pythonmeta

⑴ python怎么动态创建类

首先我们建一个目录 my_moles,其中包括三个文件

* init.py: 模块文件
* my_mole.py: 测试用的模块
* my_another_mole:
另一个测试用的模块

my_mole.py
from my_moles.my_another_mole import *
class MyObject(object):
def test(self):
print 'MyObject.test'
MyObject1().test()
MyObject2().test()
MyAnotherObject().test()
class MyObject1(object):
def test(self):
print 'MyObject1.test'
class MyObject2(object):
def test(self):
print 'MyObject2.test'

my_another_mole.py
class MyAnotherObject(object):
def test(self):
print 'MyAnotherObject.test'

test.py
def createInstance(mole_name, class_name, *args, **kwargs):
mole_meta = __import__(mole_name, globals(), locals(), [class_name])
class_meta = getattr(mole_meta, class_name)
obj = class_meta(*args, **kwargs)
return obj
obj = createInstance("my_moles.my_mole", "MyObject")
obj.test()
MyObject.test
MyObject1.test
MyObject2.test
MyAnotherObject.test

⑵ 有没有老师了解Python用于Meta分析的工具包

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：

• 一个强大的N维数组对象Array；

• 比较成熟的（广播）函数库；

• 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

• 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。

Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：

1.scikit-learn

scikit-learn是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI资助，偶尔Google也资助一点。

项目主页：

https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/

http://scikit-learn.org/

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

2.NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然语言处理模块，包括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK常用于学术研究和教学，应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。NLTK提供超过50个语料库和词典资源，文本处理库包括分类、分词、词干提取、解析、语义推理。可稳定运行在Windows, Mac OS X和linux平台上.

项目主页：

http://sourceforge.net/projects/nltk/

https://pypi.python.org/pypi/nltk/

http://nltk.org/

3.Mlpy

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。包含的机器学习算法有：

l回归

least squares,ridge regression, least angle regression,elastic net, kernel ridge regression,support vector machines(SVM),partial least squares(PLS)

l分类

linear discriminant analysis(LDA), Basicperceptron, Elastic Net,logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier

l聚类

hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering,k-means

l维度约减

(Kernel)Fisher discriminant analysis(FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel)Principal component analysis(PCA)

项目主页：

http://sourceforge.net/projects/mlpy

https://mlpy.fbk.eu/

4.Shogun

Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。目前Shogun的机器学习功能分为几个部分：feature表示，feature预处理，核函数表示,核函数标准化，距离表示，分类器表示，聚类方法，分布，性能评价方法，回归方法，结构化输出学习器。

SHOGUN的核心由C++实现，提供Matlab、R、Octave、Python接口。主要应用在linux平台上。

项目主页：

http://www.shogun-toolbox.org/

5.MDP

The Molar toolkit for Data Processing (MDP)，用于数据处理的模块化工具包，一个Python数据处理框架。

从用户的观点，MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点，MDP是一个模块框架，它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写，但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性，各种不同的随时可用的算法，及应用单元的可重用性，使得它也是一个有用的教学工具。

项目主页：

http://mdp-toolkit.sourceforge.net/

https://pypi.python.org/pypi/MDP/

⑶ <meta name="keywords" content="我是一只鸟"/>python爬虫怎么定位到这个标签

importrequests
importre

re_text=requests.get(url).text
re_content=re.findall('<metaname="keywords"content="(.*?)"/>',re_text)
print(re_content)

.*?表示非贪婪匹配，可以匹配到。

⑷ 如何在Python中使用static，class，abstract方法

方法在Python中是如何工作的

方法就是一个函数，它作为一个类属性而存在，你可以用如下方式来声明、访问一个函数：

Python

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>>> class Pizza(object):

... def __init__(self, size):

... self.size = size

... def get_size(self):

... return self.size

...

