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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
  • 当实例属性和类属性重名时,实例属性优先级高
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  • 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。
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    0 采集 收起 来源:python中闭包

    2018-02-02

  • 类与实例小记: 1.解释器内部会将**kw拆分成对应的dict. setattr()方法接受3个参数:setattr(对象,属性,属性的值) setattr(self,k,v)相当于self.k = v kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value,分别匹配k,v 2.__intt__是类似于构造函数的存在,要点是引用时必须调用自身对象
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  • 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'])
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  • 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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  • 解释器内部会将**kw拆分成对应的dict. setattr()方法接受3个参数:setattr(对象,属性,属性的值) setattr(self,k,v)相当于self.k = v kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value,分别匹配k,v
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  • 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

    2018-02-01

  • def calc_prod(lst): def lazy_prod(): def f(x,y): 定义函数f return x*y return reduce(f,lst,1) 以1为初始值计算 return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()
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  • return math.sqrt(x)%1==0 调用平方根函数,x的平方根除以1的余数为0 r=int(math.sqrt(x)) return r*r==x print filter(is_sqr,range(1,101))
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  • upper 大写 lower 小写 s[0].upper()+s[1:].lower()
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  • 2-13代码: import time def performance(unit): def Time1(f): def cal_time(*args,**kw): t1=time.time() fun=f(*args,**kw) t2=time.time() print 'call %s () in time:%f %s'%(f.__name__,t2-t1,unit) return fun return cal_time return Time1 @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
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  • 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

    2018-02-01

  • @functools.wraps应该作用在返回的新函数上
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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
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  • 考查了**kw和setattr()的用法 解释器内部会将**kw拆分成对应的dict. setattr()方法接受3个参数:setattr(对象,属性,属性的值) setattr(self,k,v)相当于self.k = v kw.iteritems()历遍字典kw的所有key和value,分别匹配k,v
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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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