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：

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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):        passsingleton = 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@Singletonclass A(object):    a = 1    def __init__(self, x=0):        self.x = xa1 = 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

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