>>> Pizza.get_size

<unbound method Pizza.get_size>

Python在告诉你，属性_get_size是类Pizza的一个未绑定方法。这是什么意思呢？很快我们就会知道答案：

Python

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>>> Pizza.get_size()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)

我们不能这么调用，因为它还没有绑定到Pizza类的任何实例上，它需要一个实例作为第一个参数传递进去（Python2必须是该类的实例，Python3中可以是任何东西），尝试一下：

Python

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>>> Pizza.get_size(Pizza(42))

42

太棒了，现在用一个实例作为它的的第一个参数来调用，整个世界都清静了，如果我说这种调用方式还不是最方便的，你也会这么认为的；没错，现在每次调用这个方法的时候我们都不得不引用这个类，如果不知道哪个类是我们的对象，长期看来这种方式是行不通的。

那么Python为我们做了什么呢，它绑定了所有来自类_Pizza的方法以及该类的任何一个实例的方法。也就意味着现在属性get_size是Pizza的一个实例对象的绑定方法，这个方法的第一个参数就是该实例本身。

Python

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>>> Pizza(42).get_size

<bound method Pizza.get_size of <__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>>

>>> Pizza(42).get_size()

42

和我们预期的一样，现在不再需要提供任何参数给_get_size，因为它已经是绑定的，它的self参数会自动地设置给Pizza实例，下面代码是最好的证明：

Python

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>>> m = Pizza(42).get_size

>>> m()

42

更有甚者，你都没必要使用持有Pizza对象的引用了，因为该方法已经绑定到了这个对象，所以这个方法对它自己来说是已经足够了。

也许，如果你想知道这个绑定的方法是绑定在哪个对象上，下面这种手段就能得知：

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>>> m = Pizza(42).get_size

>>> m.__self__

<__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>

>>> # You could guess, look at this:

...

>>> m == m.__self__.get_size

True

显然，该对象仍然有一个引用存在，只要你愿意你还是可以把它找回来。

在Python3中，依附在类上的函数不再当作是未绑定的方法，而是把它当作一个简单地函数，如果有必要它会绑定到一个对象身上去，原则依然和Python2保持一致，但是模块更简洁：

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>>> class Pizza(object):

... def __init__(self, size):

... self.size = size

... def get_size(self):

... return self.size

...

>>> Pizza.get_size

<function Pizza.get_size at 0x7f307f984dd0>

静态方法

静态方法是一类特殊的方法，有时你可能需要写一个属于这个类的方法，但是这些代码完全不会使用到实例对象本身，例如：

Python

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class Pizza(object):

@staticmethod

def mix_ingredients(x, y):

return x + y

def cook(self):

return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)

这个例子中，如果把_mix_ingredients作为非静态方法同样可以运行，但是它要提供self参数，而这个参数在方法中根本不会被使用到。这里的@staticmethod装饰器可以给我们带来一些好处：

• Python不再需要为Pizza对象实例初始化一个绑定方法，绑定方法同样是对象，但是创建他们需要成本，而静态方法就可以避免这些。

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>>> Pizza().cook is Pizza().cook

False

>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients

True

>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients

True

• 可读性更好的代码，看到@staticmethod我们就知道这个方法并不需要依赖对象本身的状态。

• 可以在子类中被覆盖，如果是把mix_ingredients作为模块的顶层函数，那么继承自Pizza的子类就没法改变pizza的mix_ingredients了如果不覆盖cook的话。

类方法

话虽如此，什么是类方法呢？类方法不是绑定到对象上，而是绑定在类上的方法。

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>>> class Pizza(object):

... radius = 42

... @classmethod

... def get_radius(cls):

... return cls.radius

...

