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循环是一种常用的程序控制结构。我们常说，机器相比人类的最大优点之一，就是机器可以不眠不休的重复做某件事情，但人却不行。而“循环”，则是实现让机器不断重复工作的关键概念。
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在循环语法方面，Python 表现的即传统又不传统。它虽然抛弃了常见的 for(init;condition;incrment) 三段式结构，但还是选择了 for 和 while 这两个经典的关键字来表达循环。绝大多数情况下，我们的循环需求都可以用 forin来满足， while相比之下用的则更少些。
虽然循环的语法很简单，但是要写好它确并不容易。在这篇文章里，我们将探讨什么是“地道”的循环代码，以及如何编写它们。
什么是“地道”的循环？
“地道”这个词，通常被用来形容某人做某件事情时，非常符合当地传统，做的非常好。打个比方，你去参加一个朋友聚会，同桌的有一位广东人，对方一开口，句句都是标准京腔、完美儿化音。那你可以对她说：“您的北京话说的真地道”。
既然“地道”这个词形容的经常是口音、做菜的口味这类实实在在的东西，那“地道”的循环代码又是什么意思呢？让我拿一个经典的例子来解释一下。
如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人：“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标？”。他可能会交出这样的代码：

上面的循环虽然没错，但它确一点都不“地道”。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说，代码应该这么写：
enumerate() 是 Python 的一个内置函数，它接收一个“可迭代”对象作为参数，然后返回一个不断生成 (当前下标,当前元素) 的新可迭代对象。这个场景使用它最适合不过。
所以，在上面的例子里，我们会认为第二段循环代码比第一段更“地道”。因为它用更直观的代码，更聪明的完成了工作。
enumerate() 所代表的编程思路
不过，判断某段循环代码是否地道，并不仅仅是以知道或不知道某个内置方法作为标准。我们可以从上面的例子挖掘出更深层的东西。
如你所见，Python 的 for 循环只有 forin这一种结构，而结构里的前半部分 - 赋值给 item- 没有太多花样可玩。所以后半部分的 可迭代对象 是我们唯一能够大做文章的东西。而以 enumerate() 函数为代表的“修饰函数”，刚好提供了一种思路：通过修饰可迭代对象来优化循环本身。
这就引出了我的第一个建议。
建议1：使用函数修饰被迭代对象来优化循环
使用修饰函数处理可迭代对象，可以在各种方面影响循环代码。而要找到合适的例子来演示这个方法，并不用去太远，内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子。
简单来说，itertools 是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集。我在之前的系列文章《容器的门道》里提到过它。
如果要学习 itertools，那么 Python 官方文档 是你的首选，里面有非常详细的模块相关资料。但在这篇文章里，侧重点将和官方文档稍有不同。我会通过一些常见的代码场景，来详细解释它是如何改善循环代码的。
1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环
虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好”。但有时针对某类需求，似乎一定得写多层嵌套循环才行。比如下面这段：

对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码，我们可以使用 product() 函数来优化它。product() 可以接收多个可迭代对象，然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果。

相比之前的代码，使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务，代码变得更精炼了。
2. 使用 islice 实现循环内隔行处理
有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件，里面的内容格式是这样的：

可能是为了美观，在这份文件里的每两个标题之间，都有一个 "---" 分隔符。现在，我们需要获取文件里所有的标题列表，所以在遍历文件内容的过程中，必须跳过这些无意义的分隔符。
参考之前对 enumerate() 函数的了解，我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点：

但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说，如果使用 itertools 里的 islice() 函数修饰被循环对象，可以让循环体代码变得更简单直接。
islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作（ list[start:stop:step] ）有着几乎一模一样的参数。如果需要在循环内部进行隔行处理的话，只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可（默认为 1）。

