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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
  • map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list
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  • 返回函数可以把一些计算延迟执行
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  • def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(j): def g(): return j*j return g r=f(i)#此时r调用f函数,对其进行了计算(而举例中始终没有调用f函数,而for循环迭代将3赋值为3,再调用函数时值就位9了) 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

    2017-05-06

  • 但是,考察上一小节定义的 calc_sum 函数: def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum 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。 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

    2017-05-06

  • 做一点,忘一点
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  • 对于参数不是一个的函数,调用将报错: @log def add(x, y): return x + y print add(1, 2) 结果: Traceback (most recent call last): File "test.py", line 15, in <module> print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given) 因为 add() 函数需要传入两个参数,但是 @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 *args表示任何多个无名参数,它是一个tuple;**kwargs表示关键字参数,它是一个dict。并且同时使用*args和**kwargs时,必须*args参数列要在**kwargs前
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  • 规范英文单词,首字母大写
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  • math.sqrt函数计算平方根
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  • 1.变量可以指向函数; 2.函数名实际上就是一个指向函数的一个变量;函数名和普通的而变量没有区别; 3.高阶函数就是可以接受一个函数作为变量的函数。变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,一个函数可以接受另一个函数作为参数。
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  • reverse=1时,降序 reverse=-1时,升序
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  • 需要补充学习的内容: IO:文件和Socket 多任务:进程和线程 数据库 Web开发
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    0 采集 收起 来源:课程总结

    2017-05-04

  • 第一个score(self)是get方法,用@property装饰,第二个score(self, score)是set方法,用@score.setter装饰,@score.setter是前一个@property装饰后的副产品。
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    0 采集 收起 来源:python中 @property

    2017-05-04

  • 求两个数的最大公约数:采用欧几里德算法 def gcd(a, b): if b == 0: return a return gcd(b, a % b)
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  • a,b = b,a + b 相当于 v=a; a=b; b=v+b
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    0 采集 收起 来源:python中 __len__

    2017-05-03

  • 编码:把一个Python对象编码转换成Json字符串 json.dumps() 解码:把Json格式字符串解码转换成Python对象 json.loads()
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    0 采集 收起 来源:python中多态

    2017-05-03

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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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