python函数编写指南,python函数写法

如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完

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《Python 3程序开发指南》（（美）萨默菲尔德）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python 3程序开发指南

作者：（美）萨默菲尔德

译者：王弘博

豆瓣评分：6.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2011-2-1

页数：618

内容简介：

编辑推荐

在本书中，一流的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比。Python 3功能更强大，使用更方便，语法更一致，表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。

作为一名具有多年Python使用经验的程序员，Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心（beautiful heart）”（即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素）开始进行讲解，并以这些关键要素为基础，介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题，每个主题都包含其概念和多个操作实例。

本书既可以作为Python编程指南，也可以作为Python语言参考手册。

内容简介

Python是一种脚本语言，在各个领域得到了日益广泛的应用。本书全面深入地对Python语言进行了讲解。

本书首先讲述了构成Python语言的8个关键要素，之后分章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面，并介绍了其他一些相关主题。全书内容以实例讲解为主线，每章后面附有练习题，便于读者更好地理解和掌握所讲述的内容。

本书适合于作为Python语言教科书使用，对Python程序设计人员也有一定的参考价值。

作者简介：

Mark Summerfield，Qtrac公司的所有人，同时还是一位在Python、C++、Qt以及PyQt等领域卓有专长的独立培训专家、顾问、技术编辑与作者。Mark Summerfield撰写的书籍包括《Rapid GUI Programming with Python》以及《Qt：The Definitive Guideto PyQt Programming》（Addison—Wesley，2008），并与Jasmin Blanchette共同编写了《C++GUI Programming with Qt 4》（Addison—Wesley，2006）。作为Trolltech的文档管理者，Mark创立了并负责编辑Trolltech的技术杂志《Qt Quarterly》。

python编写用pow()函数计算球的体积？

使用键盘输入值并不是编辑表中值的唯一方式。在某些情况下，为了设置字段值，可能要对单条记录甚至是所有记录执行数学计算。您可以对所有记录或选中记录执行简单计算和高级计算。此外，还可以在属性表中的字段上计算面积、长度、周长和其他几何属性。以下各部分包括使用字段计算器的若干示例。使用 Python、SQL 和 Arcade 执行计算。

本主题着重于基于 Python 的计算字段示例。要了解有关 Arcade 表达式的详细信息，请参阅 ArcGIS Arcade 指南。要了解有关 SQL 表达式的详细信息，请参阅计算字段。

注：

Python 强制将缩进作为语法的一部分。请使用两个或四个空格来定义每个逻辑级别。将语句块的开头和结尾对齐并且保持一致。

Python 计算表达式字段将使用惊叹号 (!!) 括起。

命名变量时，请注意 Python 区分大小写，因此 value 不同于 Value。

输入语句后，如果想将其写入文件，请单击导出。导入按钮将提示您查找和选择一个现有的计算文件。

简单计算

仅通过一个短表达式就可以计算出多种计算结果。

简单字符串示例

一系列 Python 字符串函数均支持使用字符串，包括 capitalize、rstrip 和 replace。

将 CITY_NAME 字段中字符串的首字母大写。

!CITY_NAME!.capitalize()

去掉 CITY_NAME 字段中自字符串结尾起的所有空白区。

!CITY_NAME!.rstrip()

将 STATE_NAME 字段中的“california”全部替换为“California”。

!STATE_NAME!.replace("california", "California")

在 Python 中，字符串字段中的字符可以通过索引和分割操作进行访问。索引操作将在索引位置提取字符，而分割操作则会提取一组字符。在下表中，假设 !fieldname! 是值为 "abcde" 的字符串字段。

示例

说明

结果

!fieldname![0]

第一个字符

"a"

!fieldname![-2]

倒数第二个字符

"d"

!fieldname![1:4]

第二、三和四个字符

"bcd"

Python 也支持使用 format() 方法的字符串格式。

将合并后的 FieldA 和 FieldB 以冒号分隔开。

"{}:{}".format(!FieldA!, !FieldB!)

