天池实验室-Task03-Python入门(下)
一、函数
我们首先来介绍函数的定义。
- 函数以
def
关键词开头,后接函数名和圆括号()。 - 函数执行的代码以冒号起始,并且缩进。
- return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回
None
。
def functionname (parameters):"函数文档字符串"functionsuitereturn [expression]
变量作用域
Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下:
- 位置参数 (positional argument)
def functionname(arg1):
"函数文档字符串"
functionsuite
return [expression]arg1
- 位置参数 ,这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。- 默认参数 (default argument)
def functionname(arg1, arg2=v):
"函数文档字符串"
functionsuite
return [expression]arg2 = v
- 默认参数 = 默认值,调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。- 默认参数一定要放在位置参数 后面,不然程序会报错。
- 可变参数 (variable argument)
顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是 0, 1, 2 到任意个,是不定长的参数。
def functionname(arg1, arg2=v, *args):
"函数文档字符串"
functionsuite
return [expression]*args
- 可变参数,可以是从零个到任意个,自动组装成元组。- 加了星号(*)的变量名会存放所有未命名的变量参数。
- 关键字参数 (keyword argument)
def functionname(arg1, arg2=v, args, *kw):
"函数文档字符串"
functionsuite
return [expression]**kw
- 关键字参数,可以是从零个到任意个,自动组装成字典。- 命名关键字参数 (name keyword argument)
def functionname(arg1, arg2=v, args, *, nkw, *kw):
"函数文档字符串"
functionsuite
return [expression]*, nkw
- 命名关键字参数,用户想要输入的关键字参数,定义方式是在nkw 前面加个分隔符*
。- 如果要限制关键字参数的名字,就可以用「命名关键字参数」
- 使用命名关键字参数时,要特别注意不能缺少参数名。
- 参数组合
在 Python 中定义函数,可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数,这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用,但是注意,参数定义的顺序必须是:
- 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
- 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。
*args
是可变参数,args
接收的是一个tuple
**kw
是关键字参数,kw
接收的是一个dict
命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *
,否则定义的是位置参数。
警告:虽然可以组合多达 5 种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数很难懂。
变量的作用域
- Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
- 定义在函数内部的变量拥有局部作用域,该变量称为局部变量。
- 定义在函数外部的变量拥有全局作用域,该变量称为全局变量。
- 局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到global
和nonlocal
关键字了
内嵌函数
def outer():print('outer函数在这被调用')def inner():print('inner函数在这被调用')inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用outer()
# outer函数在这被调用
# inner函数在这被调用
闭包
- 是函数式编程的一个重要的语法结构,是一种特殊的内嵌函数。
- 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包。
- 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量,这个作用域称为 闭包作用域
def funX(x):def funY(y):return x * yreturn funYi = funX(8)
print(type(i)) # <class 'function'>
print(i(5)) # 40
如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal
关键字
def outer():num = 10def inner():nonlocal num # nonlocal关键字声明num = 100print(num)inner()print(num)outer()# 100
# 100
递归
如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数
# 利用循环
n = 5
for k in range(1, 5):n = n * k
print(n) # 120# 利用递归
def factorial(n):if n == 1:return 1return n * factorial(n - 1)
斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1
i = 0
j = 1
lst = list([i, j])
for k in range(2, 11):k = i + jlst.append(k)i = jj = k
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]# 利用递归
def recur_fibo(n):if n <= 1:return nreturn recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2)lst = list()
for k in range(11):lst.append(recur_fibo(k))
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
置递归的层数,Python默认递归层数为 100
import syssys.setrecursionlimit(1000)
二、Lambda表达式
匿名函数的定义
在 Python 里有两类函数:
- 第一类:用
def
关键词定义的正规函数 - 第二类:用
lambda
关键词定义的匿名函数
Python 使用 lambda
关键词来创建匿名函数,而非def
关键词,它没有函数名,其语法结构如下:
lambda argument_list: expression
lambda
- 定义匿名函数的关键词。argument_list
