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python函数代值 python类中的函数

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。

python函数的作用

python函数的作用是:

1、函数其实是把某个功能的代码封装到一个代码块中,用来为某个重复使用的功能做调用的一个代码块,可以称为一个函数的代码封装。可以在自定义函数的小括号中传入多个参数。

2、形参:在定义函数时,小括号中的参数名称。实参:在函数名称的小括号中,传入实际的值代替了形参的这个值。函数可以有返回值(使用return进行返回),也可以没有返回值。

3、形参可以当做函数内部的一个变量使用,往往只在函数内部进行使用,不影响函数外部的相同名称的变量。

4、在函数内部可以返回某个值。直接在函数内部退出来,而不再继续执行函数下面的代码。

更多关于python函数的作用,进入:查看更多内容

Python中的“迭代”详解

迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因:

iter()

解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用:

由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。

可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 'abc' 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法:

__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。

__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。

迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:

注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是:

实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(...) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本,列表使用的内存量可能与文本本身一样多(或许更多,取决于文本中有多少非单词字符)。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示:

第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。

以下为这些函数的用法:

第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示:

第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。

以下为演示:

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。

参考教程:

《流畅的python》 P330 - 363


标题名称:python函数代值 python类中的函数
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