13 python快速上手

发布时间:2024年01月23日

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内置函数和推导式

在这里插入图片描述

1. 匿名函数

传统的函数的定义包括了:函数名 + 函数体。

def send_email():
    pass

# 1. 执行
send_email()
# 2. 当做列表元素
data_list = [send_email, send_email, send_email ]
# 3. 当做参数传递
other_function(send_email)

匿名函数,则是基于lambda表达式实现定义一个可以没有名字的函数,例如:

data_list = [ lambda x:x+100,  lambda x:x+110, lambda x:x+120 ]

print( data_list[0] )
f1 = lambda x:x+100

res = f1(100)
print(res)

基于Lambda定义的函数格式为:lambda 参数:函数体

  • 参数,支持任意参数。

    lambda x: 函数体
    lambda x1,x2: 函数体
    lambda *args, **kwargs: 函数体
    
  • 函数体,只能支持单行的代码。

    def xxx(x):
        return x + 100
        
    lambda x: x + 100
    
  • 返回值,默认将函数体单行代码执行的结果返回给函数的执行这。

    func = lambda x: x + 100
    
    v1 = func(10)
    print(v1) # 110
    
def func(a1,a2):
    return a1 + a2 + 100

foo = lambda a1,a2: a1 + a2 + 100

匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。

在编写匿名函数时,由于受限 函数体只能写一行,所以匿名函数只能处理非常简单的功能。

扩展:三元运算

简单的函数,可以基于lambda表达式实现。

简单的条件语句,可以基于三元运算实现,例如:

num = input("请写入内容")

if "苍老师" in num:
    data = "臭不要脸"
else:
    data = "正经人"
    
print(data)
num = input("请写入内容")
data = "臭不要脸" if "苍老师" in num else "正经人"
print(data)

# 结果 =  条件成立时    if   条件   else   不成立

lambda表达式和三元运算没有任何关系,属于两个独立的知识点。

掌握三元运算之后,以后再编写匿名函数时,就可以处理再稍微复杂点的情况了,例如:

func = lambda x: "大了" if x > 66 else "小了"

v1 = func(1)
print(v1) # "小了"

v2 = func(100)
print(v2) # "大了"

2. 生成器

生成器是由函数+yield关键字创造出来的写法,在特定情况下,用他可以帮助我们节省内存。

  • 生成器函数,但函数中有yield存在时,这个函数就是生产生成器函数。

    def func():
        print(111)
        yield 1
    
    def func():
        print(111)
        yield 1
    
        print(222)
        yield 2
    
        print(333)
        yield 3
    
        print(444)
    
  • 生成器对象,执行生成器函数时,会返回一个生成器对象。

    def func():
        print(111)
        yield 1
    
        print(222)
        yield 2
    
        print(333)
        yield 3
    
        print(444)
        
    data = func()
    
    # 执行生成器函数func,返回的生成器对象。
    # 注意:执行生成器函数时,函数内部代码不会执行。
    
    def func():
        print(111)
        yield 1
    
        print(222)
        yield 2
    
        print(333)
        yield 3
    
        print(444)
        
    data = func()
    
    v1 = next(data)
    print(v1)
    
    v2 = next(data)
    print(v2)
    
    v3 = next(data)
    print(v3)
    
    v4 = next(data)
    print(v4)  # 结束或中途遇到return,程序爆:StopIteration 错误
    
    data = func()
    
    for item in data:
        print(item)
    

生成器的特点是,记录在函数中的执行位置,下次执行next时,会从上一次的位置基础上再继续向下执行。

应用场景

  • 假设要让你生成 300w个随机的4位数,并打印出来。

    • 在内存中一次性创建300w个
    • 动态创建,用一个创建一个。
    import random
    
    val = random.randint(1000, 9999)
    print(val)
    
    import random
    
    data_list = []
    for i in range(300000000):
        val = random.randint(1000, 9999)
    	data_list.append(val)
        
