python学习总结---学习交流群里的问题总结

连续添加数据到明细：

def onchange_product_id(self, cr, uid,ids, product_id,line_id, context=None):
        result={}
        if product_id:
            sql="select product_id, sum (qty) qty,lot_id ,max(in_date) in_date ,location_id from stock_quant where product_id=%d GROUP by product_id,lot_id ,location_id;"%(product_id)
            cr.execute(sql)
            dict=cr.dictfetchall()       #      这一句将原开数据，一直叠加进去
            line_ids=line_id
            num=len(dict)
            i=0
            for i in range(num):
                line_ids.append(({
                                     ‘sequence‘:i+1,
                                     ‘product_id‘:dict[i][‘product_id‘],
                                     ‘lot_id‘:dict[i][‘lot_id‘],
                                     ‘wl_qty‘:dict[i][‘qty‘],
                                     ‘realy_qty‘:dict[i][‘qty‘],
                                     ‘date_in‘:dict[i][‘in_date‘],
                                     ‘location_id‘:dict[i][‘location_id‘],
                                      }))
                i+=1

            result[‘line_id‘]=line_ids

        return {‘value‘:result}

做odoo一年多了，今天碰到学习交流群里的一些问题：这里将它记录下来

当函数的参数不确定时，可以使用*args 和**kwargs，*args 没有key值，**kwargs有key值。

def fun_var_args(farg, *args):     print "arg:", farg     for value in args:         print "another arg:", value  fun_var_args(1, "two", 3) # *args可以当作可容纳多个变量组成的list result:[python] arg: 1 another arg: two another arg: 3 **kwargs:[python] def fun_var_kwargs(farg, **kwargs):     print "arg:", farg     for key in kwargs:         print "another keyword arg: %s: %s" % (key, kwargs[key])   fun_var_kwargs(farg=1, myarg2="two", myarg3=3) # myarg2和myarg3被视为key， 感觉**kwargs可以当作容纳多个key和value的dictionary result:[python] arg: 1 another keyword arg: myarg2: two another keyword arg: myarg3: 3 也可以用下面的形式：[python] def fun_var_args_call(arg1, arg2, arg3):     print "arg1:", arg1     print "arg2:", arg2     print "arg3:", arg3  args = ["two", 3] #list fun_var_args_call(1, *args) result：[python] arg1: 1 arg2: two arg3: 3 

#这里的**kwargs可以是字典类型参数

#简单的例子

[python] 
def fun_var_args_call(arg1, arg2, arg3): 
    print "arg1:", arg1 
    print "arg2:", arg2 
    print "arg3:", arg3 
 #命名变量
kwargs = {"arg3": 3, "arg2": "two"} # dictionary

#调用函数
fun_var_args_call(1, **kwargs) 
result：
[python] view plaincopyprint?
arg1: 1 
arg2:"two" 
arg3:3

python中的单例模式：

单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。

实现单例模式的几种形式：

1.使用模块

其实，Python 的模块就是天然的单例模式

模块在第一次导入时，会生成 .pyc 文件，当第二次导入时，就会直接加载 .pyc 文件，

而不会再次执行模块代码。因此，我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中，就可以获得一个单例对象了

mysingleton.py

class Singleton(object):
    def foo(self):
        pass
singleton = Singleton()

将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中，要使用时，直接在其他文件中导入此文件中的对象，这个对象即是单例模式的对象

调用时用：   from a import singleton

2.使用装饰器

def Singleton(cls):
    _instance = {}

    def _singleton(*args, **kargs):
        if cls not in _instance:
            _instance[cls] = cls(*args, **kargs)
        return _instance[cls]

    return _singleton

#运行时，会现加载他
@Singleton
class A(object):
    a = 1

    def __init__(self, x=0):
        self.x = x

a1 = A(2)
a2 = A(3)

3.使用类

class Singleton(object):

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod   #类方法
    def instance(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
        return Singleton._instance

原文地址：https://www.cnblogs.com/1314520xh/p/9026987.html