-
求和函数sum() 数组元素的乘积 prod查看全部
-
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 用法：reduce(f,list) #f调用list两个参数;reduce还可有第三个参数作为初始值。查看全部
-
字符元素通过upper()变成大写，通过lower()变成小写。 用法例子: s[0].uppwer() s[1:].lower() Python 还有一个函数可以首字母大写，其他小写capitalize()方法查看全部
-
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 用法：map(f,list)查看全部
-
请编写一个函数calc_prod(lst)，它接收一个list，返回一个函数，返回函数可以计算参数的乘积。 ?不会了怎么办 先定义能计算乘积的函数，再将此函数返回。 参考代码: def calc_prod(lst): def lazy_prod(): def f(x, y): return x * y return reduce(f, lst, 1) return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()查看全部
-
ooo查看全部
-
filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数： def is_odd(x): return x % 2 == 1 然后，利用filter()过滤掉偶数： filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]) 删除 None 或者空字符串： def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']) 结果：['test', 'str', 'END'] 注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')查看全部
-
reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和： def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算： 先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。 reduce()还可以接收第3个可选参数，作为计算的初始值。查看全部
-
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 输出结果： [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81] 注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。 利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。 由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型查看全部
-
1、变量可以指向函数； 函数名是指向函数的变量； f = abs; f(-20); 2、高阶函数：能接收函数作为参数 因为变量可以指向函数，接收变量即接收了函数 3 >>> def add(x,y,f): return f(x)-f(y) >>> add(-5,9,abs) -4查看全部
-
当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。查看全部
-
pip安装第三方模块查看全部
-
#@log写死了只含一个参数的返回函数。要让@log自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的*args和**kw，保证任意个数的参数总是能正常调用： def log(f): def fn(*args, **kw): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(*args, **kw) return fn查看全部
-
Python内置的@语法就是为了简化装饰器调用查看全部
-
#高阶函数可以接受函数做参数，有些时候，我们不需要显示地定义函数，直接传入匿名函数更方便。 在python中，对匿名函数提供了有限支持，还是以map()函数为例，计算f(x)=x^2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数： >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 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。 使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码： >>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0]查看全部
举报
0/150
提交
取消