常见 Python 字符串操作

简单数学示例

Python 提供了处理数字的工具。Python 也支持一些数值和数学函数，包括 math、cmath、decimal、random、itertools、functools 和 operator。

运算符

说明

示例

结果

x + y

x 加上 y

1.5 + 2.5

4.0

x - y

x 减去 y

3.3 - 2.2

1.1

x * y

x 乘以 y

2.0 * 2.2

4.4

x / y

x 除以 y

4.0 / 1.25

3.2

x // y

x 除以 y（向下取整除法）

4.0 // 1.25

3.0

x % y

x 模 y

8 % 3

-x

x 的负数表达式

x = 5

-x

-5

x 不变

x = 5

x ** y

以 x 为底，以 y 为指数的幂

2 ** 3

乘

!Rank! * 2

根据给定的半径字段计算球体的体积。

4.0 / 3.0 * math.pi * !Radius! ** 3

旧版本：

在 ArcGIS Pro 中，使用的是 Python 3，在 ArcGIS Desktop 中，使用的 Python 2。Python 2 使用的是整型数学计算，这就意味着两个整型值相除将始终生成整型值 (3 / 2 = 1)。在 Python 3 中，两个整型值相除将生成浮点型值 (3 / 2 = 1.5)。

Python 内置函数

Python 包含多个可用的内置函数，包括 max、min、round 和 sum。

Python 内置函数

通过字段列表计算每条记录的最大值。

max([!field1!, !field2!, !field3!])

通过字段列表计算每条记录的总和。

sum([!field1!, !field2!, !field3!]) 使用代码块

通过 Python 表达式和代码块参数可执行以下操作：

在表达式中应用任意 Python 函数。

访问地理处理函数和对象。

访问要素几何的属性。

访问新的随机值运算符。

使用 if-then-else 逻辑对值进行重分类。

表达式类型

代码块

Python 3

支持 Python 功能。使用 Python 函数 (def) 表示代码块。在适当的情况下，几何属性将通过地理处理对象表示（如点对象）。

Arcade

支持 Arcade 功能。

SQL

支持 SQL 表达式。

执行 SQL 表达式可以更好地支持使用要素服务和企业级地理数据库的计算，尤其是在性能方面。使用该表达式可以将单次请求设置为要素服务或数据库，而不必一次执行一个要素或一行的计算。

旧版本：

在 ArcGIS Desktop 中，计算字段工具支持 VB、PYTHON 和 PYTHON_9.3 表达式类型。VB 表达式类型，在某些产品中受支持，但在 64 位产品中不受支持，其中包括 ArcGIS Pro。

出于相后兼容性考量，ArcGIS Pro 中仍然支持 PYTHON 和 PYTHON_9.3 关键字，但是不会作为选择列出。使用这些关键字的 Python 脚本将可继续使用。

Python 3 表达式类型与旧版 PYTHON_9.3 关键字的唯一区别在于 Python 3 会将日期字段中的值作为 Python datetime 对象返回。

注：

Python 3 表达式类型与随 ArcGIS Pro 安装的 Python 版本无关。这只是历史上的第三个 Python 相关关键字（继 PYTHON 和 PYTHON_9.3 之后。

各 Python 函数可通过 def 关键字定义，关键字后为函数名称及函数的输入参数。可编写 Python 函数，使 Python 函数能够接受任何数量的输入参数（也可以没有任何参数）。函数将通过 return 语句返回值。函数名称可由您自行选取（不得使用空格，也不得以数字开头）。

注：

如果函数未通过 return 语句显式返回值，则函数将返回 None。

注：

请牢记，Python 强制要求将缩进作为语法的一部分。请使用四个空格来定义每个逻辑级别。将语句块的开头和结尾对齐并且保持一致。

代码示例 - 数学

在使用以下数学示例时，请假设表达式类型为 Python 3。

将字段的值四舍五入为保留两位小数。

表达式：

round(!area!, 2)

通过 math 模块将米转换成英尺。以转换值为底，以 2 为指数进行幂运算，然后再乘以 area。

表达式：

MetersToFeet((float(!shape.area!)))

代码块：

import math

def MetersToFeet(area):

return math.pow(3.2808, 2) * area 通过 Python 逻辑计算字段

可以使用 if、else 和 elif 语句将逻辑模式包含在代码块中。

按照字段值进行分类。

表达式：

Reclass(!WELL_YIELD!)

