函数 参数引用 知识点
写在前面：
python中 函数传参，传引用 ，形参其实是指针映射到 实际参数的的内存地址中的。一旦更改形参对应的值，实际参数也会改。
而 java c# 是可以改的，形参 实际参数都 生成一份数据 ，这个功能要想完成只需在 形参处 加一个ref out /再创建一份值
python 函数形参 是指针向实际参数的。
python中 直接 copy一份就行
函数参数 引用 1 ：修改 或删除形参的 值 ，实际参数值也变化
函数调用，而实际参数传入的是一个列表， 这样就是 形式参数args = 实际参数li = [1,2] 由下图表示
def func(args):
type(args)
print(type(args))
args.append(123)
print(args)
li = [1, 2]
func(li)
print(li)
删除 也删除 其实 li = [] args=li 原理一样 def func(args): del args[2:] li=[1,2,3,4] a=func(li) print(li) #结果[1, 2]
函数 参数引用2 ： 形式参数 赋值 另开辟内存
尽管 传入实际参数 li 使得 args =li ，但是 函数主体 args=123 重新赋值 相当于args重新开辟了一段 内存空间，而原li还是原来的值 如果是同一个变量名 重新赋值，原来占用内存的那个 变量空间 python会定时回收
赋值 尽管 函数调用时候 args=li 但是重新赋值，等于申请了新的内存空间。 def func(args): args=123 li=[1,2,3,4] a=func(li) print(li) #结果 [1,2,3,4]
三 lambda 匿名函数
# lambda 匿名函数
def f1(ar1, ar2):
return ar1 + ar2
f2 = lambda ar3, ar4: ar3 + ar4
ret = f2(3, 4)
print(ret)
学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：
1 # 普通条件语句 2 if 1 == 1: 3 name = 'wupeiqi' 4 else: 5 name = 'alex' 6 7 # 三元运算 8 name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
1 # ###################### 普通函数 ###################### 2 # 定义函数（普通方式） 3 def func(arg): 4 return arg + 1 5 6 # 执行函数 7 result = func(123) 8 9 # ###################### lambda ###################### 10 11 # 定义函数（lambda表达式） 12 my_lambda = lambda arg : arg + 1 13 14 # 执行函数 15 result = my_lambda(123)
四 python的内置函数
注：查看详细猛击这里
1 大部分函数
abs()返回一个数字的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。
>>>print abs(-100) 100 >>>print abs(1+2j) 2.2360679775
1 # 内置函数： 2 # 1 abs() 绝对值 3 a = 123 4 b = -123 5 print(abs(a)) 6 print(abs(b))
all() 所有为真才为真，只要有一个假就是假
判断假的条件：
任何一种都为假： 0 None 空值（字符串 列表 元组 字典）
li = [1, 2, 3, "", False] print(all(li))
any（） 一个为真就为真 同all相反，只有有真就返回True 真： 非0 非None 非空
1 li = [1, 2, 3, "", False] 2 print(any(li))
ascii（） 用法：ascii（对象） ===去类中找 __repr__ 方法，获取返回值
1 class Foo(object): 2 def __repr__(self): 3 return "hello repr" 4 5 6 li = Foo() 7 n = ascii(li) 8 print(n)
bin oct int hex 二进制 八进制 十进制 十六进制
1 # bin() 可以将 八 十 十六 进制 转换成二进制 2 print(bin(10), bin(0o13), bin(0x14)) 3 # oct() 可以将 二 十 十六 进制 转换为八进制 4 print(oct(10), oct(0b101), oct(0x14)) 5 # int() 可以将 二 八 十六进制转换为十进制 6 print(int(0o13), int(0b101), int(0x14)) 7 # hex() 可以将 二 八 十 进制转换为十六进制 8 print(hex(0b101), hex(110), hex(0o12))
bool 判断真假
看到上面的结果了没？是True。突然记起Python中除了''、""、0、()、[]、{}、None为False之外，其他的都是True。也就是说上面的'False'就是一个不为空的字符串，所以结果就为True了
1 >>> bool('False')
2 True
True。
# 7 bytes bytearray 字节列表
byte在前面已经介绍过了 bytes('str',encoding='')
bytearray([source[, encoding[, errors]]])
1 返回一个新的字节数组。bytearray类型是一个可变的整数序列，整数范围为0 <= x < 256（即字节）。 它有可变序列的大多数方法，参见Mutable Sequence Types，同时它也有str类型的大多数方法，参见String Methods。 2 3 source参数可以以不同的方式来初始化数组，它是可选的： 4 5 如果是string，必须指明encoding（以及可选的errors）参数；bytearray()使用str.encode()将字符串转化为字节数组。 6 如果是integer，生成相应大小的数组，元素初始化为空字节。 7 如果是遵循buffer接口的对象，对象的只读buffer被用来初始化字节数组。 8 如果是iterable，它的元素必须是整数，其取值范围为0 <= x < 256，用以初始化字节数组。 9 如果没有参数，它创建一个大小为0的数组。