3. 使用 takewhile 替代 break 语句
有时，我们需要在每次循环开始时，判断循环是否需要提前结束。比如下面这样：

对于这类需要提前中断的循环，我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果，如果函数返回值为真，则生成当前对象，循环继续。否则立即中断当前循环。
使用 takewhile 的代码样例：

itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数，他们都可以用来和循环搭配使用，比如使用 chain 函数扁平化双层嵌套循环、使用 zip_longest 函数一次同时循环多个对象等等。
篇幅有限，我在这里不再一一介绍。如果有兴趣，可以自行去官方文档详细了解。
4. 使用生成器编写自己的修饰函数
除了 itertools 提供的那些函数外，我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。
让我们拿一个简单的函数举例：

在上面的函数里，循环体内为了过滤掉所有奇数，引入了一条额外的 if 判断语句。如果要简化循环体内容，我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤：

将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后， sum_even_only_v2 函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了，只需要简单完成求和即可。
Hint：当然，上面的这个函数其实并不实用。在现实世界里，这种简单需求最适合直接用生成器/列表表达式搞定：sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)
建议2：按职责拆解循环体内复杂代码块
我一直觉得循环是一个比较神奇的东西，每当你写下一个新的循环代码块，就好像开辟了一片黑魔法阵，阵内的所有内容都会开始无休止的重复执行。
但我同时发现，这片黑魔法阵除了能带来好处，它还会引诱你不断往阵内塞入越来越多的代码，包括过滤掉无效元素、预处理数据、打印日志等等。甚至一些原本不属于同一抽象的内容，也会被塞入到同一片黑魔法阵内。
修饰符，比如说
class A:
@staticmethod
def m(self):
pass
就相当于
class A:
def m(self):
pass
m = staticmethod(m)
其实就是一调用一个函数参数为下行的变量，并且替换它
扩展资料：
函数修饰符
@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行，不允许和函数定义在同一行。
一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。
在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。
参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）
classmethod：类方法staticmethod：静态方法
在python中，静态方法和类方法都是可以通过类对象和类对象实例访问。但是区别是：
@classmethod 是一个函数修饰符，它表示接下来的是一个类方法，而对于平常我们见到的则叫做实例方法。 类方法的第一个参数cls，而实例方法的第一个参数是self，表示该类的一个实例。
普通对象方法至少需要一个self参数，代表类对象实例
类方法有类变量cls传入，从而可以用cls做一些相关的处理。并且有子类继承时，调用该类方法时，传入的类变量cls是子类，而非父类。 对于类方法，可以通过类来调用，就像C.f()，有点类似C＋＋中的静态方法, 也可以通过类的一个实例来调用，就像C().f()，这里C()，写成这样之后它就是类的一个实例了。
静态方法则没有，它基本上跟一个全局函数相同，一般来说用的很少
Example 1:
class a():
@staticmethod
def staticm():
print 'static'
def normalm(self):
print 'nomarl',self
@classmethod
def classm(cls):
print 'class',cls
a1=a()
a1.normalm()
nomarl __main__.a instance at 0x84dddec
a1.staticm()
static
a1.classm()
class __main__.a
type(a)
type 'classobj'
type(a1)
type 'instance'
Example 2:
class A(object):
@classmethod
def cm(cls):
print '类方法cm(cls)调用者：', cls.__name__
@staticmethod
def sm():
print '静态方法sm()被调用'
class B(A):
pass
A.cm()
B.cm()
A.sm()
B.sm()
输出：
类方法cm(cls)调用者： A
类方法cm(cls)调用者： B
静态方法sm()被调用
静态方法sm()被调用
@classmethod与@staticmethod的应用实例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class TClassStatic(object):
obj_num = 0
def __init__(self, data):
self.data = data
TClassStatic.obj_num += 1
def printself(self):
print("self.data: ", self.data)
@staticmethod
def smethod():
print("the number of obj is : ", TClassStatic.obj_num)
@classmethod
def cmethod(cls):
print("cmethod : ", cls.obj_num)
cls.smethod()
def main():
objA = TClassStatic(10)
objB = TClassStatic(12)
objB.printself()
objA.smethod()
objB.cmethod()
print("------------------------------")
TClassStatic.smethod()
TClassStatic.cmethod()
if __name__ == "__main__":
main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233
输出结果如下：
('self.data: ', 12)
('the number of obj is : ', 2)
('cmethod : ', 2)
('the number of obj is : ', 2)
------------------------------
('the number of obj is : ', 2)
('cmethod : ', 2)
('the number of obj is : ', 2)