- 函数参数,它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数,和正规函数里的参数类型一样。:
- 冒号,在函数参数和表达式中间要加个冒号。expression
- 只是一个表达式,输入函数参数,输出一些值。
注意:
expression
中没有 return 语句,因为 lambda 不需要它来返回,表达式本身结果就是返回值。- 匿名函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
def sqr(x):return x ** 2print(sqr)
# <function sqr at 0x000000BABD3A4400>y = [sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sumary(10, 20)) # 30func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5)) # 15
匿名函数的应用
函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的,都由纯函数的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出,没有任何副作用。
匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中,主要有两种形式:
- 参数是函数 (filter, map)
- 返回值是函数 (closure)
如,在 filter
和map
函数中的应用:
filter(function, iterable)
过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list()
来转换。
odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]
除了 Python 这些内置函数,我们也可以自己定义高阶函数。
def apply_to_list(fun, some_list):return fun(some_list)lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15print(apply_to_list(len, lst))
# 5print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0
三、类与对象
对象=属性+方法
对象是类的实例。换句话说,类主要定义对象的结构,然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义,而且还包含所有实例共享的数据。
- 封装:信息隐蔽技术
我们可以使用关键字 class
定义 Python 类,关键字后面紧跟类的名称、分号和类的实现。
class Turtle: # Python中的类名约定以大写字母开头"""关于类的一个简单例子"""# 属性color = 'green'weight = 10legs = 4shell = Truemouth = '大嘴'# 方法def climb(self):print('我正在很努力的向前爬...')def run(self):print('我正在飞快的向前跑...')def bite(self):print('咬死你咬死你!!')def eat(self):print('有得吃,真满足...')def sleep(self):print('困了,睡了,晚安,zzz')
继承:子类自动共享父类之间数据和方法的机制
多态:不同对象对同一方法响应不同的行动
self是什么
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别 —— 它们必须有一个额外的第一个参数名称(对应于该实例,即该对象本身),按照惯例它的名称是 self
。在调用方法时,我们无需明确提供与参数 self
相对应的参数。
class Ball:def setName(self, name):self.name = namedef kick(self):print("我叫%s,该死的,谁踢我..." % self.name)a = Ball()
a.setName("球A")
b = Ball()
b.setName("球B")
c = Ball()
c.setName("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的,谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的,谁踢我...
Python的魔法方法
类有一个名为__init__(self[, param1, param2...])
的魔法方法,该方法在类实例化时会自动调用。
class Ball:def __init__(self, name):self.name = namedef kick(self):print("我叫%s,该死的,谁踢我..." % self.name)a = Ball("球A")
b = Ball("球B")
c = Ball("球C")
a.kick()
# 我叫球A,该死的,谁踢我...
b.kick()
# 我叫球B,该死的,谁踢我...
公有和私有
在 Python 中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上“__”两个下划线,那么这个函数或变量就会为私有的了。
类的私有属性实例
class JustCounter:__secretCount = 0 # 私有变量publicCount = 0 # 公开变量def count(self):self.__secretCount += 1self.publicCount += 1print(self.__secretCount)counter = JustCounter()
counter.count() # 1
counter.count() # 2
print(counter.publicCount) # 2# Python的私有为伪私有
print(counter._JustCounter__secretCount) # 2
print(counter.__secretCount)
# AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secretCount'
类的私有方法实例
class Site:def __init__(self, name, url):self.name = name # publicself.__url = url # privatedef who(self):print('name : ', self.name)print('url : ', self.__url)def __foo(self): # 私有方法print('这是私有方法')def foo(self): # 公共方法print('这是公共方法')self.__foo()x = Site('老马的程序人生', 'https://blog.csdn.net/LSGO_MYP')
x.who()
# name : 老马的程序人生
# url : https://blog.csdn.net/LSGO_MYPx.foo()
# 这是公共方法
# 这是私有方法x.__foo()
# AttributeError: 'Site' object has no attribute '__foo'
继承
Python 同样支持类的继承
(基类名)必须与派生类定义在一个作用域内。除了类,还可以用表达式,基类定义在另一个模块中时这一点非常有用
如果子类中定义与父类同名的方法或属性,则会自动覆盖父类对应的方法或属性