>>> a = bytearray(3)
>>> a
bytearray(b'\x00\x00\x00')
>>> a[0]
>>> a[1]
>>> a[2]
>>> b = bytearray("abc")
>>> b
bytearray(b'abc')
>>> b[0]
>>> b[1]
>>> b[2]
>>> c = bytearray([1, 2, 3])
>>> c
bytearray(b'\x01\x02\x03')
>>> c[0]
>>> c[1]
>>> c[2]
>>> d = bytearray(buffer("abc"))
>>> d
bytearray(b'abc')
>>> d[0]
>>> d[1]
>>> d[2]
chr ord 转换 ascii对应的字符与十进制整数转换 可以百度 ascii 对照表
unichr()。
1 c = chr(65)
2 i = ord("A")
3 print(c, i)
打印 字母 数字
# 随机验证码 程序： # 65 -90 A - Z # 而 random.randrange(num1,num2) 大于等于num1 小于num2 的随机数 import random tmp = "" for i in range(6): num = random.randrange(0, 4) # 0-3 随机 if num == 2 or num == 3: # 随机数字时候 赋值随机数字 rad1 = random.randrange(0, 9) rad1 = str(rad1) #转换字符串 tmp += rad1 #字符串拼接 else: rad2 = random.randrange(65, 91) rad2 = chr(rad2) tmp += rad2 print("本次验证码：", tmp)
我自己写的验证码 数字 大小写字母
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import random
print(random.random())
print(random.randint(1, 2)) # 返回列表的值[1,2] 因此 start 和end 都能访问到
'''def randint(self, a, b): """Return random integer in range [a, b], including both end points.
"""
return self.randrange(a, b+1)
'''print(random.randrange(1, 10)) # randrange(self, start, stop=None, step=1, _int=int)
temp =""
flag = 1
for i in range(6):
num = random.randint(65,90)
for n in range(4):
if len(temp) >= 6:
flag = 0
break
x = random.randint(0,9)
if x < n:
temp += str(x)
elif x == n:
#temp += chr(num).swapcase() # 大写变小写，小写变大写到
temp += chr(num).lower() # 大写变小写，小写变大写到
if len(temp) >= 6:
flag = 0
break
if flag == 0:
break
temp += chr(num)
print(temp)
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callable(object)
检查某个对象是否可以被执行 即 对象（）
__call__()方法，则它们也是可调用的。
# 10 classmethod 后面讲 重要
# 11 compile 编译 默认读文件都是字符串，经过编译变成代码
#!usr/bin/env python
#coding:utf-8
namespace = {'name':'wupeiqi','data':[18,73,84]}
code = '''def hellocute():return "name %s ,age %d" %(name,data[0],) '''
func = compile(code, '<string>', "exec")
exec func in namespace
result = namespace['hellocute']()
print result
hasattr getattr delattr 反射 后面单独讲
# hasattr() getattr() delattr() # >>> hasattr(list, 'append') # True # >>> hasattr(list, 'add') # False
# 12 complex 复数
创建一个复数，它的值为real + imag*j；或者将一个字符串／数字转化成一个复数。如果第一个参数是个字符串，它将被解释成复数，同时函数不能有第二个参数。
第二个参数不能是字符串。每个参数必须是数值类型（包括复数）。如果imag被忽略，它的默认值是0，这时该函数就像是int()，long()和float()这样的数值转换函数。
如果两个参数都被忽略，返回0j。 注意 当从字符串转化成复数的时候，字符串中+或者-两边不能有空白。例如，complex('1+2j')是可行的，但complex('1 + 2j')会抛出ValueError异常。 在Numeric Types — int, float, long, complex中有对复数的描述。
# dir 显示类的方法
如果有参数，尝试返回参数所指明对象的合法属性的列表。
dir()报告对象属性的方式。
__getattr__()，结果还有可能是不准确的。
dir()行为也不同，因为它尝试产生相关的而不是完整的信息：
- 如果对象是模块对象，列表包含模块的属性名。
- 如果对象是类型或者类对象，列表包含类的属性名，及它的基类的属性名。
