python--第四天总结
lambda表达式
处理简单函数
自动返回
学习条件运算时,对于简单的 if else 语句,可以使用三元运算来表示,即:
- # 普通条件语句
- if 1 == 1:
- name = 'wupeiqi'
- else:
- name = 'alex'
# 三元运算
name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'
对于简单的函数,也存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式
# ###################### 普通函数 ######################
- # 定义函数(普通方式)
- def func(arg):
- return arg + 1
- # 执行函数
- result = func(123)
# ###################### lambda ######################
- # 定义函数(lambda表达式)
- my_lambda = lambda arg : arg + 1
- # 执行函数
- result = my_lambda(123)
lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示
内置函数 二
一、map
遍历序列,对序列中每个元素进行操作,最终获取新的序列。
eg:
每个元素增加100
- li = [11, 22, 33]
- new_list = map(lambda a: a + 100, li)
两个列表对应元素相加
- li = [11, 22, 33]
- sl = [1, 2, 3]
- new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)
二、filter
对于序列中的元素进行筛选,最终获取符合条件的序列
获取列表中大于12的所有元素集合
- li = [11, 22, 33]
- new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li) #filter第一个参数为空,将获取原来序列
三、reduce
对于序列内所有元素进行累计操作
获取序列所有元素的和
- li = [11, 22, 33]
- result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)
- # reduce的第一个参数,函数必须要有两个参数
- # reduce的第二个参数,要循环的序列
- # reduce的第三个参数,初始值
yield生成器
1、对比range 和 xrange 的区别
>>>
print
range
(
10
)
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
]
>>>
print
xrange
(
10
)
xrange
(
10
)
def nrange(num):
temp = -1
while True:
temp = temp + 1
if temp >= num:
return
else:
yield temp 自定义生成器nrange
自定义生成器nrange
2、文件操作的 read 和 xreadlinex 的的区别
- read会读取所有内容到内存
- xreadlines则只有在循环迭代时才获取
装饰器
装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。
- def wrapper(func):
- def result():
- print 'before'
- func()
- print 'after'
- return result
- @wrapper
- def foo():
- print 'foo'
import functools def wrapper(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print 'before'
func()
print 'after'
return wrapper @wrapper
def foo():
print 'foo'
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8 def Before(request,kargs):
print 'before' def After(request,kargs):
print 'after' def Filter(before_func,after_func):
def outer(main_func):
def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs)
if(before_result != None):
return before_result; main_result = main_func(request,kargs)
if(main_result != None):
return main_result; after_result = after_func(request,kargs)
if(after_result != None):
return after_result; return wrapper
return outer @Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
print 'index' if __name__ == '__main__':
Index(1,2)
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