python学习心得
一,高级特性:
1,切片:[start:stop:step]
>>>l=range()
>>>l[,-,]
resulte is []
2,迭代
2.1按itervalues()
>>> d={1:2,2:3,3:4}
>>> for k in d:
... print k,d[k]
...
1 2
2 3
3 4
2.2 按iteritems()
>>> for v in d.iteritems():
... print v
...
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
以元组形式返回
2.3 带索引输出:enumerate
>>> for i,value in enumerate(['a','b','c']):
... print i,value
...
0 a
1 b
2 c
2.4 生成器:一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator),有利于节省存储空间,相当于链表中next
>>> def fib(max):
... n,a,b=0,0,1
... while n<max:
... yield b
... a,b=b,a+b
... n=n+1
...
>>> fib(6)
<generator object fib at 0x7f7f3c2b94b0>
>>> for i in fib(6):
... print i
...
1
1
2
3
5
8
(二),函数式编程
1,高阶函数:函数名当作方法的参数变量
>>> def add(x,y,abs):
... return abs(x)*abs(y)
>>> def cut(x,add):
... return x-add(x,x,abs)
...
>>> cut(1,add)
0
2,map
把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字
map(lambda s :s.capitalize(),['AC','ac']
[Ac,Ac]
reduce:
>>> l=map(lambda s:s.capitalize(),['AC','ac'])
>>> reduce(lambda x,y:x+y,l)
'AcAc'
filter:
>>> import math
>>> def isPrim(s):
... for i in range(2,int(math.sqrt(s)+1)):
... if s%i==0:
... return False
... return True
...
>>> filter(isPrim,range(2,10))
[2, 3, 5, 7]
>>> import time
>>> print time.mktime(time.localtime())//时间计算
1497605034.0
3,sorted x>y 1,x<y -1 x==y 0
sorted([1,3,2],lambda x,y:y-x) //如果y-x>0则两个数交换位置,使用冒泡排序
[3, 2, 1]
4,闭包(Closure),使用返回函数形式:
def count():
fs=[]
for i in range(1,4)
def f(j):
def g():
return j*J
return g
fs.append(f(i))
return fs
for i in count():
print i,j
5,匿名函数:lambda
6,“装饰器”(Decorator):对方法进行增强说明,但有不去改变方法
import functools def log(args):
""""""
task = "call"
def actual_log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print '%s:%s()' % (task,func.__name__)//两个下划线
return func(*args, **kw)
return wrapper
if hasattr(args,'__call__'):
return actual_log(args)
else:
task = args
return actual_log @log
def f():
pass @log("execute")
def e():
pass
5,偏函数
>>> max2=functool.partial(max,10) //10作为*args的一部分自动加到左边
>>> max2(1,3,4,5)
10
>>> def func(a,b,c):
>>> print a,b,c
>>>func2=functools.partial(func,b=3) 替换关键参数
>>>func(1,c=4)
1 3 4
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