- 否则，列表包含对象的属性名，它的类的属性名和类的基类的属性名。
例如：
1 >>> import struct 2 >>> dir() # show the names in the module namespace 3 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'struct'] 4 >>> dir(struct) # show the names in the struct module 5 ['Struct', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 6 '__package__', '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into', 7 'unpack', 'unpack_from'] 8 >>> class Shape(object): 9 def __dir__(self): 10 return ['area', 'perimeter', 'location'] 11 >>> s = Shape() 12 >>> dir(s) 13 ['area', 'perimeter', 'location']
注意
例如，如果参数是一个类，那么元类属性就不会出现在结果中。
# 14 divmod（10,3） 显示商和余数
# 分页 ：余数大于0 商+1 为页数
在长整数除法中，传入两个数字（非复数）作为参数，返回商和余数的二元组。
对于混合的操作数类型，应用二元算术运算符的规则。对于普通整数或者长整数，结果等同于(a // b, a % b)。对于浮点数结果是(q, a % b)，q一般是math.floor(a / b)，但也可能比那小1。
不管怎样，q * b + a % b非常接近于a，如果a % b非0，它和b符号相同且0 <= abs(a % b) < abs(b)。
# 15 enumerate 序列
enumerate(sequence, start=0)
next()方法返回一个元组，它包含一个计数（从start开始，默认为0）和从sequence中迭代得到的值：
1 >>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter'] 2 >>> list(enumerate(seasons)) 3 [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')] 4 >>> list(enumerate(seasons, start=1)) 5 [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
等同于：
def enumerate(sequence, start=0):
n = start
for elem in sequence:
yield n, elem
n += 1
# 16 eval # 字符串 转算 执行表达式 有返回值
eval(expression[, globals[, locals]])
如果有局部变量，locals可以是任何映射类型对象。
改变于版本2.4：在此之前locals需要是个字典。
例子：
>>> x = 1
>>> print eval('x+1')
2
a = "1 + 3"
n = eval(a)
print(n)
ret = eval("a+60", {"a": 88})
print(ret)
None。
execfile()。
ast.literal_eval()，该函数能安全演算只含字面量的表达式的字符串。
# 17 exec 将字符串 执行 complie 编译功能 结合是 模板引擎
exec("for i in range(3):print(i)")
# 18 filter map reduce # filter(函数，可迭代的对象）
1 def f1(x): 2 if x >22: 3 return True 4 else: 5 return False 6 ret = filter(f1,[11,22,33]) 7 # 默认处理结果返回是一个类，需要迭代打印，因为浪费内存。 可以用next迭代取值。 或者for循环 循环依次取出 8 print(next(ret))
print(list(ret))
1 #filter 实现 2 def myfilter(fuc,seq): 3 new_li = [] 4 for i in seq: 5 #print(i) 6 ret = fuc(i) 7 if ret: 8 new_li.append(i) 9 return new_li 10 def f1(x): 11 if x > 22: 12 return True 13 else: 14 return False 15 li = [11,22,33,44] 16 new=myfilter(f1,li) 17 print(new)
filter(function, iterable)
None，使用特性函数，即为假的iterable被移除。
注意，在function不为None的情况下， filter(function, iterable) 等同于 [item for item in iterable if function(item)]； 否则等同于 [item foritem in iterable if item]（function为None）。
# filter中 lambda 函数替换 函数f1
1 ret1 = filter(lambda x:x>22,[11,22,33,44]) 2 print(list(ret1))
# map map(函数，可迭代的对象
1 # map 实现 2 def mymap(fuc,seq): 3 n_li = [] 4 for i in seq: 5 n_i=fuc(i) 6 n_li.append(n_i) 7 # print(n_li) 8 return n_li 9 def f2(x): 10 return x+10 11 li = [11,22,33,44] 12 13 ret = mymap(f2,li) 14 print(ret)
