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Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:
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(1)Lambda函数
用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。
它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。
编写循环的技巧,for循环包含了常见的计数器式循环。由于通常for循环比while循环更容易写,也执行得更快,所以for循环一般是你遍历序列或其他可迭代对象时的首选。事实上,作为一条通用法则,你应该克制在Python中使用计数方式的诱惑——Python提供的迭代工具,能帮你把像C这样低级语言中循环集合体的工作自动化。不过,有些情况下你还是需要以更为特定的方式进行迭代。例如,如果你需要在列表中每隔一个元素或每隔两个元素进行访问,或是要同时修改列表呢?如果在同一个for循环内,并行遍历一个以上的序列呢?如果你也需要进行索引呢?
你总是可以用while循环和手动索引运算来编写这些独特的循环,但是python提供了一套内置函数,可以帮你在for循环内定制迭代:·内置函数range (Python 0.X及之后版本可用)返回一系列连续增加的整数,可作为for中的索引。内置函数zip (Python 2.0及之后版本可用)返回一系列并行元素的元组,可用于在for中内遍历多个序列。内置函数enumerate (Python 2.3及之后版本可用)同时生成可迭代对象中元素的值和索引,因而我们不必再手动计数。内置函数map (Python 1.0及之后版本可用)在Python 2.X中与zip有着相似的效果,但是在3.X中 map 的这一角色被移除了。因为for循环可能会比基于while的计数器循环运行得更快,所以借助这些工具并尽可能地使用for循环,会让你受益匪浅。让我们在常见的使用场景下,依次看一看这些内置函数吧。我们将会看到,它们的用法在Python 2.X和3.X中稍有不同,同时它们中的一些要比其他的更加有效。
for 变量 in range(次数):被执行的语句 变量:表示每次循环的次数,0-1之间
range(n)n表示产生0到n-1的整数序列共N个 range(m,n) 产生m到n-1的整数序列,共n-m个
循环for语句 :for 循环变量 in遍历结构:语句体1 else:语句体2
无限循环: while条件: 语句块
while 条件:语句体1 else: 语句体2
循环保留字:break continue
方法1:from random import random
from time import perf_counter
DARTS=1000
hits=0.0
start =perf_counter()
for i in range(1,DARTS+1):
x,y=random(),random()
dist=pow(x**2+y**2,0.5)
if dist=1.0:
hits =hits+1
pi=4*(hits/DARTS)
print("圆周率是:{}".format(pi))
print("运行时间是{:.5f}s".format(perf_counter()-start))
方法2:
pi=0
n=100
for k in range(n):
pi += 1/pow(16,k)*(\
4/(8*k+1)-2/(8*k+4) - \
1/(8*k+5) - 1/(8*k+6))
print("圆周率值是:{}".format(pi))
def 函数名 (0个或者多个):函数体 renturn 返回值
def 函数名 (非可选参数,可选参数):函数体 renturn 返回值
参数传递的两种方式:位置传递,名称传递
科赫雪花:
import turtle
def koch(size,n):
if n==0:
turtle.fd(size)
else:
for angle in [0,60,-120,60]:
turtle.left(angle)
koch(size/3,n-1)
def main():
turtle.setup(400,200)
turtle.penup()
turtle.pendown()
turtle.pensize(2)
l=3
koch(600,l)
turtle.right(120)
turtle.pencolor('blue')
koch(600,l)
turtle.right(120)
turtle.pencolor('red')
koch(600,l)
turtle.speed(3000)
turtle.hideturtle()
main()
阶乘:
def fact(n):
s=1
for i in range(1,n+1):
s*=i
return s
c=eval(input("从键盘输入一个数字"))
print("阶乘结果",fact(c))
当python中的生成器被完整遍历一次后,就无法再次遍历。
我们希望享有生成器迭代占用内存小的特性,又希望这个生成器能被遍历多次。
方案之一是使用函数 itertools.tee 来复制生成器
语法: generator1, generator2 = itertools.tee(generator, n=2)
generator是需要复制的生成器, n是复制出生成器个数,默认为2。
我们为了生成器能多次遍历,可以这样写:
generator, copy_generator = itertools.tee(generator, 2)
然后遍历copy_generator,保存的generator可以再次复制。
1、generator被复制后尽量不要使用
2、如果生成器中迭代的还是生成器,复制最外层生成器,生成器依然只能遍历一次。
下一篇
python生成器多次遍历(二)------创建生成器类
循环是一种常用的程序控制结构。我们常说,机器相比人类的最大优点之一,就是机器可以不眠不休的重复做某件事情,但人却不行。而“循环”,则是实现让机器不断重复工作的关键概念。
在循环语法方面,Python 表现的即传统又不传统。它虽然抛弃了常见的 for(init;condition;incrment) 三段式结构,但还是选择了 for 和 while 这两个经典的关键字来表达循环。绝大多数情况下,我们的循环需求都可以用 forin来满足, while相比之下用的则更少些。
虽然循环的语法很简单,但是要写好它确并不容易。在这篇文章里,我们将探讨什么是“地道”的循环代码,以及如何编写它们。
什么是“地道”的循环?
“地道”这个词,通常被用来形容某人做某件事情时,非常符合当地传统,做的非常好。打个比方,你去参加一个朋友聚会,同桌的有一位广东人,对方一开口,句句都是标准京腔、完美儿化音。那你可以对她说:“您的北京话说的真地道”。
既然“地道”这个词形容的经常是口音、做菜的口味这类实实在在的东西,那“地道”的循环代码又是什么意思呢?让我拿一个经典的例子来解释一下。
如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人:“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标?”。他可能会交出这样的代码:

