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Python入门二:函数,python入门函数

2019年4月7日 - 金沙编程资讯

自然map()函数还有越多,更复杂的用法

行使lambda高效操作列表

2 any()

讲述:用于判断给定的可迭代参数 iterable 是还是不是全体为 False,则赶回
False,假若有叁个为 True,则赶回 True。成分除了是 0、空、FALSE 外都算
TRUE。
语法:any(iterable)
示例:

>>> any([' ',True,0])
True
>>> any([])
False

Python入门贰:函数,python入门函数

1、函数的概念和应用

一、基本构造:

1 def 函数名(参数):
2     """
3     文档字符串
4     """
5     函数体
6     返回值
7     

2、函数名:

和变量名命名规则等同,最佳不用与内置函数名相同

3、参数:

和C/C++不一样,参数无需点名项目,直接交由解释器去判断:

a.普通参数:和c类似,可是不要内定项目,所以任何类型都足以传递给函数

1 def func(argument):
2     print(argument)
3 
4
5 func("string")
6 func(4)

 b.暗中认可参数:与c++中1样,也能在概念时给参数内定二个缺省的值,不过必须放在参数列表前面地点

1 def func(name, age = 20):
2     print(name, age)
3 
4 
5 func("Edward")
6 func("Edward", 18)

 c.动态参数:对于动态参数而言,最大益处是能够灵活的使用参数,而无须思考其个数,其经过tuple(1般用*args表示)和dict(一般用**kwargs)的风味来贯彻:

 1 def func(*args, **kwargs):
 2     for i in args:
 3         print(i)
 4     for k, v in kwargs.items():
 5         print("%s = %s" % (k, v))
 6 
 7 
 8 func("Edward", 19)
 9 func(name = "Edward", age = 19)
10 func("Edward", "Tang", age = 19)    

也得以直接将2个tuple或list传递给args,
将二个dict传递给kwargs,但要注意此时必须在引用实参的时候增进*或**:

1 tup = ("Edward", 19)
2 dic = dict(name = "Edward", age = 19)
3 func(*tup)
4 func(**dic)
5 # 如果不加*, 会被认为是tuple的一个元素

 四、文书档案字符串:

写函数时,最棒在内部最开头加贰个docstrings,即文书档案字符串,方便别的人明白函数的职能

其有上面多少个需求:

伍、函数体:函数的切实可行落到实处

陆、再次回到值:即将函数的推行结果重回,未钦定为None

1 def func(a):
2     return a * a, a ** a
3 
4 
5 x, y = func(4) # x = 16, y = 256

 7、函数的调用:

1 def func()
2     pass
3 
4 
5 if __name__ == "__main__":
6     func()

 


 二、lambda表达式

即2个小的匿名的函数,一般只有函数体非常短时利用:

1 a = lambda x: x ** 2
2 a(2)
3 # 4

 一、与filter、map、reduce的咬合使用:

 1 seq = [1, 76, 5, 44, 13,  5, 23]
 2 
 3 a = filter(lambda x : x > 10, seq)
 4 # list(a) = [76, 44, 13, 23]
 5 
 6 b = map(lambda x : x ** 2, seq)
 7 # list(b) = [1, 5776, 25, 1936, 169, 25, 529]
 8 
 9 from functools import reduce
10 c = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 100))
11 # c的结果为99!

 二、与sorted的3结合使用: 

1 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"]
2 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper())
3 # seq = ['Edward', 'handsome', 'love', 'Tang']

 


