函数参数
- 位置参数:
def power(x):
- 默认参数:
def power(x, n=2):
默认参数必须指向不变对象! - 可变参数:
def calc(*numbers):
- 关键字参数:
def person(name, age, **kw):
- 命名关键字参数:
def person(name, age, *, city, job):
参数组合:
在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数
递归及尾递归优化
切片
迭代
默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。
通过collections模块的Iterable类型判断一个对象是否可迭代
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False
如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办?Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身:
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C
列表生成器
list(range(1, 11))
[x * x for x in range(1, 11)]
[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
>>> import os
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
生成器:generator 不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制
方法一:只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
迭代器
高阶函数
map/reduce
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
filter: 用于过滤序列
sorted: 对list进行排序
返回函数
匿名函数
装饰器
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
偏函数
functools.partial