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Python 必須了解的5種高級特征

 更新時(shí)間:2020年09月10日 10:11:47   作者:崔慶才  
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(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目,并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問題的答案。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(shí)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?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達(dá)式或運(yùn)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(gè)。

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

x = lambda a : a*3 + 3
print(x(3)) # prints '12'

看它多么簡單!我們執(zhí)行了一些簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而無需定義整個(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(yùn)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, 49]'

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(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(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(gè)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(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,比如十億浮點(diǎn)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(gè)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(shí)將其存儲在內(nèi)存中,即一次一個(gè)。這意味著,如果你要創(chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù),你只能一次一個(gè)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(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,比如使用移動設(shè)備或邊緣計(jì)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?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會在你每次訪問它們時(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。

# (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))

以上就是Python 必須了解的5種高級特征的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 高級特征的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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