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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
  • 对字符串排序时,有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数,实现忽略大小写排序的算法。 输入:['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'] 输出:['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo'] 方法一: def cmp_ignore_case(s1, s2): return cmp(s1.lower(),s2.lower()) print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],cmp_ignore_case ) 方法二: def cmp_ignore_case(s1, s2): u1 = s1.upper() u2 = s2.upper() if u1 < u2: return -1 if u1 > u2: return 1 return 0 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case) 方法三: def cmp_ignore_case(s1, s2): if s1.lower()>=s2.lower(): return 1 else: return -1 print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)
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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。 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:
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  • ap()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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  • 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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  • *args:是非关键字表示,没有key-value的形式,可以传入不定量的字符串等 **kw:是关键字表示,形式是key-value形式的 前者相当于将参数内容都放进一个数组当中tuple,后者以键值对的形式dict Python中的getattr和setattr: getattr(Instance , 'name, 'not find') #如果Instance 对象中有属性name则打印self.name的值,否则打印'not find' setattr(x,“foobar”,123)相当于x.foobar = 123
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  • return 1:x和y交换顺序 return -1:x和y传进来的顺序不变
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  • pypi.python.org
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  • 在Python 3.x中,字符串统一为unicode,不需要加前缀 u,而以字节存储的str则必须加前缀 b。
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  • 在Python 3.x中,字符串统一为unicode,不需要加前缀 u,而以字节存储的str则必须加前缀 b。
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  • Python内置的 sorted()函数可对list进行排序: >>>sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36] 但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。 因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数: def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0 这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序: >>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5] 为什么reversed_cmp函数可以改变sorted函数排序方式,原因在于reversed_cmp函数返回值-1、1、0三个值,在sorted中起到作用,可以看前面笔记一,对于sorted函数cmp参数介绍。
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  • (本节笔记较多,分多次记录按序号阅读)笔记三: lambda的函数又称匿名函数,在2-10章节有介绍 lambda:这是Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数,类似与C语言中的宏,这些叫做lambda的函数,是从LISP借用来的,可以用在任何需要函数的地方: >>> g = lambda x: x * 2 >>> g(3) 6 >>> (lambda x: x * 2)(3) 6 lambda表达式返回一个函数对象 例子: func = lambda x,y:x+y func相当于下面这个函数 def func(x,y): return x+y 注意def是语句而lambda是表达式 下面这种情况下就只能用lambda而不能用def [(lambda x:x*x)(x) for x in range(1,11)] map,reduce,filter中的function都可以用lambda表达式来生成!
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  • (本节笔记较多,分多次记录按序号阅读)笔记二: 同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用,例如: ( key=lambda student: student.age 并未看懂,待解释) class Student: def __init__(self, name, grade, age): self.name = name self.grade = grade self.age = age def __repr__(self): return repr((self.name, self.grade, self.age)) >>> student_objects = [ Student('john', 'A', 15), Student('jane', 'B', 12), Student('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] 3,升序和降序 list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse(True or False)来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下: >>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] 其它详细可访问http://www.cnblogs.com/nju2014/p/5569983.html
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  • (本节笔记较多,分多次记录按序号阅读)笔记一: sorted()函数:可对list进行排序,它返回一个新的list。 函数格式:sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) 1,排序基础 一:调用sorted()方法 sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5] 二:list.sort()方法来排序,此时list本身将被修改。 a = [5, 2, 3, 1, 4] a.sort() [1, 2, 3, 4, 5] 2,cmp:比较函数比较什么参数由key决定。 对list排序的函数sorted(l,cmp) 需要接受一个cmp参数,根据cmp(x,y)的返回值来确定排列顺序,如果返回1,则y-x,返回0,无所谓,返回-1则x-y。 2,key参数/函数 key接受的函数返回值,表示此元素的权值,sorted将按照权值大小进行排序 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写(key=str.lower): sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] key参数的值为一个函数,此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。 更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序,例如: (key=lambda student: student[2]:个人认为,该段意思是只对list的第3个元素做比较 lambda函数匿名函数2-10章有介绍) >>> student_tuples = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),] >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
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  • 在idle里面写记得加list(map())
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  • 在2.1小节中,我们讲了高阶函数的概念,并编写了一个简单的高阶函数: def add(x, y, f): return f(x) + f(y) 如果传入abs作为参数f的值: add(-5, 9, abs) 根据函数的定义,函数执行的代码实际上是: abs(-5) + abs(9) 由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入,如果 f 传入其他函数,就可以得到不同的返回值。
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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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