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装饰器
装饰器(Decorators)是Python的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短。
如果已经接触过FLASK的，想想路由功能。
如果没有接触过FLASK的，建议学习下。
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各种推导式(comprehensions)
推导式（又称解析式）是Python的一种独有特性，如果我被迫离开了它，我会非常想念。
推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 共有三种推导，在Python2和3中都有支持：
列表(list)推导式
字典(dict)推导式
集合(set)推导式
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列表推导式（list comprehensions）
列表推导式（又称列表解析式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。
它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在这个以if和for语句为上下文的表达式运行完成之后产生。
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multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)

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字典推导式（dict comprehensions）
字典推导和列表推导的使用方法是类似的。这里有个我最近发现的例子：
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mcase = {'a':10,'b':34,'A':7,'Z':3}
mcase_frequency = {
    k.lower():mcase.get(k.lower(),0) + mcase.get(k.upper(),0)
    for k in mcase.keys()
    }
print(mcase_frequency)  #在上面的例子中我们把同个字母但不同大小写的值合并起来了。


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集合推导式（set comprehensions）
它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它们使用大括号{}。
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squared = {x**2 for x in [1,1,2]}
print(squared)


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异常
异常处理是一种艺术，一旦你掌握，会授予你无穷的力量。我将要向你展示我们能处理异常的一些方式。
最基本的术语里我们知道了try/except从句。可能触发异常产生的代码会放到try语句块里，而处理异常的代码会在except语句块里实现。

确实如上所述，我再做IP代理池的时候，对代理IP进行验证的时候用到了这个功能。

简单点说就是，程序处理到某一个无法返回结果时，为了让程序继续进行下去，用异常来处理。
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try:
    file = open('test.txt','rb')
except IOError as e:
    print('出现错误: {}' .format(e.args[-1]))
    
    
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finally从句
我们把我们的主程序代码包裹进了try从句。然后我们把一些代码包裹进一个except从句，它会在try从句中的代码触发异常时执行。
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try:
    file = open('test.txt', 'rb')
except IOError as e:
    print('An IOError occurred. {}'.format(e.args[-1]))
finally:
    print("This would be printed whether or not an exception occur")

    
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try/else从句
我们常常想在没有触发异常的时候执行一些代码。这可以很轻松地通过一个else从句来达到。
有人也许问了：如果你只是想让一些代码在没有触发异常的情况下执行，为啥你不直接把代码放在try语句呢？
回答是，那样的话这段代码中的任意异常都还是会被try捕获，而你并不一定想要那样。
大多数人并不使用else从句，而且坦率地讲我自己也没有大范围使用。这里是个例子：
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try:
    print('I am sure no exception is going to occur!')
except Exception:
    print('exception')
else:
# 这里的代码只会在try语句里没有触发异常时运行,
# 但是这里的异常将 *不会* 被捕获
    print('This would only run if no exception occurs. And an error here would NOT be caught.')
finally:
    print('This would be printed in every case.')