365bet亚洲真人Python基础(一)常用函数(持续更新…….)

一、map()
此函数能够,将列表每3个函数成效在函数上,并赶回list

lambda只是三个表达式,函数体比def不难很多。

数学运算(几个) 类型转换(23个) 连串操作(七个) 对象操作(多个)
反射操作(九个)
变量操作(一个) 交互操作(2个) 文件操作(一个) 编写翻译执行(陆个)
装饰器(一个)

Python入门二:函数,python入门函数

一、函数的概念和行使

一、基本构造:

1 def 函数名(参数):
2     """
3     文档字符串
4     """
5     函数体
6     返回值
7     

2、函数名:

和变量名命名规则1律,最佳不用与内置函数名相同

3、参数:

和C/C++不相同,参数无需点名项目,间接交由解释器去判断:

  • 对于number, str, tuple等不可变的靶子,也正是传值,便是传递了拷贝
  • 对于list,dict,set等可变对象,相当于引用传递,内部更改会潜移默化外部的值

a.普通参数:和c类似,不过不要钦点项目,所以任何项目都足以传递给函数

1 def func(argument):
2     print(argument)
3 
4
5 func("string")
6 func(4)

 b.暗许参数:与c++中一致,也能在概念时给参数钦命贰个缺省的值,不过必须放在参数列表后边地方

1 def func(name, age = 20):
2     print(name, age)
3 
4 
5 func("Edward")
6 func("Edward", 18)

 c.动态参数:对于动态参数而言,最大便宜是能够灵活的施用参数,而无须挂念其个数,其经过tuple(壹般用*args表示)和dict(一般用**kwargs)的特征来贯彻:

  • 对于tuple,一般用户用a, b, c, …
    的样式,会被解释器自动转接为一个tuple来存款和储蓄,化解了自由数量的1般性参数的传递
  • 对此dict,一般用户用x1 = a一, x贰 = a2, x三 =
    a三,…的款式,会被转正为一个dict来储存,解决了任性数量的要紧词参数的传递

 1 def func(*args, **kwargs):
 2     for i in args:
 3         print(i)
 4     for k, v in kwargs.items():
 5         print("%s = %s" % (k, v))
 6 
 7 
 8 func("Edward", 19)
 9 func(name = "Edward", age = 19)
10 func("Edward", "Tang", age = 19)    

也足以直接将二个tuple或list传递给args,
将三个dict传递给kwargs,但要注意此时必须在引用实参的时候拉长*或**:

1 tup = ("Edward", 19)
2 dic = dict(name = "Edward", age = 19)
3 func(*tup)
4 func(**dic)
5 # 如果不加*, 会被认为是tuple的一个元素

 4、文档字符串:

写函数时,最棒在里头最开首加三个docstrings,即文书档案字符串,方便别的人明白函数的成效

其有上面多少个必要:

  • 行使多个双引号来区分多行注释
  • 首先行作为函数功能的粗略概述,最棒以大写字母开始,句号结尾,无需鲜明对象的档次和名字
  • 其次作为空
  • 末尾叙述函数的具体效果,一定要有函数的参数以及再次回到值的详细描述
  • 可以用__doc__来引用模块的文书档案字符串

伍、函数体:函数的实际贯彻

六、重回值:即将函数的实践结果回到,未钦命为None

  • 在Python中,由于tuple的存在,能够三遍性重回多少个值:

1 def func(a):
2     return a * a, a ** a
3 
4 
5 x, y = func(4) # x = 16, y = 256

 7、函数的调用:

  • 由于Python的表达以及履行顺序都以从上往下,所以要想调用函数,必须函数在在此以前有定义
  • 在Python中,未加函数定义的口舌属于重点,约等于c中的主函数,一般位于最终,以便调用在此之前的函数
  • 若有多少个文件的并行引用,可添加一下代码: 在一个文书中,也就是主函数的入口,可是若是此文件作为模块被此外文件引用,则此段代码由于为False,将不会进行,所以能够当作测试模块的功能

1 def func()
2     pass
3 
4 
5 if __name__ == "__main__":
6     func()

 


 二、lambda表达式

即三个小的匿名的函数,壹般只有函数体相当的短时选用:

1 a = lambda x: x ** 2
2 a(2)
3 # 4

 1、与filter、map、reduce的结合使用:

 1 seq = [1, 76, 5, 44, 13,  5, 23]
 2 
 3 a = filter(lambda x : x > 10, seq)
 4 # list(a) = [76, 44, 13, 23]
 5 
 6 b = map(lambda x : x ** 2, seq)
 7 # list(b) = [1, 5776, 25, 1936, 169, 25, 529]
 8 
 9 from functools import reduce
10 c = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 100))
11 # c的结果为99!

