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Python内置的 sorted()函数可对list进行排序:
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。
因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:
def reversed_cmp(x, y): if x > y: return -1 if x < y: return 1 return 0
这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序:
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) [36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
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filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,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。
ip(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', ' '),如下:
a = ' 123' a.strip()
结果: '123'
a='\t\t123\r\n' a.strip()
结果:'123'
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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。
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。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:
计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。
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1. 将代码分拆放入多个py文件,好处:
a. 同一名字的变量互不影响
2. 引用其他模块
eg. #test.py
import math
print math.pow(2,10)
3. 若有重复模块,同名模块放入不同包中。因为同名模块的完整模块名不同,所以不冲突
4. 引用完整模块,要写完整
5. 包和普通目录区别,包下面有_init_.py,每层都必须要有
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1. 若减少参数个数,可简化调用者的负担
2. functool.partial可以创建一个偏函数,不用再定义,就可直接用已有代码创建一个新函数
3. functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数,少的参数需要在创建时指定默认值
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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
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但是,如果一个属性以"__xxx__"的形式定义,那它又可以被外部访问了,以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性,有很多预定义的特殊属性可以使用,通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。 以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问,但是,按照习惯,他们不应该被外部访问。查看全部
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如果一个属性由双下划线开头(__),该属性就无法被外部访问查看全部
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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.
例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:
因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:
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。
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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。
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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
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本节重点:
(1)Python内置的 sorted()函数可对list进行排序。
(2)但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个【比较函数】来实现自定义排序,注意括号里list在比较函数前面。
(3)比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。
(4)sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较
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本节重点:
(1)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。【true就留下,false就输出】
(2) 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', ' ')。
(3)使用引入的函数时注意格式。
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大写:upper()
小写:lower()
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本节重点:
(1)reduce()函数也是接收一个函数f,一个list,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。
eg:
def prod(x, y): return x*y def f(x, y): return x + y print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]) print reduce(f,[1,2,3,4,]) 2*4*5*7*12 1+2+3+4
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