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Python中五種略高級(jí)特征的使用方法

電子工程師 ? 來(lái)源:fqj ? 2019-04-24 10:12 ? 次閱讀

Python 多好用不用多說(shuō),大家看看自己用的語(yǔ)言就知道了。但是 Python 隱藏的高級(jí)功能你都 get 了嗎?本文中,作者列舉了 Python 中五種略高級(jí)的特征以及它們的使用方法,快來(lái)一探究竟吧!

Python 是一種美麗的語(yǔ)言,它簡(jiǎn)單易用卻非常強(qiáng)大。但你真的會(huì)用 Python 的所有功能嗎?

任何編程語(yǔ)言的高級(jí)特征通常都是通過(guò)大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫(xiě)一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目,并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問(wèn)題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)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(guò)探索,偶然發(fā)現(xiàn)什么。

下面是 Python 的 5 種高級(jí)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(méi)有函數(shù)名。

Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來(lái)定義,但對(duì)于 lambda 函數(shù),我們根本沒(méi)為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡(jiǎn)單的表達(dá)式或運(yùn)算,而無(wú)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(gè)。

x=lambdaa,b:a*bprint(x(5,6))#prints'30'x=lambdaa:a*3+3print(x(3))#prints'12'

看它多么簡(jiǎn)單!我們執(zhí)行了一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而無(wú)需定義整個(gè)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(jiǎn)單的編程語(yǔ)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(duì)于這種運(yùn)算來(lái)說(shuō),這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。

defsquare_it_func(a):returna*ax=map(square_it_func,[1,4,7])print(x)#prints'[1,16,47]'defmultiplier_func(a,b):returna*bx=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(gè)或多個(gè)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(qǐng)看如下示例:

#Ournumbersnumbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]#Functionthatfiltersoutallnumberswhichareodddeffilter_odd_numbers(num):ifnum%2==0:
returnTrue
else:
returnFalsefiltered_numbers=filter(filter_odd_numbers,numbers)print(filtered_numbers)#filtered_numbers=[2,4,6,8,10,12,14]

我們不僅評(píng)估了每個(gè)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(yǔ)句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類(lèi)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(qǐng)看以下示例:

fromitertoolsimport*#Easyjoiningoftwolistsintoalistoftuplesforiinizip([1,2,3],['a','b','c']):printi#('a',1)#('b',2)#('c',3)#Thecount()functionreturnsaninteratorthat#producesconsecutiveintegers,forever.This#oneisgreatforaddingindicesnexttoyourlist#elementsforreadabilityandconvenienceforiinizip(count(1),['Bob','Emily','Joe']):printi#(1,'Bob')#(2,'Emily')#(3,'Joe')#Thedropwhile()functionreturnsaniteratorthatreturns#alltheelementsoftheinputwhichcomeafteracertain#conditionbecomesfalseforthefirsttime.defcheck_for_drop(x):print'Checking:',xreturn(x>5)foriindropwhile(should_drop,[2,4,6,8,10,12]):print'Result:',i#Checking:2#Checking:4#Result:6#Result:8#Result:10#Result:12#Thegroupby()functionisgreatforretrievingbunches#ofiteratorelementswhicharethesameorhavesimilar#propertiesa=sorted([1,2,1,3,2,1,2,3,4,5])forkey,valueingroupby(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(gè)類(lèi)似迭代器的函數(shù),即它也可以用在 for 循環(huán)語(yǔ)句中。這大大簡(jiǎn)化了你的代碼,而且相比簡(jiǎn)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,以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來(lái)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(zhǎng),比如十億浮點(diǎn)數(shù),這樣做就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)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(gè)人都有無(wú)限的 RAM 來(lái)存儲(chǔ)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(duì)數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素,并只在必要時(shí)將其存儲(chǔ)在內(nèi)存中,即一次一個(gè)。這意味著,如果你要?jiǎng)?chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù),你只能一次一個(gè)地把它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來(lái)構(gòu)建列表。

上述例子說(shuō)明:如果你想為一個(gè)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(dòng)設(shè)備或邊緣計(jì)算,使用這一方法尤其重要。

也就是說(shuō),如果你想對(duì)列表進(jìn)行多次迭代,并且它足夠小,可以放進(jìn)內(nèi)存,那最好使用 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(huì)在你每次訪問(wèn)它們時(shí)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(wèn)。

#(1)Usingaforloopvnumbers=list()foriinrange(1000):numbers.append(i+1)total=sum(numbers)#(2)Usingageneratordefgenerate_numbers(n):
num,numbers=1,[]whilenum numbers.append(num)
num+=1
returnnumberstotal=sum(generate_numbers(1000))#(3)range()vsxrange()total=sum(range(1000+1))total=sum(xrange(1000+1))

作者:George Seif

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原文標(biāo)題:Python的高級(jí)特征你知多少?來(lái)對(duì)比看看

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