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澳门皇家赌场:Python入门二:函数,python入门函数

2019年4月3日 - 皇家赌场系统

结果:列表内成分都转换到了字符串

将系列中的元素通过处理函数处理后回来多少个新的列表
filter()

3 max()

讲述:再次回到可迭代对象的因素中的最大值也许具有参数的最大值
语法:max( x, y, z, …. )

示例:>>> max(1,2,6,8)
    8

Python入门二:函数,python入门函数

一、函数的概念和应用

1、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:

和变量名命名规则无差别于,最棒不用与内置函数名相同

3、参数:

和C/C++不一致,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,不过不用钦赐项目,所以任何项目都得以传递给函数

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

 b.私下认可参数:与c++中平等,也能在概念时给参数钦赐三个缺省的值,但是必须放在参数列表前面地方

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,最大便宜是足以灵活的选拔参数,而无须考虑其个数,其通过tuple(壹般用*args表示)和dict(一般用**kwargs)的特点来促成:

 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)    

也足以直接将一个tuple或list传递给args,
将1个dict传递给kwargs,但要注意此时必须在引用实参的时候拉长*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,最佳在里边最早先加三个docstrings,即文书档案字符串,方便别的人通晓函数的功效

其有下边多少个供给:

5、函数体:函数的求实达成

6、再次回到值:即将函数的实行结果回到,未钦赐为None

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

 七、函数的调用:

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

 


 二、lambda表达式

即八个小的匿名的函数,1般唯有函数体十分的短时利用:

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

 一、与filter、map、reduce的构成使用:

 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的结缘使用: 

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

 