 二、与sorted的组成使用: 

1 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"]
2 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper())
3 # seq = ['Edward', 'handsome', 'love', 'Tang']

 


叁、内置函数

Python内置了丰裕的函数,适合于各类别型的靶子,上边来详细谈论

1、大部分的函数

365bet亚洲真人 1 1 def
abs(*args, **kwargs): 2 pass 3 # 重临参数的相对值 四 伍 def
all(*args, **kwargs): 6 pass 7 #
再次回到True假若可变对象拥有因素都为真,为空时重返True 8 九 def any(*args,
**kwargs): 10 pass 11 #
重回False即使可变对象拥有因素都为假,为空时再次回到True 1二 13 def
bin(*args, **kwargs): 14 pass 15 # 重返参数的二进制表示 1陆 一7 def
hex(*args, **kwargs): 18 pass 19 # 重返参数的十6进制表示 20 二壹 def
oct(*args, **kwargs): 22 pass 23 # 重返参数的8进制表示 二肆 二5 def
callable(i_e_, some_kind_of_function): 26 pass 27 #
重回对象是还是不是可调用 2八 2玖 def chr(*args, **kwargs): 30 pass 31 #
重回整数参数对应的ASCII码的字符 32 3三 def ord(*args, **kwargs): 34
pass 35 # 再次回到单个字符的unicode值 3六 三7 def delattr(x, y): 3八 pass 3玖
# 删除对象x的‘y’属性(类似于del x.y) 40 四一 def getattr(object, name,
default=None): 4二 pass 肆三 #
再次来到object的’name’的属性的值,若不存在,再次来到default 44 四伍 def
hasattr(object, name): 肆6 pass 47 #
重回True假使object对象有钦定的‘name’属性 4⑧ 4九 def setattr(x, y, v): 50
pass 5一 # 设置x的’y’属性的值为v(类似于x.y = v),此中y属性能够是不存在的
5二 5叁 def dir(p_object=None): 54 pass 55 #
要是未有参数,重临当前界定的参数、方法、定义的list 56 #
即便有参数,再次来到参数的性质,方法的list,且存在__dir__会被调用 57 5八def divmod(x, y): 5九 pass 60 # 返回x//y, x%构成的tuple 61 62 def
eval(*args, **kwargs): 63 pass 64 # 总括表明式,并再次回到结果 六五 6陆 def
exec(*args, **kwargs): 67 pass 68 # 动态执行代码 69 70 def
repr(obj): 7一 pass 7二 #
重回obj的可供解释器读取的字符串,能够用eval()求值 7三 #
大多数动静下,eval(repr(obj)) == obj 7四 7伍 def exit(*args, **kwargs):
76 pass 77 # 退出 78 79 def format(*args, **kwargs): 80 pass 81 #
转化为type(value).__format__(format_spec) 82 83 def globals(*args,
**kwargs): 84 pass 85 # 再次回到当前全局变量构成的字典 捌陆 八柒 def
locals(*args, **kwargs): 88 pass 89 # 再次回到当前有些变量构成的字典 90
91 def hash(*args, **kwargs): 92 pass 93 #
返回参数(哈希表类型的目的)的哈希值 九四 9伍 def help(): 九陆 pass 玖七 #
重返参数的救助新闻 玖八 9九 def id(*args, **kwargs): 100 pass 101 #
重临参数的内部存款和储蓄器地址(并非实际内部存款和储蓄器地址) 拾二 拾叁 def input(*args,
**kwargs): 104 pass 105 # 打字与印刷提醒字符串,并读取输入重临(str类型) 10陆拾七 def isinstance(x, A_tuple): 108 pass 109 #
重回x是还是不是为元组A_tuple中内部1个类的实例 1十 111 def issubclass(x,
A_tuple): 112 pass 113 # 重回x是不是为元组A_tuple中在那之中3个类的子类 114
1一五 def iter(source, sentinel=None): 11陆 pass 117 #
重临第2个参数对象的迭代器, 11捌 #