>>>

>>> Pizza.get_radius

<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>

>>> Pizza().get_radius

<bound method type.get_radius of <class '__main__.Pizza'>>

>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius

True

>>> Pizza.get_radius()

42

无论你用哪种方式访问这个方法，它总是绑定到了这个类身上，它的第一个参数是这个类本身（记住：类也是对象）。

什么时候使用这种方法呢？类方法通常在以下两种场景是非常有用的：

• 工厂方法：它用于创建类的实例，例如一些预处理。如果使用@staticmethod代替，那我们不得不硬编码Pizza类名在函数中，这使得任何继承Pizza的类都不能使用我们这个工厂方法给它自己用。

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class Pizza(object):

def __init__(self, ingredients):

self.ingredients = ingredients

@classmethod

def from_fridge(cls, fridge):

return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())

• 调用静态类：如果你把一个静态方法拆分成多个静态方法，除非你使用类方法，否则你还是得硬编码类名。使用这种方式声明方法，Pizza类名明永远都不会在被直接引用，继承和方法覆盖都可以完美的工作。

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class Pizza(object):

def __init__(self, radius, height):

self.radius = radius

self.height = height

@staticmethod

def compute_area(radius):

return math.pi * (radius ** 2)

@classmethod

def compute_volume(cls, height, radius):

return height * cls.compute_area(radius)

def get_volume(self):

return self.compute_volume(self.height, self.radius)

抽象方法

抽象方法是定义在基类中的一种方法，它没有提供任何实现，类似于Java中接口(Interface)里面的方法。

在Python中实现抽象方法最简单地方式是：

Python

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class Pizza(object):

def get_radius(self):

raise NotImplementedError

任何继承自_Pizza的类必须覆盖实现方法get_radius，否则会抛出异常。

这种抽象方法的实现有它的弊端，如果你写一个类继承Pizza，但是忘记实现get_radius，异常只有在你真正使用的时候才会抛出来。

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>>> Pizza()

<__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90>

>>> Pizza().get_radius()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

File "<stdin>", line 3, in get_radius

NotImplementedError

还有一种方式可以让错误更早的触发，使用Python提供的abc模块，对象被初始化之后就可以抛出异常：

Python

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import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_radius(self):

"""Method that should do something."""

使用abc后，当你尝试初始化BasePizza或者任何子类的时候立马就会得到一个TypeError，而无需等到真正调用get_radius的时候才发现异常。

Python

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>>> BasePizza()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius

混合静态方法、类方法、抽象方法

当你开始构建类和继承结构时，混合使用这些装饰器的时候到了，所以这里列出了一些技巧。

记住，声明一个抽象的方法，不会固定方法的原型，这就意味着虽然你必须实现它，但是我可以用任何参数列表来实现：

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import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(self):

"""Returns the ingredient list."""

class Calzone(BasePizza):

def get_ingredients(self, with_egg=False):

egg = Egg() if with_egg else None

return self.ingredients + egg

这样是允许的，因为Calzone满足BasePizza对象所定义的接口需求。同样我们也可以用一个类方法或静态方法来实现：

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import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(self):

"""Returns the ingredient list."""

class DietPizza(BasePizza):

@staticmethod

def get_ingredients():

return None

这同样是正确的,因为它遵循抽象类BasePizza设定的契约。事实上get_ingredients方法并不需要知道返回结果是什么，结果是实现细节，不是契约条件。

因此，你不能强制抽象方法的实现是一个常规方法、或者是类方法还是静态方法，也没什么可争论的。从Python3开始（在Python2中不能如你期待的运行，见issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod装饰器成为可能。

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import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

ingredient = ['cheese']

@classmethod

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(cls):

"""Returns the ingredient list."""

return cls.ingredients

别误会了，如果你认为它会强制子类作为一个类方法来实现get_ingredients那你就错了，它仅仅表示你实现的get_ingredients在BasePizza中是一个类方法。

可以在抽象方法中做代码的实现？没错，Python与Java接口中的方法相反，你可以在抽象方法编写实现代码通过super()来调用它。（译注：在Java8中，接口也提供的默认方法，允许在接口中写方法的实现）

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import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

default_ingredients = ['cheese']

@classmethod

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(cls):

"""Returns the ingredient list."""

return cls.default_ingredients

class DietPizza(BasePizza):

def get_ingredients(self):

return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()

这个例子中，你构建的每个pizza都通过继承BasePizza的方式，你不得不覆盖get_ingredients方法，但是能够使用默认机制通过super()来获取ingredient列表。

