建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Python 多好用不用多說，大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎?本文中，作者列舉了 Python 中五種略高級的特征以及它們的使用方法，快來一探究竟吧!
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：國際域名空間、網(wǎng)絡(luò)空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、肥西網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
Python 是一種美麗的語言，它簡單易用卻非常強(qiáng)大。但你真的會用 Python 的所有功能嗎?
任何編程語言的高級特征通常都是通過大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫一個復(fù)雜的項(xiàng)目，并在 stackoverflow 上尋找某個問題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個非常優(yōu)雅的解決方案，它使用了你從不知道的 Python 功能!
這種學(xué)習(xí)方式太有趣了：通過探索，偶然發(fā)現(xiàn)什么。
下面是 Python 的 5 種高級特征，以及它們的用法。
Lambda 函數(shù)
Lambda 函數(shù)是一種比較小的匿名函數(shù)——匿名是指它實(shí)際上沒有函數(shù)名。
Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來定義，但對于 lambda 函數(shù)，我們根本沒為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達(dá)式或運(yùn)算，而無需完全定義函數(shù)。
lambda 函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù)，但表達(dá)式只能有一個。
- x = lambda a, b : a * b
- print(x(5, 6)) # prints '30'
- x = lambda a : a*3 + 3
- print(x(3)) # prints '12'
看它多么簡單!我們執(zhí)行了一些簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算，而無需定義整個函數(shù)。這是 Python 的眾多特征之一，這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言。
Map 函數(shù)
Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù)，它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素，如列表或字典。對于這種運(yùn)算來說，這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。
- 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！我們可以將函數(shù)應(yīng)用于單個或多個列表。實(shí)際上，你可以使用任何 Python 函數(shù)作為 map 函數(shù)的輸入，只要它與你正在操作的序列元素是兼容的。
Filter 函數(shù)
filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似，它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典)。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。
詳情請看如下示例：
- # 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]
我們不僅評估了每個列表元素的 True 或 False，filter() 函數(shù)還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達(dá)式和構(gòu)建返回列表這兩步。
Itertools 模塊
Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類型。
使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作，這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。關(guān)于 Itertools 的神奇之處，請看以下示例：
- 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 函數(shù)
Generator 函數(shù)是一個類似迭代器的函數(shù)，即它也可以用在 for 循環(huán)語句中。這大大簡化了你的代碼，而且相比簡單的 for 循環(huán)，它節(jié)省了很多內(nèi)存。
比如，我們想把 1 到 1000 的所有數(shù)字相加，以下代碼塊的***部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來進(jìn)行這一計(jì)算。
如果列表很小，比如 1000 行，計(jì)算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長，比如十億浮點(diǎn)數(shù)，這樣做就會出現(xiàn)問題了。使用這種 for 循環(huán)，內(nèi)存中將出現(xiàn)大量列表，但不是每個人都有***的 RAM 來存儲這么多東西的。Python 中的 range() 函數(shù)也是這么干的，它在內(nèi)存中構(gòu)建列表。
代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數(shù)對數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素，并只在必要時將其存儲在內(nèi)存中，即一次一個。這意味著，如果你要創(chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù)，你只能一次一個地把它們存儲在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來構(gòu)建列表。
上述例子說明：如果你想為一個很大的范圍生成列表，那么就需要使用 generator 函數(shù)。如果你的內(nèi)存有限，比如使用移動設(shè)備或邊緣計(jì)算，使用這一方法尤其重要。
也就是說，如果你想對列表進(jìn)行多次迭代，并且它足夠小，可以放進(jìn)內(nèi)存，那***使用 for 循環(huán)或 Python 2.x 中的 range 函數(shù)。因?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會在你每次訪問它們時生成新的列表值，而 Python 2.x range 函數(shù)是靜態(tài)的列表，而且整數(shù)已經(jīng)置于內(nèi)存中，以便快速訪問。
- # (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))
當(dāng)前題目：Python的高級特征你知多少？來對比看看
本文鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/dhgojoe.html