若有第二个参数,当迭代器的__next__重返值为它时抛出分外 11九 120 def
len(*args, **kwargs): 121 pass 122 # 重回容器的item个数 1二三 1二四 def
max(*args, key=None): 125 pass 126 #
重回全数参数中的最大值,或种类中的最大值(容器为空再次来到key) 1二七 12八 def
min(*args, key=None): 129 pass 130 #
重返全部参数中的最小值,或连串中的最小值(容器为空再次回到key) 13一 13二 def
next(iterator, default=None): 13叁 pass 13四 #
重回迭代器的下二个值,若已经到最后八个回来default 135 136 def open(file,
mode=’r’, buffering=None, encoding=None, 13柒 errors=None, newline=None,
closefd=True): 13八 pass 13九 # 以特定格局打开文件 140 141 def
pow(*args, **kwargs): 142 pass 143 # 多个参数是再次来到x**y,
两个参数时再次来到x**y%z 144 145 def print(self, *args, sep=’ ‘,
end=’\n’, file=None): 146 pass 147 #
打字与印刷,默许以空格隔断各打字与印刷值,以换行结束,不刷新 14八 149 def
quit(*args, **kwargs): 150 pass 151 # 退出 152 153 def round(number,
ndigits=None): 154 pass 155 # 重返number的四舍5入表示 15陆 一5柒 def
sorted(*args, **kwargs): 158 pass 159 # 再次来到递增的排序的list 160 161def sum(iterable, start = 0): 16二 pass 1陆3 #
再次来到连串的和丰富start(私下认可为0) 16四 1陆5 def vars(p_object=None): 166
pass 167 # 不带参数,重返当前指标属性及属性值的字典 168 #
带参数,重回参数对应的习性及值的字典 16玖 170 def int(x, base = 10): 171pass 172 # 重返以base进制表示的x的int方式 17三 174 def float(x): 17⑤pass 176 # 返回x的float形式 177 178 def bool(x): 179 pass 180 #
返回x的bool表示 181 182 def complex(a, b): 183 pass 184 # 返回a+bj 185
186 def str(x): 187 pass 188 # 重返叁个str 18玖 190 def dict(x): 1玖1pass 19二 # 重回3个字典 1九叁 1九四 def list(iterable): 1九五 pass 1玖6 #
重回三个list 197 1九八 def tuple(iterable): 199 pass 200 # 再次回到一个tuple
20一 20贰 def set(iterable): 20叁 pass 204 # 重返1个set 20伍 20六 def
frozenset(iterable): 20七 pass 208 # 再次来到多少个不可变的set 20玖 二10 def
enumerate(iterable): 211 pass 21二 #
构造类别的下标和值构成的元祖,用于循环遍历 贰1三 214 def filter(function
or None, iterable): 21⑤ pass 21陆 #
再次回到iterable中能够让function的重回值为真正成分的种类, 贰17 #
若function为None, 重临iterable中为真正成分的行列 218 21玖 def map(func,
*iterables): 220 pass 221 # 对每三个iterable, 使用func,
并将结果作为list重回 222 2二叁 def range(start = 0, stop): 2二4 pass 2二伍 #
重返二个从start到stop构成的行列,用于遍历 2贰陆 2二七 def reversed(seq):
22八 pass 22九 # 再次回到五个seq反转的队列 230 23壹 def type(object): 23贰 pass
233 # 返回object的类型 234 235 def zip(iter1 [,iter2 […]]): 236
pass 237 # 分别从iter中取下标相同的成分结合tuple,在将各tuple构成list
23捌 # 使用zip(*list)解压 239 240 # 其余函数 二四1 # copyright,
credits, license, bytearray, bytes, classmethod, 242 # memoryview,
property, slice, staticmethod, super, compile 内置函数

