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精品课程 python进阶

python进阶

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匠人Hw

注意每学一个新的函数的时候都要注意一下这个函数的返回值...

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0 采集收起来源：python中map()函数
2017-02-03
匠人Hw

真是智障了，使用math库的函数的时候还需要在前面加上math. 真是无语了。。。

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0 采集收起来源：python把函数作为参数
2017-02-03
浪漫别问我

现在对a=a+1有了新的认识，在最外层定义的为全局变量，但和c不一样，全局变量在内部使用也需要global,但不修改可以不用。非最外层定义的为局部变量，要在更内层使用要用nonlocal，一样不修改可不用

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-02-03
rioru

匿名函数：lambda x : x*x相当于定义f(x)=x*x 关键词lanbda表示匿名函数，冒号前面的x代表函数参数

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2017-02-03
慕丝2695042

遍历字典时要记得: for k,v in kw.iteritems(): setattr(self,k,v)

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0 采集收起来源：python中获取对象信息
2017-02-03
rioru

闭包(Closure)：内层函数引用外层函数的变量，然后返回内层函数的情况。闭包的特点：返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-02-02
浪漫别问我

myabs = lambda x: -x if x < 0 else x 竟然有这种奇怪的写法

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-03-22
rioru

sorted()：接收一个比较函数来实现自定义排序。比较函数的定义是，传入两个待比较的元素x,y，如果x应该排在y的前面，返回-1，如果x应该排在y的后面，返回1。如果x和y相等，返回0。

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0 采集收起来源：python中自定义排序函数
2017-02-02
浪漫别问我

1.我现在暂时认为内层函数带进去的东西不可以修改 2.闭包是写好的闭包被启用时才去找里面用到的外部变量，而默认参数在生成这个函数时，就将外部变量传给了内部形参

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-02-02
慕粉181004628

在文件系统中包就是文件夹模块就是py文件包可以多级

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0 采集收起来源：python中模块和包的概念
2017-02-02
慕粉181004628

包和普通文件夹的区别就是，包的每一层都要有一个__init__.py文件(这里有四根英文横线）。

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0 采集收起来源：python中模块和包的概念
2017-02-02
慕粉181004628

当一个函数有很多参数时，调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数，就可以简化调用者的负担。比如，int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换： >>> int('12345') 12345 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做 N 进制的转换： >>> int('12345', base=8) 5349 >>> int('12345', 16) 74565 假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去： def int2(x, base=2): return int(x, base) 这样，我们转换二进制就非常方便了： >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85 functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2： >>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85 所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

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0 采集收起来源：python中偏函数
2018-03-22
慕粉181004628

@decorator可以动态实现函数功能的增加，但是，经过@decorator“改造”后的函数，和原函数相比，除了功能多一点外，有没有其它不同的地方？在没有decorator的情况下，打印函数名： def f1(x): pass print f1.__name__ 输出： f1 有decorator的情况下，再打印函数名： def log(f): def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper @log def f2(x): pass print f2.__name__ 输出： wrapper 可见，由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2'，而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中： def log(f): def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) wrapper.__name__ = f.__name__ wrapper.__doc__ = f.__doc__ return wrapper 这样写decorator很不方便，因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上，所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务： import functools def log(f): @functools.wraps(f) def wrapper(*args, **kw): print 'call...' return f(*args, **kw) return wrapper

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2017-02-02
慕粉181004628

这两个是python中的可变参数。*args表示任何多个无名参数，它是一个tuple；**kwargs表示关键字参数，它是一个dict。并且同时使用*args和**kwargs时，必须*args参数列要在**kwargs前

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2017-02-02
慕粉181004628

考察一个@log的定义： def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 对于阶乘函数，@log工作得很好： @log def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10) 结果： call factorial()... 3628800 但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错： @log def add(x, y): return x + y print add(1, 2) 结果： Traceback (most recent call last): File "test.py", line 15, in <module> print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given) 因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用： def log(f): def fn(*args, **kw): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(*args, **kw) return fn 现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2018-03-22

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课程须知: 本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳

老师告诉你能学到什么？: 1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类