    # 再使用时,去 data_list 中获取即可。
    # ...
    
    import random
    
    
    def gen_random_num(max_count):
        counter = 0
        while counter < max_count:
            yield random.randint(1000, 9999)
            counter += 1
    
    
    data_list = gen_random_num(3000000)
    # 再使用时,去 data_list 中获取即可。
    
  • 假设让你从某个数据源中获取300w条数据(后期学习操作MySQL 或 Redis等数据源再操作,了解思想即可)。
    在这里插入图片描述

所以,当以后需要我们在内存中创建很多数据时,可以想着用基于生成器来实现一点一点生成(用一点生产一点),以节省内存的开销。

扩展

def func():
    print(111)
    v1 = yield 1
    print(v1)

    print(222)
    v2 = yield 2
    print(v2)

    print(333)
    v3 = yield 3
    print(v3)

    print(444)


data = func()

n1 = data.send(None)
print(n1)

n2 = data.send(666)
print(n2)

n3 = data.send(777)
print(n3)

n4 = data.send(888)
print(n4)

3.内置函数

在这里插入图片描述
Python内部为我们提供了很多方便的内置函数,在此整理出来36个给大家来讲解。

  • 第1组(5个)

    • abs,绝对值

      v = abs(-10)
      
    • pow,指数

      v1 = pow(2,5) # 2的5次方  2**5
      print(v1)
      
    • sum,求和

      v1 = sum([-11, 22, 33, 44, 55]) # 可以被迭代-for循环
      print(v1)
      
    • divmod,求商和余数

      v1, v2 = divmod(9, 2)
      print(v1, v2)
      
    • round,小数点后n位(四舍五入)

      v1 = round(4.11786, 2)
      print(v1) # 4.12
      
  • 第2组:(4个)

    • min,最小值

      v1 = min(11, 2, 3, 4, 5, 56)
      print(v1) # 2
      
      v2 = min([11, 22, 33, 44, 55]) # 迭代的类型(for循环)
      print(v2)
      
      v3 = min([-11, 2, 33, 44, 55], key=lambda x: abs(x))
      print(v3) # 2
      
    • max,最大值

      v1 = max(11, 2, 3, 4, 5, 56)
      print(v1)
      
      v2 = max([11, 22, 33, 44, 55])
      print(v2)
      
      v3 = max([-11, 22, 33, 44, 55], key=lambda x: x * 10)
      print(v3) # 55
      
    • all,是否全部为True

      v1 = all(   [11,22,44,""]   ) # False
      
    • any,是否存在True

      v2 = any([11,22,44,""]) # True
      
  • 第3组(3个)

    • bin,十进制转二进制
    • oct,十进制转八进制
    • hex,十进制转十六进制
  • 第4组(2个)

    • ord,获取字符对应的unicode码点(十进制)

      v1 = ord("武")
      print(v1, hex(v1))
      
    • chr,根据码点(十进制)获取对应字符

      v1 = chr(27494)
      print(v1)
      
  • 第5组(9个)

    • int

    • foat

    • str,unicode编码

    • bytes,utf-8、gbk编码

      v1 = "武沛齐"  # str类型
      
      v2 = v1.encode('utf-8')  # bytes类型
      
      v3 = bytes(v1,encoding="utf-8") # bytes类型
      
    • bool

    • list

    • dict

    • tuple

    • set

  • 第6组(13个)

    • len

    • print

    • input

    • open

    • type,获取数据类型

      v1 = "123"
      
      if type(v1) == str:
          pass
      else:
          pass
      
    • range

      range(10)
      
    • enumerate

      v1 = ["武沛齐", "alex", 'root']
      
      for num, value in enumerate(v1, 1):
          print(num, value)
      
    • id

    • hash

      v1 = hash("武沛齐")
      
    • help,帮助信息

      • pycharm,不用
      • 终端,使用
    • zip

      v1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
      v2 = [55, 66, 77, 88]
      v3 = [10, 20, 30, 40, 50]
          
      result = zip(v1, v2, v3)
      for item in result:
          print(item)
      
    • callable,是否可执行,后面是否可以加括号。

      v1 = "武沛齐"
      v2 = lambda x: x
      def v3():
          pass
      
      
      print( callable(v1) ) # False
      print(callable(v2))
      print(callable(v3))
      
