1、函数

1.1、集合

主要作用:

去重
关系测试, 交集\差集\并集\反向(对称)差集 a = {1,2,3,4}
b ={3,4,5,6}
a
{1, 2, 3, 4}
type(a)
<class 'set'>
a.symmetric_difference(b)
{1, 2, 5, 6}
b.symmetric_difference(a)
{1, 2, 5, 6}
a.difference(b)
{1, 2}
a.union(b)
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
a.issu
a.issubset( a.issuperset(
a.issubset(b)
False

2. 元组  

只读列表,只有count, index 2 个方法

作用:如果一些数据不想被人修改, 可以存成元组,比如身份证列表

3. 字典

key-value对

特性:
无顺序
去重
查询速度快,比列表快多了
比list占用内存多

为什么会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢?

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入,在计算上是不可能的,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

dict会把所有的key变成hash 表,然后将这个表进行排序,这样,你通过data[key]去查data字典中一个key的时候,python会先把这个key hash成一个数字,然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字, 如果有,拿到这个key在hash表中的索引,拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

上面依然没回答这样做查找一个数据为什么会比列表快,对不对? 呵呵,等我课上揭晓。

4. 字符编码

先说python2

py2里默认编码是ascii
文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存,因为到了内存里,这段代码其实是以bytes二进制格式存的,不过即使是2进制流,也可以按不同的编码格式转成2进制流,你懂么?
如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_,就可以写中文了, 不声明的话,python在处理这段代码时按ascii,显然会出错, 加了这个声明后,里面的代码就全是utf-8格式了
在有#_*_coding:utf-8*_的情况下,你在声明变量如果写成name=u"大保健",那这个字符就是unicode格式,不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
utf-8 to gbk怎么转,utf8先decode成unicode,再encode成gbk

再说python3

py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文,也不需要文件头声明编码了,干的漂亮
你声明的变量默认是unicode编码,不是utf-8, 因为默认即是unicode了(不像在py2里,你想直接声明成unicode还得在变量前加个u), 此时你想转成gbk的话,直接your_str.encode("gbk")即可以
但py3里,你在your_str.encode("gbk")时,感觉好像还加了一个动作,就是就是encode的数据变成了bytes里,我操,这是怎么个情况,因为在py3里,str and bytes做了明确的区分,你可以理解为bytes就是2进制流,你会说,我看到的不是010101这样的2进制呀, 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装,否则让你直接看到一堆2进制,你能看出哪个字符对应哪段2进制么?什么?自己换算,得了吧,你连超过2位数的数字加减运算都费劲,还还是省省心吧。  
那你说,在py2里好像也有bytes呀,是的,不过py2里的bytes只是对str做了个别名,没有像py3一样给你显示的多出来一层封装,但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧, 无论是2还是三, 从硬盘到内存,数据格式都是 010101二进制到-->b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd' bytes类型-->按照指定编码转成你能看懂的文字

编码应用比较多的场景应该是爬虫了,互联网上很多网站用的编码格式很杂,虽然整体趋向都变成utf-8,但现在还是很杂,所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换,不过生活正在变美好,期待一个不需要转码的世界。

最后,编码is a piece of fucking shit, noboby likes it.

字符串转换成Unicode 直接在字符串前加u 例子msg = u'你好'

在python3中
变量默认 是Unicode编码格式
只有unicode有encode方法

2、函数

在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序),在Pascal中叫做procedure(过程)和function,在C中只有function,在Java里面叫做method。

2.1、###函数定义

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可

2.2、函数特性:

减少重复代码
使程序变的可扩展
使程序变得易维护

语法定义

def sayhi():#函数名
print("Hello, I'm nobody!")

sayhi() #调用函数

2.3、函数参数与局部变量  

2.3.1、形参

形参变量只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。因此,形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

2.3.2、实参

实参可以是常量、变量、表达式、函数等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有确定的值,以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值,输入等办法使参数获得确定值

传参 默认的形参赋予变量后 默认就是定义后的变量

2.4、返回值:

  1. 一旦你的函数经过调用并开始执行,那你的函数外部的程序,就灭有办法在控制函数的执行过程了,此时外部程序只能安静的等待函数的执行结果,为啥等待函数结果,以为外部的程序要根据函数的执行结果来决定下一步怎么走,这个执行结果就是以return的形式返回给外部程序
  2. return 代表着一个函数的结束
  3. return可以返回任意数据类型
  4. 对于用户角度,函数可以返回任意数量的值,但是对于py本身来讲,函数只能返回一个值

2.5、关键参数

正常情况下,给函数传参数要按顺序,不想按顺序就可以用关键参数,只需指定参数名即可,但记住一个要求就是,关键参数必须放在位置参数之后。
1

stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

  

2.6、非固定参数

2.6.1、*args

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数,就可以使用非固定参数

def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
print(name,age,args) stu_register("stone",22) #输出
#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空 stu_register("Jack",32,"CN","Python")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python')

