Python函数总结反思的简单介绍
学习了python函数调用后的感受
函数调用很方便,提高了程序的可读性,而且还可以重复使用,提高了编程的效率
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Python字典中几个常用函数总结
1、get() 返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值。
语法:dict.get(key,default=None)
参数:
key 字典中要查找的键。
default 如果指定键的值不存在时,返回该默认值值。
例:
dict={'Name':'alex','Age':21}
print("Name is:%s"% dict.get('Name')+"\n"+ "Age is:%d"% dict.get('Age'))
显示结果为:
Name is:alex
Age is:21
2、update() 将一个字典中的值更新到另一个字典中。
语法:dict.update(dict2)
参数:
dict2 添加到指定字典dict里的字典。
例:
dict={'Name':'alex','Age':21}
dict2={'Sex':'female'}
dict.update(dict2)
print("Value is %s" % dict)
显示结果为:
Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}
太全了!Python3常用内置函数总结
数学相关
abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6
sorted(list) : 排序,返回排序后的list。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8
round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数,b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型。int('1') 1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0
str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'
bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False
bytes(str,code) : 接收一个字符串,与所要编码的格式,返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]
iter(iterable): 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。
tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'
oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'
bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式,或字符串作为运算。 eval('1+1') 2
exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun,筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type():返回一个对象的类型。
id(): 返回一个对象的唯一标识值。
hash(object):返回一个对象的hash值,具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780
help():调用系统内置的帮助系统。
isinstance():判断一个对象是否为该类的一个实例。
issubclass():判断一个类是否为另一个类的子类。
globals() : 返回当前全局变量的字典。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器,返回迭代器中的数值,如果设置了default,则当迭代器中的元素遍历后,输出default内容。
reversed(sequence) : 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']
Python输出函数print()总结
print() 方法用于打印输出,是python中最常见的一个函数。
该函数的语法如下:
参数的具体含义如下:
objects --表示输出的对象。输出多个对象时,需要用 , (逗号)分隔。
sep -- 用来间隔多个对象。
end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n,我们可以换成其他字符。
file -- 要写入的文件对象。
无论什么类型的数据,包括但不局限于:数值型,布尔型,列表变量,字典变量...都可以直接输出。
在C语言中,我们可以使用printf("%-.4f",a)之类的形式,实现数据的的格式化输出。
在python中,我们同样可以实现数据的格式化输出。我们可以先看一个简单的例子:
和C语言的区别在于,Python中格式控制符和转换说明符用%分隔,C语言中用逗号。
接下来我们仔细探讨一下格式化输出
(1).%字符:标记转换说明符的开始。
%字符的用法可参考上例,不再赘述。
最小字段宽度:转换后的字符串至少应该具有该值指定的宽度。如果是*(星号),则宽度会从值元组中读出。
点(.)后跟精度值:如果需要输出实数,精度值表示出现在小数点后的位数。如果需要输出字符串,那么该数字就表示最大字段宽度。如果是*,那么精度将从元组中读出。
可参考C语言的实现方式。
注:字段宽度中,小数点也占一位。
转换标志:-表示左对齐;+表示在数值前要加上正负号;" "(空白字符)表示正数之前保留空格();0表示转换值若位数不够则用0填充。
具体的我们可以看一下例子:
格式字符 说明 格式字符 说明
%s 字符串采用str()的显示 %x 十六进制整数
%r 字符串(repr())的显示 %e 指数(基底写e)
%c 单个字符 %E 指数(基底写E)
%b 二进制整数 %f,%F 浮点数
%d 十进制整数 %g 指数(e)或浮点数(根据显示长度)
%i 十进制整数 %G 指数(E)或浮点数(根据显示长度)
%o 八进制整数 %% 字符%
在python中,输出函数总是默认换行,比如说:
而显然,这种输出太占“空间”,我们可以进行如下改造:
参考文本第一部分对end参数的描述:end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n,我们可以换成其他字符。
Python的函数参数总结
import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k 0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
python函数与方法的区别总结
1、函数的分类:
内置函数:python内嵌的一些函数。
匿名函数:一行代码实现一个函数功能。
递归函数
自定义函数:根据自己的需求,来进行定义函数。
2、方法的分类:
普通方法:直接用self调用的方法。
私有方法:__函数名,只能在类中被调用的方法。
属性方法:@property,将方法伪装成为属性,让代码看起来更合理。
特殊方法(双下划线方法):以__init__为例,是用来封装实例化对象的属性,只要是实例化对象就一定会执行__init方法,如果对象子类中没有则会寻找父类(超类),如果父类(超类)也没有,则直接继承object(python 3.x)类,执行类中的__init__方法。类方法:通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。
静态方法:不用传入类空间、对象的方法, 作用是保证代码的一致性,规范性,可以完全独立类外的一个方法,但是为了代码的一致性统一的放到某个模块(py文件)中。
其次,从作用域的角度来分析:
(1)函数作用域:从函数调用开始至函数执行完成,返回给调用者后,在执行过程中开辟的空间会自动释放,也就是说函数执行完成后,函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留,会随着返回给调用者后,开辟的空间会自动释放。
(2)方法作用域:通过实例化的对象进行方法的调用,调用后开辟的空间不会释放,也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。
最后,调用的方式不同。
(1)函数:通过“函数名()”的方式进行调用。
(2)方法:通过“对象.方法名”的方式进行调用。
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