函数式编程 基于lambda演算的一种编程方式 函数中只有函数 函数可以作为参数,同样可以作为返回值 纯函数式编程语言:LISP , Haskell python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点,可以理解成一半函数一半python 需要讲述: 高阶函数 返回函数 匿名函数 装饰器 偏函数 lambda表达式 函数:最大程度复用代码 存在问题: 如果函数很小,很短,则会造成啰嗦 如果函数被调用次数少,则会造成浪费 对于阅读者来说,造成阅读流程的被迫中断 lambda表达式(匿名函数): 一个…

C.C++.C#.Java.PHP.Python语言的内在特性及区别: C语言,它既有高级语言的特点,又具有汇编语言的特点,它是结构式语言.C语言应用指针:可以直接进行靠近硬件的操作,但是C的指针操作不做保护,也给它带来了很多不安全的因素.C++在这方面做了改进,在保留了指针操作的同时又增强了安全性,受到了一些用户的支持,但是,由于这些改进增加语言的复杂度,也为另一部分所诟病.Java则吸取了C++的教训,取消了指针操作,也取消了C++改进中一些备受争议的地方,在安全性和适合性方面均取得良好的效…

***这里还是根据网上资料,主要是廖雪峰老师的教程学习的笔记,主要介绍python面向对象的高级特性,笔记不全,只是记录自己觉得容易出错的地方*** 1.python作为一种动态语言,他的动态绑定机制允许在运行过程中动态的给class或者对象实例添加方法和属性,这个在静态语言中比如java是很难做到的: 1)动态绑定属性: 2)动态绑定方法 给一个实例绑定的方法对于其他实例和类都是不可见的:(这里也说明给一个实例动态绑定方法必须用MethodType(func, instance)) 但是给类绑…

内容基本上来自于廖雪峰老师的blog相当于自己手打了一遍,加强加强理解吧. http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000 Python的一些高级特性 Slot python是动态语言,所谓动态,就是可以先创建类的实例,之后再动态绑定属性或方法,比如下边这个例子: class Student(object) pass s=Student() s.name="asd" 注…

Python:笔记(4)——高级特性 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作.Python提供了切片操作符,来完成部分元素的选取 除了上例简单的下标范围取元素外,Python还支持一些其他的骚操作,如下: 迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 同…

===================== Scala语言的高级特性 ========================一.Scala的集合 1.可变集合mutable 不可变集合immutable //不可变集合 val math = scala.collection.immutable.Map("Alice"->80,"Bob"->90) //可变集合 val chinese = scala.collection.mutable.Map("A…

0x01 简述 文章主要记录一下python高级特性以及安全相关的问题 python作为脚本语言,其作为高级语言是由c语言开发的,关于python的编译和链接可以看向这里https://github.com/python/cpython(建议自己读读源码,可以更好的理解python的语言特性等.) python标准库: python标准库包含内置模块(有c语言实现,主要提供接入系统的基本功能,例如文件的IO),还有一些python实现的模块提供了类似于其它语言的一些标准解决方案. python自…

高级特性 掌握了Python的数据类型.  语句      和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功…

很多语言中,都允许把函数本身做为参数,传递给其它参数:即所谓的高阶函数.python中也有类似特性: 一.map/reduce.filter.sorted hadoop里的map-reduce思想在python里已经变成内置函数了.map是将某个函数逐一作用于列表中的每个元素.reduce则先从列表中取头2个元素,传到指定函数,然后将计算结果与余下元素依次重复,直到List处理完.   1.1 map示例:(将List中的所有元素*10) def fn_map(x): print("fn_map…

切片 在Python基础篇里,我们知道Python的可序列对象可以通过索引号(下标)来引用对象元素,索引号可以由0开始从左向右依次获取,可以从-1开始由右向左获取.这种方法可以帮助我们依次获取我们想要的元素.而切片可以帮助我们获取被切片元素的副本. 可序列对象切片时所需要的参数[start_index:stop_index:step] start_index:切片的起始位置 stop_index:切片的结束为止(不包括) step:步长,可选参数.默认值是1,但不能为0.表示依次递增. 假设te…

1.切片.使用“[”和“]”即可,类似Matlab,可以切list,tuple,字符串等. 2.迭代.Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对. 3.列表生成式.列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:   >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]   写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创…

1.切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作 L = ['hello','the','world','and','my','love'] 取前三个元素 L[0:3],L[:3] 取倒数第一个元素:L[-1](倒数第一个元素的索引-1) 取后两个元素:L[-2:] 创建0-99的数列:L=list(range(100)) 取前十个元素:L[:10] 取后十个元素:L[-10:] 前11-20个元素:L[10:20] 前10个数,每两个取一个:L[:10:2] 所有数,每5个取一个…

切片:对列表.元组.字符串.字典取中间的一部分,在C中一般是通过for循环拷贝/memcpy/strcat等操作.而python提供了更方便的切片操作符[m:n]:前闭后开,如果从0取m可以省略:如果只用[:]就是切整片:也可以从尾端切片[-m:]:前后的闭区间. 列表生成式:List(range(m,n)):构造一个大于等于m小于n的列表;对于想生成复杂的列表要用列表生成式:[生成对象的模型, for 变量 in 可迭代的对象   附加条件表达式] (1*1,2*2...且能被2整除的列表)方…