 贰、内置函数总括:

  • 数学计算和任何计量:abs, divmod, hash, len, max, min, pow, round,
    sorted, sum,  reversed
  • 逻辑判断:all, any
  • 进制转换:bin, hex, oct
  • 类型转换:int, float, bool, complex, str, dict, list, tuple, set,
    frozenset
  • 类相关:callable, delattr, getattr, hasattr, setattr, dir,
    isinstance, issubclass
  • 对象和性质:vars, type, id
  • 字符串和字符编码:chr, ord, eval, exec, repr, format
  • IO相关: input, open, print, exit, quit
  • 迭代器和遍历:iter, next, enumerate, range, zip
  • 函数相关:filter, map
  • 其他:globals, locals, help

三、多少个函数详解:

  • delattr, getattr, hasattr和setattr:

 1 class Student(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.name = name
 4 
 5     def have_class(self):
 6         print("%s is having class." % self.name)
 7 
 8 s = Student("Edward")
 9 
10 # name 以下都必须是字符串格式
11 
12 # hasattr(object, name), 判断对象是否具有name属性
13 print(hasattr(s, "name"))    # True
14 print(hasattr(s, "have_class"))    # True
15 
16 # getattr(object, name, default=None), 返回对象的name属性的值
17 # 可以设置default, 但是仅仅是没有找到时返回它,并没有添加
18 print(getattr(s, "name"))    # Edward
19 print(getattr(s, "age", 19))  # 19
20 getattr(s, "have_class")()    # 会运行该属性
21 print(hasattr(s, "age"))    # False, 并没有添加
22 
23 # setattr(object, name, value), 设置对象的name的属性值为value
24 # 若name属性不存在, 还会添加该属性
25 setattr(s, "name", "Tang")
26 print(s.name)   # Tang
27 setattr(s, "age", 19)
28 print(hasattr(s, "age"))  # True, 会添加该属性
29 
30 # delattr(object, name) 删除对象的name属性
31 delattr(s, "name")
32 print(hasattr(s, "name"))  # False, 已被删除
  •  eval和exec:

1 # exec(), 动态执行代码
2 exec("print('Edward Tang')")
3 
4 # eval() 计算表达式的值并放回
5 a = eval("7 * 6 + 1")
6 print(a) # 43
  • filter和map:

 1 def func1(n):
 2     if n > 10:
 3         return True
 4     
 5 def func2(n):
 6     return n * n
 7 
 8 def func3(a, b, c):
 9     return a * b * c
10 
11 
12 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23]
13 li1 = [4, 5, 6, 8]
14 li2 = [9, 7, 10, 6]
15 li3 = [5, 4, 3, 1]
16 
17 
18 # filter对seq中的每一个元素执行func1, 如果为True, 返回原列表的这些值
19 rt1 = filter(func1, seq)
20 print(list(rt1))
21 
22 # map对seq中的每一个元素执行func2,返回这些值执行的结果构成的序列
23 rt2 = map(func2, seq)
24 print(list(rt2))
25 
26 # 若func有多个参数,可以提供多个序列,分别依次带入,返回结果
27 rt3 = map(func3, li1, li2, li3)
28 print(list(rt3))
29 
30 # 在functools中还存在一个reduce的函数
31 # reduce(func, seq, start) func接受两个参数,
32 # 对seq中两两的数进行递归调用,并返回
33 from functools import reduce
34 def  func(a, b):
35     return a * b
36 rt = reduce(func, range(1, 100))
37 # 计算99的阶乘
  •  sorted:

 1 # sorted(iterable, key=None, reverse=False)
 2 # key可以用函数或lambda表达式
 3 # 指定reverse = True会降序排序
 4 # sorted只是返回一个排序好的序列,并不改变原序列
 5 
 6 # 普通排序
 7 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23]
 8 seq = sorted(seq, reverse=True) # 降序
 9 
10 #使用lambda
11 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"]
12 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper())
13 
14 # 对列表的某项排序
15 arr = [['Tang', 89], ['Edward', 79], ['Hu', 67], ['Wang', 80]]
16 arr = sorted(arr, key=lambda a : a[1])
17 
18 # 对类按照某项排序
19 class Person(object):
20     def __init__(self, name, age):
21         self.name = name
22         self.age = age
23 p1 = Person('Edward', 18)
24 p2 = Person('Wang', 25)
25 p3 = Person('Hu', 20)
26 p4 = Person('Liang', 22)
27 for item in sorted([p1, p2, p3, p4], key=lambda p : p.age):
28     print(item.name, end=',')
29 
30 # operator模块还有itemgetter, attrgetter两个函数
31 # 所以以上最后两个例子还可以表示为
32 # sorted(arr, key=itemgetter(1))
33 # sorted([p1, p2, p3, p4], key=attrgetter('age'))
  •  enumerate和zip:

 1 # enumerate(iterable, start=0)
 2 # 用于循环中,同时得到iterable的值和计数
 3 lst = ['Edward', 'Tang', 'Wang', 'Hu']
 4 for index, item in enumerate(lst):
 5     print(index, item)
 6 
 7 # zip(iter1 [,iter2 [...]])
 8 # 分别从iter中取下标相同的元素构成tuple,再将各tuple构成list
 9 # 使用zip(*list) 做相反的操作
10 x = [1, 2, 3]
11 y = [4, 5, 6]
12 z = [7, 8, 9]
13 w = zip(x, y, z)
14 print(list(w))  # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
15 # 用在循环中
16 for a, b, c in zip(x, y, z):
17     print(a, b, c) 

 


四、迭代器与生成器

1、迭代器:

a.通过iter()构造1个迭代器,然后就可以经过__next__()来拜访下三个因素:

1 a = iter([3, 6, 1, 9])
2 a.__next__()   # 3
3 a.__next__()   # 6

b.迭代器只可以往前,不能够后退,且不得不从头到尾依次走访

c.当数据量很多时,用迭代器来遍历,因为迭代器读取数据时,不是把拥有的数量都加载到内存中,而是读取到有些成分时才起来

d.可迭代对象:

