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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
  • from xxx import xxx as xxx 和 try: ... except xxx: ...
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  • __init__.py
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  • 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
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    0 采集 收起 来源:python中偏函数

    2018-03-22

  • @functools.wraps(f) 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。
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  • 带参数的decorator需要三层嵌套,是因为: 最里一层,必然是一个参数列表为(*args,**kw)的wrapper,执行自身逻辑与运行目标函数,返回的是目标函数的执行结果; 倒数第二层,必然是一个参数列表为(f)的函数,用来接受目标函数,以供wrapper调用(闭包),并返回wrapper; 如果是无参数decorator,这时已经够了,python解释器会自动把@decorator转换成 f=decorator(f); 但如果是有参数decorator,还需要最后一层,因为还有一个decorator自身的参数要传递以供内部闭包使用。因此,最外一层就是decorator,参数列表为decorator自身需要的参数列表,返回的其实还是内部的wrapper。(因为外两层只为传递参数,并没有自身逻辑实现)
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  • print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))中%f的含义: 显示浮点数。参见:http://www.cnblogs.com/plwang1990/p/3757549.html
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  • 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。
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  • 因此,返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。 def count():<br> fs = []<br> for i in range(1, 4):<br> def f(j):<br> def g():<br> return j*j<br> return g<br> r = f(i)<br> fs.append(r)<br> return fs<br> f1, f2, f3 = count()<br> print f1(), f2(), f3()
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    0 采集 收起 来源:python中闭包

    2018-03-22

  • 高阶函数
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  • 高阶函数
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  • 函数名,指向这个函数,abs=len,abs就是指向长度函数,h=abs h(-10)=10
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  • 要在class中定义类方法,需要这么写: class Person(object): count = 0 @classmethod def how_many(cls): return cls.count def __init__(self, name): self.name = name Person.count = Person.count + 1 print Person.how_many() p1 = Person('Bob') print Person.how_many() 通过标记一个 @classmethod,该方法将绑定到 Person 类上,而非类的实例。类方法的第一个参数将传入类本身,通常将参数名命名为 cls,上面的 cls.count 实际上相当于 Person.count。
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  • lambda: 'A'等价于return'A',相当于一个函数f,那么f()='A'.因此,p1.get_grade=f,p1.get_grade()=f() 就是这个意思,但没有说全 p1.get_grade是属性,只不过这里的属性是一个函数对象,即f p1.get_grade()是方法,前面的p1就是调用这个方法的对象,即实例,整句来说就是实例方法
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  • 因为方法也是一个属性,所以,它也可以动态地添加到实例上,只是需要用 types.MethodType() 把一个函数变为一个方法: import types def fn_get_grade(self): if self.score >= 80: return 'A' if self.score >= 60: return 'B' return 'C' class Person(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score p1 = Person('Bob', 90) p1.get_grade = types.MethodType(fn_get_grade, p1, Person) print p1.get_grade() # => A p2 = Person('Alice', 65) print p2.get_grade() # ERROR: AttributeError: 'Person' object has no attribute 'get_grade' # 因为p2实例并没有绑定get_grade
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  • 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。
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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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