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鮮為人知的python5種高級(jí)特征

共 6100字,需瀏覽 13分鐘

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2021-07-08 10:34

任何編程語(yǔ)言的高級(jí)特征通常都是通過(guò)大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫(xiě)一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目,并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問(wèn)題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)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(guò)探索,偶然發(fā)現(xiàn)什么。


下面是 Python 的 5 種高級(jí)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(shí)際上沒(méi)有函數(shù)名。


Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來(lái)定義,但對(duì)于 lambda 函數(shù),我們根本沒(méi)為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡(jiǎn)單的表達(dá)式或運(yùn)算,而無(wú)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(gè)。


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(jiǎn)單!我們執(zhí)行了一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而無(wú)需定義整個(gè)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(jiǎn)單的編程語(yǔ)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(duì)于這種運(yùn)算來(lái)說(shuō),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, [147])
print(x) # prints  [1, 16, 47]

def multiplier_func(a, b):
    return a * b

x = map(multiplier_func, [147], [258])
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(gè)或多個(gè)列表。實(shí)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(qǐng)看如下示例:

# Our numbers
numbers = [123456789101112131415]

# 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(píng)估了每個(gè)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(yǔ)句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類(lèi)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(qǐng)看以下示例:


from itertools import *

# Easy joining of two lists into a list of tuples
for i in izip([123], [ 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, [24681012]):
    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([1213212345])
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(gè)類(lèi)似迭代器的函數(shù),即它也可以用在 for 循環(huán)語(yǔ)句中。這大大簡(jiǎn)化了你的代碼,而且相比簡(jiǎn)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(lái)進(jìn)行這一計(jì)算。


如果列表很小,比如 1000 行,計(jì)算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長(zhǎng),比如十億浮點(diǎn)數(shù),這樣做就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)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(gè)人都有無(wú)限的 RAM 來(lái)存儲(chǔ)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(duì)數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素,并只在必要時(shí)將其存儲(chǔ)在內(nèi)存中,即一次一個(gè)。這意味著,如果你要?jiǎng)?chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù),你只能一次一個(gè)地把它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來(lái)構(gòu)建列表。


上述例子說(shuō)明:如果你想為一個(gè)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(dòng)設(shè)備或邊緣計(jì)算,使用這一方法尤其重要。


也就是說(shuō),如果你想對(duì)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?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會(huì)在你每次訪問(wèn)它們時(shí)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(wèn)。


# (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))
文章轉(zhuǎn)載:Python編程圈
(版權(quán)歸原作者所有,侵刪)

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