Python入门二:函数,python入门函数

2019-12-04 19:00栏目:编程
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1、map(卡塔尔国此函数能够,将列表每贰个函数效能在函数上,并赶回list

lambda只是一个表明式,函数体比def轻松超级多。

Python入门二:函数,python入门函数

生龙活虎、函数的定义和平运动用

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:

和变量名命名法则等同,最棒不用与内置函数名雷同

3、参数:

和C/C++分裂,参数无需点名项目,直接交由解释器去看清:

  • 对此number, str, tuple等不可变的对象,约等于传值,就是传递了拷贝
  • 对于list,dict,set等可变对象,相当于援引传递,内部修改会听得多了就能说的清楚外界的值

a.普通参数:和c类似,可是不要内定项目,所以任何类型都得以传递给函数

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

 b.暗中同意参数:与c++中平等,也能在概念时给参数钦赐三个缺省的值,可是必需放在参数列表前边地方

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

 c.动态参数:对于动态参数来说,最大实惠是足以灵活的选拔参数,而无须思考其个数,其通过tuple(日常用*args表示)和dict(一般用**kwargs卡塔尔的性情来落实:

  • 对此tuple,平日客商用a, b, c, ... 的方式,会被解释器自动转载为三个tuple来囤积,化解了自由数量的日常参数的传递
  • 对于dict,平日客商用x1 = a1, x2 = a2, x3 = a3,...的款型,会被转载为贰个dict来存款和储蓄,消除了自由数量的机要词参数的传递
 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)    

也得以一贯将二个tuple或list传递给args, 将三个dict传递给kwargs,但要注意那时候必需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

 4、文书档案字符串:

写函数时,最棒在此中最开头加一个docstrings,即文书档案字符串,方便其余人了解函数的功力

其有下边几个要求:

  • 运用三个双引号来不相同多行注释
  • 先是行作为函数功效的大约概述,最棒以大写字母最初,句号结尾,无需显明对象的门类和名字
  • 其次作为空
  • 末尾陈诉函数的实效,必要求有函数的参数以至重返值的详细描述
  • 可以用__doc__来援引模块的文书档案字符串

5、函数体:函数的切切实实落实

6、重返值:就要函数的举办结果再次回到,未钦定为None

  • 在Python中,由于tuple的留存,能够三次性重临多个值:
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:

  • 是因为Python的解释以至实施各样都是从上往下,所以要想调用函数,必需函数在从前有定义
  • 在Python中,未加函数定义的言辞归属珍视,相当于c中的主函数,常常坐落于最终,以便调用从前的函数
  • 若有多少个公文的交互作用援用,可增多一下代码: 在三个文书中,约等于主函数的进口,可是借使此文件作为模块被别的文件引用,则此段代码由于为False,将不会举行,所以能够看做测验模块的意义
1 def func()
2     pass
3 
4 
5 if __name__ == "__main__":
6     func()

 


 二、lambda表达式

即三个小的无名氏的函数,平日独有函数体十分的短时行使:

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

 1、与filter、map、reduce的组合使用:

 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!

 2、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']

 


三、内置函数

Python内置了增加的函数,切合于各连串型的对象,下边来详细座谈

1、大大多的函数

图片 1 1 def abs(*args, **kwargs): 2 pass 3 # 重回参数的断然值 4 5 def all(*args, **kwargs): 6 pass 7 # 再次回到True要是可变对象具备因素都为真,为空时重返True 8 9 def any(*args, **kwargs): 10 pass 11 # 重临False要是可变对象具有因素都为假,为空时再次来到True 12 13 def bin(*args, **kwargs): 14 pass 15 # 重临参数的二进制表示 16 17 def hex(*args, **kwargs): 18 pass 19 # 再次来到参数的十二进制表示 20 21 def oct(*args, **kwargs): 22 pass 23 # 重临参数的八进制表示 24 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 28 29 def chr(*args, **kwargs): 30 pass 31 # 再次回到整数参数对应的ASCII码的字符 32 33 def ord(*args, **kwargs): 34 pass 35 # 再次来到单个字符的unicode值 36 37 def delattr(x, y卡塔尔国: 38 pass 39 # 删除对象x的‘y’属性(相近于del x.y) 40 41 def getattr(object, name, default=None卡塔尔国: 42 pass 43 # 重临object的'name'的习性的值,若不设有,重返default 44 45 def hasattr(object, name卡塔尔(英语:State of Qatar): 46 pass 47 # 再次回到True借使object对象有钦点的‘name’属性 48 49 def setattr(x, y, v卡塔尔(英语:State of Qatar): 50 pass 51 # 设置x的'y'属性的值为v(相仿于x.y = v卡塔尔(قطر‎,此中y属性能够是荒诞不经的 52 53 def dir(p_object=None): 54 pass 55 # 如果未有参数,再次回到当前范围的参数、方法、定义的list 56 # 假诺有参数,重临参数的性质,方法的list,且存在__dir__会被调用 57 58 def divmod(x, y卡塔尔: 59 pass 60 # 返回x//y, x%构成的tuple 61 62 def eval(*args, **kwargs): 63 pass 64 # 总计表明式,并回到结果 65 66 def exec(*args, **kwargs): 67 pass 68 # 动态施行代码 69 70 def repr(obj卡塔尔(قطر‎: 71 pass 72 # 重返obj的可供解释器读取的字符串,可以用eval(卡塔尔求值 73 # 大繁多动静下,eval(repr(obj卡塔尔国卡塔尔(قطر‎ == obj 74 75 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 86 87 def locals(*args, **kwargs): 88 pass 89 # 重返当前某些变量构成的字典 90 91 def hash(*args, **kwargs): 92 pass 93 # 再次回到参数(哈希表类型的对象卡塔尔的哈希值 94 95 def help(卡塔尔: 96 pass 97 # 再次回到参数的相助新闻 98 99 def id(*args, **kwargs): 100 pass 101 # 再次来到参数的内部存款和储蓄器地址(并不是实际内部存款和储蓄器地址卡塔尔(قطر‎ 102 103 def input(*args, **kwargs): 104 pass 105 # 打字与印刷提醒字符串,并读取输入再次回到(str类型卡塔尔国 106 107 def isinstance(x, A_tuple): 108 pass 109 # 再次来到x是还是不是为元组A_tuple中个中叁个类的实例 110 111 def issubclass(x, A_tuple): 112 pass 113 # 重回x是或不是为元组A_tuple中内部叁个类的子类 114 115 def iter(source, sentinel=None卡塔尔(英语:State of Qatar): 116 pass 117 # 再次回到第一个参数对象的迭代器, 118 # 若有第一个参数,当迭代器的__next__重回值为它时抛出十二分 119 120 def len(*args, **kwargs): 121 pass 122 # 重临容器的item个数 123 124 def max(*args, key=None): 125 pass 126 # 重回全数参数中的最大值,或体系中的最大值(容器为空重返key卡塔尔 127 128 def min(*args, key=None): 129 pass 130 # 再次回到全体参数中的最小值,或种类中的最小值(容器为空再次回到key卡塔尔(英语:State of Qatar) 131 132 def next(iterator, default=None卡塔尔(قطر‎: 133 pass 134 # 再次来到迭代器的下三个值,若已经到最后二个再次来到default 135 136 def open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, 137 errors=None, newline=None, closefd=True卡塔尔: 138 pass 139 # 以一定方式打开文件 140 141 def pow(*args, **kwargs): 142 pass 143 # 多个参数是再次来到x**y, 几个参数时再次来到x**y%z 144 145 def print(self, *args, sep=' ', end='n', file=None): 146 pass 147 # 打字与印刷,私下认可以空格隔开分离各打字与印刷值,以换行截至,不刷新 148 149 def quit(*args, **kwargs): 150 pass 151 # 退出 152 153 def round(number, ndigits=None): 154 pass 155 # 再次来到number的四舍五入表示 156 157 def sorted(*args, **kwargs): 158 pass 159 # 重回依次增加的排序的list 160 161 def sum(iterable, start = 0卡塔尔国: 162 pass 163 # 重回连串的和丰盛start(默感到0卡塔尔 164 165 def vars(p_object=None): 166 pass 167 # 不带参数,再次来到当前目的属性及属性值的字典 168 # 带参数,再次来到参数对应的属性及值的字典 169 170 def int(x, base = 10卡塔尔国: 171 pass 172 # 再次来到以base进制表示的x的int情势 173 174 def float(x卡塔尔(قطر‎: 175 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 # 重临一个str 189 190 def dict(x卡塔尔国: 191 pass 192 # 再次回到三个字典 193 194 def list(iterable卡塔尔: 195 pass 196 # 再次来到贰个list 197 198 def tuple(iterable卡塔尔: 199 pass 200 # 重回几个tuple 201 202 def set(iterable卡塔尔国: 203 pass 204 # 再次回到一个set 205 206 def frozenset(iterable卡塔尔(英语:State of Qatar): 207 pass 208 # 再次来到一个不可变的set 209 210 def enumerate(iterable卡塔尔国: 211 pass 212 # 布局系列的下标和值构成的元祖,用于循环遍历 213 214 def filter(function or None, iterable卡塔尔(قطر‎: 215 pass 216 # 重返iterable中可以预知让function的重返值为确实成分的队列, 217 # 若function为None, 重临iterable中为确实成分的连串 218 219 def map(func, *iterables): 220 pass 221 # 对每多少个iterable, 使用func, 并将结果作为list重临 222 223 def range(start = 0, stop卡塔尔: 224 pass 225 # 重返一个从start到stop构成的行列,用于遍历 226 227 def reversed(seq卡塔尔(英语:State of Qatar): 228 pass 229 # 重返二个seq反转的队列 230 231 def type(object卡塔尔(قطر‎: 232 pass 233 # 返回object的类型 234 235 def zip(iter1 [,iter2 [...]]): 236 pass 237 # 分别从iter中取下标雷同的因素构成tuple,在将各tuple构成list 238 # 使用zip(*list)解压 239 240 # 别的函数 241 # copyright, credits, license, bytearray, bytes, classmethod, 242 # memoryview, property, slice, staticmethod, super, compile 内置函数

