一.判断对象所属 isinstance, type , issubclass 1.issubclass(x,y)    判断x是否是y 的子类 2.type(x)  精准返回x 的数据类型 3.isinstance(x,y) 判断x是否是y类型的数据 只能向上判断 二.区分函数和方法 1.打印变量名有  function   就是函数 有  method  就是方法 2. ①.实例方法 访问时    类名.方法      是函数          对象.方法     是方法 ② 类方法   都是

# 使用attrgetter函数对对象排序 # attrgetter处理对象,itemgetter处理序列 from operator import attrgetter class user(): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __repr__(self): '''定义该对象需要输出时的字符串格式''' return self.name + ":" + str(self.age)

1.简单粗暴型: def func(): ... class Foo: def eat(self): print("吃") f = Foo() print(func) #<function func at 0x0000021527DAC1E0> print(Foo.eat) #<function Foo.eat at 0x000001AE7FF6B268> print(f.eat) #<bound method Foo.eat of <__main_

1. Python闭包是什么 在python中有函数闭包的概念,这个概念是什么意思呢,查看Wikipedia的说明如下: “ In programming languages, closures (also lexical closures or function closures) are a technique for implementing lexically scoped name binding in languages with first-class functions. Ope

函数对象 在python中,一切皆对象,函数也是对象 在python语言中,声明或定义一个函数时,使用语句: def func_name(arg1,arg2,...): func_suite 当执行流程遇到def语句时,会在内存中生成一个函数对象.这个函数对象被定义为这个函数的名字. 当我们调用函数时就要指定函数的名字,通过函数名才能找到这个函数. 函数的代码段在定义时是不会执行的,只有当这个函数被调用时,函数内部的代码段才会被执行. 函数调用结束时,这个函数内部生成的所有数据都会被销毁. 函数

Python的世界里,万物皆对象,函数当然也是: 首先要定义一个函数: def add(a,b): print a+b 其次定义一个字典来引用该函数: dic = {"add":add} 使用该对象: dic["add"](2,3) 结果: >>> def add(a,b): ... print a+b ... >>> dic = {"add":add} >>> dic["add&q

python的raw_input()函数, 接受键盘输入, 其返回值是字符串类型, 所以当输入的是数字时, 如果是想参与算术运算, 必须要对其进行类型转换. python的参数传递, 对于可变对象和不可变对象, 效果是不一样的. 不可变对象作为函数的参数, 是以值传递的方式, 函数无法修改它的值, 函数结束后, 其值依然是原来的值 若想改变, 可以让函数返回新的值, 或者在作参数之前, 转换为可变类型. 可变对象, 由于总是在原地修改, 所以有时候我们可能一不小心就在函数里修改了它的值, 所以,

目录 函数是第一类对象 1.函数名可以被引用 2.函数名可以当做参数传递 3.函数名可以当做返回值使用 4.函数名可以被当做容器类型的元素 函数是第一类对象 First-Class Object : 在 Python 中万物皆为对象,函数也不例外,函数作为对象可以赋值给一个变量.可以作为元素添加到集合对象中.可作为参数值传递给其它函数,还可以当做函数的返回值,这些特性就是第一类对象所特有的. 1.函数名可以被引用 name = 'tank' dsb = name def index(): pri

Python进阶(三)----函数名,作用域,名称空间,f-string,可迭代对象,迭代器 一丶关键字:global,nonlocal global 声明全局变量: ​ 1. 可以在局部作用域声明一个全局变量 ​ 2. 可以修改全局变量 # 解释器认为: 如果你在局部作用域对一个变量进行修改,局部作用域已经定义了好这个变量 # 异常: # UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment ####相当于

第三部分 第5章 一等函数 一等对象 在运行时创建 能赋值给变量或数据结构中的元素 能作为参数传递给函数 能作为函数的返回结果 在Python中,所有函数都是一等对象 函数是对象 函数本身是 function 类的实例. 高阶函数 接受函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数 内置高阶函数:map, filter, reduce 列表推导式或生成器推导式同时具有 map 和 filter 两个函数的功能 类的调用 调用类的过程:运行类的 __ new __ 方法创建一个实例,然后运行 __ in

