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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
  • reduce()函数 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()还可以接收第三个可选参数,作为计算的初始值。
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  • map()函数 map()是Python内置的高阶函数,它接受一个函数f和一个list,并把函数f依次作用在list的每一个元素上,得到一个新的list并返回。 ps: 1.map()函数不改变原有的list,而是返回一个新的list; 2.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; 3.由于list包含的元素可以是任意类型,因此,map()函数不光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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  • 把函数作为参数 eg: def add(x,y,f): return f(x)+f(y) #传入abs作为函数f的值 add(-5,9,abs) #因此执行的其实是abs(-5)+abs(9)
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  • 高阶函数 1.变量可以指向函数 2.函数名其实就是指向函数的变量 3.高阶函数:能接收函数做参数的函数 (1)变量可以指向函数 (2)函数的参数可以接收变量 (3)一个函数可以接收另一个函数作为参数 (4)能接收函数作为参数的函数就是高阶函数
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  • 函数式编程简介 什么是函数式编程? 函数:function 函数式:functional,一种编程范式 函数式编程的特点: 1.把计算视为函数而非指令 2.纯函数式编程:不需要变量,没有副作用,测试简单 3.支持高阶函数,代码简洁 Python支持的函数式编程: 1.不是纯函数式编程:允许有变量 2.支持高阶函数:函数也可以作为变量传入 3.支持闭包:有了闭包就能返回函数 4.有限度地支持匿名函数
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  • python进阶内容: 1.函数式编程:不是“函数编程”,多了一个式 2.模块:如何使用模块 3.面向对象编程:面向对象的概念、属性、方法、继承、多态等 4.定制类:利用python的特殊方法定制类
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    0 采集 收起 来源:课程介绍

    2016-01-10

  • 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 # 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]) >>> f <function lazy_sum at 0x1037bfaa0 >>> f() >计算结果
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  • 装饰器隐藏f1
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  • 装饰器
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  • 高阶函数的概念
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  • 变量可以指向一个函数
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  • 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']) 结果:['test', 'str', 'END']
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  • 不同语言的抽象层次
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  • >>> getattr(s, 'name') # 获取name属性 'Bob' >>> setattr(s, 'name', 'Adam') # 设置新的name属性 >>> s.name 'Adam' >>> getattr(s, 'age') # 获取age属性,但是属性不存在,报错: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age' >>> getattr(s, 'age', 20) # 获取age属性,如果属性不存在,就返回默认值20: 20
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  • 和其他语言一样,Python为string对象提供了转换大小写的方法:upper() 和 lower()。还不止这些,Python还为我们提供了首字母大写,其余小写的capitalize()方法,以及所有单词首字母大写,其余小写的title()方法。
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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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