看完才知道Python高级特征遗漏了多少?

python多么好用和火热是不用多说的,大家看看如今的编程界和生活中从事python的工作人员就知道了。可是python中有很多隐藏的高级功能你都get到了吗?本文今天将要介绍的就是python的5种高级特征及它们的使用方法,想往python高级阶段进阶的你赶紧来看看吧!

看完才知道Python高级特征遗漏了多少?-少儿编程网
Python 是一种美丽的言语,它简略易用却十分强大。但你真的会用 Python 的一切功用吗?

任何编程言语的高档特征一般都是经过很多的运用经验才发现的。比方你在编写一个杂乱的项目,并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个十分高雅的解决方案,它运用了你从不知道的 Python 功用!

这种学习方法太有趣了:经过探究,偶尔发现什么。

下面是 Python 的 5 种高档特征,以及它们的用法。

Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

Python 函数一般运用 def a_function_name() 样式来界说,但对于 lambda 函数,咱们根本没为它命名。这是由于 lambda 函数的功用是执行某种简略的表达式或运算,而无需完全界说函数。

lambda 函数能够运用恣意数量的参数,但表达式只能有一个。

x = lambda a, b : a * b
print(x(5, 6)) # prints '30'
x = lambda a : a*3 + 3
print(x(3)) # prints '12'
看它多么简略!咱们执行了一些简略的数学运算,而无需界说整个函数。这是 Python 的许多特征之一,这些特征使它成为一种洁净、简略的编程言语。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数,它能够将函数应用于各种数据结构中的元素,如列表或字典。对于这种运算来说,这是一种十分洁净并且可读的执行方法。

def square_it_func(a):
return a * a
x = map(square_it_func, [1, 4, 7])
print(x) # prints '[1, 16, 47]'
def multiplier_func(a, b):
return a * b
x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8])
print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例!咱们能够将函数应用于单个或多个列表。实际上,你能够运用任何 Python 函数作为 map 函数的输入,只需它与你正在操作的序列元素是兼容的。
Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数十分相似,它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只回来应用函数回来 True 的元素。

概况请看如下示例:

# Our numbers
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
# Function that filters out all numbers which are odd
def filter_odd_numbers(num):
if num % 2 == 0:
return True
else:
return False
filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers)
print(filtered_numbers)
# filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

咱们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False,filter() 函数还确保只回来匹配为 True 的元素。十分便于处理查看表达式和构建回来列表这两步。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具调集。迭代器是一种能够在 for 循环句子(包括列表、元组和字典)中运用的数据类型。

运用 Itertools 模块中的函数让你能够执行许多迭代器操作,这些操作一般需求多行函数和杂乱的列表了解。关于 Itertools 的奇特之处,请看以下示例:

from itertools import *
# Easy joining of two lists into a list of tuples
for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']):
print i
# ('a', 1)
# ('b', 2)
# ('c', 3)
# The count() function returns an interator that
# produces consecutive integers, forever. This
# one is great for adding indices next to your list
# elements for readability and convenience
for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']):
print i
# (1, 'Bob')
# (2, 'Emily')
# (3, 'Joe')
# The dropwhile() function returns an iterator that returns
# all the elements of the input which come after a certain
# condition becomes false for the first time.
def check_for_drop(x):
print 'Checking: ', x
return (x > 5)
for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]):
print 'Result: ', i
# Checking: 2
# Checking: 4
# Result: 6
# Result: 8
# Result: 10
# Result: 12
# The groupby() function is great for retrieving bunches
# of iterator elements which are the same or have similar
# properties
a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5])
for key, value in groupby(a):
print(key, value), end=' ')
# (1, [1, 1, 1])
# (2, [2, 2, 2])
# (3, [3, 3])
# (4, [4])
# (5, [5])
Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数,即它也能够用在 for 循环句子中。这大大简化了你的代码,并且比较简略的 for 循环,它节省了许多内存。

比方,咱们想把 1 到 1000 的一切数字相加,以下代码块的榜首部分向你展现了如何运用 for 循环来进行这一核算。

假如列表很小,比方 1000 行,核算所需的内存还行。但假如列表巨长,比方十亿浮点数,这样做就会出现问题了。运用这种 for 循环,内存中将出现很多列表,但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的,它在内存中构建列表。

代码中第二部分展现了运用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创立元素,并只在必要时将其存储在内存中,即一次一个。这意味着,假如你要创立十亿浮点数,你只能一次一个地把它们存储在内存中!Python 2.x 中的 xrange() 函数就是运用 generator 来构建列表。

上述比方阐明:假如你想为一个很大的规模生成列表,那么就需求运用 generator 函数。假如你的内存有限,比方运用移动设备或边际核算,运用这一方法尤其重要。

也就是说,假如你想对列表进行屡次迭代,并且它满足小,能够放进内存,那最好运用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。由于 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值,而 Python 2.x range 函数是静态的列表,并且整数现已置于内存中,以便快速访问。

# (1) Using a for loopv
numbers = list()
for i in range(1000):
numbers.append(i+1)
total = sum(numbers)
# (2) Using a generator
def generate_numbers(n):
num, numbers = 1, []
while num < n:
numbers.append(num)
num += 1
return numbers
total = sum(generate_numbers(1000))
# (3) range() vs xrange()
total = sum(range(1000 + 1))
total = sum(xrange(1000 + 1))

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