上面的循环虽然没错,但它确一点都不“地道”。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说,代码应该这么写:
enumerate() 是 Python 的一个内置函数,它接收一个“可迭代”对象作为参数,然后返回一个不断生成 (当前下标,当前元素) 的新可迭代对象。这个场景使用它最适合不过。
所以,在上面的例子里,我们会认为第二段循环代码比第一段更“地道”。因为它用更直观的代码,更聪明的完成了工作。
enumerate() 所代表的编程思路
不过,判断某段循环代码是否地道,并不仅仅是以知道或不知道某个内置方法作为标准。我们可以从上面的例子挖掘出更深层的东西。
如你所见,Python 的 for 循环只有 forin这一种结构,而结构里的前半部分 - 赋值给 item- 没有太多花样可玩。所以后半部分的 可迭代对象 是我们唯一能够大做文章的东西。而以 enumerate() 函数为代表的“修饰函数”,刚好提供了一种思路:通过修饰可迭代对象来优化循环本身。
这就引出了我的第一个建议。
建议1:使用函数修饰被迭代对象来优化循环
使用修饰函数处理可迭代对象,可以在各种方面影响循环代码。而要找到合适的例子来演示这个方法,并不用去太远,内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子。
简单来说,itertools 是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集。我在之前的系列文章《容器的门道》里提到过它。
如果要学习 itertools,那么 Python 官方文档 是你的首选,里面有非常详细的模块相关资料。但在这篇文章里,侧重点将和官方文档稍有不同。我会通过一些常见的代码场景,来详细解释它是如何改善循环代码的。
1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环
虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好”。但有时针对某类需求,似乎一定得写多层嵌套循环才行。比如下面这段:

对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码,我们可以使用 product() 函数来优化它。product() 可以接收多个可迭代对象,然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果。

相比之前的代码,使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务,代码变得更精炼了。
2. 使用 islice 实现循环内隔行处理
有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件,里面的内容格式是这样的:

可能是为了美观,在这份文件里的每两个标题之间,都有一个 "---" 分隔符。现在,我们需要获取文件里所有的标题列表,所以在遍历文件内容的过程中,必须跳过这些无意义的分隔符。
参考之前对 enumerate() 函数的了解,我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点:

但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说,如果使用 itertools 里的 islice() 函数修饰被循环对象,可以让循环体代码变得更简单直接。
islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作( list[start:stop:step] )有着几乎一模一样的参数。如果需要在循环内部进行隔行处理的话,只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可(默认为 1)。

3. 使用 takewhile 替代 break 语句
有时,我们需要在每次循环开始时,判断循环是否需要提前结束。比如下面这样:

对于这类需要提前中断的循环,我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果,如果函数返回值为真,则生成当前对象,循环继续。否则立即中断当前循环。
使用 takewhile 的代码样例:

itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数,他们都可以用来和循环搭配使用,比如使用 chain 函数扁平化双层嵌套循环、使用 zip_longest 函数一次同时循环多个对象等等。
篇幅有限,我在这里不再一一介绍。如果有兴趣,可以自行去官方文档详细了解。
4. 使用生成器编写自己的修饰函数
除了 itertools 提供的那些函数外,我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。
让我们拿一个简单的函数举例:

在上面的函数里,循环体内为了过滤掉所有奇数,引入了一条额外的 if 判断语句。如果要简化循环体内容,我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤:

