【python学习笔记】6.抽象
【python学习笔记】6.抽象
- 创建函数: 使用def语句定义函数,不用声明参数类型,和返回值类型
def function_name(param1, param2):
'this is document'
pass # fuction body
return value # 可选
- 函数体的第一行字符串被用作文档字符串
- callable(func): 用来判读func是否可以调用
- help函数用来返回相关函数的文档
- 函数名可以作为变量赋值一个变量
- 位置参数:函数调用期间,参数按照参数列表中的顺序依次赋值给参数变量 func(value1, value2)
- 关键字参数:函数调用期间,使用参数名提供的参数func(param1=value1, param2=value2)
- 默认参数:函数声明期间,参数列表中的某个参数被赋值 def func(param=value)
- 收集参数:以星号(*)开头的参数名,用来接收不定量个参数,以元组的形式传递进入函数;可以传入序列,或者元组变量(变量前需要添加星号(*)
>>> def print_params(*params):
... print params
...
>>> print_params(1,2,3,4)
(1, 2, 3, 4)
>>>
>>> a=(1, 2, 3, 4)
>>> print_params(*a)
(1, 2, 3, 4)
>>> print_params(a)
((1, 2, 3, 4),)
- 关键字参数收集:以两个星号号(**)开头的参数名,以字典形式传递进入函数;可以传入关键字参数,或者字典变量(变量前需要添加两个星号(**))
def print_params_3(**params):
print params
>>>
>>> print_params_3(a=1, b=2, c=3, d=4)
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}
>>>
>>> print_params_3(**a)
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 4}
>>>
- 练习
>>> def interval(start, stop=None, step=1):
... 'imitates range for step > 0'
... if stop == None:
... start,stop=0,start
... result=[]
... i = start
... while i < stop:
... result.append(i)
... i+=step
... return result
...
>>>
>>> interval(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> interval(2,5)
[2, 3, 4]
>>>
【python学习笔记】6.抽象的更多相关文章
- python学习笔记3_抽象
这一步的学习四个知识点,如何将语句组织成函数,参数,作用域(scope),和递归 一.函数 1.抽象和结构 抽象可以节省很多的工作量,实际上它的作用更大,它是使得计算机程序让人读懂的关键(这也是最基本 ...
- Python学习笔记之抽象
一.创建函数 >>> import math >>> x=1 >>> y=math.sqrt >>> callable(x) # ...
- 【python学习笔记】7.更加抽象
[python学习笔记]7.更加抽象 类的定义就是执行代码块 在内存保存一个原始实例,可以通过类名来访问 类的实例化,是创建一个原始实例的副本, 并且所有成员变量与原始实例绑定 通过修改实例变量,可以 ...
- python学习笔记4_类和更抽象
python学习笔记4_类和更抽象 一.对象 class 对象主要有三个特性,继承.封装.多态.python的核心. 1.多态.封装.继承 多态,就算不知道变量所引用的类型,还是可以操作对象,根据类型 ...
- 【Python学习笔记之二】浅谈Python的yield用法
在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生 ...
- Deep learning with Python 学习笔记(10)
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 ...
- Deep learning with Python 学习笔记(4)
本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤 ...
- Deep learning with Python 学习笔记(3)
本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在 ...
- Deep learning with Python 学习笔记(2)
本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常 ...
随机推荐
- Centos6增加新用户并赋予权限
第一步:创建用户并设置密码 useradd testuser // 增加用户名为'testuser'的用户 passwd testpasswd //设定密码为'testpasswd' 第二步:用户授权 ...
- PHP不使用任何内置函数实现字符串翻转
实现字符串翻转PHP本身自带一个函数就可以解决,strrev函数.这里不适用任何内置函数实现字符串翻转 案例一(纯字母): $str = 'abcdefghig k'; //假设测试的字符串/g与k之 ...
- c++ 如何把RGB图像转换成HSV图像?
CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites, ...
- Mac上使用selenium自动运行chrome
一.用我们的老朋友pip把selenium装好 pip install selenium 二.用webdriver.Chrome启动Chrome浏览器 from selenium import web ...
- R实战 第三篇:数据处理(基础)
数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构.在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str ...
- java常用字节流
常用的字节流有FileInputStream和FileOutputStream.BufferedInputStream和BufferedOutputStream.DataInputStream和Dat ...
- mysql字符串连接
用SQL Server 连接字符串是用“+” 现在数据库用mysql, 写个累加两个字段值SQL语句居然不支持"+",郁闷了半天在网上查下,才知道mysql里的+是数字相加的操作, ...
- 【linux】 LINUX FTP搭建
1.安装ftp服务 yum install vsftpd 2.编辑配置文件 vsftpd的配置文件有三个,分别是:/etc/vsftpd/vsftpd.conf/etc/vsftpd/ftpusers ...
- CSS3之box-shadow
1.属性简介 box-shadow:颜色值|inset|none|!important 2.浏览器兼容性 (1)IE不兼容,IE9和IE10未知: (2)火狐3.5(包含3.5)以上兼容 (3)Chr ...
- vxi总线
20世纪80年代后期,仪器制造商发现GPIB总线和VME总线产品无法再满足军用测控系统的需求了.在这种情况下,HP.Tekronix等五家国际著名的仪器公司成立了VXIbus联合体,并于1987年发布 ...