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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
  • 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,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,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。 例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数: def is_odd(x): return x % 2 == 1 然后,利用filter()过滤掉偶数: filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) 结果:[1, 7, 9, 17] 利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,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'] 注意: 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', ' '),如下: a = ' 123' a.strip() 结果: '123' a='\t\t123\r\n' a.strip() 结果:'123'
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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。 例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和: def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算: 先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4; 再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9; 再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16; 再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25; 由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。 上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。 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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  • 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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  • 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。
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  • 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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  • 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)。 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: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。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: >>> f1() 9 # 因为f1现在才计算i*i,但现在i的值已经变为3 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

    2018-03-22

  • 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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  • 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)。 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。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。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: >>> f1() 9 # 因为f1现在才计算i*i,但现在i的值已经变为3 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

    2018-03-22

  • def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(m=i): return m*m fs.append(f) 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

    2018-03-14

  • def calc_prod(lst): def do_calc(): return reduce(lambda x,y:x*y,lst) return do_calc f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()
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  • def format_name(s): return s.capitalize() print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
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  • @property---这是关键字,固定格式,能让方法当“属性”用,当做get方法获取属性值。 @score.setter---前面的"score"是@property紧跟的下面定义的那个方法的名字,"setter"是关键字,这种“@+方法名字+点+setter”是个固定格式与@property搭配使用,当做set方法设置属性。
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    0 采集 收起 来源:python中 @property

    2018-03-22

  • 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)
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    0 采集 收起 来源:python中闭包

    2018-03-14

  • python 动态属性添加 class Person(object): def __init__(self,name,gender,**kw)://**kw 表示可以添加动态的属性 self.name = name self.gender =gender for k,v in kw.iteritems()://循环获取动态属性的key与value setattr(self,k,v)//给self设置动态的属性 p=Person('Bob','Male',age=18,course='Python')//其中age与course就是添加的动态属性 print p.age pring p.course
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  • 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)
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    2018-03-14

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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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