将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后, sum_even_only_v2 函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了,只需要简单完成求和即可。
Hint:当然,上面的这个函数其实并不实用。在现实世界里,这种简单需求最适合直接用生成器/列表表达式搞定:sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)
建议2:按职责拆解循环体内复杂代码块
我一直觉得循环是一个比较神奇的东西,每当你写下一个新的循环代码块,就好像开辟了一片黑魔法阵,阵内的所有内容都会开始无休止的重复执行。
但我同时发现,这片黑魔法阵除了能带来好处,它还会引诱你不断往阵内塞入越来越多的代码,包括过滤掉无效元素、预处理数据、打印日志等等。甚至一些原本不属于同一抽象的内容,也会被塞入到同一片黑魔法阵内。
在写python程序时,常能用到一些函数和方法,总结一下,保存起来,方便查询。
一、内置函数
# abs()获取数字绝对值
# chr(i)数字转换为字符类型
# divmod() 获取两个数值的商和余数
# enumerate() 将可遍历序列组合为索引序列
# float()转换为浮点数
# format() 格式化字符串
# int()转换为整数
# input() 接受用户输入内容
# len() 计算元素个数
# max() 返回最大值
# min() 返回最小值
# math.ceil() 返回指定数值的上舍整数
# open()打开文件并返回文件对象
# pow() 幂运算
# print()打印输出
# range() 生成器
# reversed()反转所有元素
# round()四舍五入求值
# sorted()对可迭代对象进行排序
# str() 转换为字符串
# sum() 求和
# set() 创建集合
# tuple() 将序列转换为元组
# zip()将可迭代对象打包成元组
二、方法
# append() 添加列表元素
# capitalize()首字母转换为大写
# count()字符出现次数
# close() 关闭文件
# decode() 解码字符串
# dict.keys() 获取字典所有的键
# find()字符串首次出现的索引
# f.read() 读取文件内容
# dict.update()更新字典
# dict.items() 获取字典键/值对
# dict.get() 返回指定键的值
# encode() 编码字符串
# list.sort() 排序列表元素
# index() 元素首次出现的索引
# isdigit() 判断字符串是否只由数字组成
# isupper() 是否所有字母都为大写
# isnum() 判断字符串是否由字母和数字组成
# islower() 是否所有字母都为小写
# isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符
# isalpha() 检测字符串是否为纯字母
# random.shuffle()随机排序
# random.sample()返回无重复随机数列表
# random.choice() 返回一个随机元素
# random.randint() 生成指定范围的随机整数
# random.randrange() 生成指定范围的指定递增基数随机整数
# pop() 删除列表中的元素
# remove()删除列表中的指定元素
# strip()去除空格
# lstrip()去除左侧空格
# rstrip() 去除右侧空格
# readline() 读取单行内容
# root.after() Tkinter中等待一段时间后再执行命令
# str.isnumeric() 验证字符串是否为数字(适用于Unicode)
# split()分割字符串
# ord() 将字符转换为整数
# replace() 字符串替换
# ljust() 左对齐填充
# rjust() 左对齐填充
# readlines() 读取所有行内容
# datetime.datetime.now() 返回指定时区的本地日期时间
# datetime.datetime.today() 获取当前本地日期的date对象
# datetime.utcnow() 返回当前UTC时间的datetime对象
# time.strptime()把时间字符串解析为元组
# time.time()返回当前时间的时间戳
# time.sleep()暂停指定秒数
# time.strftime() 返回指定格式的日期字符串
# time.mktime() 接收时间元组并返回时间戳
# os.getcwd() 获取当前工作目录
# os.listdir() 获取指定路径下的目录和文件列表
# os.makedirs() 递归创建目录
# os.rename() 重命名目录或文件
# os.path.exists() 判断路径是否存在
# upper() 全部转换为大写字母
# lower() 全部转换为小写字母
# sys.stdout.write() 标准输出打印
# sys.stdout.flush()刷新输出
# shutil.copy() 复制单个文件到另一文件或目录
# write() 写入文件内容
# winsound.Beep() 打开电脑扬声器
# zfill() 在字符串前面填充0
三、循环语句
# break终止当前循环
# continue 终止本循环进入下一次循环
# with open() as file 以with语句打开文件(数据保存)
四、转义字符
\ 行尾续行符
\' 单引号
\'' 双引号
\a 响铃
\e 转义
\n 换行
\t 横向制表符
\f 换页
\xyy 十六进制yy代表的字符
\\反斜杠符号
\b 退格
\000 空
\v 纵向制表符
\r 回车
\0yy 八进制yy代表的字符
\other 其他的字符以普通格式输出
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