国产一级a片免费看高清,亚洲熟女中文字幕在线视频,黄三级高清在线播放,免费黄色视频在线看

打開APP
userphoto
未登錄

開通VIP,暢享免費電子書等14項超值服

開通VIP
Python的高級特征你知多少?來對比看看
原創(chuàng) 機(jī)器之心 2019-04-22 13:48:29
Python 多好用不用多說,大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎?本文中,作者列舉了 Python 中五種略高級的特征以及它們的使用方法,快來一探究竟吧!

Python 是一種美麗的語言,它簡單易用卻非常強(qiáng)大。但你真的會用 Python 的所有功能嗎?

任何編程語言的高級特征通常都是通過大量的使用經(jīng)驗才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫一個復(fù)雜的項目,并在 stackoverflow 上尋找某個問題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個非常優(yōu)雅的解決方案,它使用了你從不知道的 Python 功能!

這種學(xué)習(xí)方式太有趣了:通過探索,偶然發(fā)現(xiàn)什么。

下面是 Python 的 5 種高級特征,以及它們的用法。

Lambda 函數(shù)

Lambda 函數(shù)是一種比較小的匿名函數(shù)——匿名是指它實際上沒有函數(shù)名。

Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來定義,但對于 lambda 函數(shù),我們根本沒為它命名。這是因為 lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達(dá)式或運算,而無需完全定義函數(shù)。

lambda 函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù),但表達(dá)式只能有一個。

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

看它多么簡單!我們執(zhí)行了一些簡單的數(shù)學(xué)運算,而無需定義整個函數(shù)。這是 Python 的眾多特征之一,這些特征使它成為一種干凈、簡單的編程語言。

Map 函數(shù)

Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù),它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素,如列表或字典。對于這種運算來說,這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)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]'看看上面的示例!我們可以將函數(shù)應(yīng)用于單個或多個列表。實際上,你可以使用任何 Python 函數(shù)作為 map 函數(shù)的輸入,只要它與你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函數(shù)

filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似,它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典)。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。

詳情請看如下示例:

# 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]

我們不僅評估了每個列表元素的 True 或 False,filter() 函數(shù)還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達(dá)式和構(gòu)建返回列表這兩步。

Itertools 模塊

Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類型。

使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作,這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。關(guān)于 Itertools 的神奇之處,請看以下示例:

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 函數(shù)

Generator 函數(shù)是一個類似迭代器的函數(shù),即它也可以用在 for 循環(huán)語句中。這大大簡化了你的代碼,而且相比簡單的 for 循環(huán),它節(jié)省了很多內(nèi)存。

比如,我們想把 1 到 1000 的所有數(shù)字相加,以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來進(jìn)行這一計算。

如果列表很小,比如 1000 行,計算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長,比如十億浮點數(shù),這樣做就會出現(xiàn)問題了。使用這種 for 循環(huán),內(nèi)存中將出現(xiàn)大量列表,但不是每個人都有無限的 RAM 來存儲這么多東西的。Python 中的 range() 函數(shù)也是這么干的,它在內(nèi)存中構(gòu)建列表。

代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數(shù)對數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素,并只在必要時將其存儲在內(nèi)存中,即一次一個。這意味著,如果你要創(chuàng)建十億浮點數(shù),你只能一次一個地把它們存儲在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來構(gòu)建列表。

上述例子說明:如果你想為一個很大的范圍生成列表,那么就需要使用 generator 函數(shù)。如果你的內(nèi)存有限,比如使用移動設(shè)備或邊緣計算,使用這一方法尤其重要。

也就是說,如果你想對列表進(jìn)行多次迭代,并且它足夠小,可以放進(jìn)內(nèi)存,那最好使用 for 循環(huán)或 Python 2.x 中的 range 函數(shù)。因為 generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會在你每次訪問它們時生成新的列表值,而 Python 2.x range 函數(shù)是靜態(tài)的列表,而且整數(shù)已經(jīng)置于內(nèi)存中,以便快速訪問。

本站僅提供存儲服務(wù),所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請點擊舉報
打開APP,閱讀全文并永久保存 查看更多類似文章
猜你喜歡
類似文章
16個鮮為人知的 Python 小眾技巧,讓你的代碼更加簡潔高效
在編寫下一段代碼之前需要學(xué)習(xí)的 16 個 Python 技巧
掌握5種python高級用法,讓你的效率大幅提升!
python入門教程(七)函數(shù)式編程,匿名函數(shù)和map,filter函數(shù)
秒殺市面 90% 的 Python 入門教程 (中)
Python 內(nèi)置函數(shù)與匿名函數(shù)
更多類似文章 >>
生活服務(wù)
分享 收藏 導(dǎo)長圖 關(guān)注 下載文章
綁定賬號成功
后續(xù)可登錄賬號暢享VIP特權(quán)!
如果VIP功能使用有故障,
可點擊這里聯(lián)系客服!

聯(lián)系客服