Python函数详解：优雅地处理数据

最新推荐文章于 2025-12-03 12:28:21 发布
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本文详细介绍了Python函数的使用，包括定义、调用、默认参数、可变数量参数和Lambda函数。通过实例展示了如何定义及应用这些功能，强调了函数在数据处理中的重要性和优雅性。

Python函数详解：优雅地处理数据

在Python编程中，函数是一种非常重要的工具，用于封装可重用的代码块。函数能够接受输入参数，执行特定的任务，并返回结果。本文将详细介绍Python函数的使用方法，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。

定义函数

在Python中，可以使用def关键字来定义函数。函数定义的基本语法如下所示：

def 函数名(参数1, 参数2, ...):
    # 函数体
    # 执行任务
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Python高阶函数详解：让代码更优雅高效
wyy202206174248的博客
05-07 1252
高阶函数（Higher-order Function）是函数式编程中的一个重要概念，它是指能够接收其他函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数。在Python中，函数是一等对象（First-class Object），这意味着函数可以像其他数据类型一样被传递和使用。除了使用内置的高阶函数，我们也可以创建自己的高阶函数。# 创建一个高阶函数，能够根据不同的策略处理字符串"""应用策略处理文本"""# 定义几个策略函数# 测试。
Python嵌套函数详解：封装逻辑的实用技巧
neweastsun的专栏
05-01 1325
作用域限制：只能在定义它的函数内部调用访问权限：可访问外部函数的变量封装性：适合封装辅助功能print("内部函数")inner()outer() # 正常执行# inner() # 会报错，外部无法调用更清晰的代码封装更灵活的功能实现更优雅的设计模式建议从闭包和装饰器开始实践，逐步掌握这一强大特性。对于特别复杂的场景，可考虑使用类来替代深层嵌套结构，保持代码可维护性。
Python递归函数详解：从斐波那契数列到阶乘计算
记录学习的过程
05-18 1019
递归是编程中一种通过函数自我调用来分解复杂问题的技术，通常包含基准条件和递归条件。递归在实现阶乘和斐波那契数列等经典问题时简洁直观，但存在栈空间使用大、性能较慢等问题。递归与迭代相比，代码复杂度低但性能较差，且受限于调用栈深度。递归优化技术包括记忆化、迭代转换和尾递归优化。递归在目录遍历、汉诺塔问题和分治算法（如快速排序）中有广泛应用。调试递归时可以使用打印递归深度和pdb调试工具。最佳实践包括明确基准条件、控制递归深度、考虑记忆化等。当递归不适用时，可以考虑显式栈、迭代法、动态规划和生成器等替代方案。
Python 函数专题：可变参数详解
weixin_71228606的博客
11-10 1735
在 Python 中，函数的参数可以是固定的，也可以是可变的。可变参数允许函数接受任意数量的参数，这在处理不确定数量的输入时尤其有用。*args和**kwargs。可变参数是 Python 函数设计中的一个重要特性，它提供了灵活性和便利性。在处理不确定数量的输入时，*args和**kwargs可以极大地简化函数的实现和调用。通过合理使用可变参数，程序员可以编写出更加简洁、灵活和可读的代码。通过本文的学习，相信你对 Python 中的可变参数有了更深入的理解。
Python collections详解：解锁高效数据结构
DataShare
08-13 423
虽然 Python 中已提供了等非常灵活的数据结构，但是**** 模块提供了高性能的容器数据类型，能大幅优化代码效率和可读性，本文将深入解析该模块中的六大核心工具，助你写出更优雅的Python代码，避免你重复造轮子。
Python爬虫实战：HTTP协议详解，请求方法/状态码/Header
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-18 17万+
Python爬虫实战：HTTP协议详解，请求方法/状态码/Header，本文详细解析了 HTTP 协议的核心要素，包括请求方法、状态码和 Header。HTTP 是基于 TCP/IP 的应用层协议，采用请求 - 响应模式且无状态。请求方法有 GET、POST、PUT、DELETE 等，各有其适用场景和特点；状态码分五大类，反馈服务器处理结果；Header 则是请求与响应的附加信息。文中还给出了使用 Python 的 requests 库实现不同 HTTP 请求的案例。
Python reduce()函数详解：累积计算的艺术
x15514104477的博客
05-29 3367
本篇文章从多个角度深入解析reduce()函数，帮助你全面掌握它的使用方法以及概念知识，相信你看完之后会对此方面的知识点有一个更高的认识
Python 基础详解：数据结构（Data Structures）—— 组织和管理数据的利器