叁、内置函数

Python内置了增进的函数,适合于各类类型的对象,上边来详细座谈

一、大部分的函数

澳门皇家赌场 1 1 def
abs(*args, **kwargs): 2 pass 3 # 再次回到参数的相对化值 四 5 def
all(*args, **kwargs): 6 pass 7 #
再次回到True假如可变对象拥有因素都为真,为空时再次回到True 八 九 def any(*args,
**kwargs): 10 pass 11 #
重返False假诺可变对象拥有因素都为假,为空时再次来到True 12 壹三 def
bin(*args, **kwargs): 14 pass 15 # 再次来到参数的贰进制表示 1陆 一七 def
hex(*args, **kwargs): 18 pass 19 # 再次回到参数的十陆进制表示 20 二一 def
oct(*args, **kwargs): 22 pass 23 # 再次回到参数的八进制表示 二四 25 def
callable(i_e_, some_kind_of_function): 26 pass 27 #
再次来到对象是或不是可调用 2捌 2九 def chr(*args, **kwargs): 30 pass 31 #
再次回到整数参数对应的ASCII码的字符 3贰 33 def ord(*args, **kwargs): 34
pass 35 # 再次回到单个字符的unicode值 36 三7 def delattr(x, y): 3捌 pass 3玖
# 删除对象x的‘y’属性(类似于del x.y) 40 肆1 def getattr(object, name,
default=None): 4二 pass 四三 #
再次回到object的’name’的质量的值,若不设有,重临default 4四 4伍 def
hasattr(object, name): 肆陆 pass 四柒 #
再次来到True假使object对象有钦定的‘name’属性 48 4九 def setattr(x, y, v): 50
pass 5一 # 设置x的’y’属性的值为v(类似于x.y = v),在那之中y属性能够是不设有的
5二 5叁 def dir(p_object=None): 54 pass 55 #
若是未有参数,重临当前界定的参数、方法、定义的list 5陆 #
如果有参数,再次来到参数的性子,方法的list,且存在__dir__会被调用 伍七 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 # 总括表达式,并回到结果 陆伍 6陆 def
exec(*args, **kwargs): 67 pass 68 # 动态执行代码 6九 70 def
repr(obj): 7一 pass 7二 #
重返obj的可供解释器读取的字符串,能够用eval()求值 7叁 #
大部分景况下,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 # 再次回到当前全局变量构成的字典 8陆 捌七 def
locals(*args, **kwargs): 88 pass 89 # 重临当前部分变量构成的字典 90
玖一 def hash(*args, **kwargs): 92 pass 93 #
重临参数(哈希表类型的目的)的哈希值 9四 玖5 def help(): 玖陆 pass 玖7 #
重返参数的相助音信 九捌 9九 def id(*args, **kwargs): 100 pass 101 #
重回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) 10二 十三 def input(*args,
**kwargs): 104 pass 105 # 打字与印刷指示字符串,并读取输入重返(str类型) 106十7 def isinstance(x, A_tuple): 108 pass 109 #
再次回到x是或不是为元组A_tuple中内部一个类的实例 110 11一 def issubclass(x,
A_tuple): 112 pass 113 # 再次回到x是或不是为元组A_tuple中当中三个类的子类 114
1壹五 def iter(source, sentinel=None): 116 pass 11七 #
再次来到第三个参数对象的迭代器, 11八 #
若有第二个参数,当迭代器的__next__重临值为它时抛出至极 119 120 def
len(*args, **kwargs): 121 pass 122 # 重返容器的item个数 1二三 1二肆 def
max(*args, key=None): 125 pass 126 #
重临全数参数中的最大值,或连串中的最大值(容器为空再次回到key) 1二七 12八 def
min(*args, key=None): 129 pass 130 #
再次来到全体参数中的最小值,或类别中的最小值(容器为空重临key) 13一 132 def
next(iterator, default=None): 13三 pass 13四 #
再次回到迭代器的下2个值,若已经到最后三个回到default 13伍 13六 def open(file,
mode=’r’, buffering=None, encoding=None, 一叁七 errors=None, newline=None,
closefd=True): 138 pass 13玖 # 以特定方式打开文件 140 1四一 def
pow(*args, **kwargs): 142 pass 143 # 七个参数是再次回到x**y,
多少个参数时再次来到x**y%z 144 145 def print(self, *args, sep=’ ‘,
end=’\n’, file=None): 146 pass 147 #
打印,暗许以空格隔离各打字与印刷值,以换行甘休,不刷新 148 14玖 def
quit(*args, **kwargs): 150 pass 151 # 退出 152 153 def round(number,
ndigits=None): 154 pass 155 # 重回number的四舍五入表示 15六 一伍7 def
sorted(*args, **kwargs): 158 pass 159 # 重临递增的排序的list 160 161def sum(iterable, start = 0): 16二 pass 1陆三 #
重返系列的和增加start(暗许为0) 16四 165 def vars(p_object=None): 166
pass 167 # 不带参数,重返当前指标属性及属性值的字典 16八 #
带参数,重临参数对应的属性及值的字典 16九 170 def int(x, base = 10): 17一pass 17二 # 重临以base进制表示的x的int形式 17三 17肆 def float(x): 17五pass 17陆 # 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 # 重临一个str 18玖 190 def dict(x): 191pass 19二 # 重临二个字典 1九三 19四 def list(iterable): 1九五 pass 196 #
重临三个list 197 1玖8 def tuple(iterable): 19九 pass 200 # 重返一个tuple
20一 20贰 def set(iterable): 20叁 pass 20四 # 再次回到3个set 20五 20六 def
frozenset(iterable): 20柒 pass 20捌 # 重返一个不可变的set 20九 二拾 def
enumerate(iterable): 21一 pass 212 #
构造连串的下标和值构成的元祖,用于循环遍历 2一三 214 def filter(function
or None, iterable): 二一伍 pass 21六 #
重回iterable中可见让function的重临值为确实元素的队列, 二一七 #
若function为None, 再次来到iterable中为确实成分的队列 218 21九 def map(func,
*iterables): 220 pass 221 # 对每八个iterable, 使用func,
并将结果作为list重返 22贰 2二三 def range(start = 0, stop): 22四 pass 2二五 #
再次来到3个从start到stop构成的队列,用于遍历 22陆 227 def reversed(seq):
228 pass 22九 # 再次来到3个seq反转的连串 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中取下标相同的因素结合tuple,在将各tuple构成list
23八 # 使用zip(*list)解压 239 240 # 其余函数 二四一 # 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1个迭代器,然后就能够透过__next__()来拜会下多个因素:

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

b.迭代器只可以往前,不能后退,且不得不从头到尾依次走访

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,不是把装有的数据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来

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3个的重返值,当调用回到程序中时,能够传入额外可能转移了的参数,但仍可以够从上次距离的地点继续

a.通过()构造三个生成器,和迭代器类似,再通过__next()__来拜访下二个因素:

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,需求经过__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__()相比较,能够传递3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(不得以因此next继续走访)

 


五、装饰器

一、基本语法:

@装饰器函数(可选参数)
def 被装饰函数(可选参数):
  pass

二、两种景况:

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.被装饰函数含二个或多少个参数:

 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.三个装饰器:

 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有的质量,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,需求导入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()

 


7、《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!')