 2、内置函数总结:

  • 数学计算和任何计量:abs, divmod, hash, len, max, min, pow, round, sorted, sum,  reversed
  • 逻辑决断:all, any
  • 进制转变:bin, hex, oct
  • 类型变换:int, float, bool, complex, str, dict, list, tuple, set, frozenset
  • 类相关:callable, delattr, getattr, hasattr, setattr, dir, isinstance, issubclass
  • 对象和天性:vars, type, id
  • 字符串和字符编码:chr, ord, eval, exec, repr, format
  • IO相关: input, open, print, exit, quit
  • 迭代器和遍历:iter, next, enumerate, range, zip
  • 函数相关:filter, map
  • 其他:globals, locals, help

3、几个函数精解:

  • delattr, getattr, hasattr和setattr:
 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
  •  eval和exec:
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
  • filter和map:
 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
  •  sorted:
 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'))
  •  enumerate和zip:
 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(卡塔尔(英语:State of Qatar)构造三个迭代器,然后就可以透过__next__(卡塔尔国来做客下二个因素:

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

b.迭代器只能往前,不可能后退,且只好自始至终依次拜谒

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,而是读取到有个别元素时才起头

d.可迭代对象:

  • Python内置了许多可迭代对象,如list, dic, str等,全体我们能够透过for循环方便地遍历每叁个因素,能够由此collections模块的Iterable来决断是否是可迭代的:
1 from collections import Iterable
2 lst = [1, 5, 6, 9]
3 isinstance(lst, Iterable)   # True

 2、生成器:

当共同程序暂停的时候,能够得到个中二个的重返值,当调用回到程序中时,能够传入额外大概改动了的参数,但还能从上次相差的地点继续

a.通过(卡塔尔国结构三个生成器,和迭代器相像,再通过__next()__来拜会下一个因素:

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,相仿于return(只是暂停下来,须要通过__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__(卡塔尔国比较,可以传递八个参数给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(卡塔尔国来关闭生成器(不可以经过next继续走访卡塔尔

 


五、装饰器

1、基本语法:

@装饰器函数(可选参数卡塔尔(英语:State of Qatar)
def 棉被服装饰函数(可选参数卡塔尔:
  pass

  • 装饰器函数日常会将真的须要推行的函数包裹在内,并赶回
  • 演讲进程中,平常不会实施函数,但会进行迭代器函数,并将其归来值赋给被点缀的函数

2、三种状态:

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.棉被服装饰函数含一个或多个参数:

 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:

  • 鉴于迭代器在分解阶段就能够被施行,全数当包裹大器晚成层函数时会抵消它的施行,
  • 而是,当给迭代器加上参数时,也也便是试行了三次,全部必得提供两层的里边定义的函数

d.七个装饰器:

 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:能够保留被点缀函数原本的部分性质,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

就要放肆数量的参数的函数转产生另三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

 轻松利用(摘自 《Core Python Programming》卡塔尔:

 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('answern%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!')

