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python进阶

廖雪峰 移动开发工程师
难度中级
时长 3小时33分
  • 先把所有平方根转化为整型,然后利用求平方和1-100的数进行比较,一致的返回值到list中,也就是说只有平方根转为整形后没有发生变化的数,再次进行平方计算的时候得到数一定是整形并且是范围内的数。
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  • s.strip()为删除s字符串的空值。 len(s.strip())为计算删除s中的空值之后的长度
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  • 首先s就是一个list,s[0:1]就是s这个list中的字符串的首字母,可以通过return来实现返回的值。
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  • 因为在一开始的时候调用了math,所以在使用平方根的时候要写: math.sqrt
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  • 可以接受函数和变量的函数就是高阶函数
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  • int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串
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  • s.title()的作用就是把字符串第一个字母变成大写,其余变成小写
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  • 错误处理: try: print Person.__count except AttributeError: print 'attributeError'
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  • 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。 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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  • 正确的写法: class C(A, B) def __init__(self, a, b): A.__init__(self, a) B.__init__(self, b) 建议养成习惯,不要使用super()这个函数,即便是单继承,也使用上面的方式
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  • 匿名函数 高阶函数可以接收函数做参数,有些时候,我们不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。 在Python中,对匿名函数提供了有限支持。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] 通过对比可以看出,匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是: def f(x): return x * x 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。 使用匿名函数,可以不必定义函数名,直接创建一个函数对象,很多时候可以简化代码: >>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0] 返回函数的时候,也可以返回匿名函数: >>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x >>> myabs(-1) 1 >>> myabs(1) 1
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  • 像这种内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)。 闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下:
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    1 采集 收起 来源:python中闭包

    2016-07-26

  • sorted()函数可对list进行排序: >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] 但 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。
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  • orted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较: >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
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  • sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序: >>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]
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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
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