高阶函数英文叫Higher-order function.什么是高阶函数?我们以实际代码为例子,一步一步深入概念. 变量可以指向函数 以Python内置的求绝对值的函数abs()为例,调用该函数用以下代码: >>> abs(-10) 10 但是,如果只写abs呢? >>> abs <built-in function abs> 可见,abs(-10)是函数调用,而abs是函数本身. 要获得函数调用结果,我们可以把结果赋值给变量: >>> x…

满足以下两点中任意一点,即为高阶函数: 1.函数接收一个或多个函数作为参数 2.函数返回一个函数 1 描述 用函数和可迭代对象中每一个元素作为参数,计算出新的迭代对象 map() 会根据提供的函数对指定序列做映射. 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. 2 语法 map(function, sequence[, sequence, ...]) function:函数 sequence:一个或多个序…

filter函数:filter()为已知的序列的每个元素调用给定的布尔函数,调用中,返回值为非零的元素将被添加至一个列表中 list = filter(调用函数名,可迭代对象)——调用函数名自动传参——可迭代对象的所有元素,返回非零元素被放入列表中 实例: cleaned_data = filter(is_convert_float,str_array) def is_convert_float(s): """ 判断字符串s能否转换为数字 :param s: :return:…

玩了一晚上王者,突然觉得该学习,然后大晚上的搞出来这道练习题,凌晨一点写博客(之所以这么晚就赶忙写是因为怕第二天看自己程序都忘了咋写的了),我太难了o(╥﹏╥)o 言归正传,练习题要求:构造类似京东的一个网站首页(超级简化),实现函数装饰器的设计(主要设计),装饰的内容为,无论添加什么商品进购物车,最终付款的时候都需要登录才能支付,且无论在哪个页面下登录过一次都不需要再次登录,即做一个函数装饰器,实现登录功能(装饰到所有商品界面). 我的实现:商品分类页面进行函数话,即一个类别构造一个函数,选择…

Python学习笔记(九): 装饰器(函数) 内置函数 1. 装饰器 1. 作用域 2. 高阶函数 3. 闭包 如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). def outer(): x = 10 def inner(): # 条件一:inner是内部函数 print(x) # 条件二:外部环境的一个变量 return inner() # 结论:内部函数inner就是一个闭包 # 两种调用inner的方法 outer()…

Python学习笔记(八): 复习回顾 递归函数 内置函数 1. 复习回顾 1. 深浅拷贝 2. 集合 应用: 去重 关系操作:交集,并集,差集,对称差集 操作: 定义 s1 = set('alvin') 添加 s.add() s.update() 删除 s.remove() 关系操作: in , not in == , != 超级,子集 交集 并集 差集 对称差集 3. 函数 特性:代码重用.保持一致性.可扩展性 函数的定义 函数的参数:必备参数.关键字参数.默认参数.不定长参数 函数的返回值…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

人生苦短,我学python学习笔记目录: week1 python入门week2 python基础week3 python进阶week4 python模块week5 python高阶week6 数据结构与算法week7 GUI编程week8 网络编程与并发编程(操作系统)week9 数据库入门week10 常用数据库week11 LINUX操作系统week12 - week16 前端学习week17 网络框架之入门week18 网络框架之django框架week19 网络框架之flask框架we…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

Python 装饰器的基本概念和应用 代码编写要遵循开放封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即: 封闭:已实现的功能代码块 开放:对扩展开发 装饰器是 Python 高阶函数的语法糖,可以为已经存在的对象添加额外的功能,比如: 引入日志 函数执行时间统计 执行函数前预备处理 执行函数后清理功能 权限校验等场景 缓存 Python 装饰器的基本实现 装饰器的例程: #!/usr/bin/env pytho…