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python进阶

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f5f4e15b1 01:53

面向对象编程的重要思想:数据封装

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0 采集收起来源：python之面向对象编程
2016-07-01
精慕门3736664

为毛一定要用s

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2016-07-01
f5f4e15b1

我的一些理解定义二个嵌套函数是为了能返回内层的函数给被decorate的函数接收. Python里一切都是对象,函数是一等公民... http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html

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0 采集收起来源：python中编写带参数decorator
2016-07-01
f5f4e15b1

@的作用也就只是省略了一点代码而已

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

闭包返回函数的使用： def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum() f = calc_sum([1,2,3,4]) #已经直接执行lazy_sum() print f def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum f = calc_sum([1,2,3,4]) print f() #需要调用才能执行

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-07-01
Ente_XY

import time def log(f): print '[+] Enter into def %s(%s):\r\n' %(log.__name__,f.__name__) def fn(x): print '[*] Call the real function: ' + f.__name__ + '()...' t=f(x) return t print '[-] About to to return %s(), before ending the funtion %s(%s) definition\r\n' %(fn.__name__, log.__name__, f.__name__) return fn @log # @new_fn ---> def f1(x) # def f1(x) ---> return x*2 # return x*2 ---> f1 =new_fn(f1) #Begin: In this case, @log --> factorial = log(factorial) def factorial(n): print "[+] The current funtion: "+ factorial.__name__+" is being called!" return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) #End: In this case, @log --> factorial = log(factorial) def main(): print factorial.__name__+"[Defined_Func_Name-factorial]",">>>>>",factorial print '=================' print factorial(10) print '=================' print log.__name__+"[Defined_Func_Name_log]",">>>>>",log try: if __name__=='__main__': main() except Exception, e: print "[-] Error: "+ str(e)

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

函数名其实就是指向函数的变量

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0 采集收起来源：python中高阶函数
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum 像这种内层函数(lazy_sum)引用了外层函数的变量（lst,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。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。

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

返回函数：理解上，就是返回了一个函数对象，要使用返回函数时就按照正常函数的使用方式使用如：def fun(): def fun2(): ... return fun2; f = fun(); #就相当于f == fun2 ,是一个函数对象名， f(); #使用时就作函数使，参数应该要根据fun2的参数

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0 采集收起来源：python中返回函数
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

1.sorted()函数可直接对list进行排序，如sorted(list) 2.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其中，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。注： 1.Python中，字符串默认按照ASCII大小来比较，'a'>'z' 2.sorted()接收的比较函数相当于自定义了比较符号（>/<)，对list的实现机制可能是冒泡、快排...具体百度或看源代码

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0 采集收起来源：python中自定义排序函数
2018-03-22
冬瓜皮西瓜瓤

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
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

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 其中要注意，这个函数 f 的作用是对list中每个元素进行判断，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。

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0 采集收起来源：python中filter()函数
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数: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()把结果对list的下一个元素做累积计算，并返回最终结果值。如：reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) 注： reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]，Third) = f(f(f(f(Third,x1), x2), x3), x4)

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0 采集收起来源：python中reduce()函数
2016-07-01
冬瓜皮西瓜瓤

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。如newlist = map(f,list); 注意：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
2016-07-01
慕粉3434195

。。。

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-07-01

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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