13 python快速上手

各位小伙伴想要博客相关资料的话关注公众号：chuanyeTry即可领取相关资料！

内置函数和推导式

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）。
  

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

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