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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
  • 在第7节中,我们在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。请用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数: sorted_ignore_case(iterable) 要固定sorted()的cmp参数,需要传入一个排序函数作为cmp的默认值。 参考代码: import functools sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper())) print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
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    0 采集 收起 来源:python中偏函数

    2015-10-30

  • 这样len()的就是名字本身的长度了哦 而不是参数个数
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    0 采集 收起 来源:python中 __len__

    2015-10-30

  • >>> sorted.__doc__ 'sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list'
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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 所以,functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数,少的参数需要在创建时指定默认值,这样,新函数调用的难度就降低了。
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    0 采集 收起 来源:python中偏函数

    2018-03-22

  • 请思考带参数的@decorator,@functools.wraps应该放置在哪:
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  • 上一节的@performance只能打印秒,请给 @performace 增加一个参数,允许传入's'或'ms': @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) ?不会了怎么办 要实现带参数的@performance,就需要实现: my_func = performance('ms')(my_func) 需要3层嵌套的decorator来实现。 参考代码: import time def performance(unit): def perf_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
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  • 带参数的log函数首先返回一个decorator函数,再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数: def log(prefix): def log_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__) return f(*args, **kw) return wrapper return log_decorator @log('DEBUG') def test(): pass print test() 执行结果: [DEBUG] test()... None
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  • 请编写一个@performance,它可以打印出函数调用的时间。 ?不会了怎么办 计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳,然后计算两个时间戳的差。 参考代码: import time def performance(f): def fn(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1)) return r return fn @performance def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
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  • @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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  • 表示不懂
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  • 装饰器的作用
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  • 装饰器使用的过程
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  • 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。
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  • 返回闭包不能引用循环变量,请改写count()函数,让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。 考察下面的函数 f: def f(j): def g(): return j*j return g 它可以正确地返回一个闭包g,g所引用的变量j不是循环变量,因此将正常执行。 在count函数的循环内部,如果借助f函数,就可以避免引用循环变量i。 参考代码: def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(j): def g(): return j*j return g r = f(i) fs.append(r) return fs f1, f2, f3 = count() print f1(), f2(), f3()
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    0 采集 收起 来源:python中闭包

    2015-10-28

  • def calc_sum(lst):<br> def lazy_sum():<br> return sum(lst)<br> return lazy_sum<br> 注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。<br> <br> 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)。<br> <br> 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。 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

    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
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