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【0805 | Day 8】Python进阶(二)
】的更多相关文章
Python进阶(二)----函数参数,作用域
Python进阶(二)----函数参数,作用域 一丶形参角度:*args,动态位置传参,**kwargs,动态关键字传参 *args: 动态位置参数. 在函数定义时, * 将实参角度的位置参数聚合在一起 解决实参传递多个位置参数,用*args全部接收,得到元组类型的数据 #定义一个 动态位置参数 def eat(*args): print(args) # 得到元组数据 print(f'{args}') eat('a','b','c') # 动态位置参数的应用,从实参传来多个位置参数,求和…
python进阶(二) 多进程+协程
我们大多数的时候使用多线程,以及多进程,但是python中由于GIL全局解释器锁的原因,python的多线程并没有真的实现 实际上,python在执行多线程的时候,是通过GIL锁,进行上下文切换线程执行,每次真实只有一个线程在运行.所以上边才说,没有真的实现多现程. 那么python的多线程就没有什么用了吗? 不是这个样子的,python多线程一般用于IO密集型的程序,那么什么叫做IO密集型呢,举个例子,比如说带有阻塞的.当前线程阻塞等待其它线程执行. 即然说到适合python多线程的,那么什么…
Python进阶(二)
高阶函数 1.把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数,函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式. 2.Python内建了map( )和reduce( ) 函数 map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 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. 3.filter()函数用于过滤序列…
Python进阶二
文章目录 函数参数1.位置传递2.名称传递 def f(a,b): f(1,2) f(b=2,a=1) 3.可选参数传递(可选参数必须放在最后)def f(a,b=1) ✔def f(b=1,a) ❌4.可变参数:函数可以接收不确定总数的参数变量∗ *∗ 接收元组 f(n, *a)∗∗ **∗∗接受字典 f(n, **a) 局部变量和全局变量1.局部变量可与全局变量重名2.局部变量函数调用时生效,函数运算结束后失效3.局部变量为组合数据类型(列表,字典,集合)且未创建,等同于全局变量 a = 1…
Python进阶(十二)----re模块
Python进阶(十二)----re模块 一丶re模块 re模块是python将正则表达式封装之后的一个模块.正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由用C编写的匹配引擎执行. #正则表达式: 从一串字符中,找出你想要的字符串. import re ### 单个元字符的匹配 # \W 除了数字 ,字母,中文, 下划线 print(re.findall('\W','dsadas1231 +1-+2*/,.')) # \w 匹配中文,数字,字母,下划线 print(re.findall('\w…
Python 面向对象进阶(二)
1. 垃圾回收 小整数对象池 Python对小整数的定义是 [-5, 257),这些整数对象是提前建立好的; 在一个Python程序中,所有位于这个范围内的整数,使用的都是同一个对象; 单个字符共用对象,常驻内存; 大整数对象池 每一个大整数,均创建一个新的对象; intern机制 单个单词,不可修改,默认开启intern机制,共用对象,当引用计数为0时,则销毁; 字符串(含有空格),不可修改,没有开启intern机制,不共用对象; # 示例: a1 = "Helloworld" a2…
【python进阶】Garbage collection垃圾回收2
前言 在上一篇文章[python进阶]Garbage collection垃圾回收1,我们讲述了Garbage collection(GC垃圾回收),画说Ruby与Python垃圾回收,Python中的循环数据结构以及引⽤计数以及Python中的GC阈值,这一节我们将继续介绍GC模块的一些应用和注意事项,下面开始今天的讲解~~ 一.垃圾回收机制 Python中的垃圾回收是以引⽤计数为主,分代收集为辅. 1.导致引⽤计数+1的情况 对象被创建,例如a=23 对象被引⽤,例如b=a 对象被作为参数,…
Python进阶:全面解读高级特性之切片!
导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总.为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证. 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理…
Python进阶:迭代器与迭代器切片
2018-12-31 更新声明:切片系列文章本是分三篇写成,现已合并成一篇.合并后,修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动.原系列的单篇就不删除了,毕竟也是有单独成篇的作用.特此声明,请阅读改进版—— Python进阶:全面解读高级特性之切片!https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ 在前两篇关于 Python 切片的文章中,我们学习了切片的基础用法.高级用法.使用误区,以及自定义对象如何实现切…
Python进阶(三十五)-Fiddler命令行和HTTP断点调试
Python进阶(三十五)-Fiddler命令行和HTTP断点调试 一. Fiddler内置命令 上一节(使用Fiddler进行抓包分析)中,介绍到,在web session(与我们通常所说的session不是同一个概念,这里的每条HTTP请求都称为一个session).界面中能够看到Fiddler抓取的全部HTTP请求.而为了更加方便的管理全部的session, Fiddler提供了一系列内置的函数用于筛选和操作这些session(习惯命令行操作Linux的童鞋应该能够感受到这会有多么方便…