三、内置函数

Python内置了充裕的函数,适合于各类别型的目的,下边来详细座谈

一、大多数的函数

澳门金沙国际 1 1 def
abs(*args, **kwargs): 2 pass 3 # 重返参数的相对化值 四 5 def
all(*args, **kwargs): 6 pass 7 #
重临True如若可变对象具备因素都为真,为空时重临True 八 九 def any(*args,
**kwargs): 10 pass 11 #
重返False借使可变对象具备因素都为假,为空时再次来到True 1二 一3 def
bin(*args, **kwargs): 14 pass 15 # 重临参数的二进制表示 1陆 一柒 def
hex(*args, **kwargs): 18 pass 19 # 重临参数的十6进制表示 20 二一 def
oct(*args, **kwargs): 22 pass 23 # 再次回到参数的⑧进制表示 2四 25 def
callable(i_e_, some_kind_of_function): 26 pass 27 #
重返对象是否可调用 2八 2九 def chr(*args, **kwargs): 30 pass 31 #
重返整数参数对应的ASCII码的字符 3贰 33 def ord(*args, **kwargs): 34
pass 35 # 重回单个字符的unicode值 3六 三7 def delattr(x, y): 3八 pass 3九
# 删除对象x的‘y’属性(类似于del x.y) 40 4壹 def getattr(object, name,
default=None): 4二 pass 43 #
重回object的’name’的本性的值,若不存在,再次来到default 4四 四伍 def
hasattr(object, name): 四陆 pass 47 #
重临True假若object对象有钦定的‘name’属性 4八 4玖 def setattr(x, y, v): 50
pass 51 # 设置x的’y’属性的值为v(类似于x.y = v),在那之中y属性能够是不存在的
5二 五3 def dir(p_object=None): 54 pass 55 #
假若未有参数,再次回到当前限定的参数、方法、定义的list 5陆 #
假如有参数,再次来到参数的质量,方法的list,且存在__dir__会被调用 57 58def divmod(x, y): 5玖 pass 60 # 返回x//y, x%构成的tuple 61 62 def
eval(*args, **kwargs): 63 pass 64 # 总括表明式,并再次来到结果 6伍 66 def
exec(*args, **kwargs): 67 pass 68 # 动态执行代码 6玖 70 def
repr(obj): 7壹 pass 72 #
再次来到obj的可供解释器读取的字符串,能够用eval()求值 73 #
大部分情形下,eval(repr(obj)) == obj 7四 7伍 def exit(*args, **kwargs):
76 pass 77 # 退出 78 79 def format(*args, **kwargs): 80 pass 81 #
转化为type(value).__format__(format_spec) 82 83 def globals(*args,
**kwargs): 84 pass 85 # 重临当前全局变量构成的字典 八6 捌7 def
locals(*args, **kwargs): 88 pass 89 # 再次回到当前部分变量构成的字典 90
九一 def hash(*args, **kwargs): 92 pass 93 #
重回参数(哈希表类型的指标)的哈希值 玖四 玖5 def help(): 9六 pass 玖7 #
重回参数的帮带音信 98 9九 def id(*args, **kwargs): 100 pass 101 #
重临参数的内部存款和储蓄器地址(并非实际内部存款和储蓄器地址) 十二 103 def input(*args,
**kwargs): 104 pass 105 # 打字与印刷提示字符串,并读取输入再次回到(str类型) 106十七 def isinstance(x, A_tuple): 108 pass 109 #
重回x是不是为元组A_tuple中个中二个类的实例 1十 11一 def issubclass(x,
A_tuple): 112 pass 113 # 重回x是不是为元组A_tuple中内部二个类的子类 114
1一伍 def iter(source, sentinel=None): 116 pass 1一7 #
重回第1个参数对象的迭代器, 11捌 #
若有第3个参数,当迭代器的__next__重回值为它时抛出至极 11玖 120 def
len(*args, **kwargs): 121 pass 122 # 再次来到容器的item个数 1贰3 12肆 def
max(*args, key=None): 125 pass 126 #
返回全数参数中的最大值,或系列中的最大值(容器为空重临key) 127 12八 def
min(*args, key=None): 129 pass 130 #
重临全数参数中的最小值,或连串中的最小值(容器为空重回key) 131 13贰 def
next(iterator, default=None): 133 pass 134 #
重回迭代器的下二个值,若已经到最后1个赶回default 13五 13陆 def open(file,
mode=’r’, buffering=None, encoding=None, 一三7 errors=None, newline=None,
closefd=True): 138 pass 13玖 # 以特定情势打开文件 140 1四1 def
pow(*args, **kwargs): 142 pass 143 # 八个参数是重回x**y,
多少个参数时重返x**y%z 144 145 def print(self, *args, sep=’ ‘,
end=’\n’, file=None): 146 pass 147 #
打字与印刷,暗中认可以空格隔开分离各打字与印刷值,以换行结束,不刷新 14捌 14玖 def
quit(*args, **kwargs): 150 pass 151 # 退出 152 153 def round(number,
ndigits=None): 154 pass 155 # 再次回到number的四舍5入表示 15陆 一5七 def
sorted(*args, **kwargs): 158 pass 159 # 重回递增的排序的list 160 1陆一def sum(iterable, start = 0): 16贰 pass 1陆三 #
重临连串的和丰裕start(默许为0) 16四 1陆伍 def vars(p_object=None): 166
pass 167 # 不带参数,重返当前目的属性及属性值的字典 16捌 #
带参数,再次回到参数对应的性情及值的字典 169 170 def int(x, base = 10): 17一pass 172 # 重临以base进制表示的x的int情势 17三 17肆 def float(x): 17伍pass 176 # 返回x的float形式 177 178 def bool(x): 179 pass 180 #
返回x的bool表示 181 182 def complex(a, b): 183 pass 184 # 返回a+bj 185
186 def str(x): 187 pass 188 # 重回3个str 18九 190 def dict(x): 1玖壹pass 1九二 # 重返1个字典 1九三 1九肆 def list(iterable): 195 pass 1玖陆 #
重返两个list 1九七 1九8 def tuple(iterable): 19九 pass 200 # 重回四个tuple
20一 20二 def set(iterable): 20叁 pass 20四 # 再次来到贰个set 205 206 def
frozenset(iterable): 207 pass 208 # 重返2个不可变的set 20玖 贰10 def
enumerate(iterable): 21一 pass 21二 #
构造种类的下标和值构成的元祖,用于循环遍历 21三 21四 def filter(function
or None, iterable): 二一5 pass 21陆 #
重回iterable中可见让function的再次来到值为真正成分的连串, 二一7 #
若function为None, 再次来到iterable中为实在成分的行列 21八 21玖 def map(func,
*iterables): 220 pass 221 # 对每三个iterable, 使用func,
并将结果作为list再次来到 22二 2二三 def range(start = 0, stop): 2贰肆 pass 225 #
再次来到2个从start到stop构成的行列,用于遍历 2二陆 227 def reversed(seq):
22八 pass 22九 # 重返二个seq反转的队列 230 23一 def type(object): 23二 pass
23三 # 返回object的类型 234 235 def zip(iter1 [,iter2 […]]): 236
pass 237 # 分别从iter中取下标相同的成分构成tuple,在将各tuple构成list
238 # 使用zip(*list)解压 239 240 # 其他函数 二四1 # copyright,
credits, license, bytearray, bytes, classmethod, 242 # memoryview,
property, slice, staticmethod, super, compile 内置函数

