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python进阶

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qq_1_95

Python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能在上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入__future__模块的某些功能来实现。 Python 3.x已经改进了整数的除法运算，“/”除将得到浮点数，“//”除才仍是整数。当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到__future__中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。

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0 采集收起来源：python之使用__future__
2016-12-11
初旭save

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数： >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-03-22
初旭save

照ASCII大小比较规则： 1）数字0~9比字母要小。如"7"<"F"； 2）数字0比数字9要小，并按0到9顺序递增。如"3"<"8" 3）字母A比字母Z要小，并按A到Z顺序递增。如"A"<"Z" 4）同个字母的大写字母比小写字母要小。如"A"<"a"。 sorted()函数可对list进行排序：>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] sorted()也是一个高阶函数，它可以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。 sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)

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0 采集收起来源：python中自定义排序函数
2018-03-22
初旭save

0返回的值是False filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list. 利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串： def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']) 其中，s是为了滤掉None值。len(s.strip()) > 0是为了滤掉空值。注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')

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0 采集收起来源：python中filter()函数
2018-03-22
qq_1_95

利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块： try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO 上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。 try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。利用import ... as ...，还可以动态导入不同名称的模块。

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0 采集收起来源：python中动态导入模块
2016-12-11
初旭save

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算： reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) 结果将变为125，因为第一轮计算是：计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。

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0 采集收起来源：python中reduce()函数
2016-12-11
qq_1_95

要使用一个模块，我们必须首先导入该模块。Python使用import语句导入一个模块。例如，导入系统自带的模块 math： import math 如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用下面的语句： from math import pow, sin, log 这样，可以直接引用 pow, sin, log 这3个函数，但math的其他函数没有导入进来。如果遇到名字冲突怎么办？比如math模块有一个log函数，logging模块也有一个log函数，如果同时使用，如何解决名字冲突？如果使用import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突。 Python的os.path模块提供了 isdir() 和 isfile()函数。注意到os.path模块可以以若干种方式导入： import os import os.path from os import path from os.path import isdir, isfile 参考代码无解：结论均为FALSE！

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0 采集收起来源：python之导入模块
2016-12-11
初旭save

s[0].upper()首字母大写，s[1:].lower()后面字母小写。 map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

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0 采集收起来源：python中map()函数
2016-12-11
qq_1_95

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，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。 functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，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
2016-12-11
flyscue

map(), reduce(), filter()

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0 采集收起来源：python中filter()函数
2016-12-10
qq_1_95

@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？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：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。最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数，也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 'x'，原函数定义的参数名不一定叫 'x'。任务请思考带参数的@decorator，@functools.wraps应该放置在哪： def performance(unit): def perf_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): ??? return wrapper return perf_decorator

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0 采集收起来源：python中完善decorator
2016-12-10
qq_1_95

任务上一节的@performance只能打印秒，请给 @performace 增加一个参数，允许传入's'或'ms'： @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) ?不会了怎么办要实现带参数的@performance，就需要实现： my_func = performance('ms')(my_func) 需要3层嵌套的decorator来实现。参考代码: import time def performance(unit): def perf_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)

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0 采集收起来源：python中编写带参数decorator
2016-12-10
qq_1_95

对于这种3层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难，拆开以后会发现，调用会失败，因为在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。

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0 采集收起来源：python中编写带参数decorator
2016-12-10
qq_1_95

函数调用，返回（值/函数），这里学的有点混乱，有待训练~

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2016-12-10
qq_1_95

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。 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。

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2016-12-10

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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