Python函數

Pycharm
常用快捷鍵，例如復制當前行、刪除當前行、批量註釋、縮進、查找和替換。
常用快捷鍵的查詢和配置：Keymap
Ctrl + D：復制當前行
Ctrl + E：刪除當前行
Shift + Enter：快速換行
Ctrl + /：快速註釋（選中多行後可以批量註釋）
Tab：縮進當前行（選中多行後可以批量縮進）
Shift + Tab：取消縮進（選中多行後可以批量取消縮進）
Ctrl + F：查找
Ctrl + H：替換

-----------------------------------------------------------------
是否為主文件：
 
__name__      __name__就是標識模塊的名字的一個系統變量
if __name__ == ‘__main__‘

查看當前文件路徑 __file__
print __file__

查看當前文件路徑 __doc__
print __doc__      查看模塊註釋

1.__doc__ 返回指定函數的文檔字符串（函數的註釋）
def doc_value(x):
    """兩數相加"""
    return x+x
-------------------------------
doc_value.__doc__
-------------------------------
print
 
 result is :
         "兩數相加"

2.__name__ 返回函數名
def doc_value(x):
-------------------------------
doc_value.__name__
-------------------------------
print result is:
         "doc_value"

3.__module__返回函數所在模塊名字
def doc_value(x):
-------------------------------
doc_value.__module__
-------------------------------
print
 
 result is:
         "__main__"  maim 代表主函數

4.func_defaults 返回一個包含默認參數值的元祖

5.func_dicts 返回支持任意函數屬性的命名空間

6.func_globals 返回一個包含函數全局變量的字典應用

7.func_closure 返回一個胞體元祖，其中胞體包含了函數自由變量的綁定


**********************************************

函數調用函數

    1.默認函數   ：這允許用戶為函數的參數定義一些默認值。
這種情況下，可以以更少的參數來調用該函數，而函數調用時未提供的參數，Python會使用默認提供的值作為這些參數值
      def default（x=2）
    2.關鍵字函數  key =value 
      def dict_value（**x）
      dict_value(x=2)
    3.任意的參數列表 ，可變函數 Python還支持定義這樣的函數，該函數可以接受以元組形式傳遞的任意數量的參數
      def list_value(*x)
      list_value(1,2,3,4,5）
       當實參為list時也可以入多個值
      def list_test(x)
      list_test([1,2,3,4])

參數定義的順序必須是：必選參數、默認參數、可變參數和關鍵字參數
def test（a, b=1, *c, **d）

yield 生成器，延遲生成 |保持函數的執行狀態
xrange 生成器 python3取消
python3 range 放映列表對象range（1,10）
---------------------------

三元運算：
  result = ‘gt‘ if 1 > 3 else ‘lt‘
  print(result)

lambda 可以這樣認為,lambda作為一個表達式，定義了一個匿名函數
非常容易理解，在這裏lambda簡化了函數定義的書寫形式。是代碼更為簡潔，但是使用函數的定義方式更為直觀，易理解。

lambda語句中，冒號前是參數，可以有多個，用逗號隔開，冒號右邊的返回值


---------------------------
內置函數
help（）幫助
dir（） 返回模塊的屬性列表。
vars()  返回對象object的屬性和屬性值的字典對象
type()  查看參數是什麽類型
----------------------------
reload()
用於重新載入之前載入的模塊
import test_demo.demo
import imp
imp.reload(test_demo.demo)

id（）查看變量內存地址

----------------------------
原cmp（x, y）用於比較2個對象 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
python3 摒棄

import operator       #首先要導入運算符模塊
operator.gt(1,2)      #意思是greater than（大於）
operator.ge(1,2)      #意思是greater and equal（大於等於）
operator.eq(1,2)      #意思是equal（等於）
operator.le(1,2)      #意思是less and equal（小於等於）
operator.lt(1,2)      #意思是less than（小於）