 二、内置函数总计:

叁、多少个函数详解:

 1 class Student(object):
 2     def __init__(self, name):
 3         self.name = name
 4 
 5     def have_class(self):
 6         print("%s is having class." % self.name)
 7 
 8 s = Student("Edward")
 9 
10 # name 以下都必须是字符串格式
11 
12 # hasattr(object, name), 判断对象是否具有name属性
13 print(hasattr(s, "name"))    # True
14 print(hasattr(s, "have_class"))    # True
15 
16 # getattr(object, name, default=None), 返回对象的name属性的值
17 # 可以设置default, 但是仅仅是没有找到时返回它,并没有添加
18 print(getattr(s, "name"))    # Edward
19 print(getattr(s, "age", 19))  # 19
20 getattr(s, "have_class")()    # 会运行该属性
21 print(hasattr(s, "age"))    # False, 并没有添加
22 
23 # setattr(object, name, value), 设置对象的name的属性值为value
24 # 若name属性不存在, 还会添加该属性
25 setattr(s, "name", "Tang")
26 print(s.name)   # Tang
27 setattr(s, "age", 19)
28 print(hasattr(s, "age"))  # True, 会添加该属性
29 
30 # delattr(object, name) 删除对象的name属性
31 delattr(s, "name")
32 print(hasattr(s, "name"))  # False, 已被删除

1 # exec(), 动态执行代码
2 exec("print('Edward Tang')")
3 
4 # eval() 计算表达式的值并放回
5 a = eval("7 * 6 + 1")
6 print(a) # 43

 1 def func1(n):
 2     if n > 10:
 3         return True
 4     
 5 def func2(n):
 6     return n * n
 7 
 8 def func3(a, b, c):
 9     return a * b * c
10 
11 
12 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23]
13 li1 = [4, 5, 6, 8]
14 li2 = [9, 7, 10, 6]
15 li3 = [5, 4, 3, 1]
16 
17 
18 # filter对seq中的每一个元素执行func1, 如果为True, 返回原列表的这些值
19 rt1 = filter(func1, seq)
20 print(list(rt1))
21 
22 # map对seq中的每一个元素执行func2,返回这些值执行的结果构成的序列
23 rt2 = map(func2, seq)
24 print(list(rt2))
25 
26 # 若func有多个参数,可以提供多个序列,分别依次带入,返回结果
27 rt3 = map(func3, li1, li2, li3)
28 print(list(rt3))
29 
30 # 在functools中还存在一个reduce的函数
31 # reduce(func, seq, start) func接受两个参数,
32 # 对seq中两两的数进行递归调用,并返回
33 from functools import reduce
34 def  func(a, b):
35     return a * b
36 rt = reduce(func, range(1, 100))
37 # 计算99的阶乘