打赏支持我翻译更多好文章，谢谢！

⑸ python新手常见的报错有哪些

1.NameError变量名错误
报错：
>>> print a
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: name 'a' is not defined
解决方案：
先要给a赋值。才能使用它。在实际编写代码过程中，报NameError错误时，查看该变量是否赋值，或者是否有大小写不一致错误，或者说不小心将变量名写错了。
注：在Python中，无需显示变量声明语句，变量在第一次被赋值时自动声明。
>>> a=1
>>> print a
1
2.IndentationError代码缩进错误
代码：
a=1
b=2
if a<b:
print a
报错：
IndentationError: expected an indented block
原因：
缩进有误，python的缩进非常严格，行首多个空格，少个空格都会报错。这是新手常犯的一个错误，由于不熟悉python编码规则。像def，class，if，for，while等代码块都需要缩进。
缩进为四个空格宽度，需要说明一点，不同的文本编辑器中制表符（tab键）代表的空格宽度不一，如果代码需要跨平台或跨编辑器读写，建议不要使用制表符。
解决方案：
a=1
b=2
if a<b:
print a
3.AttributeError对象属性错误
报错：
>>> import sys
>>> sys.Path
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'Path'
原因：
sys模块没有Path属性。
解决方案：
python对大小写敏感，Path和path代表不同的变量。将Path改为path即可。
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python2.6/site-packages']
python知识拓展：
使用dir函数查看某个模块的属性
>>> dir(sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__egginsert', '__excepthook__', '__name__', '__package__', '__plen', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__', '_clear_type_cache', '_current_frames', '_getframe', 'api_version', 'argv', 'builtin_mole_names', 'byteorder', 'call_tracing', 'callstats', 'right', 'displayhook', 'dont_write_bytecode', 'exc_clear', 'exc_info', 'exc_type', 'excepthook', 'exec_prefix', 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags', 'getfilesystemencoding', 'getprofile', 'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'getsizeof', 'gettrace', 'hexversion', 'maxint', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'moles', 'path', 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1', 'ps2', 'py3kwarning', 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout', 'subversion', 'version', 'version_info', 'warnoptions']
4.TypeError类型错误
4.1入参类型错误
代码：
t=('a','b','c')
for i in range(t):
print a[i]
报错：
TypeError: range() integer end argument expected, got tuple.
原因：
range()函数期望的入参是整型（integer），但却给的入参为元组（tuple）
解决方案：
将入参元组t改为元组个数整型len(t)
将range(t)改为range(len(t))

⑹ python安装后设置了一个环境变量，运行cmd后输入python后显示这个，说明我的运行成功吗

您好，恭喜安装成功了，第一行显示的就是python解释器版本号3.7你可以输入简单一行python代码，print("hello world")

⑺ python urllib2抓不到meta跳转的连接，怎么办

可能你不太了解HTTP协议的原因，在你写自动抓取网页内容代码时，需要考虑一下协议内部的问题，由于你碰到了meta-refresh这个问题，没有实现自动跳转的功能。我给你的思路是，有两种吧，一种是用开源库一种是伪装。开源的爬虫库有scrapy和beautifulSoup，为了便于你分析Http保文内容可以用fiddler和burpsuit工具查看并自行分析。在这里我就不贴代码了，给你一个例子比较好的链接http://jecvay.com/2014/09/python3-web-bug-series3.html