返回布爾值
----------------------------
abs（） 絕對值
bool（）布爾值 
divmod（） 返回商與余數的元組  用於網頁分頁
max（） 最大值
min（） 最小值

len（） 長度

sum（） 求和
all（可叠代對象） 遍歷叠代對象，全部為真則為true，有一個為假則為假，空為True
any（可叠代對象） 有一個不為flase，則返回true，空為flase

chr()主要用來表示ascii碼對應的字符他的輸入時數字
ord()函數主要用來返回對應字符的ascii碼

hex(x )  將一個整數轉換為一個十六進制字符串    
oct(x )  將一個整數轉換為一個八進制字符串
bin() 返回一個整數 int 或者長整數 long int 的二進制表示

-----------------------------------------------
enumerate 對於一個可叠代的（iterable）/可遍歷的對象（如列表、字符串），enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值
list_value = [1, 2, 3, 4]
for value in enumerate(list_value):
    print(value)

(0, 1)
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)

print(‘{0}{1}{2}‘.format(‘無敵‘, ‘的‘, ‘我‘))
-----------------------------------------------
結果：無敵的我


apply(func [, args [, kwargs ]]) 函數用於當函數參數已經存在於一個元組或字典中時，間接地調用函數（python3已結不支持了）
Python2詳細用法：
http://www.jb51.net/article/53044.htm


map(function，list)是 Python 內置的高階函數，它接收一個函數 f 和一個 list，並通過把函數 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到一個新的 list 並返回。
print(list(map(lambda x: x*2, [1, 3, 5, 7, 9])))

filter(function,list)函數用於過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表
該接收兩個參數，第一個為函數，第二個為序列，序列的每個元素作為參數傳遞給函數進行判，然後返回 True 或 False，最後將返回 True 的元素放到新列表中
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])))

reduce(function,list[,可選參數])函數會對參數序列中元素進行累積。
函數將一個數據集合（鏈表，元組等）中的所有數據進行下列操作：用傳給reduce中的函數 function（有兩個參數）先對集合中的第 1、2 個元素進行操作，
得到的結果再與第三個數據用 function 函數運算，最後得到一個結果。
python3 reduce已經從全局名字空間移除了，

from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]))

zip（）函數用於將可叠代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然後返回由這些元組組成的列表
傳N個列表，生成一個新的序列，讓每一列是一組

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
list3 = [‘hello‘, ‘world‘, ‘jack‘]
print(list(zip(list1, list2, list3)))

[(1, ‘a‘, ‘hello‘), (2, ‘b‘, ‘world‘), (3, ‘c‘, ‘jack‘)]

eval() 函數用來執行一個字符串表達式，並返回表達式的值
print(eval(‘8*8‘))
64

反射：通過字符串的形式導入模塊，並以字符串的形式執行函數

# 反射（模塊）
temp = ‘os‘
model = __import__(temp)
print(model.path.split(__file__)[0])

C:/Users/TDH/Desktop/TestKnow/Python/day03/test_01

實際：
--------------------------------
動態導入
切換不同數據庫 mysql，sqlserver
用於隨時切換數據庫，減低程序耦合


getattr() 函數用於返回一個對象屬性值。 在沒有對應屬性時，將觸發 AttributeError

# 反射（函數）
model = __import__(‘demo1‘)
function = getattr(model, ‘print_hello‘)
print(function)

import random
print(random.random) #生成隨機數，0-1之間
print(random.randint(1, 2)) #定義取數區間，去其中的一個整數
print(random.randrange(1, 3)) #大於等於1，小於3的數

# 6位驗證碼

import random

code = []
for i in range(6):
    if i == random.randint(1, 5):
        code.append(str(random.randint(1, 5)))
    else:
        code.append(chr(random.randint(65, 90)))
print(‘‘.join(code))

# md5加密
import hashlib
m2 = hashlib.md5()
m2.update(‘admin‘.encode(‘utf-8‘))
print(m2.hexdigest())

序列化/反序列化

將對象轉換為可通過網絡傳輸或可以存儲到本地磁盤的數據格式（如：XML、JSON或特定格式的字節串）的過程稱為序列化；反之，則稱為反序列化。

Python的JSON模塊 序列化與反序列化的過程分別叫做：encoding 和 decoding。
encoding： 把Python對象轉換成JSON字符串
decoding： 把JSON字符串轉換成python對象

import pickle
li = [‘a‘, ‘12‘, ‘2‘, ‘32‘]
print(pickle.dumps(li))
print(pickle.loads(pickle.dumps(li)))