 1 # sorted(iterable, key=None, reverse=False)
 2 # key可以用函数或lambda表达式
 3 # 指定reverse = True会降序排序
 4 # sorted只是返回一个排序好的序列,并不改变原序列
 5 
 6 # 普通排序
 7 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23]
 8 seq = sorted(seq, reverse=True) # 降序
 9 
10 #使用lambda
11 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"]
12 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper())
13 
14 # 对列表的某项排序
15 arr = [['Tang', 89], ['Edward', 79], ['Hu', 67], ['Wang', 80]]
16 arr = sorted(arr, key=lambda a : a[1])
17 
18 # 对类按照某项排序
19 class Person(object):
20     def __init__(self, name, age):
21         self.name = name
22         self.age = age
23 p1 = Person('Edward', 18)
24 p2 = Person('Wang', 25)
25 p3 = Person('Hu', 20)
26 p4 = Person('Liang', 22)
27 for item in sorted([p1, p2, p3, p4], key=lambda p : p.age):
28     print(item.name, end=',')
29 
30 # operator模块还有itemgetter, attrgetter两个函数
31 # 所以以上最后两个例子还可以表示为
32 # sorted(arr, key=itemgetter(1))
33 # sorted([p1, p2, p3, p4], key=attrgetter('age'))

 1 # enumerate(iterable, start=0)
 2 # 用于循环中,同时得到iterable的值和计数
 3 lst = ['Edward', 'Tang', 'Wang', 'Hu']
 4 for index, item in enumerate(lst):
 5     print(index, item)
 6 
 7 # zip(iter1 [,iter2 [...]])
 8 # 分别从iter中取下标相同的元素构成tuple,再将各tuple构成list
 9 # 使用zip(*list) 做相反的操作
10 x = [1, 2, 3]
11 y = [4, 5, 6]
12 z = [7, 8, 9]
13 w = zip(x, y, z)
14 print(list(w))  # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
15 # 用在循环中
16 for a, b, c in zip(x, y, z):
17     print(a, b, c) 

 


四、迭代器与生成器

1、迭代器:

a.通过iter()构造贰个迭代器,然后就足以由此__next__()来拜访下1个成分:

1 a = iter([3, 6, 1, 9])
2 a.__next__()   # 3
3 a.__next__()   # 6

b.迭代器只好往前,不可能后退,且只好从头到尾依次走访

c.当数据量很多时,用迭代器来遍历,因为迭代器读取数据时,不是把具备的多少都加载到内部存款和储蓄器中,而是读取到有个别成分时才起先

d.可迭代对象:

1 from collections import Iterable
2 lst = [1, 5, 6, 9]
3 isinstance(lst, Iterable)   # True

 2、生成器:

当协同程序暂停的时候,能够收获当中1个的重回值,当调用回到程序中时,能够传入额外只怕变更了的参数,但仍是可以够从上次离开的地点持续

a.通过()构造1个生成器,和迭代器类似,再通过__next()__澳门金沙国际,来访问下多个要素:

1 a = (x * x for x in range(1, 10))
2 print(a.__next__())    # 1    
3 print(a.__next__())    # 4

 b.yeild:用在函数中,类似于return(只是暂停下来,要求通过__next__()或next(f)访问)

 1 def func(n):
 2     a = 1
 3     while a < n:
 4         yield a 
 5         a += 2
 6 
 7 f = func(10)
 8 print(f.__next__())    # 1 
 9 print(f.__next__()) # 3
10 
11 # 通过yield还可以模拟实现多线程

 c.send:与__next__()比较,能够传递2个参数给yield

 1 def func(n):
 2     a = 1
 3     while a < n:
 4         b = (yield a)
 5         if b == None:
 6             b = 0
 7         a += b
 8 
 9 f = func(10)
10 print(f.__next__())    # 1
11 print(f.__next__())    # 1
12 print(f.send(5))          # 6
13 print(f.__next__())    # 6

 d.close:通过f.close()来关闭生成器(不得以因而next继续访问)

 


五、装饰器

一、基本语法:

@装饰器函数(可选参数)
def 被点缀函数(可选参数):
  pass

二、三种情形:

a.无参数装饰器:

 1 def deco(func):
 2    def inner():
 3        print("Edward")
 5        print("tang")
 6        return func()
 7    return inner
 8 
 9 
10 @deco
11 def func():
12     print("handsome")
13 
14 # 并不一定需要以返回func()的方式执行func(这种情况函数需要最后执行),可以先将其返回值保存在一个变量中,最后将其返回
15
16 def inner():
17   print("Edward")
18   rt = func()
19   print("tang")
20    return rt
21 
22 # 相当于重新定制了func

 b.棉被服装饰函数含三个或四个参数:

 1 def deco(func):
 2     def inner(str1):
 3         print("Edward")
 4         return func(str1)
 5     return inner
 6 
 7 @deco
 8 def func(str1):
 9     print(str1)
10 
11 func("Tang")
12 
13 # 保持inner()函数的参数和原来的func()一样多即可 

c.迭代器函数含参数:

d.五个装饰器:

 1 def de1(func):
 2     def inner():
 3         print("Edward")
 4         return func()
 5     return inner
 6 
 7 def de2(func):
 8     def inner():
 9         print('tang')
10         return func()
11     return inner
12 
13 
14 @de1
15 @de2
16 def func():
17     print("handsome")
18 
19 func()
20 
21 # 相当于func = de1(de2(func()))

 f.functools.wraps:能够保存棉被服装饰函数原来的局地品质,如__name__,
__doc__等  

 1 def deco(func):
 2     # @functools.wraps(func)
 3     def inner():
 4         print("Edward")
 5         print("tang")
 6         return func()
 7     return inner
 8 
 9 @deco
10 def func():
11     """ A hansome boy! """
12     print("handsome")
13 
14 print(func.__name__)
15 print(func.__doc__)
16 
17 # 会输出 inner和None
18 # 如果去掉注释,  输出func和A handsome boy! 

 


六、偏函数

快要任意数量的参数的函数转化成另二个带剩余参数的函数对象,须求导入functools模块的partial:

1 from operator import add, mul
2 from functools import partial
3 
4 add1 = partial(add, 1)
5 mul100 = partial(mul, 100)
6 
7 print(add1(99))  # 100
8 print(mul100(99))  # 9900

 简单利用(摘自 《Core Python Programming》):

 1 """easy_gui.py"""
 2 
 3 from functools import partial
 4 import tkinter
 5 # Tkinter模块是python中一个能快速创建GUI的标准库
 6 
 7 root = tkinter.Tk()
 8 # 创建一个顶层窗口对象
 9 MyButton = partial(tkinter.Button, root, fg='white', bg='blue')
10 # 用偏函数设置按钮的默认属性
11 b1 = MyButton(text='Button 1')
12 b2 = MyButton(text='Button 2')
13 qb = MyButton(text='QUIT', bg='red', command=root.quit)
14 b1.pack()
15 b2.pack()
16 qb.pack(fill=tkinter.X, expand=True)
17 root.title('PFAs!')
18 root.mainloop()

 


七、《Core Python Programming》多少个实例

1.easy_math:

 1 """模拟100以内的加减乘除运算"""
 2 
 3 from operator import add, sub, mul, truediv
 4 # operator模块提供了各种对python内置方法的访问
 5 from random import randint, choice
 6 # random模块提供了各种随机数的生成
 7 # random() 生成一个[0, 1)之间的随机数
 8 # randrange(start, stop=None, step=1) 生成一个range(args)范围内的随机数
 9 # randint(a, b) 生成一个[a, b] 范围内的整数
10 # choice(seq) 从序列seq中随机获取一个元素
11 # shuffle(x) 洗牌序列x,返回None
12 # sample(population, k) 从population中随机获取k个元素并作为新的序列返回,但是原序列不变
13 # uniform(a, b) 返回一个a, b之间的浮点数
14 
15 
16 ops = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': truediv}
17 MAXTRIES = 2
18 # 能够尝试的最大次数
19 
20 
21 def doprob():
22     """ get easy random equation and check the correctness of the input """
23     op = choice('+-*/')
24     # 随机获取运算符
25     nums = [randint(1, 100) for i in range(2)]
26     # 随机获取参与运算的两个数
27     nums.sort(reverse=True)
28     # 降序使结果不为负数
29     while op == '/':
30         if nums[0] % nums[1] == 0 and nums[1] != 1:
31             break
32         nums = [randint(1, 100) for i in range(2)]
33 
34 
35     ans = ops[op](*nums)
36     pr = '%d %s %d = ' % (nums[0], op, nums[1])
37     oops = 0
38     # 尝试的次数
39     while True:
40         try:
41             if int(input(pr)) == ans:
42                 print('correct')
43                 break
44             if oops == MAXTRIES:
45                 print('answer\n%s%d' % (pr, ans))
46             else:
47                 print('incorrect... try again')
48                 oops += 1
49         except (KeyboardInterrupt,
50                 EOFError, ValueError):
51             print('invalid input... try again')
52 
53 
54 def main():
55     """ realize the repetitive operation"""
56     while True:
57         doprob()
58         try:
59             opt = input('Again? [y]').lower()
60             if opt and opt[0] == 'n':
61                 break
62         except (KeyboardInterrupt, EOFError):
63             break
64 
65 
66 if __name__ == '__main__':
67     main()