⑻ Python 有什么奇技淫巧

看看下面这些算不算1.元类（metaclass）PyPy的源码里有个pair和extendabletype"""Twomagictricksforclasses:classX:__metaclass__=extendabletype#insomeotherfileclass__extend__(X):#hthesecondtrick,whichletsyoubuildmethodswhose'self':class__extend__(pairtype(X,Y)):attribute=42defmethod((x,y),other,arguments):pair(x,y).attributepair(x,y).method(other,arguments)atgointothepair(),withtheusualrulesofmethod/attributeoverridingin(pairsof)subclasses.Formoreinformation,seetest_pairtype."""classextendabletype(type):"""Atypewithasyntaxtrick:'class__extend__(t)''t'insteadofcreatinganewsubclass."""def__new__(cls,name,bases,dict):ifname=='__extend__':forclsinbases:forkey,valueindict.items():ifkey=='__mole__':continue#?setattr(cls,key,value)returnNoneelse:returnsuper(extendabletype,cls).__new__(cls,name,bases,dict)defpair(a,b):"""Returnapairobject."""tp=pairtype(a.__class__,b.__class__)returntp((a,b))#={}defpairtype(cls1,cls2):"""type(pair(a,b))ispairtype(a.__class__,b.__class__)."""try:pair=pairtypecache[cls1,cls2]exceptKeyError:name='pairtype(%s,%s)'%(cls1.__name__,cls2.__name__)bases1=[pairtype(base1,cls2)forbase1incls1.__bases__]bases2=[pairtype(cls1,base2)forbase2incls2.__bases__]bases=tuple(bases1+bases2)or(tuple,)#'tuple':ultimatebasepair=pairtypecache[cls1,cls2]=extendabletype(name,bases,{})returnpair先说extendabletype。嘛其实注释已经说得听明白了，就是一个C#里面的partialclass的Python实现。然后是pair和pairtype。pairtype就是根据两个类创建一个新的类，这个类继承自使用这两个类的基类构造的pairtype（有点绕……）或者tuple。有啥用呢？可以拿来实现multimethod。class__extend__(pairtype(int,int)):deffoo((x,y)):print'int-int:%s-%s'%(x,y)class__extend__(pairtype(bool,bool)):defbar((x,y)):print'bool-bool:%s-%s'%(x,y)pair(False,True).foo()#prints'int-int:False,True'pair(123,True).foo()#prints'int-int:123,True'pair(False,True).bar()#prints'bool-bool:False,True'pair(123,True).bar()#Oops,nosuchmethod好像这个例子里元类只是个打辅助的角色，好玩的都在那个pair里……再换一个。classGameObjectMeta(type):def__new__(mcls,clsname,bases,_dict):fork,vin_dict.items():ifisinstance(v,(list,set)):_dict[k]=tuple(v)#mutableobjnotallowedcls=type.__new__(mcls,clsname,bases,_dict)all_gameobjects.add(cls)forbinbases:game_objects_hierarchy.add((b,cls))returncls@staticmethoddef_mp_gameobject_hierarchy():withopen('/dev/shm/gomap.dot','w')asf:f.write('digraph{\nrankdir=LR;\n')f.write('\n'.join(['"%s"->"%s";'%(a.__name__,b.__name__)fora,bingame_objects_hierarchy]))f.write('}')def__setattr__(cls,field,v):type.__setattr__(cls,field,v)iffieldin('ui_meta',):returnlog.warning('SetAttr:%s.%s=%s'%(cls.__name__,field,repr(v)))这个是从我写的三国杀游戏中提取的一段代码（点我签名上的链接）。大意就是把class上所有可变的容器都换成不可变的，然后记录下继承关系。曾经被这个问题坑过，class上的值是全局共享的，逻辑代码一不小心修改了class上的值，单机测试的时候是测不出来的，然后放到线上……就悲剧了……当时绞尽脑汁没有想到是这个问题硬生生的回滚了……发现了问题之后就加上了这个东西，不允许修改class上的东西。记录下继承关系是为了画类图。还有就是常用的做数据注入metadata={}defgen_metafunc(_for):defmetafunc(clsname,bases,_dict):meta_for=getattr(_for,clsname)meta_for.ui_meta=UIMetaDescriptor()ifmeta_forinmetadata:raiseException('%sui_metaredefinition!'