【@】符号在python中是装饰器的意思。
装饰器对一个可调用对象（函数、方法、类等等）进行装饰，它返回的也是一个可调用对象。
一般情况下，装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话，可以类比为中间商：中间商不生产产品，它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能，它提供对目标函数调用的封装与强。
它装饰的方法返回值是一个对象（BillList、Bill、List[BillDetail]等），而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样：使用缓存。可以看到，这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样，原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能（得到一个BillList对象）和enabled_cache提供的附加功能（如果该对象有缓存，就不再从数据库查询）。
#Python
2.5
#这个可以用修饰器来完成
#但是一般不会限制参数类型
#给你个思路:
def
argfilter(*types):
def
deco(func):
#这是修饰器
def
newfunc(*args):
#新的函数
if
len(types)==len(args):
correct
=
True
for
i
in
range(len(args)):
if
not
isinstance(args[i],
types[i]):
#判断类型
correct
=
False
if
correct:
return
func(*args)
#返回原函数值
else:
raise
TypeError
else:
raise
TypeError
return
newfunc
#由修饰器返回新的函数
return
deco
#返回作为修饰器的函数
@argfilter(int,
str)
#指定参数类型
def
func(i,
s):
#定义被修饰的函数
i,
s
#之后你想限制类型的话,
就这样:
#@argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#
#相当于:
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#yourfunc
=
argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)(yourfunc)
1、定义函数
函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数，如len()函数和range()函数，但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下：
def 函数名(参数):
函数体
定义函数的规则如下：
①关键字def用来定义一个函数，它是define的缩写。
②函数名是函数的唯一标识，函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。
③函数名后面一定要紧跟着一个括号，括号内的参数是可选的，括号后面要有冒号。
④函数体(statement)为一个或一组Python语句，注意要有缩进。
⑤函数体的第一行可以有文档字符串，用于描述函数的功能，用三引号括起来。
按照定义规则，可以定义第一个函数了：
def hello_world():
... print('Hello,world!') # 注意函数体要有缩进
...
hello_world()
Hello,world!
这个函数不带任何参数，它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数，即让Python执行函数的代码。
2、全局变量和局部变量
全局变量是定义在所有函数外的变量。例如，定义一个全局变量a，分别在函数test1()和test2()使用变量a：
a = 100 # 全局变量
def test1():
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
test2()
100
定义了全局变量a之后，在函数test1()和test2()内都可以使用变量a，由此可知，全局变量的作用范围是全局。
局部变量是在函数内定义的变量，除了用关键字global修饰的变量以外。例如，在函数test1()内定义一个局部变量a，分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a：
def test1():
... a = 100 # 局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: name 'a' is not defined
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
File "stdin", line 2, in test2
NameError: name 'a' is not defined
Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内，因此，在函数test1()内可以使用变量a，但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a，都会报错，由此可见，局部变量的作用范围是定义它的函数内部。
一般情况下，在函数内声明的变量都是局部变量，但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量：
def test1():
... global a # 全局变量
... a = 100
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
100
test2()
100
这个程序与上个程序相比，只是在函数test1()中多了一行代码“global a”，程序便可以正确运行了。在函数test1()中，采用关键字global修饰了变量a之后，变量a就变成了全局变量，不仅可以在该函数内使用，还可以在函数外或者其他函数内使用。
如果在某个函数内局部变量与全局变量同名，那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量：
a = 100 # 全局变量
def test1():
... a = 200 # 同名局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
200
test2()
100
由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a，因此，在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了，但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。
综上所述，在Python中，全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据，变量仅供局部代码块使用。