本篇文章给大家分享的是实例详解python高级函数的使用,内容挺不错的,希望可以帮助到有需要的朋友。
函数参数问题
三种基本情况
fun(a,b)
fun(a,b) b是可迭代对象
fun(a,**b) b是带有检索式迭代对象,在函数体内部解析的时候相当字典
ls = [i for i in range(10)] #print(ls) def fun1(a,*b): for i in b: print(a,i) #fun1(1,*ls) def fun2(name,age,**kw): print("name:",name,"age:",age,"other:",kw) fun2('fanhaitao','26',参数= 'random')
**kw参数把键值对转换成字典的形式
匿名函数
lambda
没有return返回值,返回值就是表达式的值
函数没有名字,不用担心名字冲突
匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,在利用变量来调用该函数
fun3 = lambda x:x+1 print(fun3(99)) #100 fun4 = lambda x,y :x*x + y*y print(fun4(3,4)) #25
装饰器@
这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)
没有参数的装饰器
#定义一个装饰器 def log(func): def wrapper(*args,**kw): print('call %s()' % func.__name__) return func(*args,**kw) return wrapper @log def now(): print('2018-3-29') now()
装饰器内部逻辑关系(调用顺序):log() -> return wrapper() -> return func() -> now()
含参数的装饰器
#定义一个装饰器 def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args,**kw): print('%s %s():' % (text,func.__name__)) return func(*args,**kw) return wrapper return decorator @log("可爱的参数") def now(): print('2018-3-29') now()
BiF内建函数
zip:将两个迭代对象合成一个迭代对象
注:多余的没有匹配到的变量会被舍弃
a = [1,2,3] b = 'abcde' for i in zip(a,b): print(i) for i,j in zip(a,b): print("Index:",i,";Item:",j)
enumerate:返回的是迭代对象,由位置+元素构成
for i,j in enumerate('abcde'): print(i,j)
filter:过滤函数
两个参数,第一个是参数,第二个是可迭代对象,返回的值也是可迭代对象;参数中迭代对象在函数中是True是,值会保留,否者pass
print(list(filter(lambda x:(x*x+x+2)%8 == 0,range(100))))
map
用法和filter类似,区别如下:
参数里的函数对每个迭代对象操作
返回被操作过的对象
print(list(map(lambda x:x**2,range(5))))
reduce
在functools库里
func接收2个参数,
reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
from functools import reduce add = lambda x,y:x+y ls = [i for i in range(101)] print(reduce(add,ls))
#5050
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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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