Python研究
听说Python是种高级语言,故打算研究一下,看看高级在哪
学习资源:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
由于上面所示的网站对Python进行了相当详细的讲述,故本文不对Python的细节一一展开,只挑一些比较有意思的点来写。
1. 不需要声明变量
在c++中,变量需要先声明,然后再赋值、使用。
在Python中,变量不需要声明,直接赋值,然后Python会根据值的类型来确定变量的类型。
如:
2. 代码块不使用{ },在代码结尾不需要“;”
在c++中,代码总是在{ }里面的,如:
但在Python,不需要使用{ }来封装代码块,而是用严格的缩进机制,如:
注意if else里面的内容,它们是对齐的,这意味着它们属于同一块代码块(当然,if 下面是一个代码块,else下面的是另一个代码块。)
代码块开始前,要加“ :”,如上图的 if (b*b - 4*a*c) <0 :
if和else也是对齐的,故它们是在同一个代码块中。
注意:“;”也不需要了
3. 函数也不需要声明,只需在函数名前加“def”来识别
在c++里,函数需要先在头文件中声明,然后在cpp文件中写函数的本体。
而在Python里,没有头文件,函数写法如下图:
要用def来识别函数本体,然后直接调用即可,如图中的print(MyFunction(5))。
注意,最好一开始判断一下变量类型是否是本函数使用的类型。
4. 代码量少
Python的代码量相对较少,可以一句代码把c++的一段代码写完,如下图:
L1是一个数组,但里面的数值不一定都是同一个类型。
L2的意思是把L1的字符串全部改为小写,形成新数组。
L2为['hello', 'world', 'apple']。
L2的那句代码称为生成式,里面有一个for循环和一个if判断语句。
5. 数组类型
list:普通数组
classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
tuple:一旦初始化就不能修改
classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
dict:与c++的map类似
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
set:set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。
s = set([1, 2, 3])
6. global和nonlocal
global是全局变量的关键词;
nonlocal是外层变量的关键词。
全局变量没什么好说的,调用前需要先申明一下,如:(不声明的话,局部变量会覆盖掉全局变量)
#整数部分
intNum = 0
#记录有几位小数
n = 0 def str2float(t):
global intNum
global n def char2num(s):
DIGITS = {'': 0, '': 1, '': 2, '': 3, '': 4, '': 5, '': 6, '': 7, '': 8, '': 9}
if s == ".":
return s
else:
return DIGITS[s]
def fn(x,y):
global intNum
global n
if y == "." :
intNum += x
return x
elif intNum > 0 :
n += 1
return x * 10 + y
else :
return x * 10 + y
x = reduce(fn, map(char2num,t))
x = x / (10 ** n)
#算完之后,全局变量初始化
n = 0
intNum = 0
return x
nonlocal用法如下:
#闭包练习题
def createCounter():
n = 0
def counter():
nonlocal n
n += 1
return n
return counter
用nonlocal可以避免污染全局。
在python中,以下写法是错误的:
def createCounter():
n = 0
def counter():
#nonlocal n
n += 1
return n
return counter
编辑器会提示,变量在定义前调用了。这样写在c++中没问题,但在python却成为问题了。
解决办法是用global或者nonlocal。
PS:Python中,可以在函数里面定义函数!
7. lambda匿名函数
python缩减代码量的一个手段:lambda
def is_odd(n):
return n % 2 == 1 L = list(filter(is_odd, range(1, 20))) #使用匿名函数后
L = list(filter(lambda x : x % 2 == 1, range(1, 20)))
上述代码中,两个L是相同的,lambda冒号前面的x
表示函数参数。
对比可以发现,lambda代替了函数is_odd(n)。
PS:filter是高阶函数:filter()
把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
8. 高阶函数
上面介绍了一种高阶函数filter,接下来介绍map和reduce
map(): 它把传入的函数依次作用于每个元素,依次返回处理后的结果,如:
L = list(map(lambda x : x % 2 == 1, range(1, 20)))
L = [True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
reduce():
把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]
上,这个函数必须接收两个参数,reduce
把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
如:
L = reduce(lambda x,y :x+y, [1, 3, 5, 7, 9])
L = 25 (相当于1+3+5+7+9)
PS:使用reduce前需要from functools import reduce
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