  • Python内置了不少可迭代对象,如list, dic,
    str等,全体大家能够透过for循环方便地遍历每叁个要素,能够由此collections模块的Iterable来判定是或不是是可迭代的:

1 from collections import Iterable
2 lst = [1, 5, 6, 9]
3 isinstance(lst, Iterable)   # True

 2、生成器:

当协同程序暂停的时候,能够赢得个中七个的再次回到值,当调用回到程序中时,能够传入额外只怕变更了的参数,但仍可以够从上次偏离的地点继续

a.通过()构造2个生成器,和迭代器类似,再通过__next()__来拜访下三个元素:

1 a = (x * x for x in range(1, 10))
2 print(a.__next__())    # 1    
3 print(a.__next__())    # 4

 b.yeild:用在函数中,类似于return(只是暂停下来,须求通过__next__()或next(f)访问)

 1 def func(n):
 2     a = 1
 3     while a < n:
 4         yield a 
 5         a += 2
 6 
 7 f = func(10)
 8 print(f.__next__())    # 1 
 9 print(f.__next__()) # 3
10 
11 # 通过yield还可以模拟实现多线程

 c.send:与__next__()相比较,可以传递二个参数给yield

 1 def func(n):
 2     a = 1
 3     while a < n:
 4         b = (yield a)
 5         if b == None:
 6             b = 0
 7         a += b
 8 
 9 f = func(10)
10 print(f.__next__())    # 1
11 print(f.__next__())    # 1
12 print(f.send(5))          # 6
13 print(f.__next__())    # 6

 d.close:通过f.close()来关闭生成器(不得以经过next继续访问)

 


五、装饰器

一、基本语法:

@装饰器函数(可选参数)
def 被点缀函数(可选参数):
  pass

  • 装饰器函数一般会将真正需求实践的函数包裹在内,并重回
  • 解释进程中,一般不会实施函数,但会实施迭代器函数,并将其回到值赋给被装饰的函数

二、三种情况:

a.无参数装饰器:

 1 def deco(func):
 2    def inner():
 3        print("Edward")
 5        print("tang")
 6        return func()
 7    return inner
 8 
 9 
10 @deco
11 def func():
12     print("handsome")
13 
14 # 并不一定需要以返回func()的方式执行func(这种情况函数需要最后执行),可以先将其返回值保存在一个变量中,最后将其返回
15
16 def inner():
17   print("Edward")
18   rt = func()
19   print("tang")
20    return rt
21 
22 # 相当于重新定制了func

 b.棉被服装饰函数含二个或多少个参数:

 1 def deco(func):
 2     def inner(str1):
 3         print("Edward")
 4         return func(str1)
 5     return inner
 6 
 7 @deco
 8 def func(str1):
 9     print(str1)
10 
11 func("Tang")
12 
13 # 保持inner()函数的参数和原来的func()一样多即可 

c.迭代器函数含参数:

  • 出于迭代器在解说阶段就会被实施,全部当包裹壹层函数时会抵消它的履行,
  • 唯独,当给迭代器加上参数时,也也正是履行了一遍,全体必须提供两层的中间定义的函数

d.四个装饰器:

 1 def de1(func):
 2     def inner():
 3         print("Edward")
 4         return func()
 5     return inner
 6 
 7 def de2(func):
 8     def inner():
 9         print('tang')
10         return func()
11     return inner
12 
13 
14 @de1
15 @de2
16 def func():
17     print("handsome")
18 
19 func()
20 
21 # 相当于func = de1(de2(func()))

 f.functools.wraps:能够保存棉被服装饰函数原来的有的属性,如__name__,
__doc__等  

 1 def deco(func):
 2     # @functools.wraps(func)
 3     def inner():
 4         print("Edward")
 5         print("tang")
 6         return func()
 7     return inner
 8 
 9 @deco
10 def func():
11     """ A hansome boy! """
12     print("handsome")
13 
14 print(func.__name__)
15 print(func.__doc__)
16 
17 # 会输出 inner和None
18 # 如果去掉注释,  输出func和A handsome boy! 