%meta_for)metadata[meta_for]=_.thbimportcharacters__metaclass__=gen_metafunc(characters.sakuya)classSakuya:#于是这个就不是类了，而是作为数据存到了metadata这个dict里char_name=u'十六夜咲夜'port_image='thb-portrait-sakuya'figure_image='thb-figure-sakuya'miss_sound_effect='thb-cv-sakuya_miss'description=(u'|DB完全潇洒的PAD长十六夜咲夜体力：4|r\n\n'u'|G月时计|r：|B锁定技|r，准备阶段开始时，你执行一个额外的出牌阶段。\n\n'u'|G飞刀|r：你可以将一张装备牌当【弹幕】使用或打出。按此法使用的【弹幕】无距离限制。\n\n'u'|DB（画师：小D@星の妄想乡，CV：VV）|r')Ruby党不要喷，我知道你们可以做的更优雅……2.Python沙盒逃逸刷新三观的Python代码3.PEP302NewImportHook最近在把刚才提到的纯Python游戏向Unity引擎上移植。玩过Unity的就会知道，Unity的游戏的资源都是打包在一起的，没有单独的文件，Python解释器就不高兴了……于是写了importhook，用Unity提供的API来读py文件。#-*-coding:utf-8-*-#--stdlib--importimpimportsys#--thirdparty--#--own--fromclrimportUnityEngine,WarpGateController#--code--classUnityResourceImporter(object):known_builtin=('sys','imp','cStringIO','gevent_core','gevent_ares','gevent_util','gevent_semaphore','msgpack_packer','msgpack_unpacker','UnityEngine',)def__init__(self,bases,unity_loader):self.bases=basesself.last_fullname=''self.last_text=''self.last_ispkg=Falseself.unity_load=unity_loaderdeffind_mole(self,fullname,path=None):iffullnameinsys.moles:returnselfhead=fullname.split('.')[0]ifheadinself.known_builtin:returnNonerst=self.do_load_mole(fullname)ifrst:self.last_text,self.last_ispkg=rstself.last_fullname=fullnamereturnselfelse:returnNonedefload_mole(self,fullname):iffullnameinsys.moles:returnsys.moles[fullname]iffullname!=self.last_fullname:self.find_mole(fullname)try:code=self.last_textispkg=self.last_ispkgmod=sys.moles.setdefault(fullname,imp.new_mole(fullname))mod.__file__=""%fullnamemod.__loader__=selfifispkg:mod.__path__=[]mod.__package__=fullnameelse:mod.__package__=fullname.rpartition('.')[0]co=compile(code,mod.__file__,'exec')exec(co,mod.__dict__)returnmodexceptExceptionase:UnityEngine.Debug.LogError('Errorimporting%s%s'%(fullname,e))raiseImportError(e)defdo_load_mole(self,fullname):fn=fullname.replace('.','/')asset=self.try_load(fn+'.py')ifassetisnotNone:returnasset,Falseasset=self.try_load(fn+'/__init__.py')ifassetisnotNone:returnasset,Truedeftry_load(self,filename):forbinself.bases:asset=self.unity_load(b+filename)ifassetisnotNone:returnassetreturnNonesys.meta_path.append(UnityResourceImporter(['Python/THBattle/','Python/Site/','Python/Stdlib/',],WarpGateController.GetTextAsset))需要的extensionmole都静态编译到解释器里了，所以没考虑。4.可以批量执行操作的listclassBatchList(list):def__getattribute__(self,name):try:list_attr=list.__getattribute__(self,name)returnlist_attrexceptAttributeError:passreturnlist.__getattribute__(self,'__class__')(getattr(i,name)foriinself)def__call__(self,*a,**k):returnlist.__getattribute__(self,'__class__')(f(*a,**k)forfinself)classFoo(object):def__init__(self,v):self.value=vdeffoo(self):print'Foo!',self.valuefoo=Foo(1)foo.foo()#Foo!1foos=BatchList(Foo(i)foriinxrange(10))foos.value#BatchList([0,1,2,3,,9])foos.foo()#你能猜到的

⑼ python的file meta怎么获取size

举几个代码案例进行说明，代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- # 运行环境:Python3.4 #datetime类 #datetime是date与time的结合体，包括date与time的所有信息。 #它的构造函数如下： #datetime. datetime (year, month, day[ , hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] ) #各参数的含义与date、time的构造函数中的一样，要注意参数值的范围。