python 的函数Decorators
Decorators是python中比较难以理解的东西，当然如果你接触过java的annotation，会发现这个Decorators在语法上非常的相似，但是两者的设计动机却没什么共同点；
这里讲的python中的decorators是对python中的function/method做装饰，这些修饰仅是当声明一个函数或者方法的时候，才会应用的额外调用。
python中的decorator分为有参数的和无参数的两种：
@deco
def foo(): pass
等价：foo = deco(foo)
有参数的decorator等价：
@deco(deco_args)
def foo(): pass
等价：foo = deco(deco_args)(foo)
从上面做的两个等价可以看出：deco本身是一个函数，其接受被修饰的方法作为参数，deco返回的应该也是一个function/method，这个返回的function应该和被修饰的func具有相同的参数列表和返回值（一般是return func()）.
decorators的用途可以类比java中的aop概念，为方法引入通用的功能，例如log、perfomance等；例如：（eg from core python programming）
3 from time import time
4
5 def logged(when):
6 def log(f, *args, **kargs):
7 print '''Called:
8 function: %s
9 args: %r
10 kargs: %r''' % (f, args, kargs)
11
12 def pre_logged(f):
13 def wrapper(*args, **kargs):
14 log(f, *args, **kargs)
15 return f(*args, **kargs)
16 return wrapper
17
18 def post_logged(f):
19 def wrapper(*args, **kargs):
20 now = time()
21 try:
22 return f(*args, **kargs)
23 finally:
24 &n
相关文档：
前几天看到了一行求1000的阶乘的Python代码：
print
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
range
(
1
,
1001
))
一下子被python代码的精简
与紧凑所折服，故对代码进行了简单的分析。
reduce与range都是Python的内置函数。
range（1，10 ......
先给出一个四人团对
Decorator mode
的定义：
动态地
给一个
对象
添加一些
额外的职责
。
再来说说这个模式的好处：认证，权限检查，记日志，检查参数，加锁，等等等等，这些功能和系统业务无关，但又是系统所必须的，说的更明白一点，就是面向方面的编程（
AOP
）。
AOP
把与业务无关的代码十分干净 ......
列表方法：
方法
说明
append( item )
在列表末尾插入（item ）
count( element )
返回element在列表中出现的次数
extend( newlist )
将newlist的元素插入列表末尾
index( element )
返回element在列表中的索引，如果不存在，则引发ValueError异常
insert( index , item )
在index ......
Python标准库-random模块
random 模块包含许多随机数生成器. 基本随机数生成器(基于 Wichmann 和 Hill , 1982 的数学运算理论) 可以通过很多方法访问, 如 Example 2-29 所示. 2.17.0.1. Example 2-29. 使用 random 模块获得随机数字 File: random-example-1.py import random for i i
random 模块包含许多随机数� ......
PLY模块 是Lex/YACCPython 的实现，可以用来实现词法分析/语法分析，但如何用，还没研究，以后有时间再研究吧；
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