这里是 「Py玩家的栈与星辰」，专注分享Python开发、DevOps实践、云原生技术与系统安全领域的深度干货。
08-11 920
本文系统介绍了Python中常用的数据结构及其核心操作。主要内容包括： 列表(List)：作为动态数组，支持索引/切片、增删改查、排序等操作，列表推导式能高效创建新列表。 元组(Tuple)：不可变序列，适合存储固定数据，支持解包操作。 字典(Dict)：高效的键值映射结构，提供快速查找和字典推导式等特性。 集合(Set)：无序唯一元素集合，擅长去重和集合运算。 文章还对比了各数据结构的特性与适用场景，并给出最佳实践建议：优先使用内置数据结构、根据场景选择合适结构、善用推导式等。
Python爬虫实战：爬取视频到本地，超详细实战教程​
热门推荐
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09-17 26万+
该教程针对批量保存 网站视频的需求，详解用 Python 实现爬取的方法。先介绍所需的 requests、BeautifulSoup4、you-get 等工具库及安装步骤，说明 网站单视频与合集视频的 URL 特点。接着分阶段讲解核心功能，从单视频爬取基础实现，到批量爬取合集的思路与代码（含反爬、中文乱码解决），还提及自定义视频质量与格式的方法。同时强调遵守 网站协议、防 IP 封禁等注意事项，给出常见问题排查方案。教程代码易懂、容错性强，适合新手，也提示可扩展断点续传等功能。
Python协程详解：从基础到实战
q_cccc_的博客
04-24 1619
协程(Coroutine)是Python中另外一种实现多任务的方式，它是一种比线程更小的执行单元，占用更少的资源。协程之所以被称为执行单元，是因为它自带CPU上下文。这意味着只要在合适的时机，我们可以把一个协程切换到另一个协程，只要在这个过程中保存或恢复CPU上下文，程序就可以继续运行。通俗地说：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行（注意不是通过调用函数的方式做到的），并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。
Python 入门教程：基本概念与案例详解
12-28
异常处理允许程序在遇到错误时优雅地处理异常情况，防止程序崩溃。 文件操作是编程语言中不可或缺的功能，Python提供了简单易用的文件读写API，允许程序员进行文本和二进制文件的读取和写入操作。通过文件操作，...
Python zip()函数详解：多序列并行遍历的优雅方案
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Python中的zip()函数是一个强大的工具，用于将多个可迭代对象“打包”成一个元组的迭代器，从而实现并行遍历。其基本语法为zip(*iterables)，返回一个包含输入迭代器元素组成的元组的迭代器。zip()函数的核心应用场景包括并行遍历多个序列、处理不同长度的迭代对象、与enumerate结合使用、以及字典操作等。与传统方法相比，zip()不仅代码更简洁、可读性更高，而且在性能上也表现更优。此外，zip()还支持高级应用技巧，如解压序列、处理多个序列、矩阵转置等。在处理特殊情况时，zip()能够有效
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 857
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
最新发布
w987333120的博客
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
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摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python中快速更新ini文件之方法~
英布之剑的优快云 Blog
12-02 137
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
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11-29 568
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
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Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
Python defaultdict详解：高效处理默认值字典
这一设计使得`defaultdict`既能保持字典原有的高效哈希查找性能，又能优雅地处理缺失键的情况。值得注意的是，如果`default_factory`被设置为`None`，则访问不存在的键依然会引发`KeyError`，这说明`default_factory...
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