5.8学习笔记（python基础教程）

最新推荐文章于 2024-07-17 09:23:41 发布

Rbdash

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本文围绕Python编程展开，介绍了函数中*params和**params收集多余参数的用法，还给出了init、lookup、store等函数的实现及步骤。此外，展示了story、interval、multipler等函数的编写，同时提及Python3中map()和reduce()函数的使用变化，并给出了实现wordcount的示例。

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*params 收集多余参数并作为一个元组保存
def p(title,*params)

**params 收集多余参数，可以处理关键字参数并作为字典保存

//没看懂，回头再看
def init(data):
data[‘first’] = {}
data[‘middle’] = {}
data[‘last’] = {}
def lookup(data, label, name):
return data[label].get(name)
def store(data, *full_names):
for full_name in full_names:
names = full_name.split()
if len(names) == 2:
names.insert(1, ’ ')
labels = ‘first’, ‘middle’, ‘last’
for label, name in zip(labels, names):
people = lookup(data, label, name)
if people:
people.append(full_name)
else:
data[label][name] = [full_name]
d = {}
init(d)
store(d, ‘Luke Skywalker’, ‘Anakin Skywalker’)
lookup(d, ‘last’, ‘Skywalker’)

store函数执行以下步骤。
（1）使用参数data和full_name进入函数，这两个参数被设置为函数在外部获得的一些值
（2）通过拆分full_name，得到一个叫做names的列表
（3）如果names的长度为2,（只有首名和末名），那么插入一个空字符串作为中间名
（4）强字符串’first’、'middle’和’last’作为元组存储在labels中
（5）使用zip函数联合标签和名字，对于每一个（label,name)对，进行以下处理：
　　获得属于给定标签和名字的列表
　　将full_name添加到列表中，或者插入一个需要的新列表

def story(**kwds):
return ‘Once upon a time,there was a %(job)s called %(name)s.’ % kwds
print(story(job = ‘king’, name = ‘Gumby’))
或
def story(**kwds):
return ‘Once upon a time,there was a %(job)s called %(name)s.’ % kwds
params = {‘job’:‘king’, ‘name’:‘Gumby’}
print(story(**params))

def interval(start, stop=None, step=1):
if stop is None:
start, stop = 0, start
result = []
i = start
while i < stop:
result.append(i)
i += step
return result
interval(10)

def multipler(factor):
def multiplybyfactor(number):
return pow(number, factor)
return multiplybyfactor
double=multipler(2)
double(5)
结果：25
multipler(5)(4)
结果：1024

在python3里面，map()的返回值已经不再是list,而是iterators, 所以想要使用，只用将iterator 转换成list 即可，比如 list(map())
list(map(str,range(10)))
[‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

在 python3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 functools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
from functools import reduce

实现wordcount
from functools import reduce //引入这个有什么用？
sentences = ['The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. ']
print(sentences[0].count(‘learning’))