# 类定义
class people:# 定义基本属性name = ''age = 0# 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问__weight = 0# 定义构造方法def __init__(self, n, a, w):self.name = nself.age = aself.__weight = wdef speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁。" % (self.name, self.age))# 单继承示例
class student(people):grade = ''def __init__(self, n, a, w, g):# 调用父类的构函people.__init__(self, n, a, w)self.grade = g# 覆写父类的方法def speak(self):print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级" % (self.name, self.age, self.grade))s = student('小马的程序人生', 10, 60, 3)
s.speak()
# 小马的程序人生 说: 我 10 岁了,我在读 3 年级
注意:如果上面的程序去掉:people.__init__(self, n, a, w)
,则输出:说: 我 0 岁了,我在读 3 年级
,因为子类的构造方法把父类的构造方法覆盖了。
解决该问题可用以下两种方式:
- 调用未绑定的父类方法
Fish.__init__(self)
- 使用super函数
super().__init__()
Python 虽然支持多继承的形式,但我们一般不使用多继承,因为容易引起混乱。
需要注意圆括号中父类的顺序,若是父类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,Python 从左至右搜索,即方法在子类中未找到时,从左到右查找父类中是否包含方法。
组合
类、类对象和实列对象
类对象:创建一个类,其实也是一个对象也在内存开辟了一块空间,称为类对象,类对象只有一个。
实例对象:就是通过实例化类创建的对象,称为实例对象,实例对象可以有多个。
类属性:类里面方法外面定义的变量称为类属性。类属性所属于类对象并且多个实例对象之间共享同一个类属性,说白了就是类属性所有的通过该类实例化的对象都能共享。
实例属性:实例属性和具体的某个实例对象有关系,并且一个实例对象和另外一个实例对象是不共享属性的,说白了实例属性只能在自己的对象里面使用,其他的对象不能直接使用,因为self
是谁调用,它的值就属于该对象。
注意:属性与方法名相同,属性会覆盖方法。
什么是绑定
Python 严格要求方法需要有实例才能被调用,这种限制其实就是 Python 所谓的绑定概念。
Python 对象的数据属性通常存储在名为.__ dict__
的字典中,我们可以直接访问__dict__
,或利用 Python 的内置函数vars()
获取.__ dict__
。
一些相关的内置函数(BIF)
issubclass(class, classinfo)
方法用于判断参数 class 是否是类型参数 classinfo 的子类。- 一个类被认为是其自身的子类。
classinfo
可以是类对象的元组,只要class是其中任何一个候选类的子类,则返回True
。isinstance(object, classinfo)
方法用于判断一个对象是否是一个已知的类型,类似type()
。type()
不会认为子类是一种父类类型,不考虑继承关系。isinstance()
会认为子类是一种父类类型,考虑继承关系。- 如果第一个参数不是对象,则永远返回
False
。 - 如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元组,会抛出一个
TypeError
异常。 hasattr(object, name)
用于判断对象是否包含对应的属性。getattr(object, name[, default])
用于返回一个对象属性值。setattr(object, name, value)
对应函数getattr()
,用于设置属性值,该属性不一定是存在的。delattr(object, name)
用于删除属性。class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
用于在新式类中返回属性值。fget
-- 获取属性值的函数fset
-- 设置属性值的函数fdel
-- 删除属性值函数doc
-- 属性描述信息
魔法方法
魔法方法总是被双下划线包围,例如__init__
。
魔法方法是面向对象的 Python 的一切,如果你不知道魔法方法,说明你还没能意识到面向对象的 Python 的强大。
魔法方法的“魔力”体现在它们总能够在适当的时候被自动调用。
魔法方法的第一个参数应为cls
(类方法) 或者self
(实例方法)。
cls
:代表一个类的名称self
:代表一个实例对象的名称
基本的魔法方法
__init__(self[, ...])
构造器,当一个实例被创建的时候调用的初始化方法__new__(cls[, ...])
在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法,在调用__init__
初始化前,先调用__new__
。__new__
至少要有一个参数cls
,代表要实例化的类,此参数在实例化时由 Python 解释器自动提供,后面的参数直接传递给__init__
。__new__
对当前类进行了实例化,并将实例返回,传给__init__
的self
。但是,执行了__new__
,并不一定会进入__init__
,只有__new__
返回了,当前类cls
的实例,当前类的__init__
才会进入。
- 若
__new__
没有正确返回当前类cls
的实例,那__init__
是不会被调用的,即使是父类的实例也不行,将没有__init__
被调用。 __new__
方法主要是当你继承一些不可变的 class 时(比如int, str, tuple
), 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径。__del__(self)
析构器,当一个对象将要被系统回收之时调用的方法。__str__(self)
:- 当你打印一个对象的时候,触发
__str__
- 当你使用
%s
格式化的时候,触发__str__
str
强转数据类型的时候,触发__str__
- 当你打印一个对象的时候,触发
__repr__(self)
:repr
是str
的备胎- 有
__str__
的时候执行__str__
,没有实现__str__
的时候,执行__repr__
repr(obj)
内置函数对应的结果是__repr__
的返回值- 当你使用
%r
格式化的时候 触发__repr__
__str__(self)
的返回结果可读性强。也就是说,__str__
的意义是得到便于人们阅读的信息,就像下面的 '2019-10-11' 一样。
__repr__(self)
的返回结果应更准确。怎么说,__repr__
存在的目的在于调试,便于开发者使用。
算术运算符
类型工厂函数,指的是“不通过类而是通过函数来创建对象”。
__add__(self, other)
定义加法的行为:+
__sub__(self, other)
定义减法的行为:-
__mul__(self, other)
定义乘法的行为:*
__truediv__(self, other)
定义真除法的行为:/
__floordiv__(self, other)
定义整数除法的行为://
__mod__(self, other)
定义取模算法的行为:%
__divmod__(self, other)
定义当被divmod()
