python的一些高阶用法
map的用法
def fn(x):
return x*2
L1 = [1,2,3,4,5,6]
L2 = list(map(fn,L1))
L2
[2, 4, 6, 8, 10, 12]
通过上面的运行,可以知道map就是把一个数组内所有的元素都执行map加入的方法。
用法如下 map(方法,数组)
reduce的用法
先看例子
from functools import reduce
def add(x,y):
return x + y
L1 = [1,2,3,4,5,6]
L2 = reduce(add,L1)
L2
21
通过上面的例子,直观的来看,我们可以发现reduce和map方法有一些不一样。
- map是python自带的函数,而reduce需要引入functools
- map 返回的是一个map对象,而reduce是返回的一个数字
- map函数需要一个参数,而reduce的参数需要两个。
map是对一个集合中的每个元素执行指定的方法。而reduce则是依次对集合的元素调用指定的方法。先把前两个参数执行reduce以后形成的返回之作为第一个参数,再和第三个参数形成返回值,依次执行。
filter函数
filter则是对集合的每个元素执行一次判断,能让filter指定的函数返回真值则返回,否则则不出现在返回集合中。
def fn(x):
return x%2 ==0
L1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
F1 = filter(fn,L1)
print(F1)
print(list(F1))
<filter object at 0x7f1d38369358>
[2, 4, 6, 8]
sorted
顾名思义排序。用法如下
sorted(集合,key=排序的算法,reverse=True) #reverse=True如果添加反向排序
返回函数(闭包)
def fn(x):
def add(y):
return x + y
return add
a = fn(5)
a(6)
11
需要注意的是闭包的代码是到最后执行a(6)的时候,才调用了函数里面的执行。举个例子
def fn():
rs = []
for i in range(4):
def sub():
return i
rs.append(sub)
return rs
a,b,c,d = fn()
print(a())
print(b())
print(c())
print(d())
3
3
3
3
从上面的例子中,我们如果没有理解到返回的函数是在最后加上括号的时候才调用,可能以为返回之是0,1,2,3
但是实际上def sub()里面的内容一直都没执行,但是外面的i 一直到了3.当调用a()的时候。开始执行。所以如上面的返回结果。
def efn():
i = 1
def sub():
i = i + 1
return i
return sub
t = efn()
t()
---------------------------------------------------------------------------
UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-7574f0a729df> in <module>()
7
8 t = efn()
----> 9 t()
<ipython-input-15-7574f0a729df> in sub()
2 i = 1
3 def sub():
----> 4 i = i + 1
5 return i
6 return sub
UnboundLocalError: local variable 'i' referenced before assignment
上面的报错,需要引入关键词nonlocal 如下:
def efn():
i = 1
def sub():
#关键字
nonlocal i
i = i + 1
return i
return sub
t = efn()
print(t())
print(t())
2
3
匿名函数
list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过上面的式子我们简单可以看到lambda函数或者匿名函数的意义
f = lambda x,y:x + y
f(5,6)
11
我们大概可以看到lambda函数的:前面相当于参数,后面的是返回数值
装饰器
我的理解类似java中的AOP或者.net中的面向切片编程
'''比如调用一个方法的时候,我们期望另外一个方法也被调用。比如我们执行一个操作,期望不改变任何代码,就可以打印出来这个方法的日志'''
def log(func):
def wraper(*args,**kw):
print(func.__name__+' is call to log')
return func(*args,**kw)
return wraper
@log
def fn():
print('this is fn')
fn()
fn is call to log
this is fn
''' 如果我们希望往log里面传递参数'''
def log(text):
def decorator(func):
def wraper(*args,**kw):
print(func.__name__+' is call to log ' + text)
return func(*args,**kw)
return wraper
return decorator
@log('hello')
def fn():
print('fn')
fn()
fn.__name__
fn is call to log hello
fn
'wraper'
fn的名称发生了改变,要保持不变,需要@functools.wraps(func)
''' 如果我们希望往log里面传递参数'''
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wraper(*args,**kw):
print(func.__name__+' is call to log ' + text)
return func(*args,**kw)
return wraper
return decorator
@log('hello')
def fn():
print('fn')
fn()
fn.__name__
fn is call to log hello
fn
'fn'
以上的内容参考学习 廖学峰的学习网站
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