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精品课程 python进阶

python进阶

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lhtmm

1、map 2、reduce 3、filter

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0 采集收起来源：python中filter()函数
2016-02-23
妖精的尾巴_3

''' 2-9闭包 ''' # 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3: def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i #print(id(f),f.__closure__[0].cell_contents,id(i)) fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() #print(id(f1),f1.__closure__[0].cell_contents,id(f2),f2.__closure__[0].cell_contents,id(f3),f3.__closure__[0].cell_contents) print(f1(),f2(),f3()) ''' 你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9 （请自己动手验证）。原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时： ''' print(f1()) # 返回9 # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-02-23
妖精的尾巴_3

''' Python进阶2-8返回函数 ''' # 但是，如果返回一个函数，就可以“延迟计算”： def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum # 试试 return lazy_sum() # 调用calc_sum()并没有计算出结果，而是返回函数: f = calc_sum([1, 2, 3, 4]) # 【相当于将函数名lazy_sum赋值给变量f】 k = calc_sum([1, 2, 3, 4]) j = calc_sum([1, 2, 4, 5]) print(id(f),f.__closure__[0].cell_contents) # 再看看k和j，发现三者内存地址，__closure__属性是不同的 print(id(k),k.__closure__[0].cell_contents) print(id(j),j.__closure__[0].cell_contents) # 对返回的函数进行调用时，才计算出结果: f() # 返回10

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-02-23
紫木田

如果一个类表现得像一个list，要获取有多少个元素，就得用 len() 函数。要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法__len__()，它返回元素的个数。

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0 采集收起来源：python中 __len__
2016-02-23
紫木田

__cmp__用实例自身self和传入的实例 s 进行比较，如果 self 应该排在前面，就返回 -1，如果 s 应该排在前面，就返回1，如果两者相当，返回 0

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0 采集收起来源：python中 __cmp__
2016-02-23
紫木田

对 int、str 等内置数据类型排序时，Python的 sorted() 按照默认的比较函数 cmp 排序

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0 采集收起来源：python中 __cmp__
2016-02-23
严北

python 3.x中，iteritems()被剔除，用items();此处不能直接用self.k = v

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0 采集收起来源：python中初始化实例属性
2016-02-23
听说名字取得越长越好就不会被别人打了

当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高

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0 采集收起来源：python中类属性和实例属性名字冲突怎么办
2016-02-23
Winterreise

sorted()也可以对字符串进行排序，字符串默认按照ASCII大小来比较：

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0 采集收起来源：python中自定义排序函数
2016-02-23
Winterreise

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序： >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36]

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

看不懂啊

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-02-22
观自在

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量

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0 采集收起来源：python中闭包
2016-02-22
慕课_枫

闭包（3）闭包特点：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： # 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3: def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() 你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。因为当把函数加入fs列表里时，python还没有给i赋值，只有当执行时，再去找i的值是什么，这时在第一个for循环结束以后，i的值是3，由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时： >>>print f1() 结果：9 解决方法也很简单，改写一下函数的定义就可以了。 def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(x=i): return x*x fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() >>>print f1() >>>print f2() >>>print f3() 结果：1 4 9

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0 采集收起来源：python中闭包
2018-03-22
慕课_枫

闭包（2）使用闭包注意事项： 2、一下这段代码是在python中使用闭包时一段经典的错误代码： def foo(): a=1 def bar(): a = a+1 return a return bar 这段程序的本意是要通过在每次调用闭包函数时都对变量a进行递增的操作。但在实际使用时 >>> c = foo() >>> print c() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 4, in bar UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment 这是因为在执行代码 c = foo()时，python会导入全部的闭包函数体bar()来分析其的局部变量，python规则指定所有在赋值语句左面的变量都是局部变量，则在闭包bar()中，变量a在赋值符号"="的左面，被python认为是bar()中的局部变量。再接下来执行print c()时，程序运行至a = a + 1时，因为先前已经把a归为bar()中的局部变量，所以python会在bar()中去找在赋值语句右面的a的值，结果找不到，就会报错。解决的方法很简单。 def foo(): a = [1] def bar(): a[0] = a[0]+1 return a[0] return bar 只要将a设定为一个容器就可以了。这样使用起来多少有点不爽，所以在python3以后，在a = a + 1 之前，使用语句nonlocal a就可以了，该语句显式的指定a不是闭包的局部变量。

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0 采集收起来源：python中闭包
2018-03-22
慕课_枫

闭包（一）定义：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）。例子： def addx(x): def adder(y): return x+y return adder >>> c = addx(8) >>> print c(10) 结果：18 结合这段简单的代码和定义来说明闭包：如果在一个内部函数里：adder(y)就是这个内部函数，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用：x就是被引用的变量，x在外部作用域addx里面，但不在全局作用域里，则这个内部函数adder就是一个闭包。（二）使用闭包注意的事项 1、闭包中是不能修改外部作用域的局部变量的 def foo(): m=0 def foo1(): m=1 print m print m foo1() print m >>> foo() 结果：0 1 0 从执行结果可以看出，虽然在闭包里面也定义了一个变量m，但是其不会改变外部函数中的局部变量m。

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1 采集收起来源：python中闭包
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