# 序列化到文件中
>>> with open(‘test.json‘, ‘w‘) as fp:
...     json.dump({‘a‘:‘str中國‘, ‘c‘: True, ‘e‘: 10, ‘b‘: 11.1, ‘d‘: None, ‘f‘: [1, 2, 3], ‘g‘:(4, 5, 6)}, fp, indent=4)

# 反序列化文件中的內容
>>> with open(‘test.json‘, ‘r‘) as fp:
...     json.load(fp)
{‘e‘: 10, ‘g‘: [4, 5, 6], ‘b‘: 11.1, ‘c‘: True, ‘d‘: None, ‘a‘: ‘str中國‘, ‘f‘: [1, 2, 3]}

應用場景：Python與Python之間文件傳輸

Python正則表達式

正則表達式，又稱正規表示式、正規表示法、正規表達式、規則表達式、常規表示法
----------------------------------------------------

Python支持的正則表達式元字符和語法

*********************************
字符
---------------------------------
.匹配除換行符\n之外的任意字符
\轉義字符
[...] 字符集，對應的位置可以使字符集中任意字符
*********************************
預定義字符集
---------------------------------
\d 數字[0-9]
\D 非數字[^\d]
\s 空白字符[<空格>\t\r\n\f\v]
\S 非空白字符[^\s]
\w 單詞字符[A-Za-z0-9]
\W 非單詞字符[^\w]
*********************************
數量詞
---------------------------------
*  匹配前一個字符0或無限次
+  匹配前一個字符1次或無限次
？ 匹配前一個字符0次或1次
{m} 匹配前一個字符m次
{m，n} 匹配前一個字符m至n次
*？+？？非貪婪模式
*********************************
邊界匹配
---------------------------------
^ 匹配字符串開頭
$ 匹配字符串末尾
\A 僅匹配字符串開頭
\Z 僅匹配字符串末尾
\b 匹配\w和\W之間
\B [^\b]
*********************************
邏輯、分組
---------------------------------
| 代表左右表達式任意匹配一個
(...)  被括起來的表達式將作為分組
(?P<name>...)分組，除了原有的編號外再指定一個額外的別名
\<number>引用編號為<number>的分組匹配到的字符串
(?P=name)應用別名為<name>的分組匹配的字符串
*********************************
特殊構造
---------------------------------
(?..) (..)的部分組版本
(?iLmsux) iLmsux的每個字符代表一個匹配模式，只能用於正則表達式的開頭
(?#...) #之後的內容將作為註釋被忽略
(?=...) 之後的字符串內容需要匹配表達式才能匹配成功
(?!...)
(?<=..)
(?<!..)
(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)
*********************************
----------------------------------------------------

貪婪模式與非貪婪模式
    Python裏數量詞默認是貪婪的，總是嘗試匹配盡可能多的字符；非貪婪的則相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符
例如：正則表達式"ab*"如果用於查找"abbbc"，將找到"abbb"。而如果使用非貪婪的數量詞"ab*?"，將找到"a"
----------------------------------------------------


match 只能從起始位置匹配
search 在整個字符串去匹配

findall函數返回的總是正則表達式在字符串中所有匹配結果的列表
re.compile()函數，將正則表達式的字符串形式編譯為Pattern實例，然後使用Pattern實例處理文本並獲得匹配結果（一個Match實例）

groups 只獲取組裏的字符
group  匹配所有符合的正則的字符

----------------------------------------------------

# 將正則表達式編譯成Pattern對象 
pattern = re.compile(r‘world‘) 
 
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串時將返回None 
# 這個例子中使用match()無法成功匹配 
match = pattern.search(‘hello world!‘) 
 
print (match.group()) 

Python學習筆記之函數與正則