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python进阶

廖雪峰 移动开发工程师
难度中级
时长 3小时33分
学习人数
综合评分9.20
575人评价 查看评价
9.6 内容实用
9.0 简洁易懂
9.0 逻辑清晰

已采纳回答 / HrOice
count()函数是返回fs这个list,这个list中的元素是函数而不是数字,就像[f(),f(),f()],f1,f2,f3=count()  就是f1,f2,f3=[f(),f(),f()]   当然这个f()是count里面的,第一个f()赋给了f1,第二个f()赋给了f2,...这样赋值方法高级序列赋值语句模式虽然可以在“=”符号两侧混合匹配序列类型,但是右边元素的数目还是要跟左边变量的数目相同,不然会产生错误。那么我们回到f()  依然是返回的i*i,但是在循环结束之后i的值是3,这是确定的,...

最赞回答 / 痕六
<...code...>参数是一个对象,一个字符串和一个任意值。字符串可能会列出一个现有的属性或一个新的属性。这个函数将值赋给属性的。并将属性提供给对象。在  xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male',...
def calc_prod(lst):
def lazy_calc():
return reduce(lambda x,y:x*y,lst)
return lazy_calc

f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
def calc_prod(lst):
def multipt():
sum=1
for i in lst:
sum=sum*i
return sum
return multipt
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) &gt; 0

print filter(lambda s:s and s==s.strip(), [&#039;test&#039;, None, &#039;&#039;, &#039;str&#039;, &#039; &#039;, &#039;END&#039;])
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
return reduce(lambda x,y:x*y ,lst)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
g = lambda x:lambda :x*x
fs.append(g(i))
return fs
啊写完感觉好晕
它可以正确地返回一个闭包g,g所引用的变量j不是循环变量,因此将正常执行。
在count函数的循环内部,如果借助f函数,就可以避免引用循环变量i。
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最赞回答 / JS000
可以的,但是前面代码要改一下:def count():    fs = []    for i in range(1, 4):        def f(j):            return j*j        r = f(i)        fs.append(r)    return fs这样最后你输入print f1,结果就是[1,4,9]用f1,f2,f3= count()是因为用了闭包,f1(),f2(),f3()其实就是分别当j为1,2,3时的g()
最后的思考这样吗:
def is_Student(x):
return isinstance(x, Student)

L = [Student(&#039;Tim&#039;, 99), Student(&#039;Bob&#039;, 88), 100, &#039;Hello&#039;]
print sorted(filter(is_Student, L))
a = [x * x for x in range(1, 11)]
def is_sqr(x):
return a.count(x)
print filter(is_sqr, range(1, 101))
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。
调用calc_sum()并没有计算出结果,而是返回函数:
&gt;&gt;&gt; f = calc_sum([1, 2, 3, 4])
&gt;&gt;&gt; f
&lt;function lazy_sum at 0x1037bfaa0&gt;
# 对返回的函数进行调用时,才计算出结果:
&gt;&gt;&gt; f()
10
课程须知
本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳
老师告诉你能学到什么?
1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类

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