Python之所以特别的简单就是因为有很多的内置函数是在你的程序"运行之前"就已经帮你运行好了,所以,可以用这个的特性简化很多的步骤.这也是让Python语言变得特别的简单的原因之一. 但是,如果你不会用内置函数的话,就相当的尴尬了!好了,言归正传,下面就来看看这些年,让你魂牵梦绕的Python内置函数(前方高能,请擦亮双眼) 内置函数一共会有68个之多,不要着急的擦汗,下面就来带你刨根问底.看看这些函数一些特殊的用法. 首先就是7个数学运算的函数: (1)    abs 英文文档 a

声明 : 文档内容学习于 http://www.cnblogs.com/xiaozhiqi/  一. 集合 集合是一个无序的,不重复的数据组合,主要作用如下 1.去重 把一个列表变成集合 ,就自动去重了 2.关系测试,测试2组数据的之前的交集,差集,并集等关系 去重,直接将列表变成集合 [root@master day3]# cat set.py #!/usr/bin/env python3 list = [1,2,5,8,5,6,7,7] list = set(list) print (lis

内置函数 内置函数(一定记住并且精通) print()屏幕输出 int():pass str():pass bool():pass set(): pass list() 将一个可迭代对象转换成列表 tuple() 将一个可迭代对象转换成元组 dict() 通过相应的方式创建字典. # 创建字典的几种方式 #直接创建 dic = {1: 2} #字典推导式 print({i: 1 for i in range(3)}) dict() #dict创建 dic = dict(one=1, two=2,

              本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新    Matlab和C#混合编程文章目录 :[目录]Matlab和C#混合编程文章目录 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许

              本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新    Matlab和C#混合编程文章目录 :[目录]Matlab和C#混合编程文章目录 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要

一.作用域 作用域在定义函数时就已经固定住了,不会随着调用位置的改变而改变 二.匿名函数 lambda:正常和其他函数进行配合使用.正常无需把匿名函数赋值给一个变量. f=lambda x:x*x print(f) #打印指向该函数的内存地址 print(f(5)) #内存地址(5) 调用运行该函数 def cala(x): y=x*x return y z=cala(5) print(z) >>> <function <lambda> at 0x10137d950&g

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--直接调用Matlab内置函数(附源码) 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要一点点混合编程基础的,基本概念和过程要懂一点,如果能简单成功混编一个简单的计算或者绘图例子

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--找出Matlab内置函数 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个

#cnblogs_post_body h2 { background: linear-gradient(to bottom, #18c0ff 0%,#0c7eff 100%); color: #fff; padding: 3px; margin: 10px 0px; font-family: "微软雅黑", "宋体", "黑体", Arial } Python第三章__函数式编程.递归.闭包 欢迎加入Linux_Python学习群  群号:478

编程的方法论 面向过程:找到问题的 函数式:不可变.不用变量保存状态.不修改变量 面向对象: 高阶函数: 满足俩个特性任意一个即为高阶函数 1.函数的传入参数是一个函数名 2.函数的返回值是一个函数名 append() 方法用于在列表末尾添加新的对象. map函数: num_l=[1,2,10,5,3,7]# 计算该列表中数的平方值 方法一: # ret=[] # for i in num_l: # ret.append(i**2) # print(ret) 方法二: def map_test(

 网络编程 urllib的request模块可以非常方便地抓取URL内容,也就是发送一个GET请求到指定的页面,然后返回HTTP的响应. 校验返回值,进行接口测试: 编码:把一个Python对象编码转换成Json字符串   json.dumps() 解码:把Json格式字符串解码转换成Python对象   json.loads() Post请求: urllib库里面有个urlencode函数,可以把key-value这样的键值对转换成我们想要的格式. requests模块 urllib模块是py

