与iterable不同的是它只能迭代一次。先来看一个简单的例子 >>> def foo(): ... yield 1 ... yield 2 ... yield 3 ... >>> g = foo() >>> g <generator object foo at 0x7ffb08326ca8> >>> for i in g: ... print(i) ... ... 1 2 3 >>> for i in g: ... print(i) ... ... >>> 当你调用foo这个函数的时候，函数内部的代码并不立马执行 ，这个函数只返回一个生成器对象，如果有庞大的数据它不像iterable占用内存，会每次调用时才计算产生值。 其实for循环隐式的调用__next__()方法，直到遇到StopIteration停止。 >>> def bar(): ... yield 'a' # 第一次调用next()代码运行到这，产生'a' ... yield 'b' # 第二次调用next()代码运行到这，产生'b' ....

Python装饰器(decorators) 装饰器(decorators)是Python强大的功能之一，语法上就支持(@符号)使用起来更方便，不需要用OOP的设计模式实现。装饰器其实就是个返回函数的函数(类)，但可以有很多的玩法，下面将一一介绍。 函数(Functions) 讲装饰器之前，先回顾下一些函数的基础知识，装饰器就是这些简单功能的组合 函数接收函数作为参数 python中定义一个函数很简单如下 >>> def foo(): ... pass ... >>> foo <function foo at 0x1054157a0> >>> bar = foo >>> bar <function foo at 0x1054157a0> 定义了foo函数，而bar是对foo的引用，这很简单 因为python中一切皆对象，函数也是对象，一个函数也可以使用函数作为参数传入，和传其他对象一样（字符串、数字、列表 …) >>> def foo(): ... print("hello world") ... ... >>> def bar(f): ... print(f"call {f.__name__}") ... f() ... ... >>> bar(foo) call foo hello world bar函数就接收foo函数作为参数，内部执行foo函数。 函数内部定义函数 也可以在函数内部定义一个新的函数 >>> def foo(): ... def bar(): ... print("inner func") ... bar() ... ....