函数简单说明
# 函数即"变量"
# 高阶函数
# a.把一个函数名当做实参传给另一个函数(在不修改被装饰函数的源代码的情况下，为其添加功能)
# b.返回值中包含函数名（不修改函数的调用方式）
‘‘‘
import time
def bar():
print("in the bar!")
time.sleep(2)
def foo(func):
start_time = time.time()
func() #根据内存地址，执行代码
stop_time = time.time()
print("run time %s" %(stop_time-start_time))
foo(bar)
#函数嵌套，是在一个函数内，用一个def来定义一个新的函数
def foo():
print("in the foo")
def bar():
print("in the bar")
bar()
#函数调用
def foo():
print("in the foo")
bar()
def bar():
print("in the bar")
简单函数
匿名函数
1 calc = lambda a,b :a+b 2 print(calc(1,2)) 3 4 calc = lambda n : 3 if n<5 else n*n 5 print(calc(12)) 6 7 res = filter(lambda n:n>5,range(10)) 8 res = map(lambda n:n*n,range(5)) 9 for i in res: 10 print(‘----‘,i) 11 12 res = [lambda i:i*2 for i in range(10)]
内置函数
1 # -*- coding:utf-8 -*-
2 # LC
3 print(all([1,2,3,0,4])) #all中的课迭代对象全为真则返回真
4 print(any([1,2,3,0])) #any中有一个为真则返回真
5 print(bin(101)) #把数字转换成2进制
6 print(bool({})) #判断整数是否为真，列表，元组，字典如果为空，则返回False
7
8 a = bytes("abcde",encoding="utf-8") #字符串默认是不能够修改的
9 b = bytearray("abcde",encoding="utf-8") #将原有数据变化成一个列表，并且可以改变
10 b[1] = 100 #改变列表中的值，但必须要赋值一个整型，为ASCII码表对应的数字，即d对应ASCII码中的100
11 print("----",b)
12
13 callable([]) #判断是否为可调用对象，函数，类都是可以调用的，即是否有()调用
14 print(callable([]))
15 def hel():pass
16 print(callable(hel))
17
18 chr(100) #输入数字，返回数字对应的unicode表中的字符
19 print("----",chr(97))
20
21 ord("i") #输入字符，将字符对应的unicode表的数字返回
22 print(ord("你"))
23
24 code = "for i in range(10):print(i)"
25 exec(code) #exec能够将字符串转换成可执行代码并执行
26
27 print(dir(code)) #查看一点对象具体有什么方法可以使用
28
29 print(divmod(10.2,2.2)) #查看两张相除的结果及余数
30
31 #enumerate([]) #将可迭代对象按着序列号排序
32 list1 = [‘January‘,‘February‘,‘March‘,‘April‘,‘May‘,‘June‘,‘July‘,‘August‘,‘September‘,‘October‘,‘November‘,‘December‘]
33 print(list(enumerate(list1,start=1))) #表示从1开始计数，将list1中的对象分配一个序号
34 for index,i in enumerate(list1,start=1):
35 print(index,i)
36
37 #filter
38 res = filter(lambda n:n>5,range(10)) #结合lambda，filter将lambda中为True的返回
39 for i in res:
40 print(i)
41 #map
42 res = map( lambda n:n*2,range(6)) #map将lambda range中所有的元素进行运算
43 for i in res:
44 print(i)
45
46 res = [lambda i:i*2 for i in range(10)]
47 #reduce
48 import functools
49 rese = functools.reduce(lambda x,y:x+y,range(5)) #表示x,y默认从0,1开始，x+y结果传递给x，y每次+1，并把结果给x,(即列表中所有数字相加)
50 print(rese)
51
52 res = functools.reduce(lambda x,y:x*y,range(1,10)) #列表中所有数字相乘
53 print(‘----‘,res)
54
55 #frozeset
56 a = frozenset([1,2,3,5,534,4,34,2]) #表示一个不可变集合，即默认集合拥有的方法将无法使用
57 print(a)
58
59 #globals() #将整个程序，仅这个文件的变量按着key，value的格式，字典的方式呈现
60 print(globals())
61
62 #hash
63
64 #hex #将数字转换成16进制
65 #oct(x) #将数字转换成8进制
66 hex(152)
67
68 #id #返回内存地址
69 print(‘---‘,id(1))