函数式编程 编程方法论: 1.面向过程 找到解决问题的入口,按照一个固定的流程去模拟解决问题的流程 (1).搜索目标,用户输入(配偶要求),按照要求到数据结构内检索合适的任务 (2)表白,表白成功进入3,否则返回1 (3)恋爱,恋爱成功进入4,否则返回1 (4)见家长,同意进入5,否则返回1 (5)结婚 2.函数式编程 函数式=编程语言定义的函数+数学意义的函数 通俗来讲,函数式就是用编程语言去实现数学函数.这种函数内对象的永恒不变的,要么参数就是函数,要么返回值是函数,没有for和while循

知识回顾 常见五大数据类型分类小结:数字.字符串.列表.元组.字典 按存值个数区分:容器类型(列表.字典.元组) 标量原子(数字.字符串) 按是否可变区分:可变(列表.字典) 不可变(数字.字符串.元组) 按访问顺序区分:直接访问(数字) 顺序访问(字符串.列表.元组) key值访问(字典) 1. 集合 主要作用: 1)去重 2)关系测试:交集.差集.并集.反向差集等 2. 元组 元组是一个自读列表,只有count和index这2个方法 例如:如果一些数据不想被人修改,可以存成元组,比如身份证列

一 函数式编程 不修改外部状态. 模仿数学里得函数进行编程. 用函数编程写出得代码相当精简. 可读性比较差. 例子: y=2*x+1 x=1 def test(x): return 2*x+1 test(x) 一 匿名函数 匿名函数就是不需要显式的指定函数. lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块.仅仅能在lamba表达式中封装有限的逻辑进去. 注:匿名函数引用计数为0,lambda经常和内置函数一起使用 lambda/filter/map/reduce这些都是函数式编程的风格. 语法

今日内容:1.常用模块2.面向对象编程(*****)    介绍面向对象编程    类    对象3.内置函数------------------------------1.面向过程编程    核心“过程”二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么后干什么    基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式    优点:复杂的问题流程化,进而简单化    缺点:可扩展性差2.面向对象编程    核心“对象”二字,对象是特征与技能的结合体    基于该思想编程就好比创造

生成器 1.什么是生成器? 生成的工具. 生成器是一个 "自定义" 的迭代器, 本质上是一个迭代器. 2.如何实现生成器 但凡在函数内部定义了的yield, 调用函数时,函数体代码不会执行, 会返回一个结果,该结果就是一个生成器. yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值. - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的. 不同点: return只能返回一次值,yield可以返回多

一.深浅拷贝 1.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. import copy # 定义变量 数字.字符串 # n1 = 123 n1 = 'jack' print(id(n1)) # 赋值 n2 = n1 print(id(n2)) # 浅拷贝 n3 = copy.copy(n1) print(id(n3)) # 深拷贝 n4 = copy.deepcopy(n1) print(id(n4)) 二.字典.元组.列表 对于字典.元

Python之路,Day10 = Python基础10 生成器表达式: (i for i in range(10) if i > 5)os.walk(r'文件路径')返回一个迭代器, 第一次next:包含一个元组,元组中有三个元素,(路径,路径包含的所有文件夹,路径包含的所有文件) 第二次next:包含一个元组,元组中有三个元素,(上面第二个元素中的第一个路径,前面那个路径包含的所有文件夹,前面那个路径包含的所有文件) 1.x = yield #yield的表达式的应用,可以通过 yield 向

20180729    补充部分代码 20180727    上传代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # ********************day16_函数作用域_匿名函数_函数式编程_map_reduce_filter_内置函数(部分)******************* # # 1.全局变量与局部变量 # # 2.全局变量与局部变量 nonlocal # # 3.函数里头调用函数 # # 4.返回函数中的子函数 # # 5.

迭代器:迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问完结束.迭代器只能往前不会后退 迭代:更新换代(重复)的过程,每次的迭代都必须基于上一次的结果 迭代器:迭代取值的工具 使用迭代器的原因:提供了一种不依赖于索引取值的方式 可迭代对象: 只有内置__iter__方法和__next__的都可以叫做可迭代对象 >>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(i

1. 概述: 我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法.这个位置要系统的讲一下装饰器. 1.2 为什么需要装饰器. 装饰器本质是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重要. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能. 2