纯函数加法器python 加法器如何实现的
求python程序 4个自定义的带参数的函数,四个带参数的函数分别实现加减乘除运算并返回计算值
def add(a,b):#加法运算return a+bdef sub(a,b):#减法运算return a-bdef mul(a,b):#乘法运算return a*bdef div(a,b=1):#除法运算return a/b
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Python 函数进阶-高阶函数
高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。
高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。
function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;
iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数,
iterable:可迭代对象;
key:指定函数,默认为空;
reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;
如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。
注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
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python支持函数式编程吗
python不是完全支持函数式编程,他支持部分函数式编程,函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
python常用函数包有哪些?
一些python常用函数包:
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
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万字干货,Python语法大合集,一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹,只有Python的基础语法,专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释,#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释,两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样:
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是,在Python2当中,10/3这个操作会得到3,而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数,所以Python会自动执行整数的计算,帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3,就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了,可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言,如果我们在一个函数当中得到两个变量,是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果,这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候,往往都需要手工加上类型转化符,将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正,修正了这个问题,即使是两个整数相除,并且可以整除的情况下,得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数,我们可以这么操作:
两个除号表示 取整除 ,Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作,数学上称为取模,Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ,我们可以不用调用额外的函数,而使用**符号来完成:
当运算比较复杂的时候,我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作,or表示或操作,not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和!。
在Python底层, True和False其实是1和0 ,所以如果我们执行以下操作,是不会报错的,但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作,可以看出来True==1, False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数,它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数,那么 只有0会被视作是False,其他所有数值都是True :
Python中用==判断相等,表示大于,=表示大于等于, 表示小于,=表示小于等于,!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算:
注意not,and,or之间的优先级,其中not and or。如果分不清楚的话,可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断,我们常用的判断有两种,一种是刚才介绍的==,还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断,那么这两者有什么区别呢?我们来看下面的例子:
Python是全引用的语言,其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ,而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子,如果我们把引用比喻成地址的话,is就是判断两个变量的是否指向同一个地址,比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然,住在同一个地址的人一定都叫张三,但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三,也可以叫不同的名字。所以如果a is b,那么a == b一定成立,反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松, 双引号和单引号都可以表示字符串 ,看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号,因为写起来方便。
字符串也支持+操作,表示两个字符串相连。除此之外,我们把两个字符串写在一起,即使没有+,Python也会为我们拼接:
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符,用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ,并且在格式操作当中也支持运算,比如可以嵌套上len函数等。不过要注意,只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断,在Python当中None也是一个对象, 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的,既然所有的None都指向同一个地址,我们需要判断一个变量是否是None的时候,可以使用is来进行判断,当然用==也是可以的,不过我们通常使用is。
理解了None之后,我们再回到之前介绍过的bool()函数,它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ,否则都是True。比如0,"",[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串,如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ,如果想要以不同的字符结尾代替换行,可以传入end参数:
使用input时,Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串,会被当成提示输出:
Python支持 三元表达式 ,但是语法和C++不同,使用if else结构,写成:
上段代码等价于:
Python中用[]表示空的list,我们也可以直接在其中填充元素进行初始化:
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素:
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素,如果是负数,则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素,-2表示倒数第二个,以此类推。如果访问的元素超过数组长度,则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作,所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片,注意,这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取,我们也可以额外再加入一个参数表示步长,比如[1:5:2]表示从1号位置开始,步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序,则前面的start和end也需要反过来,例如我想要获取[3: 6]区间的倒序,应该写成[6:3:-1]。
只写一个:,表示全部拷贝,如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素,或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ,index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算,两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法:
我们想要判断元素是否在list中出现,可以使用 in关键字 ,通过使用len计算list的长度:
tuple和list非常接近,tuple通过()初始化。和list不同, tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple,会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义,所以我们定义单个元素的tuple, 末尾必须加上逗号 ,否则会被当成是单个元素:
tuple支持list当中绝大部分操作:
我们可以用多个变量来解压一个tuple:
解释一下这行代码:
我们在b的前面加上了星号, 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下,将剩下的元素都赋值给b。
补充一点,tuple本身虽然是不可变的,但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple:
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素,但是a当中含有一个list,我们可以改变这个list类型的元素,这并不会触发tuple的异常:
dict也是Python当中经常使用的容器,它等价于C++当中的map,即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象,所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ,否则会抛出异常:
我们同样用[]查找dict当中的元素,我们传入key,获得value,等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法,获取dict当中的所有key和value的集合,会得到一个list。在Python3.7以下版本当中,返回的结果的顺序可能和插入顺序不同,在Python3.7及以上版本中,Python会保证返回的顺序和插入顺序一致:
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中,注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key,会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常,只会得到一个None :
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value,如果key已经存在,则不会覆盖它:
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict,比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖,a当中不存在的key会被插入进来:
我们一样可以使用del删除dict当中的元素,同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict:
set是用来存储 不重复元素 的容器,当中的元素都是不同的,相同的元素会被删除。我们可以通过set(),或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候,必须要传入数据,否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象,因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素:
set还可以被认为是集合,所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ,我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集:
和dict一样,我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单,并且Python不支持switch,所以即使是多个条件,我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容,这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围,可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列,比如range(10),表示[0, 10)区间内的所有整数:
如果我们传入两个参数,则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素,表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数,可以 同时迭代一个list的下标和元素 :
while循环和C++类似,当条件为True时执行,为false时退出。并且判断条件不需要加上括号:
Python当中使用 try和except捕获异常 ,我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except,还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 :
在Python当中我们经常会使用资源,最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ,但是如果我们手动来编码,经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常,还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理,使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能:
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ,它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍,想要了解迭代器的具体内容,请移步传送门:
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候,返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象,但我们可以用iter将它转化成迭代器,使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型,变成一个list。
使用def关键字来定义函数,我们在传参的时候如果指定函数内的参数名, 可以不按照函数定义的顺序 传参:
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数,参数会被转化成list:
也可以指定任意长度的关键字参数,在参数前加上**表示接受一个dict:
当然我们也可以两个都用上,这样可以接受任何参数:
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict:
Python中的参数 可以返回多个值 :
函数内部定义的变量即使和全局变量重名,也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量,需要加上 global 关键字,表示这是一个全局变量:
Python支持 函数式编程 ,我们可以在一个函数内部返回一个函数:
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ,使用:作为分隔,:前面表示匿名函数的参数,:后面的是函数的返回值:
我们还可以将函数作为参数使用map和filter,实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用,具体可以查看之前的文章:
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化:
使用 import语句引入一个Python模块 ,我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句,单独引入模块内的函数或者是类,而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容(不推荐这么干)
可以使用as给模块内的方法或者类起别名:
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径:
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件,那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的,不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类,相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章,可以查看:
Python—— slots ,property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用:
这里解释一下,实例和对象可以理解成一个概念,实例的英文是instance,对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ,并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性,并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中,使用import引入,一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类:
我们再创建一个蝙蝠侠的类,同时继承Superhero和Bat:
执行这个类:
我们可以通过yield关键字创建一个生成器,每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行:
除了yield之外,我们还可以使用()小括号来生成一个生成器:
关于生成器和迭代器更多的内容,可以查看下面这篇文章:
五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后,可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下,在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍,可以移步下面的传送门:
一文搞定Python装饰器,看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束,原作者的确非常厉害,把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话,那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础,我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的,也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法,知道大概有哪些操作,剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验,在学习一门新语言的前期,不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后,我这里有各种免费的编程类资料,有需要的及时私聊我,回复"学习",分享给大家,正在发放中............
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