代码块：

def Reclass(WellYield):

if (WellYield = 0 and WellYield = 10):

return 1

elif (WellYield 10 and WellYield = 20):

return 2

elif (WellYield 20 and WellYield = 30):

return 3

elif (WellYield 30):

return 4 代码实例 - 几何

除以下代码示例外，请参阅下方的“几何单位转换”部分，以了解有关转换几何单位的详细信息。

计算某要素的面积。

表达式：

!shape.area!

计算某要素的最大 x 坐标。

表达式：

!shape.extent.XMax!

计算某要素中的折点数。

表达式：

MySub(!shape!)

代码块：

def MySub(feat):

partnum = 0

# Count the number of points in the current multipart feature

partcount = feat.partCount

pntcount = 0

# Enter while loop for each part in the feature (if a singlepart

# feature, this will occur only once)

while partnum partcount:

part = feat.getPart(partnum)

pnt = part.next()

# Enter while loop for each vertex

while pnt:

pntcount += 1

pnt = part.next()

# If pnt is null, either the part is finished or there

# is an interior ring

if not pnt:

pnt = part.next()

partnum += 1

return pntcount

将点要素类中每个点的 x 坐标平移 100。

表达式：

shiftXCoordinate(!SHAPE!)

代码块：

def shiftXCoordinate(shape):

shiftValue = 100

point = shape.getPart(0)

point.X += shiftValue

return point 几何单位转换

几何字段的面积和长度属性可通过用 @ 符号表示的单位类型进行修改。

面积测量单位关键字：

线性测量单位关键字：

注：

如果数据存储在地理坐标系中且具有线性单位（例如英尺），则会通过测地线算法转换长度计算的结果。

警告：

转换地理坐标系中数据的面积单位会生成不正确的结果，这是由于沿 globe 的十进制度并不一致。

计算某要素的长度（以码为单位）。

表达式：

!shape.length@yards!

计算某要素的面积（以英亩为单位）。

表达式：

!shape.area@acres!

测地线面积和长度也可以通过带 @（后跟测量单位关键字）的 geodesicArea 和 geodesicLength 属性进行计算。

计算某要素的测地线长度（以码为单位）。

表达式：

!shape.geodesicLength@yards!

计算某要素的测地线面积（以英亩为单位）。

表达式：

!shape.geodesicArea@acres! 代码实例 - 日期

日期和时间可使用 datetime 和 time 模块进行计算。

计算当前日期。

表达式：

time.strftime("%d/%m/%Y")

计算当前日期和时间。

表达式：

datetime.datetime.now()

计算的日期为 2000 年 12 月 31 日。

表达式：

datetime.datetime(2000, 12, 31)

计算当前日期和字段中的值之间的天数。

表达式：

(datetime.datetime.now() - !field1!).days

通过向字段中的日期值添加 100 天来计算日期。

表达式：

!field1! + datetime.timedelta(days=100)

计算字段中的日期值为一周中的周几（例如，星期天）。

表达式：

!field1!.strftime('%A') 代码实例 - 字符串

可以使用多种 Python 编码模式来完成字符串计算。

返回最右侧三个字符。

表达式：

!SUB_REGION![-3:]

将所有大写字母 P 替换为小写字母 p。

表达式：

!STATE_NAME!.replace("P","p")

通过空格分隔符串连两个字段。

表达式：

!SUB_REGION! + " " + !STATE_ABBR! 转换为正确的大小写形式

下列各例显示的是转换单词的不同方法，这些方法可使每个单词的首字母变为大写、其余字母变为小写。

表达式：

' '.join([i.capitalize() for i in !STATE_NAME!.split(' ')]) 表达式：

!STATE_NAME!.title() 正则表达式

Python 的 re 模块提供了正则表达式匹配操作，可用于对字符串执行复杂的模式匹配和替换规则。

re - 正则表达式运算正则表达式的用法

使用单词 Street 替换 St 或 St.，在字符串的末尾生成一个新单词。

表达式：

update_street(!ADDRESS!)