 2.senior_closure:

 1 """闭包和装饰器的应用"""
 2 
 3 from time import time
 4 
 5 def logged(when):
 6     def log(f, *args, **kwargs):
 7         print('''Called:
 8     function: %s
 9     args: %r
10     kargs: %r''' % (f, args, kwargs))
11 # %r repr   %s str
12 
13     def pre_logged(f):
14         def wrapper(*args, **kwargs):
15             log(f, *args, **kwargs)
16             return f(*args, **kwargs)
17         return wrapper
18 
19     def post_logged(f):
20         def wrapped(*args, **kwargs):
21             now = time()
22             try:
23                 return f(*args, **kwargs)
24             finally:
25                 log(f, *args, **kwargs)
26                 print('time delta: %s' % (time()-now))
27         return wrapped
28 
29     try:
30         return({'pre': pre_logged, 'post': post_logged}[when])
31     except KeyError as e:
32         raise(ValueError(e), 'must be "pre" or "post"')
33 
34 @logged('post')
35 def hello(name):
36     print('hello,', name)
37 
38 hello('world!')

 

壹、函数的定义和使用 一、基本组织: 一 def 函数名(参数): 2 “”” 三文书档案字符串 四 “”” 五 函数体 陆 再次来到值 七 贰、…

 

将种类中的成分通过函数过滤后回来3个新的列表
reduce()

6 reversed()

叙述:反转体系生成新的可迭代对象
语法:reversed(seq)
reverse和reversed的界别:reverse是运用在list上的章程,reversed能够对具备可迭代的靶子开始展览排序操作
参数:seq — 要转移的体系,能够是 tuple, string, list 或 range
示例:

>>> l3=['a','b','c']
>>> print(list(reversed(l3)))
    ['c', 'b', 'a']
def add(x,y):
    return x * y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) –> new sorted
list terable:是可迭代类型;
cmp:用于相比较的函数,相比较什么由key决定,有默许值,迭代聚集中的一项;
key:用列表成分的有个别属性和函数举办作为第3字,有默许值,迭代聚集中的壹项;
reverse:排序规则. reverse = True 大概 reverse = False,有私下认可值。 *
重回值:是3个透过排序的可迭代类型,与iterable壹样。
sorted()结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

4 对象操作

 

lambda的主旨是三个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表明式中封装有限的逻辑进去。

6 bytearray()

叙述:遵照传入的参数创制1个新的字节数组,这么些数组里的要素是可变的,并且每种成分的值范围:
0 <= x < 256
语法:bytearray([source[, encoding[, errors]]])
参数:
假定 source 为整数,则赶回二个长短为 source 的伊始化数组;
比方 source 为字符串,则根据钦赐的 encoding 将字符串转换为字节种类;
壹经 source 为可迭代类型,则成分必须为[0 ,255] 中的整数;
要是 source 为与 buffer 接口一致的目的,则此指标也得以被用于开始化
bytearray。
借使未有输入任何参数,暗中认可就是起初化数组为0个成分。
示例:

>>> bytearray([2,3,4])
    bytearray(b'\x02\x03\x04')
>>> bytearray('python','GBK')
    bytearray(b'python')

输出:

lambda只是1个表达式,函数体比def简单很多。

8 zip()

讲述:用于将可迭代的靶子作为参数,将对象中对应的因素打包成贰个个元组,然后回来由那么些元组组成的列表。
假如每一个迭代器的成分个数不壹致,则赶回列表长度与最短的对象相同,利用
*号操作符,能够将元组解压为列表。
语法:zip([iterable, …])
参数: iterabl — 八个或多个迭代器;
示例:

>>> a=[1,2,3]
>>> b=['a','b','c']
>>> list(zip(a,b))
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
print(map(str,[1,2,3,4,5]))

def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

20 range()

讲述:函数可创设三个平头列表,壹般用在 for 循环中。
语法:range(start, stop[, step])
示例:

>>> list(range(1,10))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1,10,2))
[1, 3, 5, 7, 9]

缘何说eval()是转换来,其品种对象呢,这是因为,具体是何等项目标多寡在于,字符串内容

将系列中的成分通过一个二元函数处理回来一个结实
将方面多少个函数和lambda结合使用

6 round()

讲述:对浮点数x举办四舍5入求值
语法:round(x [, n])
示例:

>>> round(100.126,2)
    100.13

过滤,系列中的每三个因素,符合函数条件True的留下,False的破除,最终回到三个过虑后的体系

看一下测试结果:

1 数学运算

[4, 4, 4]

Python用于帮衬将函数赋值给变量的一个操作符
暗中认可是回来的,所以并非再加return关键字,不然会报错

1 property()

叙述:在新型类中回到属性值
语法:class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
参数:
fget — 获取属性值的函数
fset — 设置属性值的函数
fdel — 删除属性值函数
doc — 属性描述音信
示例:

定义一个可控属性值 x
class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None
    def getx(self):
        return self._x
    def setx(self, value):
        self._x = value
    def delx(self):
        del self._x
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

一经 c 是 C 的实例化, c.x 将触发 getter,c.x = value 将触发 setter , del
c.x 触发 deleter。
借使给定 doc 参数,其将成为那几个属性值的 docstring,不然 property
函数就会复制 fget 函数的 docstring(要是部分话)。

eval()函数是必需的。

亟需五个参数,第一个是2个处理函数,第四个是三个队列(list,tuple,dict)
map()

3 exec()

讲述: 执行储存在字符串或文件中的 Python 语句,相比较于
eval,exec能够实施更扑朔迷离的 Python 代码。
语法:exec(object[, globals[, locals]])
参数:
object:必选参数,表示必要被内定的Python代码。它必须是字符串或code对象。如若object是2个字符串,该字符串会先被分析为一组Python语句,然后在实践(除非爆发语法错误)。假使object是2个code对象,那么它只是被简单的履行。
globals:可选参数,表示全局命名空间(存放全局变量),固然被提供,则必须是二个字典对象。
locals:可选参数,表示近年来有个别命名空间(存放局地变量),假若被提供,能够是其他映射对象。借使该参数被忽视,那么它将会取与globals相同的值
示例:

>>> exec('print("hello world")')
hello world

那五个是python的可变参数,个中*args是元组;**kwargs是字典类型参数

sorted() 结合lambda对列表举办排序

3 max()

讲述:重回可迭代对象的要素中的最大值只怕持有参数的最大值
语法:max( x, y, z, …. )

示例:>>> max(1,2,6,8)
    8

add函数必须有三个参数,然后每一趟,结果和下四个做累计,稍加改动壹*2*3*4*5

lambda x, y=2: x+y

2 isinstance()

讲述:isinstance() 函数来判定三个对象是不是是3个已知的类型,类似
type()。
isinstance() 与 type() 区别:
type() 不会认为子类是壹种父类类型,不思量继续关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型,思索继续关系。
万壹要认清几个门类是不是相同推荐应用 isinstance()。
语法:isinstance(object, classinfo)
示例:

>>> isinstance(1,int)               
True
>>> isinstance(a,(dict,int,list))                   
False

 有未有上面包车型地铁代码是大惊小怪,间接定义叁个字典对象不就行了,为啥要有叁引号,引上。是啊为何要这么做?????

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 类别中的各类成分加一
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 重临连串中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 重回全部因素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

9 ord()

叙述:重临Unicode字符对应的整数
ord() 函数是 chr() 函数(对于伍位的ASCII字符串)或 unichr()
函数(对于Unicode对象)的配对函数,它以一个字符(长度为一的字符串)作为参数,重返对应的
ASCII 数值,或然 Unicode 数值,假设所给的 Unicode 字符超出了您的 Python
定义范围,则会吸引叁个 TypeError 的尤其。
语法:ord(s)
示例:

>>> ord('b')           
    98

4、filter()此函数,传入3个函数和连串做为参数

lambda表明式是起到三个函数速写的效应。允许在代码内放置3个函数的定义。

5 type()

讲述:函数借使你唯有第3个参数则赶回对象的项目,多个参数重临新的项目对象。
isinstance() 与 type() 区别:
type() 不会认为子类是一种父类类型,不思量继续关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型,思考继续关系。
假诺要咬定三个门类是或不是相同推荐使用 isinstance()。
语法:class type(name, bases, dict)
参数:name — 类的名称。
bases — 基类的元组。
dict — 字典,类钦赐义的命名空间变量
重回值:一个参数再次来到对象类型, 四个参数,再次回到新的档次对象。
示例:

>>> type('qwer')                    
<class 'str'>
>>> class B:
    a=1                 
>>> B=type('B',(object,),dict(a=a))                 
>>> B                   
    <class '__main__.B'>

6、sorted()排序(能够对list,dict,字符串等排序)

sorted 的用法

1 print()

讲述:向专业输出对象打字与印刷输出
语法:print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout)
参数:
objects — 复数,表示能够2次输出几个目的。输出七个指标时,供给用 ,
分隔。
sep — 用来间隔多少个对象,默许值是一个空格。
end — 用来设定以什么样最终。默许值是换行符
\n,大家得以换到任何字符串。
file — 要写入的文本对象。
示例:

>>> print('a')
a
>>> print('www','python','com',sep='.')
www.python.com

输出:

>>> test = lambda x,y=2:x+y
>>> test(3
… )
5
>>> test(5)
7
>>> test(1)
3
>>>

数学生运动算(8个) 类型转换(二十二个) 类别操作(九个) 对象操作(7个)
反射操作(九个)
变量操作(三个) 交互操作(1个) 文件操作(一个) 编写翻译执行(五个)
装饰器(二个)

事例:将字符串,转换到字典

这些usuallyAdd二的区分在于y有了暗中同意值

1 help()

叙述:用于查看函数或模块用途的缜密操作
语法:help([object])
再次来到值:再次来到对象帮忙音信
示例:

>>> help('sys')
Help on built-in module sys:
NAME
    sys
    .....

%H 时

lambda x, y: x + y

7 ascii()

叙述:函数类似 repr() 函数, 重返二个象征对象的字符串,
不过对于字符串中的非 ASCII 字符则重返经过 repr() 函数使用 \x, \u 或
\U 编码的字符。
语法:ascii(object)
示例:

>>> ascii("abc")                
"'abc'"
print zip('a','b','c','d') #返回元组[('a', 'b', 'c', 'd')]

sorted 用于列表的排序,比列表自带的愈加智能
有五个列表,每一个列表中都有三个字典([{},{}])需求将八个如此的列表合并后依据时间排序,
五个列表中的时间以便能够通过json输出已经由时光格式转变为字符串格式.字段名称为sort_time 今后将他们根据倒序排列

3 staticmethod()

叙述:再次来到函数的静态方法。
该方法不强制供给传递参数,如下宣示2个静态方法:
class C(object):
@staticmethod
def f(arg1, arg2, …):

以上实例注脚了静态方法 f,类能够不用实例化就足以调用该方法
C.f(),当然也足以实例化后调用 C().f()。
语法:staticmethod(function)
示例:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class C(object):
    @staticmethod
    def f():
        print('runoob');

C.f();          # 静态方法无需实例化
cobj = C()
cobj.f()        # 也可以实例化后调用
print(map(str.title,['abc','def','ghj']))

sorted(data, key=lambda d: d[‘sort_time’], reverse=True)

5 反射操作

出口:因为函数定义三个门类参数,调用时有的只写了三个项目,所以会有()或{}输出。

我们定义了三个函数叫add,有多少个参数,重临结果是x+y

9 编写翻译执行

[2,4,6,8,10]

大家先来看四个例证:

7 sum()

讲述:对成分类型是数值的可迭代对象中的各种成分求和
语法:sum(iterable[, start])
参数:
iterable — 可迭代对象,如:列表、元组、集合

start — 钦点相加的参数,如若未有设置那一个值,暗中认可为0
示例:

>>> sum([3,2])
    5
>>> sum((2,5,6),10)
    23

 

将体系中的元素通过处理函数处理后赶回3个新的列表
filter()

1 bool()

讲述:用于将加以参数转换为布尔类型,借使没有参数,重返 False。
语法:bool(x)
示例:

>>> bool(4)
    True
>>> bool(0)
    False

 

骨子里lambda就是把参数和重临简写,很是有益

8 format()

讲述:Python贰.6 初始,新增了一种格式化字符串的函数
str.format(),它增强了字符串格式化的成效。基本语法是透过 {} 和 :
来代替原先的 % 。format 函数能够承受不限个参数,地方能够不按顺序。
示例:

>>>"{} {}".format("hello", "world")    # 不设置指定位置,按默认顺序
'hello world'
>>> "{0} {1}".format("hello", "world")  # 设置指定位置
'hello world'

%Y 年

result = lambda x: x * x
result(2) # return 4
map()/filter()/reduce()

12 oct()

叙述:将整数转化成八进制数字符串
语法:oct(x)
示例:

>>> oct(9)             
    '0o11'

倒序:

假设应用lambda如何表现呢?

8 memoryview()

讲述:根据传入的参数创制1个新的内存查看对象
所谓内部存款和储蓄器查看对象,是指对帮衬缓冲区协商的数目实行打包,在不须求复制对象基础上同意Python代码访问
语法:memoryview(obj)
示例:

>>> s=memoryview(bytearray('abcd','utf-8'))            
>>> print(s[0])            
    97
>>> print(s[0:3])              
    <memory at 0x000002078A0B4048>
>>> print(s[0:3].tobytes())         
    b'abc'

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