 

大器晚成、函数的概念和采用 1、基本布局: 1 def 函数名(参数卡塔尔国: 2 """ 3 文档字符串 4 """ 5 函数体 6 重返值 7 2、...

原型 map(function,[list])

def fc(x):
    return x * 2

print(map(fc,[1,2,3,4,5]))

lambda的本位是三个表明式,而不是三个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

输出:

lambda表达式是起到三个函数速写的成效。允许在代码内停放多个函数的定义。

[2,4,6,8,10]

作者们先来看二个例子:

 

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

是还是不是很实惠,当然有些人讲,能够写成for循环,是的如此也能够完结,不过我们有更简便的法子,有必不可缺写那样三个for循环吗。

咱们定义了二个函数叫add,有五个参数,重返结果是x+y

list = []
for i in [1,2,3,4,5]:
    list.append(i*2)

print(list)

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

输出:

那几个usuallyAdd2的差异在于y有了默许值

[2,4,6,8,10]

假设采用lambda怎么着突显吗?

 

lambda x, y: x + y

本来map(卡塔尔函数还会有越多,更头眼昏花的用法

lambda x, y=2: x+y

print(map(str,[1,2,3,4,5]))

看一下测量检验结果:

结果:列表内成分都调换来了字符串

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

['1', '2', '3', '4', '5']

实际lambda就是把参数和重临简写,特别便于

 

动用lambda高效操作列表

首字母大写;用到str.title属性

Python用于援救将函数赋值给变量的三个操作符 暗中同意是回来的,所以不用再加return关键字,不然会报错

print(map(str.title,['abc','def','ghj']))

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

输出:

须要多个参数,第八个是三个管理函数,第四个是二个系列(list,tuple,dict卡塔尔国
map()

['Abc', 'Def', 'Ghj']

将体系中的成分通过管理函数管理后再次回到多个新的列表
filter()

 

将连串中的成分通过函数过滤后赶回叁个新的列表
reduce()

2、eval(卡塔尔国此函数,将字符串,转变到其种类对象

将体系中的成分通过二个二元函数管理回来多少个结出
将下边多个函数和lambda结合使用

缘何说eval(卡塔尔是调换来,其连串对象呢,那是因为,具体是怎么项指标数量在于,字符串内容

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 类别中的各类成分加1
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 再次回到种类中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 重临全体因素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

如:eval("1234"卡塔尔国这一个会转成int型

sorted(卡塔尔 结合lambda对列表进行排序

eval("{'user':'name'}")那样会转成字典等

sorted 用于列表的排序,比列表自带的尤为智能 有多少个列表,各个列表中都有七个字典([{},{}]卡塔尔要求将八个如此的列表归中国人民解放军总后勤部依据时间排序, 三个列表中的时间以便能够透过json输出已经由岁月格式调换为字符串格式.字段名为sort_time 今后将她们根据倒序排列

事例:将字符串,调换来字典

sorted 的用法

strdic = '''{'username':'pyhleng','password':'q123456'}
'''
print eval(strdic)
print(eval(strdic)['password'])

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False卡塔尔(英语:State of Qatar) --> 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,有暗中同意值,迭代聚聚焦的生龙活虎项; key:用列表成分的某些属性和函数进行作为第一字,有默许值,迭代聚聚集的意气风发项; reverse:排序法规. reverse = True 也许 reverse = False,有暗中认可值。 * 再次回到值:是二个由此排序的可迭代类型,与iterable同样。
sorted(卡塔尔结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

输出:

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

{'username': 'pyhleng', 'password': 'q123456'}
q123456

 

 有未有下面的代码是画蛇著足,间接定义二个字典对象不就能够了,为啥要有三引号,引上。是啊为啥要那样做?????

上面代码只是写四个例证,模拟将数据{'username':'pyhleng','password':'q123456'} 存款和储蓄在数据表,然后在读出来的表率。

借使将{'username':'pyhleng','password':'q123456'}存在数据表中,在读出来的时候正是字符串。假如要当字典用那么

eval(卡塔尔函数是重中之重的。

 

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