代码块：

import re

def update_street(street_name):

return re.sub(r"""\b(St|St.)\Z""",

'Street',

street_name) 累加计算和顺序计算

可以使用全局变量来进行累加计算和顺序计算。

根据某间隔值计算顺序 ID 或数字。

表达式：

autoIncrement()

代码块：

rec=0

def autoIncrement():

global rec

pStart = 1 # adjust start value, if req'd

pInterval = 1 # adjust interval value, if req'd

if (rec == 0):

rec = pStart

else:

rec = rec + pInterval

return rec

计算数值型字段的累加值。

表达式：

accumulate(!FieldA!)

代码块：

total = 0

def accumulate(increment):

global total

if total:

total += increment

else:

total = increment

return total

计算数值型字段的百分比增量。

表达式：

percentIncrease(float(!FieldA!))

代码块：

lastValue = 0

def percentIncrease(newValue):

global lastValue

if lastValue:

percentage = ((newValue - lastValue) / lastValue) * 100

else:

percentage = 0

lastValue = newValue

return percentage 随机值

可以使用 random 模块来计算随机值。

通过 numpy 站点包来计算 0.0 和 1.0 之间的随机浮点值。

表达式：

getRandomValue()

代码块：

import numpy

def getRandomValue():

return numpy.random.random()

使用随机模块来计算 0 与 10 之间的随机整数。

表达式：

random.randint(0, 10)

代码块：

import random 计算空值

在 Python 表达式中，可通过 Python None 来计算空值。

注：

仅当该字段为空时，才可以进行以下计算。

使用 Python None 计算空值。

表达式：

None 相关主题

有关字段计算的基础知识

授权转载：gisoracle

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《树莓派Python编程指南》（Alex Bradbury）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：树莓派Python编程指南

作者：Alex Bradbury

译者：王文峰

豆瓣评分：7.1

出版社：机械工业出版社

出版年份：2015-1-16

页数：221

内容简介：本书由树莓派基金会资深软件开发工程师亲笔撰写，是学习在树莓派上编程的必备手册。即使你没有任何编程经验，也可以畅游树莓派的世界。本书覆盖了初学编程者和第一次做Python开发所需的基础知识，书中首先对Python编程做了基本介绍，并给出了通用的Python代码，然后逐步介绍了：

·配置并开始Python编程

·使用变量、循环和函数

·学习3口图形编程

·使用PyGame

·编程“我的世界”游戏

·编写Python脚本

·理解传感器和GPIO

本书深入浅出地介绍每条命令，并辅以生动的例子和源代码，可以帮助你学习Python编程所需的各种知识和技能，是开启Python编程之旅的必备指南。

作者简介：Alex Bradbury　树莓派基金会资深软件开发工程师，对树莓派的发展做出了卓越贡献。他精通Python、C/C++等多种编程语言，尤其对Python语言有独到见解。目前他在申请剑桥大学的多核架构编译技术博士学位。

Ben Everard　资深科技工作者，拥有丰富软件开发经验，创建并掌管Linux之音（），在该网站的电子杂志和播客上可以找到他的沉思录。之前，他曾做过Linux Format的技术编辑和NoPC的区域经理。在此期间，他负责监管坦桑尼亚的校园计算机测试和部署工作。

python培训入门教程？怎样入门呢？

python作为一个编程语言，具有与其他编程语言同等的能力。冠冕堂皇地讲，是所有语言都是图灵等价的。不过python作为一门语言，尤其独特的优点，简单易学，内置了很多库。也很容易扩展。Python培训课程如何学？

可以选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学边写。下面我具体来讲讲:

1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一本通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多，但是我个人强烈推荐《A Byte of Python》，这本书我读了2遍，作者写作思路非常清晰，对每个知识点讲解很到位，不多不少。对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平也很有帮助。

网上有人会推荐《笨办法学Python》,我个人觉得这本书没有《A Byte of Python》好。一般有一些编程基本，我建议直接看《A Byte of Python》。这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的。

2.找一个靠谱的师傅。Python编程是一个十分系统的技术体系，有时候光靠看书和网上的视频，只能是一知半解，遇到问题，没有人给你讲解其中的原理和流程，那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。况且，编程不只是知识，还涉及到做具体的项目，在做项目中，如果有人带，进步才是最神速的。

3.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径。一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。

而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断坚持.快的话几个星期基本就能入门了。

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