掌握了python的数据类型,语句和函数,基本上就可以编出很多有用的程序了. 但是在python中,并不是代码越多越好,代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这个思想,就引申出python的一些高级特性. 切片 在python中,取list或者是tuple的部分元素是非常常见的操作. L = ["gege","gege","egye"]; [L[0],L[1],L[2]] 上面这个是一个笨办法,因为扩展一下,取前面n个元素就没办法了. r =…

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…

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终…

1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 这里记住的是类型是属于对象的,而不是变量.而对象有两种,“可更改”(mutable)与“不可更改”(immutable)对象. 在python中,strings, tuples…

一直想学习python,虽然编程写了不少,但有时仍不得要领.这篇blog主要是记录python的一些主要特性. 前言 python学习总结,包括python的一些基本语法,高级特性,函数式编程,面向对象编程以及错误调试,测试和多线程. Python基础 字符串 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- 第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释: 第二行注释是为了告诉Pytho…

原文:Python高级特性(3): Classes和Metaclasses 类和对象 类和函数一样都是Python中的对象.当一个类定义完成之后,Python将创建一个“类对象”并将其赋值给一个同名变量.类是type类型的对象(是不是有点拗口?). 类对象是可调用的(callable,实现了 __call__方法),并且调用它能够创建类的对象.你可以将类当做其他对象那么处理.例如,你能够给它们的属性赋值,你能够将它们赋值给一个变量,你 可以在任何可调用对象能够用的地方使用它们,比如在一个map中…

译文:Python高级特性(1):Iterators.Generators和itertools [译注]:作为一门动态脚本语言,Python 对编程初学者而言很友好,丰富的第三方库能够给使用者带来很大的便利.而Python同时也能够提供一些高级的特性方便用户使用更为复杂的数据结构.本系 列文章共有三篇,本文是系列的第一篇,将会介绍迭代器.生成器以及itertools模块的相关用法.由于作者 Sahand Saba 列举的示例中有诸多专业的数学相关内容,因此翻译中有诸多不妥之处请大家指出,非常感谢…

今天帅气的易哥和大家分享的是Pyton的高级特性,希望大家能和我一起学习这门语言的魅力. Python高级特性之:List Comprehensions.Generator.Dictionary and set comprehension(su013171165) 我们在需要循环处理数据的时候,往往都会用range(n)这个方法生成list但是如果需要生成奇数list或者其他list怎么办呢?这就是我今天要讲的List Comprehensions. 一.List Comprehensions(…

Python 高级特性介绍 - 迭代的99种姿势 与协程 引言 写这个笔记记录一下一点点收获 测试环境版本: Python 3.7.4 (default, Sep 28 2019, 16:39:19) Python2老早就停止支持了 所以还是跟进py3吧 macOS Catalina 10.15.1 迭代方式 Python中一样可以使用for进行迭代 与C.Java等一众语言有区别的是 python中迭代更像是Java的逐元循环(foreach) Java用法(下标迭代): for (int i…

Python的高级特性1-7系列是本人从Python2过渡3时写下的一些个人见解(不敢说一定对),接下来的系列主要会以类级为主. 类,对象,实例,方法是几个面向对象的几个基本概念,其实我觉得很多人并不是真正了解这一块. 举个例子进行测试一下: In [19]: class A(): ....: pass ....: In [20]: a = A In [21]: type(a) Out[21]: classobj In [22]: class B(object): ....: pass ....…

本节跟第三节关系密切,最好放在一起来看:python的高级特性3:神奇的__call__与返回函数 一.闭包:闭包不好解释,只能先看下面这个例子: In [23]: def outer(part1): ....: def inner(part2): ....: return part2*part1 ....: return inner ....: In [24]: f = outer(33) In [25]: f(100) Out[25]: 3300 In [26]: f(11) Out[26]…

1.python高级特性 1.1切片 list列表 L=['Mli','add','sal','saoo','Lkkl'] L[0:3]  #即为['Mli','add','sal']  从索引0开始,到索引3结束,但不包括3 L[:3]等价于 L[0:3] L[-2:]  #即为 ['saoo','Lkkl']   最后一个元素的索引为-1 L[-2:-1]  #即为['Lkkl'] L=range(100)  #则L[1:6:2]为 每个两个元素取一个数  所以输出为[2,4] tuple也…

掌握了Python的数据类型.语句.函数,基本可以编写出很多有用的程序了.但是Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好.基于这一思想,我们来介绍python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能绝不用5行代码,请始终牢记,代码越少,开发效率越高. 切片(Slice) 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作,比如,一个list如下: L=['Micheal','Sarah','Bob','Jack'] 当我们要取前N个元素,使用循环操作很…

廖雪峰老师的教程上学来的,地址:python高级特性 下面以几个具体示例演示用法: 一.切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1:] == " ": # 若第1个元素或最后1个元素为空格 if s[:1] == " ": s = s[1:] if s[-1:] == " ": s = s[:-1] return s 注:字符串可以看做一个list,列表切…

python高级特性 1.集合的推导式 列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:[exp for item in collection if codition] if codition - 可选 字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition} 集合推导式 语法:{exp for item in collection if cod…

python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器 #演示切片 k="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" #取前5个元素 k[0:5] k[:5] #后5个元素 k[-5:] #vwxyz #每隔一个取一个 k[::2] #acegikmoqsuwy #原样复制一个 k[:] #演示迭代 d={'a':1,'b':2,'c':3} for key in d: print(key) #结果输出abc, 即输出key, 而且要注意dict的迭代顺序不像lis…

1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in 41322472 a…