2.6.2、还可以有一个**kwargs

def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name,age,args,kwargs) stu_register("stone",22)
#输出
#stone 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空 stu_register("liang",23,"CN","Python",sex="male",province="hebei")
#输出
# liang 23 ('CN', 'Python') {'province': 'hebei', 'sex': 'male'}

2.7、局部变量和全局变量

局部变量:只在当前的函数内有效
全局变量:整个程序都能用的变量,一般放在文件的开头

局部改全局变量:在局部里需要声明global login_status 然后在改

2.7.1、局部变量  

name = "stone"

def change_name(name):
print("before change:",name)
name = "hello"
print("after change", name) change_name(name) print("在外面看看name改了么?",name) 输出 before change: stone
after change: hello
在外面看看name改了么? stone

2.7.2、全局与局部变量小结:

在子程序中定义的变量称为局部变量,在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时:
在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用;在其它地方全局变量起作用。

3、递归

在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

def calc(n):
print(n)
if int(n/2) ==0:
return n
return calc(int(n/2)) calc(10)

输出:
10
5
2
1

3.1、递归特性:

  1. 必须有一个明确的结束条件

  2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少

  3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)

3.2、匿名函数:

匿名函数就是不需要显式的指定函数

#这段代码
def calc(n):
return n**n
print(calc(10)) #换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢,如下

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
print(i) 输出 1
25
49
16
64
map()
把后面的值给前面的函数 处理 结果输出
lambda

3.3、高阶函数:

将函数当做参数传给另外一个函数
变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

def add(x,y,f):
return f(x) + f(y) res = add(3,-6,abs)
print(res)

3.4、函数式编程介绍

编程范式 面向过程 用于 解决问题,用函数比较多

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值,不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根,只要x不变,不论什么时候调用,调用几次,值都是不变的。

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。

一、定义

简单说,"函数式编程"是一种"编程范式"(programming paradigm),也就是如何编写程序的方法论。

主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说,现在有这样一个数学表达式:

  (1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程,可能这样写:

  var a = 1 + 2;

  var b = a * 3;

  var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数,我们可以把运算过程定义为不同的函数,然后写成下面这样:

  var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这段代码再演进以下,可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码,大家应该一眼就能明白它的意思吧:

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此,函数式编程的代码更容易理解。

要想学好函数式编程,不要玩py,玩Erlang,Haskell, 好了,我只会这么多了。。。

4、内置函数 方法

#compile
# f = open("函数递归.py")
# data =compile(f.read(),'','exec')
# exec(data) #print
msg = "又回到最初的起点"
f = open("tofile","w")
print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f) #slice
a = range(20)
pattern = slice(3,8,2)
for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
print(i) 几个内置方法用法提醒

4.1 all() 列表的内容都为真则为真,只有0是False

all()
>>> a = [1,2,3]
>>> all(a)
True
>>> a = [0,2,3]
>>> all(a)
False
>>>

4.2、判断列表里面的一个为真就为真

any()列表中有一个为真 就为真 列表为空 就为假

4.3、print(ascii("地方"))以ascii码的形式显示出来

4.4、bin()将数字转换成二进制形式表示

4.5、bytes() b= b'abc'

4.6、callable() 判断函数是否可用

4.7、查看对应的字符对应的ascii的对应关系

print(chr(98))
print(old('b'))

4.8、compile()

相当于import 来导入引用

4.9、

eval() exec()
eval() 运算

4.10、complex()输入一个数值输出复数格式

4.11、dir():返回函数的方法

4.12、print(divmod(10,2)):返回的 商和余数

4.13、过滤:filter() = = map()

filter(lambda x:x>5,range(10)):
过滤

4.14、frozenset({1,2,3,4,5,5}) 把一个集合变成只读的

4.15、print(globals()) 把 当前程序 内存中开辟的所有空间数据,都以字典的形式打印下来。

4.16、print(local()) local()只打印局部的

4.17、进制

print(hex(8))
0x8
0x代表的16进行

4.18、max() 当前列表内的最大值

4.19、min() 当前列表的最小值

4.20、print(pow(4,9))

幂运算
4的9次方

4.21、打印print()

msg = "又回到最初的起点"
f = open("tofile","w")
print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)

4.22、reversed() 列表:反转

更多的用于字符串的反转,字符串没有反转方法:

4.23、print(round(10.23,1)) 五舍六入

4.24、将列表转换成集合set()

data = [1,2,5,6,7,7]
set(data)

4.25、排序sorted

4.26、求和sum() 列表的求和

4.27、vars() 打印当前程序的所有地址

4.28、zip() 拉链

a= [1,3,5,7]
b = [2,4,6,8]
for i in zip(a,b):
print(i)
拉链,
按照最小的来合并

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