Python进阶学习

最新推荐文章于 2025-06-01 22:15:39 发布

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Python进阶学习

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高阶函数

定义：能接收函数作为参数的函数，就是高阶函数；

示例:

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

add(-5, 9, abs)

函数式编程

map(f, list) # 用f函数作用list的每一个元素，返回数组
reduce(f(x,y), list, z) # z:可选参数，作为计算的初始值,返回一个值
filter(f,list) # 返回被f函数过滤掉后的新list
sorted(list, f(x,y)) # 可以对list进行排序(f可选:如果x应该排在y的前面，返回-1，如果x应在排在y的后面，返回1；如果x和y相等，返回0)

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

示例

# 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 calc_prod2():
    def f(x,y):
        return x * y
    return reduce(f,lst)
return calc_prod2

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
# 运行结果24

闭包

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
            return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f2 = count()
print f1(),f2(),f3()
# 运行f1(), f2(), f3() 结果都为9，所以返回函数不要引用任何环境变量，或者后续会发生变化的变量。
# 这个函数式我看了很久，运行了很多遍，从模糊不懂，到后来渐渐清晰，过程真是复杂崎岖，在自嘲自己理解能力差的同时，唯有感叹python博大精深！

解决上面问题的办法

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f(j):
            def g():
                return j * j
            return g
        fs.append(f(i))
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
# 应用返回函数不适用任何后续会发生变化变量的原则

匿名函数

# 示例1
# 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。
# 匿名函数有个显示，就是**只能有一个表达式，不写return**，返回值就是该表达式的结果；
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# 示例2
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x

decorator装饰器

# 个人理解：定义一个函数B，接收一个函数A(x)；函数B中定义一个函数C，函数C接收函数A的参数x,在函数C内部调用函数A(x),调用之前或折后可以打印一log或做一些特殊处理，函数C返回调用函数A(x)的结果(return A(x)),函数B返回函数C，这样调用函数C就可以获得函数A的结果，同时起到了装饰函数A的作用，最后再设置函数A = 函数B，就隐藏了原有的函数A，没有改变其代码却又装饰了函数。
# 示例：通过高阶函数返回函数对f1进行装饰，在fA执行前，打印一段日志
def fA(x):
    return x * 2

def fB(f):
    def fC(x):
        print 'call ' + f.__name__ + '()'
        return fA(x)
    return fB

fA = fB(f) 也可以换种写法，就是在原函数fA(x)的头顶写上@new_fn

装饰器可以极大地简化代码，避免每个函数编写重复性代码
1. 打印日志：@log
2. 检测性能：@performance
3. 数据库事物：@transaction
4. URL路由：@post(‘/register’)

偏函数

functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

# 定义偏函数，简化比较函数代码
import functools

sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2 : cmp(s1.upper(), s2.upper()))

print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
# 运行结果 ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

模块和包

导入import

导入模块
```
import math
```
导入方法
```
from math import pow
```
导入时使用别名
```
from math import pow as mypow
```

动态导入

    try:
        import json
    except ImportError:
        import simplejson as json

    print json.dumps({'python':2.7})

导入第三方模块

easy_install

pip(官方推荐)

# windows环境下(管理员身份打开命令提示符)：
pip install web.py

面向对象编程基础

定义类并创建对象
class Person(object): # 继承自object
pass
```
xiaoming = Person()
xiaohong = Person()
```

创建实例属性

class Person(objcet):
    pass

p1 = Person()
p1.name = 'Bart'

p2 = Person()
p2.name = 'Adam'

p3 = Person()
p3.name = 'Lisa'

L1 = [p1, p2, p3]
l2 = sorted(L1, lambda x,y:cmp(x.name, y.name)) # 根据对象名字排序

初始化实例属性

class Person(object):
    # 构造函数
    def __init__(self, name, gender, birth, **kw):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.birth = birth
        # 除了直接使用self.name = 'xxx'设置一个属性外，还可以通过setattr(self,'name','xxx')设置属性
        for k,v in kw.iteritems():
            setattr(self, k, v) #

访问限制

双下划线开头的属性无法被外部访问

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

p = Person('Bob', 59)

print p.name
print p.__score #会报错attributeerror

创建类属性
- 绑定在一个实例上的属性不会影响其他实例，但是，类本身也是一个对象，如果在类上绑定一个属性，则所有实例都可以访问类的属性，并且，所有实例访问的类属性都是同一个！也就是说，实例属性每个实例各自拥有，互相独立，而类属性有且只有一份。
```
# 计算类被创建了多少个对象
class Person(object):
    count = 0
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        Person.count += 1

p1 = Person('Bob')
print Person.count

p2 = Person('Alice')
print Person.count

p3 = Person('Tim')
print Person.count
```

定义实例方法

class Person(object):
    # 隐藏score，只可以通过get_grade获得score的级别A,B,C
    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.__score = score

    def get_grade(self):
        grade = 'C'
        if self.__score >= 80:
            grade = 'A'
        elif self.__score >= 60:
            grade = 'B'
        return grade