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编写了一个简单的高阶函数： def add(x, y, f): return f(x) + f(y) 如果传入abs作为参数f的值： add(-5, 9, abs) 根据函数的定义，函数执行的代码实际上是： abs(-5) + abs(9)查看全部
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高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。查看全部
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要求"返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量"，f外套一个函数fin，就把变量i转为了常量，结果ok了查看全部
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import time def performance(unit): def perf_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): t1 = time.time() r = f(*args, **kw) t2 = time.time() t = (t2 - t1) * 1000 if unit =='ms' else (t2 - t1) print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit) return r return wrapper return perf_decorator @performance('ms') def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)查看全部
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高阶函数查看全部
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函数式特点查看全部
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如何区分包和普通目录查看全部
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cmp(str1,str2) 字符串比较大小查看全部
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>>> getattr(s, 'name') # 获取name属性 'Bob' >>> setattr(s, 'name', 'Adam') # 设置新的name属性 >>> s.name 'Adam' >>> getattr(s, 'age') # 获取age属性，但是属性不存在，报错： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age' >>> getattr(s, 'age', 20) # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20： 20查看全部
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首先可以用 type() 函数获取变量的类型，它返回一个 Type 对象： >>> type(123) <type 'int'> >>> s = Student('Bob', 'Male', 88) >>> type(s) <class '__main__.Student'> 其次，可以用 dir() 函数获取变量的所有属性： >>> dir(123) # 整数也有很多属性... ['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__', ...] >>> dir(s) ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'gender', 'name', 'score', 'whoAmI']查看全部
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upper() 大写 lower() 小写 capitalize() 首字母大写 title() 首单词首字母大写查看全部
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在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问： def g(): print 'g()...' def f(): print 'f()...' return g 将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g： def f(): print 'f()...' def g(): print 'g()...' return g 但是，考察上一小节定义的 calc_sum 函数： def calc_sum(lst): def lazy_sum(): return sum(lst) return lazy_sum 注意: 发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部，因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。 像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。 闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。举例如下： # 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3: def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() 你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果全部都是 9（请自己动手验证）。 原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时： >>> f1() 9 # 因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3 因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。查看全部
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Python代码 def myadd(x,y): return x+y sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7)) print sum #结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28 当然，也可以用lambda的方法，更为简单： Python代码 sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7)) print sum查看全部
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【举个关于lambda的栗子】 对于这样一个list L，求L中大于3的元素集合 L = [1, 2, 3, 4, 5] 解： L = filter(lambda x: x>3, L)查看全部
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顺： **两个乘号就是乘方，比如2**4,结果就是2的4次方，结果是16查看全部
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