python基础知识

python中几个常用的函数以及方法

把函数作为参数

python能把函数作为参数传入到另一个函数中去，把函数名作为变量来看就好理解
这是因为python中一切数据皆是对象，而我们定义的方法名只是对其的引用。

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)

如果传入abs作为参数f的值：

add(-5,9,abs)

根据函数的定义实际上是：

abs(-5)+abs(9)

其实我们的变量也是一个对象，变量名和对象进行了绑定，在对函数传递参数时，传递的是对象，这个函数能不能对这个对象进行修改主要是看这个对象是否是可变对象，如果是可变对象，那么通过变量名我们就能对这个对象进行修改，例如传入一个list,set,dict。而当是一个不可变的对象时，通过变量名进行修改其实是将变量名和其他对象进行了绑定，例如数字，string，Tuple。·

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Map函数

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数** f 依次作用在 **list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

def f(x):
    return x*x

print map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])

结果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

**注意：**map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list：
输入：[‘adam’, ‘LISA’, ‘barT’]
输出：[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]

def format_name(s):
    return s.capitalize()

    print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

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reduce

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：

def f(x, y):
    return x + y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：

先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。

reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。如果把初始值设为100，计算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

结果将变为125，因为第一轮计算是：
计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。

filter

filter就是个过滤的，没啥。过滤掉返回为true的

filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

然后，利用filter()过滤掉偶数：

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果：[1, 7, 9, 17]

自定义排序函数

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：

sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

返回函数

Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！

例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：

def f():
    print 'call f()...'
    # 定义函数g:
    def g():
        print 'call g()...'
    # 返回函数g:
    return g

仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。

调用函数 f，我们会得到 f 返回的一个函数：

>>> x = f()   # 调用f()
call f()...
>>> x   # 变量x是f()返回的函数：
<function g at 0x1037bf320>
>>> x()   # x指向函数，因此可以调用
call g()...   # 调用x()就是执行g()函数定义的代码

请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。

def calc_prod(lst):
    def aa():
        return reduce(lambda x,y:x*y,lst)
    return aa

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()

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闭包

在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，但是他们无法被外部访问。

def g():
    print 'g()...'

def f():
    print 'f()...'
    return g

将g的定义放到函数f内部，防止其他代码调用g:

def f():
    print 'f()...'
    def g():
        print 'g()...'
    return g

有参数的

def calc_sum(lst):
    def lazy_sum():
        return sum(lst)
    return lazy_sum

注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。

像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下：

# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9

原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：

>>> f1()
9     # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3

因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

返回闭包不能引用循环变量，让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。那就再加一层函数

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f(j):  
            def g():
                return j*j
            return g
        r= f(i) #重写一个函数，每次调用一次
        fs.append(r)
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()

lambda—-匿名函数

高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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装饰器decorator

装饰器就相当于spring中的aop，用在一个方法开始前，或者方法结束后。就是在一个方法执行前执行一些其他的方法例如log，在结束后再增加一些功能。

无参数的decorator

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。

@log的定义

def log(f):#定义装饰器高阶函数，以要装饰的函数f作为参数
    def fn(x):#内部相当于重构要装饰的函数f，重命名为fn
        print 'call ' + f.__name__ + '()...' #加特技print
        return f(x) #为了不重写原来的函数f的代码，所以用return f(x)代替原来的代码
    return fn #将被装饰过的新的函数fn返回

对于阶乘函数，@log

@log
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

有参数的装饰器decorator

如果有的函数非常重要，希望打印出’[INFO] call xxx()…’，有的函数不太重要，希望打印出’[DEBUG] call xxx()…’，这时，log函数本身就需要传入’INFO’或’DEBUG’这样的参数，类似这样：

@log('DEBUG')
def my_func():
    pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：

my_func = log(‘DEBUG’)(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log(‘DEBUG’)
my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log('DEBUG')
@log_decorator
def my_func():
    pass

所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数（就是再加一层）：

def log(prefix):
    def log_decorator(f):#定义装饰器
        def wrapper(*args, **kw):#增强，重构
            print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)#加特技print
            return f(*args, **kw)#为了不重写原来的函数f的代码，所以用return f(x)代替原来的代码
        return wrapper
    return log_decorator

@log('DEBUG')
def test():
    pass
print test()

执行结果：

[DEBUG] test()...
None

完善

@decorator可以动态实现函数功能的增加，但是，经过@decorator“改造”后的函数，和原函数相比，除了功能多一点外，有没有其它不同的地方？

在没有decorator的情况下，打印函数名：

def f1(x):
    pass
print f1.__name__

输出：f1

有decorator的情况下，再打印函数名：

def log(f):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call...'
        return f(*args, **kw)
    return wrapper
@log
def f2(x):
    pass
print f2.__name__

输出：wrapper

可见，由于decorator返回的新函数函数名已经不是’f2’，而是@log内部定义的’wrapper’。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的doc等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”，就需要把原函数的一些属性复制到新函数中：

def log(f):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call...'
        return f(*args, **kw)
    wrapper.__name__ = f.__name__
    wrapper.__doc__ = f.__doc__
    return wrapper

