Python學習筆記二(高階特性)
阿新 • • 發佈：2018-12-31
1. 切片
#取一個list或tuple的部分元素是非常常見的操作,即輸出第0,1,2三個元素
L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
# 方法一：
print([L[0], L[1], L[2]])
# 方法二:
r = []
n = 3
for i in range(n):
r.append(L[i])
print(r)
# 方法三：
print(L[0:3])
#如果第一個索引是0，還可以省略：
print(L[:3])
print(L[2:3])輸出結果：
['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] ['Tracy']
2.迭代
類似於java的for...each方法，任何可迭代物件都可以作用於for迴圈，包括我們自定義的資料型別，只要符合迭代條件（即Iterable型別的物件），就可以使用for迴圈。print("#dict遍歷") d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} for key in d: print(key) print("#字串遍歷") for ch in 'ABC': print(ch) print("#輸出下標值") for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']): print(i, value) print("同時遍歷兩個元素") for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: print(x, y)
輸出結果：
#dict遍歷
a
b
c
#字串遍歷
A
B
C
#輸出下標值
0 A
1 B
2 C
同時遍歷兩個元素
1 1
2 4
3 93.列表生成式
print("#列表生成式")
print([x * x for x in range(1, 11)])#列表生成式
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]4.生成器
通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。print("#生成器") g = (x * x for x in range(10)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print("for迴圈遍歷") g = (x * x for x in range(10)) for n in g: print(n)
輸出結果：
#生成器
0
1
4
9
16
for迴圈遍歷
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
5.迭代總結
凡是可作用於for迴圈的物件都是Iterable型別；
凡是可作用於next()函式的物件都是Iterator型別，它們表示一個惰性計算的序列；
集合資料型別如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函式獲得一個Iterator物件；
Python的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的。
6. 函數語言程式設計
函數語言程式設計就是一種抽象程度很高的程式設計正規化，純粹的函數語言程式設計語言編寫的函式沒有變數，因此，任意一個函式，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函式我們稱之為沒有副作用。而允許使用變數的程式設計語言，由於函式內部的變數狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函式是有副作用的。允許把函式本身作為引數傳入另一個函式，還允許返回一個函式，即函式本身也可以賦值給變數，即：變數可以指向函式。print("#函式為變數")
f = abs
print(f(-10))
print("#函式作為引數傳入")
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print(add(-5, 6, abs))輸出結果：
#函式為變數
10
#函式作為引數傳入
117.map/reduce
print("#map/reduce")
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
#r是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此通過list()函式讓它把整個序列都計算出來並返回一個list
print(list(r))輸出結果：
#map/reduce
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]8.filter
filter()的作用是從一個序列中篩出符合條件的元素。由於filter()使用了惰性計算，所以只有在取filter()結果的時候，才會真正篩選並每次返回下一個篩出的元素。print("#去除空字串")
def not_empty(s):
return s and s.strip()
r = filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
print(list(r))輸出結果：
#去除空字串
['A', 'B', 'C']9.排序
print("#python排序")
r = sorted([36, 5, -12, 9, -21])
print(r)
print("#根據abs結果排序")
r = sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
print(r)
print("#字串排序")
#預設情況下，對字串排序，是按照ASCII的大小比較的，由於'Z' < 'a'，結果，大寫字母Z會排在小寫字母a的前面
r= sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
print(r)
print("#不區分大小寫字串排序")
r= sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
print(r)輸出結果：
#python排序
[-21, -12, 5, 9, 36]
#根據abs結果排序
[5, 9, -12, -21, 36]
#字串排序
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
#不區分大小寫字串排序
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']10.匿名函式
print("#匿名函式")
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))#匿名函式
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]11.裝飾器
python裝飾器自己的理解非常類似於java的aop攔截器import time
def now():
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time())))
f = now
print("列印當前時間")
f()
print("輸出函式名稱")
print(now.__name__)
# wrapper()函式的引數定義是(*args, **kw)，因此，wrapper()函式可以接受任意引數的呼叫
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
# 在wrapper()函式內，首先列印日誌，再緊接著呼叫原始函式。
@log
def now():
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time())))
print("python裝飾功能測試驗證，相當於now=log（now）")
now()
# 傳入引數的log
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
@log("列印當前時間方法")
def now():
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time())))
print("python裝飾功能測試驗證，相當於now = log('execute')(now)")
now()
輸出結果：
列印當前時間
2017-03-28 16:11:25
輸出函式名稱
now
python裝飾功能測試驗證，相當於now=log（now）
call now():
2017-03-28 16:11:25
python裝飾功能測試驗證，相當於now = log('execute')(now)
列印當前時間方法 now():
2017-03-28 16:11:25