调用时的行为divmod(a, b)
把除数和余数运算结果结合起来,返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)
。
反算术运算符
反运算魔方方法,与算术运算符保持一一对应,不同之处就是反运算的魔法方法多了一个“r”。当文件左操作不支持相应的操作时被调用。
__radd__(self, other)
定义加法的行为:+
__rsub__(self, other)
定义减法的行为:-
__rmul__(self, other)
定义乘法的行为:*
__rtruediv__(self, other)
定义真除法的行为:/
__rfloordiv__(self, other)
定义整数除法的行为://
__rmod__(self, other)
定义取模算法的行为:%
__rdivmod__(self, other)
定义当被 divmod() 调用时的行为__rpow__(self, other[, module])
定义当被 power() 调用或**
运算时的行为__rlshift__(self, other)
定义按位左移位的行为:<<
__rrshift__(self, other)
定义按位右移位的行为:>>
__rand__(self, other)
定义按位与操作的行为:&
__rxor__(self, other)
定义按位异或操作的行为:^
__ror__(self, other)
定义按位或操作的行为:|
a + b
这里加数是a
,被加数是b
,因此是a
主动,反运算就是如果a
对象的__add__()
方法没有实现或者不支持相应的操作,那么 Python 就会调用b
的__radd__()
方法。
增值赋值运算符
__iadd__(self, other)
定义赋值加法的行为:+=
__isub__(self, other)
定义赋值减法的行为:-=
__imul__(self, other)
定义赋值乘法的行为:*=
__itruediv__(self, other)
定义赋值真除法的行为:/=
__ifloordiv__(self, other)
定义赋值整数除法的行为://=
__imod__(self, other)
定义赋值取模算法的行为:%=
__ipow__(self, other[, modulo])
定义赋值幂运算的行为:**=
__ilshift__(self, other)
定义赋值按位左移位的行为:<<=
__irshift__(self, other)
定义赋值按位右移位的行为:>>=
__iand__(self, other)
定义赋值按位与操作的行为:&=
__ixor__(self, other)
定义赋值按位异或操作的行为:^=
__ior__(self, other)
定义赋值按位或操作的行为:|=
一元运算符
__neg__(self)
定义正号的行为:+x
__pos__(self)
定义负号的行为:-x
__abs__(self)
定义当被abs()
调用时的行为__invert__(self)
定义按位求反的行为:~x
属性访问
__getattr__(self, name)
: 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为。__getattribute__(self, name)
:定义当该类的属性被访问时的行为(先调用该方法,查看是否存在该属性,若不存在,接着去调用__getattr__
)。__setattr__(self, name, value)
:定义当一个属性被设置时的行为。__delattr__(self, name)
:定义当一个属性被删除时的行为。
描述符
描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。
__get__(self, instance, owner)
用于访问属性,它返回属性的值。__set__(self, instance, value)
将在属性分配操作中调用,不返回任何内容。__del__(self, instance)
控制删除操作,不返回任何内容。
定制序列
协议(Protocols)与其它编程语言中的接口很相似,它规定你哪些方法必须要定义。然而,在 Python 中的协议就显得不那么正式。事实上,在 Python 中,协议更像是一种指南。
容器类型的协议
- 如果说你希望定制的容器是不可变的话,你只需要定义
__len__()
和__getitem__()
方法。 - 如果你希望定制的容器是可变的话,除了
__len__()
和__getitem__()
方法,你还需要定义__setitem__()
和__delitem__()
两个方法。
__len__(self)
定义当被len()
调用时的行为(返回容器中元素的个数)。__getitem__(self, key)
定义获取容器中元素的行为,相当于self[key]
。__setitem__(self, key, value)
定义设置容器中指定元素的行为,相当于self[key] = value
。__delitem__(self, key)
定义删除容器中指定元素的行为,相当于del self[key]
。
迭代器
- 迭代是 Python 最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
- 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
- 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。
- 迭代器只能往前不会后退。
- 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
- 迭代器有两个基本的方法:
iter()
和next()
。 iter(object)
函数用来生成迭代器。next(iterator[, default])
返回迭代器的下一个项目。iterator
-- 可迭代对象default
-- 可选,用于设置在没有下一个元素时返回该默认值,如果不设置,又没有下一个元素则会触发StopIteration
异常。把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法
__iter__()
与__next__()
。__iter__(self)
定义当迭代容器中的元素的行为,返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了__next__()
方法并通过StopIteration
异常标识迭代的完成。__next__()
返回下一个迭代器对象。StopIteration
异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在__next__()
方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发StopIteration
异常来结束迭代。
生成器
- 在 Python 中,使用了
yield
的函数被称为生成器(generator)。 - 跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
- 在调用生成器运行的过程中,每次遇到
yield
时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回yield
的值, 并在下一次执行next()
方法时从当前位置继续运行。 - 调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
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