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Python的高级特征你知多少?来对比瞧瞧

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发表于 2024-8-17 14:29:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python 多好用不消多说,大众瞧瞧自己用的语言就晓得了。然则 Python 隐匿的高级功能你都 get 了吗?本文中,作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的运用办法,快来一探到底吧!

Python 是一种漂亮的语言,它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗?

任何编程语言的高级特征一般都是经过海量运用经验才发掘的。例如你在编写一个繁杂的项目,并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。而后忽然发掘了一个非常优雅的处理方法,它运用了你从不晓得的 Python 功能!

这种学习方式太有趣了:经过探索,偶然发掘什么。

下面是 Python 的 5 种高级特征,以及它们的用法。

Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名指的是实质函数名。

Python 函数一般运用 def a_function_name() 样式来定义,但针对 lambda 函数,咱们基本没为它命名。这是由于 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数。

lambda 函数能够运用任意数量的参数,但表达式只能有一个。

x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints 30 x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints 12

看它多么简单!咱们执行了有些简单的数学运算,而无需定义全部函数。这是 Python 的众多特征之一,这些特征使它作为一种干净、简单的编程语言。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数,它能够将函数应用于各样数据结构中的元素,如列表或字典。针对这种运算来讲,这是一种非常干净况且可读的执行方式。

def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints [1, 16, 47] def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints [2, 20, 56]瞧瞧上面的示例!咱们能够将函数应用于单个或多个列表。实质上,你能够运用任何 Python 函数做为 map 函数的输入,只要它与你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常类似,它将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回复用函数返回 True 的元素。

详情请看如下示例:

# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

咱们不仅评定每一个列表元素的 True 或 False,filter() 函数还保证只返回匹配为 True 的元素。非常便于处理检测表达式和构建返回列表这两步。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种能够在 for 循环语句(包含列表、元组和字典)中运用的数据类型。

运用 Itertools 模块中的函数让你能够执行非常多迭代器操作,这些操作一般必须多行函数和繁杂的列表理解。关于 Itertools 的神奇之处,请看以下示例:

from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], [a, b, c]): print i # (a, 1) # (b, 2) # (c, 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), [Bob, Emily, Joe]): print i # (1, Bob) # (2, Emily) # (3, Joe) # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print Checking: , x return (x > 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print Result: , i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end= ) # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])

Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数,即它能够用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码,况且相比简单的 for 循环,它节省了非常多内存。

例如咱们想把 1 到 1000 的所有数字相加,以下代码块的第1部分向你展示了怎样运用 for 循环来进行这一计算。

倘若列表很小,例如 1000 行,计算所需的内存还行。但倘若列表巨长,例如十亿浮点数,这般做就会显现问题了。运用这种 for 循环,内存中将显现海量列表,但不是每一个人都有没有限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数是这么干的,它在内存中构建列表。

代码中第二部分展示了运用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素,并仅在必要时将其存储在内存中,即一次一个。这寓意着,倘若你要创建十亿浮点数,你只能一次一个地把它们存储在内存中!Python 2.x 中的 xrange() 函数便是运用 generator 来构建列表。

以上例子说明:倘若你想为一个很大的范围生成列表,那样必须运用 generator 函数。倘若你的内存有限,例如运用移动设备或边缘计算,运用这一办法尤其重要。

便是说,倘若你想对列表进行多次迭代,并且它足够小,能够放进内存,那最好运用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。由于 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次拜访它们时生成新的列表值,而 Python 2.x range 函数是静态的列表,况且整数已然置于内存中,以便快速拜访

# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num < n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))
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发表于 2024-9-4 12:31:29 | 显示全部楼层
你的见解独到,让我受益匪浅,非常感谢。
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发表于 2024-10-17 10:41:15 | 显示全部楼层
这篇文章真的让我受益匪浅,外链发布感谢分享!
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发表于 2024-10-19 11:22:59 | 显示全部楼层
你的言辞如同繁星闪烁,点亮了我心中的夜空。
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