今天和同学讨论一个问题,发现了函数的内存地址和我想象的不一样. 我以为同一个函数,假如给的参数不一样,那么这两个函数的id就不一样. 然后经过实验,发现python为了便于管理函数,所有的函数都放在同一片内存空间里面. func函数是我定义的一个函数,从结果可以看到func函数和print函数的内存地址是一样的. 这应该是python底层定义的,为了便于管理Python的各种函数和自己项目中定义的函数,可以想到,也许其他的地方也是这个管理机制呢.

一.概述 二.声明.定义和调用 三.参数 1.参数传递 2.实参类型 3.形参绑定 四.返回值 五.名字空间与作用域 1.基本概念 2.名字空间 3.作用域 4.总原则 六.高级 1.装饰器 2.生成器 一.概述 函数(function)是一个可调用的(callable)对象,它获取一些(0个或多个)参数,然后执行一段代码,最后返回一个值给调用者. 在Python中,函数是第一级对象(first-class),因此它具有与其他Python对象完全相同的基本行为特征,如可以被传递.可以作为右值进行

一.函数是什么: python中函数定义:函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法.定义函数的方法为: def function(): ""The function definitions"" do something return reselut def:定义函数的关键字 function 函数名 ()括号内可定义形参或者实参 ""可描述函数功能,非必选 结构体:do somethin,完成某种功能 return:将函数结果返回 二.使用函数的好

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不

八. Python基础(8)--函数 1 ● 函数返回布尔值 注意, 自定义的函数也可以是用来作逻辑判断的, 例如内置的startswith()等函数. def check_len(x):     '''       :param x:     :return:     '''     if len(x) > 5:         return True     # 如果这里不写else, 并return一个False, 那么返回一个None, 相当于False.   2 ● 为函数添加说明文档

https://blog.csdn.net/answer3lin/article/details/86430074 其实各个标准资料中没有说明Python有值类型和引用类型的分类,这个分类一般是C++和Java中的.但是语言是相通的,所以Python肯定也有类似的.实际上Python 的变量是没有类型的,这与以往看到的大部分语言都不一样(JS等弱类型的也是这样).但 Python 却是区分类型的,那类型在哪里呢?事实是,类型是跟着内存中的对象走的.类型属于对象,变量是没有类型的.一般也分实参和形

Python入门之 Python内置函数 函数就是以功能为导向,一个函数封装一个功能,那么Python将一些常用的功能(比如len)给我们封装成了一个一个的函数,供我们使用,他们不仅效率高(底层都是用C语言写的),而且是拿来即用,避免重复早轮子,那么这些函数就称为内置函数,到目前为止python给我们提供的内置函数一共是68个. 1.内置函数一 (1)eval() : 执行字符串类型的代码,并返回最终结果 神器一 a = "88 + 99" print(eval(a)) eval(&q

基本数据类型补充: set 是一个无序且不重复的元素集合 class set(object): """ set() -> new empty set object set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. """ def add(self, *args, **kwargs): # real signature un

迭代器 迭代器(iterator)有时又称游标(cursor)是程式设计的软件设计模式,可在容器物件(container,例如链表或阵列)上遍访的界面,设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节. 摘自维基百科 也就是说迭代器类似于一个游标,卡到哪里就是哪里,可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素:同时,也不是只有Python有这个特性.比如C++的STL中也有这个,如vector<int>::iterator it.下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧. Python可迭代对

知乎上也有相似的问题 偶然碰到一个问题,初想是通过动态创建Python函数的方式来解决,于是调研了动态创建Python函数的方法. 定义lambda函数 在Python中定义lambda函数的写法很简单, func = lambda: "foobar" 可以认为lambda函数是最常用的一种方式. 定义局部函数 Python中函数可以在代码块中进行定义,比如decorator就是通过这种方式实现的, def decorator(func): def _(*args, **kwargs)