Python入門(mén)學(xué)習(xí)(七)

lmxdawn 發(fā)布于2019-07-30 15:26 / 1964人閱讀

摘要：在熟悉了自定義函數(shù)和函數(shù)中使用到的參數(shù)必選參數(shù)默認(rèn)參數(shù)可變參數(shù)關(guān)鍵字參數(shù)命名關(guān)鍵字參數(shù)以及由函數(shù)返回值引伸出的遞歸和裝飾器后讓我們繼續(xù)前行高階函數(shù)函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)，一個(gè)是，將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素，并把結(jié)果作為新的返

在熟悉了自定義函數(shù)和函數(shù)中使用到的參數(shù)(必選參數(shù), 默認(rèn)參數(shù), 可變參數(shù), 關(guān)鍵字參數(shù), 命名關(guān)鍵字參數(shù)), 以及由函數(shù)返回值引伸出的遞歸和裝飾器后, 讓我們繼續(xù)前行.

Python 高階函數(shù) map

map()函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)，一個(gè)是Iterable，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素，并把結(jié)果作為新的Iterator返回

def func(x):
    return x * x
m = map(func, [2, 3])
print(m)
for x in m:
    print(x)

map函數(shù), 就有點(diǎn)類(lèi)似一個(gè)加工廠(chǎng), func 就像是加工規(guī)則, [2, 3] 就像是加工原料, 每個(gè)原料加工后, 就成了map的返回值[4, 9]

reduce

reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, ...]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算

from functools import reduce
def func(x, y):
    return x + y
s = reduce(func, [1, 2, 3, 4, 5]) # 15

# s = func(func(func(func(1, 2), 3), 4), 5) # 15

reduce函數(shù), 就像是個(gè)面包機(jī), [1, 2, 3, 4, 5] 就像是事先要準(zhǔn)備的原料 [面粉,雞蛋, 牛奶, 糖] 而func, 就像是向面包機(jī)里加的動(dòng)作 最后的面包機(jī)中的熱騰騰的面包, 就是返回結(jié)果了.^_^

filter

filter()把傳入的函數(shù)依次作用于每個(gè)元素，然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。

def remove_ood(x):
    if x % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False

arr = list(range(1, 10))

envn = filter(remove_ood, arr)
print(even) # 
for x in envn:
    print(x)
# 2 4 6 8

filter函數(shù) 就是把傳入集合中的元素, 按照指定規(guī)則分離. 有點(diǎn)像是做奶油前要從雞蛋中去出蛋黃, 留下蛋清. (^_^)

sorted

sorted()函數(shù)就可以對(duì)list進(jìn)行排序

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

sorted()函數(shù)也是一個(gè)高階函數(shù)，它還可以接收一個(gè)key函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自定義的排序，例如:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

其實(shí)還可以這樣玩

>>> sorted(["bob", "about", "Zoo", "Credit"], key=str.lower)
["about", "bob", "Credit", "Zoo"]

這樣排序就忽略了數(shù)組中的字符的大小寫(xiě)

>>> sorted(["bob", "about", "Zoo", "Credit"], key=str.lower, reverse=True)
["Zoo", "Credit", "bob", "about"]

數(shù)組的反轉(zhuǎn)

匿名函數(shù)

關(guān)鍵字lambda表示匿名函數(shù)，冒號(hào)前面的x表示函數(shù)參數(shù)。

print(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])) # 15

lambda 與 : 之間是匿名函數(shù)的入?yún)?/p> 偏函數(shù)

所謂偏函數(shù)，其實(shí)就是將一個(gè)已知參數(shù)和函數(shù)進(jìn)行綁定，生成一個(gè)新的函數(shù)

假設(shè)要轉(zhuǎn)換大量的二進(jìn)制字符串，每次都傳入int(x, base=2)非常麻煩，于是，我們想到，可以定義一個(gè)int2()的函數(shù)，默認(rèn)把base=2傳進(jìn)去

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)

這樣，我們轉(zhuǎn)換二進(jìn)制就非常方便了：

>>> int2("1000000")
64
>>> int2("1010101")
85

functools.partial 就是幫助我們創(chuàng)建一個(gè)偏函數(shù)的，不需要我們自己定義int2()，可以直接使用下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2("1000000")
64
>>> int2("1010101")
85

Python 高級(jí)特性 切片

切片是Python提供處理Iterable類(lèi)型數(shù)據(jù)的一個(gè)工具.

