提古勒,晋中职业学院,天通苑社区网
python的自学从几个月前断断续续地进行,想好好利用这个寒假,好好地学一学。
已学习:基本操作、函数 已有c++的一定基础,只要注意python中比较特殊的部分就行
lambda _args: _expression lambda函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。 lambda函数有输入和输出:输入是传入到参数列表_args的值,输出是根据表达式_expression计算得到的值。 lambda函数一般功能简单:单行_expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然,甚至不需要专门的名字来说明。
lambda x: x ** 2 lambda x, y: x * y lambda *args: sum(args) lambda **kwargs: 1
def func(**args): d = {} for key, value in args.items(): d[key] = value print(d) func(year='2019', month='1')
1. 直接将lambda函数赋值给一个变量,让这个变量具有函数的功能,类似于c++中的仿函数(functor) e.g. square = lambda x: x * x 2. 按照字典的值(value)进行排序,得到key的有序序列 e.g sorted(a_dict, key=lambda x:x[1])
从csdn上看到的
例如,为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(mock),我们可以在程序初始化时调用:time.sleep=lambda x:none。这样,在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如,执行time.sleep(3)时,程序不会休眠3秒钟,而是什么都不做.
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时,lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数,称之为嵌套函数,或者内部函数。对应的,将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量,这个特性是闭包(closure)编程的基础,在这里我们不展开。
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将lambda函数作为参数传递给其他函数。
filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来,其结果是[3]。
sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序,其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1,其结果[2, 3, 4]。
reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来,其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。
只记录一些比较新的点
def square_sum(*args): res = sum([x ** 2 for x in args]) return res
这里的args其实是一个元组(tuple)
def add_info(user_info, **new_info): for key, value in new_info.items(): user_info[key] = value
这里的new_info接受到的只一个字典
函数的命名法则
这个看个人喜好吧,只要表达清楚,看得懂就行,我采用下划线命名法
终于到了面向对象的东西了,看看和c++的差别有多少呢
class child(father): def __init__(self, sth): """初始化父类""" super().__init__(sth)类似c++中在初始化行构造父类
>>> a = [1, 2, [3, 4]] >>> b = a.copy() >>> b[0] = 3 >>> b [3, 2, [3, 4]] >>> a [1, 2, [3, 4]] #a没有受到影响,拷贝成功
>>> b[2][0] = 123 >>> b [3, 2, [123, 4]] >>> a [1, 2, [123, 4]] #a受到影响了!
import copy
,使用copy.deepcopy()>>> b = copy.deepcopy(a) #此时b和a不会相互影响,自己做一下实验吧
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Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值
python爬虫把url链接编码成gbk2312格式过程解析
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