python使用笔记
- 修改文件模板,支持中文。 File -> Settings -> Editor -> File and Code templates -> python Scropt 在里面加上:
# -*-coding:utf-8-*- 这样修改以后就支持中文输出了。
- python单行注释使用#。 多行注释使用''' '''把代码阔起来或者""" """把代码阔起来。
- python中变量命名中只能有,英文,下划线,数字,数字不能开头。
- =是赋值符号,同一个变量可以被反复赋值,而且可以是不同类型
- 当我们写 s="abc"的时候,python干了两件事情。1,是在内存中创建了一个‘abc’的字符串 2,是创建了一个名为a的变量,并把它只想‘abc’
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- python的多层表达式非常方便,利用三层for循环的列表生成式,找出对称的三位数 eg:
print [100 * n1 + 10 * n2 + n3 for n1 in range(1, 10) for n2 in range(10) for n3 in range(10) if n1==n3]
改成普通的for循环就是:
L = []
for n1 in range(1,10):
for n2 in range(10):
for n3 in range(10):
if(n1 == n3):
L.append(100*n1+10*n2+n3)
print L
所以说,python的嵌套循环很方便简洁啊。
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字符串编码:
因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母 A 的编码是65,小写字母 z 的编码是122。
如果要表示中文,显然一个字节是不够的,至少需要两个字节,而且还不能和ASCII编码冲突,所以,中国制定了GB2312编码,用来把中文编进去。
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python进阶
函数式编程,
变量可以指向一个函数,并且通过变量调用。F=abs F(-10)
高阶函数:能接收函数作为参数的函数
python中的map()函数:map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回
def testmap(x):
return x*x
print map(testmap,[1,2,3,4,5,6,7,8])
输出结果为:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。
利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
def format_name(s):
return s[0].upper()+s[1:].lower()
print map(format_name,['adam','LISA','batT'])
输出结果为:['Adam', 'Lisa', 'Batt']
python中reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:
def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:
先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。
eg2:Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积:
输入:[2, 4, 5, 7, 12] 输出:2*4*5*7*12的结果
def prod(x,y):
return x * y
print reduce(prod,[2,4,6,7,98,7])
python中filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
import math
def is_sqr(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))
python中自定义函数
sorted可以用来对list进行排序
但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。
如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序:
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
python中返回函数
Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型,还可以返回函数!
例如,定义一个函数 f(),我们让它返回一个函数 g,可以这样写:
def f():
print 'call f()...'
# 定义函数g:
def g():
print 'call g()...'
# 返回函数g:
return g
仔细观察上面的函数定义,我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象,函数名 g 就是指向函数 g 的变量,所以,最外层函数 f 可以返回变量 g,也就是函数 g 本身。
调用函数 f,我们会得到 f 返回的一个函数:
>>> x = f() # 调用f()
call f()...
>>> x # 变量x是f()返回的函数:
<function g at 0x1037bf320>
>>> x() # x指向函数,因此可以调用
call g()... # 调用x()就是执行g()函数定义的代码
请注意区分返回函数和返回值:
def myabs():
return abs # 返回函数
def myabs2(x):
return abs(x) # 返回函数调用的结果,返回值是一个数值
编写一个函数calc_prod(lst),它接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积:
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x,y):
return x * y
return reduce(f,lst,1)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
我们在函数calc_prod内部又定义了一个函数lazy_prod,由于函数lazy_prod也是一个对象,函数名lazy_prod就是指向函数lazy_prod的变量,最外层函数calc_prod可以返回变量lazy_prod也就是函数lazy_prod。同理lazy_prod中也是这个道理。
python中闭包
内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)。
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():#发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。
return sum(lst)
return lazy_sum
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下:
# 希望一次返回3个函数,分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs f1, f2, f3 = count()#你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果全部都是 9
原因就是当count()函数返回了3个函数时,这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用,所以,此时他们并未计算 i*i,当 f1 被调用时:
>>> f1()
9 # 因为f1现在才计算i*i,但现在i的值已经变为3
因此,返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。
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