    • sorted,排序

      v1 = sorted([11,22,33,44,55])
      
      info = {
          "wupeiqi": {
              'id': 10,
              'age': 119
          },
          "root": {
              'id': 20,
              'age': 29
          },
          "seven": {
              'id': 9,
              'age': 9
          },
          "admin": {
              'id': 11,
              'age': 139
          },
      }
      
      result = sorted(info.items(), key=lambda x: x[1]['id'])
      print(result)
      
      data_list = [
          '1-5 编译器和解释器.mp4',
          '1-17 今日作业.mp4',
          '1-9 Python解释器种类.mp4',
          '1-16 今日总结.mp4',
          '1-2 课堂笔记的创建.mp4',
          '1-15 Pycharm使用和破解(win系统).mp4',
          '1-12 python解释器的安装(mac系统).mp4',
          '1-13 python解释器的安装(win系统).mp4',
          '1-8 Python介绍.mp4', '1-7 编程语言的分类.mp4',
          '1-3 常见计算机基本概念.mp4',
          '1-14 Pycharm使用和破解(mac系统).mp4',
          '1-10 CPython解释器版本.mp4',
          '1-1 今日概要.mp4',
          '1-6 学习编程本质上的三件事.mp4',
          '1-18 作业答案和讲解.mp4',
          '1-4 编程语言.mp4',
          '1-11 环境搭建说明.mp4'
      ]
      result = sorted(data_list, key=lambda x: int(x.split(' ')[0].split("-")[-1]) )
      print(result)
      

4.推导式

推导式是Python中提供了一个非常方便的功能,可以让我们通过一行代码实现创建list、dict、tuple、set 的同时初始化一些值。

请创建一个列表,并在列表中初始化:0、1、2、3、4、5、6、7、8、9…299 整数元素。

data = []
for i in range(300):
    data.append(i)
  • 列表

    num_list = [ i for i in range(10)]
    
    num_list = [ [i,i] for i in range(10)]
    
    num_list = [ [i,i] for i in range(10) if i > 6 ]
    
  • 集合

    num_set = { i for i in range(10)}
    
    num_set = { (i,i,i) for i in range(10)}
    
    num_set = { (i,i,i) for i in range(10) if i>3}
    
  • 字典

    num_dict = { i:i for i in range(10)}
    
    num_dict = { i:(i,11) for i in range(10)}
    
    num_dict = { i:(i,11) for i in range(10) if i>7}
    
  • 元组,不同于其他类型。

    # 不会立即执行内部循环去生成数据,而是得到一个生成器。
    data = (i for i in range(10))
    print(data)
    for item in data:
        print(item)
    

小高级

  1. 推导式支持嵌套

    data = [ i for i in range(10)]
    
    data = []
    for i in range(10):
        data.append(i)
    
    data = [ [i,j] for j in range(5) for i in range(10) ]
    
    data = []
    for j in range(5):
        for i in range(10):
            data.append([i,j])
    
    # 一副扑克牌
    poker_list = [ [color, num] for num in range(1, 14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"]]
    print(poker_list)	
    
    
    poker_list = [ (color,num) for num in range(1,14) for color in ["红桃", "黑桃", "方片", "梅花"] ]
    
  2. 烧脑面试题

    def num():
           return [lambda x: i * x for i in range(4)]
       
       
       # 1. num()并获取返回值  [函数,函数,函数,函数] i=3
       # 2. for循环返回值
       # 3. 返回值的每个元素(2)
       result = [m(2) for m in num()]  # [6,6,6,6]
       print(result)
    
    def num():
           return (lambda x: i * x for i in range(4))
       
       
       # 1. num()并获取返回值  生成器对象
       # 2. for循环返回值
       # 3. 返回值的每个元素(2)
       result = [m(2) for m in num()]  # [0,2,4,6 ]
       print(result)
    

总结

  1. 匿名函数,基于lambda表达式实现一行创建一个函数。一般用于编写简单的函数。
  2. 三元运算,用一行代码实现处理简单的条件判断和赋值。
  3. 生成器,函数中如果yield关键字
    • 生成器函数
    • 生成器对象
    • 执行生成器函数中的代码
      • next
      • for(常用)
      • send
  4. 内置函数(36个)
  5. 推导式
    • 常规操作
    • 小高级操作
文章来源:https://blog.csdn.net/hellow_xqs/article/details/135776938
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