>>> L = list(range(100))

# 前10個(gè)元素
>>> L[:10] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 后10個(gè)元素
>>> L[-10:] # [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

# 前11-20個(gè)元素
>>> L[10:20] # [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

# 前10個(gè)數(shù)，每?jī)蓚€(gè)取一個(gè)
>>> L[:10:2] # [0, 2, 4, 6, 8]

# 倒數(shù)第3個(gè)~倒數(shù)第5個(gè)
>>> L[-5:-2][::-1] # [97, 96, 95]

>>> "ABCDEFG"[:3] # "ABC"
>>> "ABCDEFG"[::2] # "ACEG"
>>> "ABC"[::-1] # "CBA"

Iterable[起始位置=0:截至位置=len(Iterable):步長(zhǎng)=1]

迭代

我們可以通過(guò)for循環(huán)來(lái)遍歷這個(gè)list或tuple，這種遍歷我們稱(chēng)為迭代（Iteration）

d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

for k in d:
    print(k) 
# a b c

for v in d.values():
    print(v)
# 1 2 3

for k, v in d.items():
    print(k, "-", v)
# a - 1 b - 2 c - 3

如何判斷一個(gè)對(duì)象是可迭代對(duì)象呢？

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance("abc", Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整數(shù)是否可迭代
False

迭代tuple

for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print("{0}-{1}".format(x, y))
# 1-1 2-4 3-9

列表生成式

從一定意義上來(lái)說(shuō), 列表生成式可以做到的, 用map()函數(shù)也可以做到.但列表生成器更容易, 更直觀(guān).

我現(xiàn)在需要一個(gè)數(shù)組2次方后的一個(gè)數(shù)組.

L = [1, 2, 3, 4, 5]
L1 = map(lambda x: x * x, L)
L2 = [x * x for x in L]
print(L1) # object.map
print(L2) #[1, 4, 9, 16, 25]

其實(shí), 還可以這樣^(guān)_^

t = [1, 2, 3]
l = [t[i] * t[i + 1] for i in range(len(t) -1)]
print(l) # [2, 6]

生成器

在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱(chēng)為generator(生成器)

g = (x * x for x in range(10))
print(g) #  at 0x1101431a8>

和列表生成式不同的是, 生成器返回的是一個(gè)Iterable, 而列表生成式返回的是一個(gè)數(shù)組

generator: 存儲(chǔ)的是計(jì)算規(guī)則, 并沒(méi)有真實(shí)的數(shù)據(jù). 遍歷時(shí), 每次返回的數(shù)據(jù), 都是按照所存儲(chǔ)的計(jì)算規(guī)則計(jì)算出的

def odd():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 2

o = odd()
print(next(o)) # 1
print(next(o)) # 3

odd不是普通函數(shù)，而是generator，在執(zhí)行過(guò)程中，遇到yield就中斷，下次又繼續(xù)執(zhí)行。

最后附上一位大神用generator實(shí)現(xiàn)的楊輝三角

def triangles():
    t = [1]
    while True:
        yield t
        t= [t[i] + t[i-1] for i in range(1,len(t))]
        t.insert(0,1) # 第一位始終為 1
        t.append(1) # 最后一位始終為 1

迭代器

凡是可作用于for循環(huán)的對(duì)象都是Iterable類(lèi)型；
凡是可作用于next()函數(shù)的對(duì)象都是Iterator類(lèi)型，它們表示一個(gè)惰性計(jì)算的序列；
集合數(shù)據(jù)類(lèi)型如list、dict、str等是Iterable, 但不是Iterator，不過(guò)可以通過(guò)iter()函數(shù)獲得一個(gè)Iterator對(duì)象。

Python 模塊

這是我項(xiàng)目中各文件的路徑.
我在hello.py中希望引用我web模塊下的utils中的函數(shù)

from web.utils import reverse
print(reverse("123"))

import web.utils
web.utils.welcome("Tom")

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