python初学过程的一些小练习题

# 习题1:

假设Python没有提供map()函数，请自行编写一个my_map()函数实现与map()相同的功能。

def my_map(my_fun,my_list):

 

    l= []

 

   for s in my_list:

 

       l.append(my_fun(s))

 

   return l

 

# 高手的代码就是简洁啊

 

def my_map2(my_fun,my_list = []):

 

   return [my_fun(s) for s in my_list]

 

 

# 习题2:

Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积。

 

def my_reduce(my_list):

 

   def multiplication(x,y):

 

       return x * y

 

   return reduce(multiplication,my_list)

 

print(my_reduce([1,2,3,4,5]))

 

# 习题3:

请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

再思考一下能否写出一个@log的decorator。

使它既支持：@log

def f():

   pass

又支持：@log('execute')

def f():

   pass

解1：

def log(func):

   def wrapper(*args, **kw):

       print 'begin call %s():' % func.__name__

       func(*args, **kw)

        print 'end call %s():' %func.__name__   

   return wrapper

   

@log

def now():

   print '2013-12-25'

 

now()

解2：

#!/usr/bin/python

# -*- coding:utf-8 -*-

import functools

def log(text):

   if isinstance(text,str):

       def decorator(func):

            @functools.wraps(func)

           def wrapper(*args,**kw):

                print 'prog beginning...'

                print '%s %s...' %(text,func.__name__)

                func(*args,**kw)

                print 'prog endding...'

           return wrapper

       return decorator

   else:

       @functools.wraps(text)

       def wrapper(*args,**kw):

           print 'prog begging...'

           text(*args,**kw)

           print 'prog endding...'

       return wrapper

 

@log('execute')

def now():

   print '2013-12-25'

now()

print'================================================'

 

@log

def today():

   print '2013-12-25'

today()

# 习题4:

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

 

class Fib(object):

   def __init__(self):

       self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

 

   def __iter__(self):

       return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

 

   def next(self):

       self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值

       if self.a > 100000: # 退出循环的条件

           raise StopIteration();

       return self.a # 返回下一个值

 

for n in Fib():

   print n