70
71 #locals() #寻找局部变量中的变量，仅在局部有效
72
73 #max() #找出最大的值
74 #min()
75
76 #pow
77 print(pow(2,4,5)) #求x的y次方，然后使用z求余
78
79 #round
80 print(round(1.232122322,5)) #表示保留小数点后几位
81
82 #sorted
83 a = {5:2,8:0,1:4,-5:7,99:11}
84 print(sorted(a.items())) #将字典a变成列表，并排序，默认按着字典的key排序
85 # 结果：[(-5, 7), (1, 4), (5, 2), (8, 0), (99, 11)]
86 print(sorted(a.items(),key=lambda x:x[1])) #按着字典value排序，使用lambda来指定转换后的列表中的第二个数字排序
87 # 结果：[(8, 0), (5, 2), (1, 4), (-5, 7), (99, 11)]
88
89 #zip #将多个可迭代对象进行相互柔和,以最短的算
90 a = (1,2,3,4,5,6,7)
91 b = (‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘)
92 print(len(b))
93 c = (‘+‘ for i in range(len(b))) #使用生成器生成一个元组
94 print(c)
95 for i in zip(a,b,c):
96 print(i)
97
98 #map #将可迭代对象按着函数执行，即将可迭代对象的值传递给函数，并返回结果
99 def hel(*args):
100
101 return args
102 for i in map(hel,a,b):
103 print(i)
内置函数
序列化
1 #json序列化 #json能够将内存中的熟悉序列化值硬盘文件中，json只能序列号简单的，如列表，元组，字典等，函数不行
2 import json
3 info = {
4 ‘name‘:‘lc‘,
5 ‘age‘:19
6 }
7 f = open("test.txt",‘w‘)
8 f.write(json.dumps(info))
9 f.close()
10
11 #json反序列化 #json返序列化能够将文件中的数据加载至内存中，保持原格式
12 f = open("test.txt","r")
13 data = json.loads(f.read()) #通过loads来实现
14 print(data["age"]) #可以直接读取
15 f.close()
16
17 #pickle序列化 #pickle能够序列化复杂的对象类型，如函数，pickle仅在python中有效，json是在各种语言中都有效
18 import pickle
19 import json
20 def hello(name):
21 print("hello,",name)
22 info = {
23 ‘name‘:‘lc‘,
24 ‘age‘:‘19‘,
25 ‘func‘:hello #函数
26 }
27 f = open("test.txt","wb") #pickle序列化需要用字节格式
28 pickle.dump(info,f) #等价于f.write(pickle.dumps(info))
29 f.close()
30
31 #pickle反序列化
32 f = open("test.txt","rb")
33 data = pickle.load(f) #等价于data = pickle.loads(f.read())
34 print(data["func"]("lvcheng"))
35 f.close()
高阶函数
转载：http://www.cnblogs.com/ghgyj/p/3997548.html
要理解“函数本身也可以作为参数传入”，可以从Python内建的map/reduce函数入手。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。
我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
现在，我们用Python代码实现：
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
请注意我们定义的函数f。当我们写f时，指的是函数对象本身，当我们写f(1)时，指的是调用f函数，并传入参数1，期待返回结果1。
因此，map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。
像map()函数这种能够接收函数作为参数的函数，称之为高阶函数（Higher-order function）。
你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print L
的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数。
再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, ‘13579‘))
13579
整理成一个str2int的函数就是：
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
还可以用lambda函数进一步简化成：
def char2num(s):
return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))
也就是说，假设Python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！
lambda函数的用法在下一节介绍。
时间： 2024-10-09 06:45:16