 

1、函数的概念和使用 1、基本构造: 一 def 函数名(参数): 2 “”” 三文档字符串 4 “”” 伍 函数体 陆 重回值 7 二、…

 

sorted() 结合lambda对列表举行排序

6 bytearray()

叙述:依照传入的参数制造二个新的字节数组,那些数组里的要素是可变的,并且各个成分的值范围:
0 <= x < 25陆
语法:bytearray([source[, encoding[, errors]]])
参数:
一经 source 为整数,则赶回七个长度为 source 的起先化数组;
如若 source 为字符串,则根据钦点的 encoding 将字符串转换为字节体系;
借使 source 为可迭代类型,则成分必须为[0 ,255] 中的整数;
假设 source 为与 buffer 接口一致的靶子,则此目的也能够被用于早先化
bytearray。
万1未有输入任何参数,暗许便是开端化数组为0个要素。
示例:

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

 有未有上边的代码是少见多怪,间接定义二个字典对象不就行了,为什么要有叁引号,引上。是啊为何要那样做?????

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 连串中的各类成分加1
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 再次回到体系中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 再次回到全数因素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

3 连串操作

输出:

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) –> new sorted
list terable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,相比较什么由key决定,有暗中同意值,迭代聚集中的壹项;
key:用列表成分的某部属性和函数举行作为主要字,有默许值,迭代集合中的一项;
reverse:排序规则. reverse = True 大概 reverse = False,有默许值。 *
重返值:是3个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。
sorted()结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

2 divmod()

叙述:重返多少个数值的商和余数的元组(a // b, a % b)
语法:divmod(a, b)
示例:

>>> divmod(20,6)
    (3, 2)
def add(x,y):
    return x + y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

笔者们定义了一个函数叫add,有多个参数,再次来到结果是x+y

2 类型转换

def fcq(x):
    return x==4
print filter(fcq,[1,3,4,5,4,6,4])

lambda x, y: x + y

6 变量操作

输出:

lambda x, y=2: x+y

1 abs()

叙述:abs() 函数再次来到数字的相对值
语法: abs( x )
示例:

>>> abs(-10)
    10
import time

curTime = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',time.localtime()).decode('utf-8')

Python用于扶助将函数赋值给变量的2个操作符
暗许是重返的,所以不要再加return关键字,不然会报错

9 ord()

讲述:重临Unicode字符对应的整数
ord() 函数是 chr() 函数(对于6个人的ASCII字符串)或 unichr()
函数(对于Unicode对象)的配对函数,它以3个字符(长度为1的字符串)作为参数,重回对应的
ASCII 数值,只怕 Unicode 数值,假使所给的 Unicode 字符超出了您的 Python
定义范围,则会掀起1个 TypeError 的老大。
语法:ord(s)
示例:

>>> ord('b')           
    98

澳门皇家赌场, 

将体系中的成分通过函数过滤后回来三个新的列表
reduce()

11 bin()

叙述:将整数转换到贰进制字符串
语法:bin(x)
示例:

>>> bin(100)           
    '0b1100100'

如:eval(“123四”)那几个会转成int型

lambda只是四个表明式,函数体比def不难很多。

1 all()

叙述:用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的全部因素是还是不是都为
TRUE,假如是回去 True,不然再次来到 False。成分除了是 0、空、FALSE 外都算
TRUE
语法:all(iterable)
示例:

>>> all(['a','b','c'])
True
>>> all(['a','b',0])
False
{'username': 'pyhleng', 'password': 'q123456'}
q123456

将体系中的成分通过2个二元函数处理回来3个结实
将方面多少个函数和lambda结合使用

5 pow()

讲述:方法重临 x^y(x的y次方) 的值
语法:pow(x,y)
示例:

>>> pow(2,3)
    8
[1, 2, 3, 4, 5]

sorted 的用法

20 range()

叙述:函数可成立一个平头列表,1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]
print any(['1','2','3','4']) #所有元素为True时返回True,all([])返回False

急需八个参数,第二个是三个处理函数,第一个是三个队列(list,tuple,dict)
map()

1 property()

讲述: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.")

若是 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。
若是给定 doc 参数,其将成为那一个属性值的 docstring,不然 property
函数就会复制 fget 函数的 docstring(假设某些话)。

%d  日

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

8 memoryview()

叙述:根据传入的参数创立三个新的内部存款和储蓄器查看对象
所谓内部存储器查看对象,是指对扶助缓冲区协和式飞机的多少开始展览打包,在不供给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'

出口:因为函数定义多少个品类参数,调用时有的只写了二个类型,所以会有()或{}输出。

看一下测试结果:

17 set()

叙述:成立3个冬辰不重复成分集,可举办关联测试,删除重复数据,仍是能够总括交集、差集、并集等。
语法:class set([iterable])
示例:

>>> x=set('python')
>>> set(x)
{'n', 'p', 'y', 'h', 't', 'o'}

12.all()

我们先来看一个例子:

1 help()

讲述:用于查看函数或模块用途的有心人操作
语法:help([object])
重临值:重回对象辅助消息
示例:

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

13.any()

固然利用lambda怎样展现吧?

