python学习心得

一，高级特性：

1，切片：[start:stop:step]

>>>l=range()

>>>l[,-,]

resulte is []

2,迭代

　　2.1按itervalues()

>>> d={1:2,2:3,3:4}

>>> for k in d:

...     print k,d[k]

...

1 2

2 3

3 4

　　2.2 按iteritems()

>>> for v in d.iteritems():

...     print v

...

(1, 2)

(2, 3)

(3, 4)

以元组形式返回

　　2.3 带索引输出：enumerate

>>> for i,value in enumerate(['a','b','c']):

...     print i,value

...

0 a

1 b

2 c

　　2.4 生成器：一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator），有利于节省存储空间，相当于链表中next

>>> def fib(max):

...     n,a,b=0,0,1

...     while n<max:

...             yield b

...             a,b=b,a+b

...             n=n+1

...

>>> fib(6)

<generator object fib at 0x7f7f3c2b94b0>

>>> for i in fib(6):

...     print i

...

1

1

2

3

5

8

（二），函数式编程

1，高阶函数：函数名当作方法的参数变量

>>> def add(x,y,abs):

...     return abs(x)*abs(y)

>>> def cut(x,add):

...     return x-add(x,x,abs)

...

>>> cut(1,add)

0

2，map

把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字

map(lambda s :s.capitalize(),['AC','ac']

[Ac,Ac]

reduce:

>>> l=map(lambda s:s.capitalize(),['AC','ac'])

>>> reduce(lambda x,y:x+y,l)

'AcAc'

filter:

>>> import math

>>> def isPrim(s):

...     for i in range(2,int(math.sqrt(s)+1)):

...             if s%i==0:

...                     return False

...     return True

...

>>> filter(isPrim,range(2,10))

[2, 3, 5, 7]

>>> import time

>>> print time.mktime(time.localtime())//时间计算

1497605034.0

3，sorted x>y 1,x<y -1 x==y 0

 sorted([1,3,2],lambda x,y:y-x) //如果y-x>0则两个数交换位置，使用冒泡排序

[3, 2, 1]

4，闭包（Closure），使用返回函数形式：

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

for i in count():

    print i,j

5,匿名函数：lambda

6,“装饰器”（Decorator）:对方法进行增强说明，但有不去改变方法

import functools

def log(args):

    """"""

    task = "call"

    def actual_log(func):

        @functools.wraps(func)

        def wrapper(*args,**kw):

            print '%s:%s()' % (task,func.__name__)//两个下划线

            return func(*args, **kw)

        return wrapper

    if hasattr(args,'__call__'):

        return actual_log(args)

    else:

        task = args

        return actual_log

@log

def f():

    pass

@log("execute")

def e():

    pass

5，偏函数

>>> max2=functool.partial(max,10) //10作为*args的一部分自动加到左边

>>> max2(1,3,4,5)

10
>>> def func(a,b,c):
>>>　　print a,b,c
>>>func2=functools.partial(func,b=3) 替换关键参数
>>>func(1,c=4)
1 3 4

巴特西

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