第一章:语法类型
list类型:['Michael', 'Bob', 'Tracy']
tuple(元组)类型:t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')
dict(字典)类型d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
set类型s = set(['A', 'B', 'C'])
说明下这几者的区别:list是列表类型,里面的元素有顺序且可重复可修改的,tuple是元组类型,里面的元素有顺序且可重复但不可修改(注意,不可修改,但是如果是元组一个元素是list属性,是可以修改list里面的值的,这两者并不矛盾),dict是字典类型,键值对类型,无顺序,键必须唯一,一个键只对应一个值,同一个值可以有多个键。set类型可以看做就是dict的键,不能重复,没有顺序
第一章:函数式编程
1.1 python中map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。
例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:
因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果:
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
1.2 python中reduce()函数
reduce函数:
在Python 3里,reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里 用的话要 先引
入:
>>> from functools import reduce
>>> print(l1)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> reduce( f4, l1 )
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reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:
def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:
先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:
计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。
1.3 python中filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然后,利用filter()过滤掉偶数:
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果:[1, 7, 9, 17]
利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除 None 或者空字符串:
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
结果:['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' '),如下:
a = ' 123'
a.strip()
结果: '123'
a='\t\t123\r\n'
a.strip()
结果:'123'
1.4 python中编写无参数decorator
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数。
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
考察一个@log的定义:
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn
对于阶乘函数,@log工作得很好:
@log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
结果:
call factorial()...
3628800
但是,对于参数不是一个的函数,调用将报错:
@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)
结果:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 15, in
print add(1,2)
TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)
因为 add() 函数需要传入两个参数,但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。
要让 @log 自适应任何参数定义的函数,可以利用Python的 *args 和 **kw,保证任意个数的参数总是能正常调用:
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn
现在,对于任意函数,@log 都能正常工作。