12 oct()

叙述:将整数转化成8进制数字符串
语法:oct(x)
示例:

>>> oct(9)             
    '0o11'
print(map(str,[1,2,3,4,5]))

sorted 用于列表的排序,比列表自带的尤其智能
有三个列表,种种列表中都有一个字典([{},{}])须求将多少个那样的列表合并后根据时间排序,
多个列表中的时间以便能够因此json输出已经由岁月格式转变为字符串格式.字段名称叫sort_time 以后将他们根据倒序排列

3 issubclass()

叙述:判断类是还是不是是别的贰个类依旧项目元组中任意类成分的子类
语法:issubclass(class, classinfo)
参数:class — 类。classinfo — 类。
示例:

>>> class A:
    pass
>>> class B(A):
    pass
>>> print(issubclass(B,A))
True

 

其1usuallyAdd二的差别在于y有了默许值

4 map()

叙述:依照提供的函数对点名类别做映射。
先是个参数 function 以参数连串中的每1个因素调用 function
函数,重返包蕴每一遍 function 函数重返值的新列表
语法:map(function, iterable, …)
参数:function — 函数,有四个参数
iterable — 贰个或多个连串
示例:

>>> def square(x):
    return x ** 2
>>> list(map(square,[1,2,3,4]))
[1, 4, 9, 16]
120

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

15 list()

讲述:将元组转换为列表
语法:list( tup )
示例:

>>> list((1,2,3))
    [1, 2, 3]

 

实则lambda正是把参数和重回简写,卓殊便利

8 format()

叙述:Python二.陆 伊始,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遵守。基本语法是经过 {} 和 :
来代替原先的 % 。format 函数尚可不限个参数,地点能够不按梯次。
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'

事例:将字符串,转换来字典

选取lambda高效操作列表

4 min()

讲述:重回可迭代对象的元素中的最小值也许具有参数的最小值
语法:min( x, y, z, …. )
示例:

>>> min(1,2,6,8)
    1

add函数必须有五个参数,然后每一回,结果和下七个做累计,稍加改动一*2*3*4*5

lambda表明式是起到七个函数速写的效能。允许在代码内放置三个函数的概念。

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,表示能够二回输出多个目的。输出七个对象时,要求用 ,
分隔。
sep — 用来间隔七个目的,暗中认可值是3个空格。
end — 用来设定以如何最后。暗许值是换行符
\n,我们得以换来别的字符串。
file — 要写入的文书对象。
示例:

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

理所当然map()函数还有愈多,更复杂的用法

def add(x, y): return x + y

13 hex()

叙述:将整数转换到1陆进制字符串
语法:hex(x)
示例:

>>> hex(20)
    '0x14'

eval(“{‘user’:’name’}”)
那样会转成字典等

lambda的重点是贰个表明式,而不是贰个代码块。仅仅能在lambda表明式中封装有限的逻辑进去。

6 setattr()

叙述:对应函数 getatt(),用于安装属性值,该属性必须存在。
语法:setattr(object, name, value)
参数:
object — 对象。
name — 字符串,对象属性。
value — 属性值
示例:

>>> class C:
    a='aaa' 
>>> str1=C()
>>> getattr(str1,'a')
'aaa'
>>> setattr(str1,'a','bbbb')
>>> str1.a
'bbbb'
print(sorted([1,2,3,4,5]))

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

八 文件操作

open()
叙述:用于打开叁个文书,创立二个 file
对象,相关的艺术才得以调用它举行读写
语法:open(name[, mode[, buffering]])
参数表达:
name : 三个饱含了你要访问的文件名称的字符串值。
mode : mode
决定了开拓文件的情势:只读,写入,追加等。全体可取值见如下的完全列表。这么些参数是非强制的,暗许文件访问方式为只读(r)。
buffering : 假如 buffering 的值被设为 0,就不会有寄存。假诺 buffering
的值取 1,访问文件时会寄存行。要是将 buffering 的值设为当先 一的整数,申明了那就是的寄存区的缓冲大小。如若取负值,寄存区的缓冲大小则为系统暗中认可。

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