 


六、偏函数

快要任意数量的参数的函数转化成另三个带剩余参数的函数对象,须要导入functools模块的partial:

1 from operator import add, mul
2 from functools import partial
3 
4 add1 = partial(add, 1)
5 mul100 = partial(mul, 100)
6 
7 print(add1(99))  # 100
8 print(mul100(99))  # 9900

 简单利用(摘自 《Core Python Programming》):

 1 """easy_gui.py"""
 2 
 3 from functools import partial
 4 import tkinter
 5 # Tkinter模块是python中一个能快速创建GUI的标准库
 6 
 7 root = tkinter.Tk()
 8 # 创建一个顶层窗口对象
 9 MyButton = partial(tkinter.Button, root, fg='white', bg='blue')
10 # 用偏函数设置按钮的默认属性
11 b1 = MyButton(text='Button 1')
12 b2 = MyButton(text='Button 2')
13 qb = MyButton(text='QUIT', bg='red', command=root.quit)
14 b1.pack()
15 b2.pack()
16 qb.pack(fill=tkinter.X, expand=True)
17 root.title('PFAs!')
18 root.mainloop()

 


七、《Core Python Programming》多少个实例

1.easy_math:

 1 """模拟100以内的加减乘除运算"""
 2 
 3 from operator import add, sub, mul, truediv
 4 # operator模块提供了各种对python内置方法的访问
 5 from random import randint, choice
 6 # random模块提供了各种随机数的生成
 7 # random() 生成一个[0, 1)之间的随机数
 8 # randrange(start, stop=None, step=1) 生成一个range(args)范围内的随机数
 9 # randint(a, b) 生成一个[a, b] 范围内的整数
10 # choice(seq) 从序列seq中随机获取一个元素
11 # shuffle(x) 洗牌序列x,返回None
12 # sample(population, k) 从population中随机获取k个元素并作为新的序列返回,但是原序列不变
13 # uniform(a, b) 返回一个a, b之间的浮点数
14 
15 
16 ops = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': truediv}
17 MAXTRIES = 2
18 # 能够尝试的最大次数
19 
20 
21 def doprob():
22     """ get easy random equation and check the correctness of the input """
23     op = choice('+-*/')
24     # 随机获取运算符
25     nums = [randint(1, 100) for i in range(2)]
26     # 随机获取参与运算的两个数
27     nums.sort(reverse=True)
28     # 降序使结果不为负数
29     while op == '/':
30         if nums[0] % nums[1] == 0 and nums[1] != 1:
31             break
32         nums = [randint(1, 100) for i in range(2)]
33 
34 
35     ans = ops[op](*nums)
36     pr = '%d %s %d = ' % (nums[0], op, nums[1])
37     oops = 0
38     # 尝试的次数
39     while True:
40         try:
41             if int(input(pr)) == ans:
42                 print('correct')
43                 break
44             if oops == MAXTRIES:
45                 print('answer\n%s%d' % (pr, ans))
46             else:
47                 print('incorrect... try again')
48                 oops += 1
49         except (KeyboardInterrupt,
50                 EOFError, ValueError):
51             print('invalid input... try again')
52 
53 
54 def main():
55     """ realize the repetitive operation"""
56     while True:
57         doprob()
58         try:
59             opt = input('Again? [y]').lower()
60             if opt and opt[0] == 'n':
61                 break
62         except (KeyboardInterrupt, EOFError):
63             break
64 
65 
66 if __name__ == '__main__':
67     main()

 2.senior_closure:

 1 """闭包和装饰器的应用"""
 2 
 3 from time import time
 4 
 5 def logged(when):
 6     def log(f, *args, **kwargs):
 7         print('''Called:
 8     function: %s
 9     args: %r
10     kargs: %r''' % (f, args, kwargs))
11 # %r repr   %s str
12 
13     def pre_logged(f):
14         def wrapper(*args, **kwargs):
15             log(f, *args, **kwargs)
16             return f(*args, **kwargs)
17         return wrapper
18 
19     def post_logged(f):
20         def wrapped(*args, **kwargs):
21             now = time()
22             try:
23                 return f(*args, **kwargs)
24             finally:
25                 log(f, *args, **kwargs)
26                 print('time delta: %s' % (time()-now))
27         return wrapped
28 
29     try:
30         return({'pre': pre_logged, 'post': post_logged}[when])
31     except KeyError as e:
32         raise(ValueError(e), 'must be "pre" or "post"')
33 
34 @logged('post')
35 def hello(name):
36     print('hello,', name)
37 
38 hello('world!')