1 def f1(x): 2 if x >22: 3 return True 4 else: 5 return False 6 ret1 = map(f1,[11,22,33,44]) 7 print(list(ret1)) 8 结果是：[False, False, True, True] 9 10 ret1 = map(lambda x:x+22,[11,22,33,44]) 11 print(list(ret1)) 12 结果是：[33, 44, 55, 66]
# format 格式化 字符串拼接+ 性能低
后面讲
# globals（） 获取所有的全局变量
#local（） #获取所有局部变量
# hash（对象） 获取对象hash 内存优化
相同的数值有相同的hash（尽管它们有不同的类型，比如1和1.0）。
# isinstance（对象，类）
上面有讲 判断对象是否是某个类创建的 父类的话也成立
# issubclass 是否是子类 后面讲
# iter 迭代器 后面讲
obj = iter([11,22,33,44]) ret = next(obj) print(ret)
# yield 生成器
后面讲
# max 最大 min
li = [11,22,33,44] max(li)
# pow求次方
a= pow(2,10) print(a)
# repr() === ascii()
# round 四舍五入
round()方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字。
语法 以下是round()方法的语法： round( x [, n] ) 参数 x --这是一个数值表达式 n --这也是一个数值表达式 返回值 该方法返回 x 的小数点四舍五入到n个数字 例子 下面的例子显示了round()方法的使用 #!/usr/bin/python print "round(80.23456, 2) : ", round(80.23456, 2) print "round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3) print "round(-100.000056, 3) : ", round(-100.000056, 3) 当我们运行上面的程序，它会产生以下结果： round(80.23456, 2) : 80.23 round(100.000056, 3) : 100.0 round(-100.000056, 3) : -100.0
# slice 对象切片
在python中，list, tuple以及字符串等可以遍历访问的类型都可以应用slice访问。slice本身的意思是指切片，在这些可以遍历访问的类型中截取其中的某些部分。
#sum 求和
sum(iterable[, start])
iterable的元素通常是数字，start值不允许是一个字符串。
itertools.chain()。
其实sum()的参数是一个list 例如： sum([1,2,3]) sum(range(1,11)) 还有一个比较有意思的用法 a = range(1,11) b = range(1,10) c = sum([item for item in a if item in b]) print c 输出： 45
# supper 找到父类
super
(
type[, object-or-type])
getattr() 一样。而它自己的 类型则被忽略
# vars 对象的变量个数
# zip 拉链 将两个列表合起来，做成一个列表，元素为数组
>>> a = range(5,10) >>> a [5, 6, 7, 8, 9] >>> b =(1,5) >>> b (1, 5) >>> b =range(1,5) >>> b [1, 2, 3, 4] >>> b.append(0) >>> b [1, 2, 3, 4, 0] >>> zip(a,b) [(5, 1), (6, 2), (7, 3), (8, 4), (9, 0)] >>> b.pop() 0 >>> b [1, 2, 3, 4] >>> a [5, 6, 7, 8, 9] >>> zip(a,b) [(5, 1), (6, 2), (7, 3), (8, 4)]
sort 函数
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
依据iterable中的元素返回一个新的列表。
可变的序列类型一节描述）。
None。
None（直接比较元素）。
True，那么列表元素以反向比较排序。
functools.cmp_to_key()来转换旧式的cmp函数为key函数。
Sorting HowTo。
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
sorted 默认值对列表排序故字典只对key排序
>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]
key 函数
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']
lambda
>>> student_tuples = [
('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
The same technique works for objects with named attributes. For example:
>>> class Student:
def __init__(self, name, grade, age):
self.name = name
self.grade = grade
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name, self.grade, self.age))
def weighted_grade(self):
return 'CBA'.index(self.grade) / float(self.age)
>>> student_objects = [
Student('john', 'A', 15),
Student('jane', 'B', 12),
Student('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
更多详见 https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting/