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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
  • 這邊不用try的話結果無法正常輸出,只是顯示運行錯誤。
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  • 水水水水水水水水水水水水水水水水水水水
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  • 装饰器 decorator 在不修改原函数的情况下,为其增加功能
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  • # -*- coding: cp936 -*- import time def performance(f): #定义decorator,f是源函数 def fn(*args,**kw): #给源函数添加具体功能 t1 = time.time() #获取时间 r=f(*args,**kw) #执行源函数 t2=time.time() #执行后的时间 print 'call%s()in%fs'%(f.__name__,(t1-t2)) #打印call f() in 0.000000s return r #返回源函数 return fn #返回修改后的函数fn @performance def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)
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  • 关于不包含Student类的排序,解决入下,请参考: def isinstance_stu(x): return x and isinstance(x,Student) L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), 100, 'Hello'] L=filter(isinstance_stu,L) print sorted(L)
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    0 采集 收起 来源:python中 __cmp__

    2017-12-08

  • 可见,千万不要在实例上修改类属性,它实际上并没有修改类属性,而是给实例绑定了一个实例属性。
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  • 访问 p1.address 时,优先查找实例属性,返回'China'。 访问 p2.address 时,p2没有实例属性address,但是有类属性address,因此返回'Earth'
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  • 包下面必须有一个_init_.py文件
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  • p1.util.f() 包.模块.函数()
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  • 匿名函数 关键字:lambda 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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  • 闭包(Closure) 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。 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。 参考代码:
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    0 采集 收起 来源:python中闭包

    2017-12-07

  • 惰性计算(Lazy Evaluation) Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型,还可以返回函数。 在自定义函数内,再定义函数(或不定义),返回值为函数名。 赋值给变量,可以进行延迟计算。
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  • sorted()函数可对list进行排序 第二个参数缺省或是比较函数,如: def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0 字符串可以直接通过>和<进行比较
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  • 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。 s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处,位于 rm删除序列的字符 s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处,位于 rm删除序列的字符 s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处,位于 rm删除序列的字符 注意: 当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' ')
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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。 三个参数时,第三个参数作为计算的起始值,如: reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100) 可以求和、求积等
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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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