 

一、函数的定义和使用 壹、基本组织: 一 def 函数名(参数): 二 “”” 3文书档案字符串 四 “”” 伍 函数体 陆 重临值 七 二、…

原型 map(function,[list])

def fc(x):
    return x * 2

print(map(fc,[1,2,3,4,5]))

lambda的重心是叁个表达式,而不是3个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

一 数学生运动算

输出:

lambda表明式是起到一个函数速写的意义。允许在代码内停放三个函数的概念。

1 abs()

叙述:abs() 函数重临数字的相对值
语法: abs( x )
示例:

>>> abs(-10)
    10
[2,4,6,8,10]

我们先来看1个例证:

2 divmod()

叙述:重临四个数值的商和余数的元组(a // b, a % b)
语法:divmod(a, b)
示例:

>>> divmod(20,6)
    (3, 2)

 

def add(x, y): return x + y

3 max()

叙述:重返可迭代对象的成分中的最大值或许具有参数的最大值
语法:max( x, y, z, …. )

示例:>>> max(1,2,6,8)
    8

是否很有益,当然有人说,能够写成for循环,是的如此也足以实现,然则大家有更方便人民群众的办法,有必不可缺写那样二个for循环吗。

笔者们定义了2个函数叫add,有七个参数,再次来到结果是x+y

4 min()

叙述:重返可迭代对象的要素中的最小值只怕有所参数的最小值
语法:min( x, y, z, …. )
示例:

>>> min(1,2,6,8)
    1
list = []
for i in [1,2,3,4,5]:
    list.append(i*2)

print(list)

def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

5 pow()

讲述:方法再次回到 x^y(x的y次方) 的值
语法:pow(x,y)
示例:

>>> pow(2,3)
    8

输出:

这么些usuallyAdd二的区分在于y有了暗中同意值

6 round()

叙述:对浮点数x进行四舍⑤入求值
语法:round(x [, n])
示例:

>>> round(100.126,2)
    100.13
[2,4,6,8,10]

设若选取lambda怎样彰显吗?

7 sum()

讲述:对成分类型是数值的可迭代对象中的每一个成分求和
语法:sum(iterable[, start])
参数:
iterable — 可迭代对象,如:列表、元组、集合

start — 内定相加的参数,假设未有安装那几个值,暗许为0
示例:

>>> sum([3,2])
    5
>>> sum((2,5,6),10)
    23

 

lambda x, y: x + y

二 类型转换

本来map()函数还有越来越多,更扑朔迷离的用法

lambda x, y=2: x+y

1 bool()

讲述:用于将加以参数转换为布尔类型,如若未有参数,重临 False。
语法:bool(x)
示例:

>>> bool(4)
    True
>>> bool(0)
    False
print(map(str,[1,2,3,4,5]))

看一下测试结果:

2 int()

讲述:用于将贰个字符串或数字转换为整型
语法:int(x, base=10)
参数:iterablex — 字符串或数字。
base — 进制数,暗许10进制。
示例:

>>> int(3.6)
    3
>>> int('12',8)
    10

结果:列表内成分都转换来了字符串

>>> test = lambda x,y=2:x+y
>>> test(3
… )
5
>>> test(5)
7
>>> test(1)
3
>>>

3 float()

叙述:用于将整数和字符串转换到浮点数
语法:float(x)
示例:

>>> float('2')
    2.0
>>> float(4)
    4.0
['1', '2', '3', '4', '5']

实在lambda正是把参数和重临简写,分外便宜

4 complex()

讲述:用于成立一个值为 real + imag * j
的复数或然转载一个字符串或数为复数。假使第三个参数为字符串,则不须求内定第二个参数。
语法:complex([real[, imag]])
示例:

>>> complex(1,2)
    (1+2j)

 

运用lambda高效操作列表

5 str()

讲述:将指标转化为适应人观看的花样
语法:str(object=”)
示例:

>>> a='abcd'
>>> str(a)
    'abcd

首字母大写;用到str.title属性

Python用于援救将函数赋值给变量的一个操作符
暗许是回去的,所以不要再加return关键字,不然会报错

6 bytearray()

叙述:依据传入的参数成立1个新的字节数组,那些数组里的要素是可变的,并且每一个成分的值范围:
0 <= x < 25六
语法:bytearray([source[, encoding[, errors]]])
参数:
1经 source 为整数,则赶回三个长度为 source 的开端化数组;
要是 source 为字符串,则遵照钦赐的 encoding 将字符串转换为字节连串;
假设 source 为可迭代类型,则成分必须为[0 ,255] 中的整数;
假诺 source 为与 buffer 接口一致的靶子,则此指标也可以被用于起初化
bytearray。
壹旦没有输入任何参数,暗许正是初始化数组为0个要素。
示例:

>>> bytearray([2,3,4])
    bytearray(b'\x02\x03\x04')
>>> bytearray('python','GBK')
    bytearray(b'python')
print(map(str.title,['abc','def','ghj']))

result = lambda x: x * x
result(2) # return 4
map()/filter()/reduce()

7 bytes()

描述:

  1. 重临值为贰个新的不可修改字节数组,每一个数字成分都不能够不在0 –
    25伍限制内,和bytearra函数的有着同样的一言一行,差异仅仅是回去的字节数组不可修改。
  2. 当二个参数都不传的时候,重临长度为0的字节数组
    语法:bytes([source[, encoding[, errors]]])
    示例:

    bytes(‘你好’,’utf-8′)
    b’\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd’

输出:

急需四个参数,第三个是贰个处理函数,第三个是1个行列(list,tuple,dict)
map()

8 memoryview()

叙述:依据传入的参数制造一个新的内部存款和储蓄器查看对象
所谓内部存款和储蓄器查看对象,是指对支撑缓冲区探讨的数目进行李包裹装,在不须要复制对象基础上同意Python代码访问
语法:memoryview(obj)
示例:

>>> s=memoryview(bytearray('abcd','utf-8'))            
>>> print(s[0])            
    97
>>> print(s[0:3])              
    <memory at 0x000002078A0B4048>
>>> print(s[0:3].tobytes())         
    b'abc'
['Abc', 'Def', 'Ghj']

将连串中的成分通过处理函数处理后再次来到七个新的列表
filter()

9 ord()

叙述:重回Unicode字符对应的平头
ord() 函数是 chr() 函数(对于五人的ASCII字符串)或 unichr()
函数(对于Unicode对象)的配对函数,它以贰个字符(长度为一的字符串)作为参数,再次回到对应的
ASCII 数值,只怕 Unicode 数值,假诺所给的 Unicode 字符超出了你的 Python
定义范围,则会引发1个 TypeError 的不行。
语法:ord(s)
示例:

>>> ord('b')           
    98

 

将种类中的成分通过函数过滤后回到1个新的列表
reduce()

10 chr()

讲述:再次回到整数所对应的Unicode字符
语法:chr(i)
示例:

>>> chr(100)               
    'd'
>>> chr(200)
    'È'
>>> chr(1)             
    '\x01'

2、eval()此函数,将字符串,转换到其连串对象

将系列中的成分通过一个二元函数处理回来多个结出
将方面四个函数和lambda结合使用

11 bin()

叙述:将整数转换到2进制字符串
语法:bin(x)
示例:

>>> bin(100)           
    '0b1100100'

何以说eval()是转换来,其种类对象呢,那是因为,具体是怎么着品种的多寡在于,字符串内容

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 连串中的每种成分加一
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 再次回到种类中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 再次来到全体因素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

12 oct()

讲述:将整数转化成8进制数字符串
语法:oct(x)
示例:

>>> oct(9)             
    '0o11'

如:eval(“1234”)这些会转成int型

sorted() 结合lambda对列表实行排序

13 hex()

讲述:将整数转换到1陆进制字符串
语法:hex(x)
示例:

>>> hex(20)
    '0x14'

eval(“{‘user’:’name’}”)
那样会转成字典等

sorted 用于列表的排序,比列表自带的愈加智能
有两个列表,每种列表中都有三个字典([{},{}])须求将三个如此的列表合并后根据时间排序,
七个列表中的时间以便能够透过json输出已经由岁月格式转变为字符串格式.字段名叫sort_time 今后将她们如约倒序排列

14 tuple()

叙述:依据传入的参数创立多个新的元组
语法:tuple( seq )
示例:

>>> tuple([1,2,3])
    (1, 2, 3)
>>> tuple({1,3,3})
    (1, 3)

事例:将字符串,转换到字典

sorted 的用法

15 list()

叙述:将元组转换为列表
语法:list( tup )
示例:

>>> list((1,2,3))
    [1, 2, 3]
strdic = '''{'username':'pyhleng','password':'q123456'}
'''
print eval(strdic)
print(eval(strdic)['password'])

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) –> new sorted
list terable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,相比较什么由key决定,有默许值,迭代聚集中的一项;
key:用列表成分的某部属性和函数进行作为第二字,有暗中认可值,迭代集合中的1项;
reverse:排序规则. reverse = True 大概 reverse = False,有暗中认可值。 *
返回值:是一个因此排序的可迭代类型,与iterable1样。
sorted()结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

16 dict()

叙述:根据传入的参数创造一个新的字典
语法:class dict(kwarg)
class dict(mapping,
kwarg)
class dict(iterable, kwarg)
参数:
kwargs — 关键字
mapping — 成分的器皿。
iterable — 可迭代对象。
示例:

>>> dict(a='a', b='b', t='t') #传入关键字
    {'a': 'a', 'b': 'b', 't': 't'}
>>> dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3])) #映射函数方式来构造字典
    {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]) #可迭代对象方式来构造字典
    {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

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