[date: 2018-03-18 23:48] [visits: 13]

Python高级特性与函数

切片

从list或tuple中取部分元素。

list = [1, 2, 3, 4]

list[0 : 3] # [1, 2, 3]
list[-2 : -1] # -1表示最后一个,[3, 4]
list[1 :: 2] # index = 1开始,每两个取一个[2, 4]
list[:] # 复制list,[1, 2, 3, 4]

# 针对tuple,切片同样适用

iterable、iterator

可迭代,迭代器,集合类型数据可迭代但不是迭代器,可通过iter()转变为迭代器。

可迭代对象可使用for-in语句遍历,判断x是否可迭代:isinstance(x, Iterable)

列表生产式

高效创建列表,见代码示例:

# range转list
list(range(1, 5)) # [1, 2, 3, 4]

[x * x for x in range(1, 5)] # [1, 4, 9, 16]

[x * x for x in range(1, 5) if x % 2 == 0] # [4, 16]

[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] # ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

[s.lower() for s in ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']] # like map

generator

isinstance(generator, Iterable) = True,可使用for-in语句,或者使用next方法。

g = (x * x for x in range(10))

next(g) # 0
next(g) # 1
next(g) # 4

for item in g:
    print(item) # 9 16 ... 81

generator函数

generator函数本质是一个有状态的函数,遇到yield语句时会暂时返回。

# 有yield语句,表明时generator函数
def gen_fn():
    init = 0
    
    while init < 10:
        yield init
        init += 1
    
    return 'done'

call = gen_fn() # 获得可迭代对象call
next(call) # 0
next(call) # 1

# 每次调用generator函数,得到的是一个新的generator
# for-in无法获得generator的返回值'done'
for item in gen_fn():
    print(item) # 0 1 ... 9

高阶函数

参数是函数的函数即是高阶函数,可对比数学概念:g(x) = f(x) + 1,g(x)即高阶函数。

# map(func, *iterables, ...)

i = map(lambda x : x * x, [1, 2, 3]) # 返回Iterator
list(i) # [1, 4, 9]
from functools import reduce

reduce(lambda previous, x : previous + x, [1, 2, 3, 4]) # 10
i = filter(lambda x : x % 2 == True, [1, 2, 3, 4])
list(i) # [1, 3]
sorted([1,3,2], key = lambda x : -x) # [3, 2, 1]

返回函数做回函数返回值

闭包概念:包含环境成分(自由变量)和控制成分的实体(lambda表达式,函数)。

def lazy_sum(*args):
    ax = 0
    def sum():
        nonlocal ax
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

fn = lazy_sum(1, 2, 3)   # ax + sum构成了闭包

fn() # 6
fn() # 12

匿名函数

即lambda表达式。

装饰器

函数包函数的语法糖?

def log(fn):
    def call(*args, **kw):
        print('call %s():' % fn.__name__)
        return fn(*args, **kw)
    
    return call

# @log的作用等同now = log(now)
@log
def now():
    print('2018-03-18')

now() # call now(): 2018-03-18

偏函数

把一个函数的某些参数给固定住,返回一个新的函数。类似柯里化,但更强大?

from functools import partial

binary_int = partial(int, base = 2)
binary_int('1000000') # 64