这样写decorator很不方便，因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上，所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务：

import functools
def log(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call...'
        return f(*args, **kw)
    return wrapper

最后需要指出，由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw)，因此，无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数：

def log(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(x):
        print 'call...'
        return f(x)
    return wrapper

也可能改变原函数的参数名，因为新函数的参数名始终是 ‘x’，原函数定义的参数名不一定叫 ‘x’。

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python中判断类型

函数isinstance()可以判断一个变量的类型，既可以用在Python内置的数据类型如str、list、dict，也可以用在我们自定义的类，它们本质上都是数据类型。

python中多重继承

除了从一个父类继承外，Python允许从多个父类继承，称为多重继承。

class A(object):
    def __init__(self, a):
        print 'init A...'
        self.a = a

class B(A):
    def __init__(self, a):
        super(B, self).__init__(a)
        print 'init B...'

class C(A):
    def __init__(self, a):
        super(C, self).__init__(a)
        print 'init C...'

class D(B, C):
    def __init__(self, a):
        super(D, self).__init__(a)
        print 'init D...'

看下图:
-B-
- -
A D
- -
- C -

像这样，D 同时继承自 B 和 C，也就是 D 拥有了 A、B、C 的全部功能。多重继承通过 super()调用__init__()方法时，A 虽然被继承了两次，但__init__()只调用一次：


>>> d = D('d')
init A...
init C...
init B...
init D...

dir() 函数获取变量的所有属性

用 type() 函数获取变量的类型，它返回一个 Type 对象

要获取或者设置对象的属性，就需要用 getattr() 和 setattr( )函数了

getattr(s, 'name')  # 获取name属性
'Bob'
>>> setattr(s, 'name', 'Adam')  # 设置新的name属性

>>> s.name
'Adam'

>>> getattr(s, 'age')  # 获取age属性，但是属性不存在，报错：
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

>>> getattr(s, 'age', 20)  # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20：
20

例如

class Person(object):

    def __init__(self, name, gender, **kw):
        self.name=name
        self.gender = gender
        for k,v in kw.iteritems():
            setattr(self,k,v)

p = Person('Bob', 'Male', age=18, course='Python')
print p.age
print p.course

python中的特殊函数

如果要把一个类的实例变成 str，就需要实现特殊方法str()

修改repr()用于显示给开发人员

对 int、str 等内置数据类型排序时，Python的 sorted() 按照默认的比较函数 cmp 排序，但是，如果对一组 Student 类的实例排序时，就必须提供我们自己的特殊方法 cmp()

要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法len()，它返回元素的个数。

Python 提供的基本数据类型 int、float 可以做整数和浮点的四则运算以及乘方等运算。
__add__(self,r)加
__sub__(self,r)减
__mul__(self,r)乘
__div__(self,r)除

@property 因为Python支持高阶函数，在函数式编程中我们介绍了装饰器函数，可以用装饰器函数把 get/set 方法“装饰”成属性调用

class Student(object):
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.__score = score
    @property
    def score(self):
        return self.__score
    @score.setter
    def score(self, score):
        if score < 0 or score > 100:
            raise ValueError('invalid score')
        self.__score = score

注意: 第一个score(self)是get方法，用@property装饰，第二个score(self, score)是set方法，用@score.setter装饰，@score.setter是前一个@property装饰后的副产品。

现在，就可以像使用属性一样设置score了：

>>> s = Student('Bob', 59)
>>> s.score = 60
>>> print s.score
60
>>> s.score = 1000
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: invalid score

说明对 score 赋值实际调用的是 set方法。

当不添加@score.setter方法时，就相当于一个只读类型的’属性’了

slots
由于Python是动态语言，任何实例在运行期都可以动态地添加属性。
如果要限制添加的属性，例如，Student类只允许添加 name、gender和score 这3个属性，就可以利用Python的一个特殊的slots来实现。

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'gender', 'score')
    def __init__(self, name, gender, score):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.score = score

slots的目的是限制当前类所能拥有的属性，如果不需要添加任意动态的属性，使用slots也能节省内存。

call
在Python中，函数其实是一个对象
一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法call()。

我们把 Person 类变成一个可调用对象：

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender

    def __call__(self, friend):
        print 'My name is %s...' % self.name
        print 'My friend is %s...' % friend

现在可以对 Person 实例直接调用：

p = Person(‘Bob’, ‘male’)
p(‘Tim’)
My name is Bob…
My friend is Tim…

单看 p(‘Tim’) 你无法确定 p 是一个函数还是一个类实例，所以，在Python中，函数也是对象，对象和函数的区别并不显著。

g改进菲薄列数

class Fib(object):
    def __call__(self,num):
        a,b,L=0,1,[]
        for x in xrange(0,num):
            L.append(a)
            a,b = b,a+b

        return L


f = Fib()
print f(10)