初学Python函数的笔记整理
定义
返回单值
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
返回多值
返回多值就是返回一个tuple
import math def move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny
空函数
def nop(): pass
指定默认参数
必选参数在前，默认参数在后。默认参数需指向不可变对象（默认参数值在函数定义时被计算）
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
可变参数
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
调用可变参数的函数方法
>>> calc(1, 2) 5 >>> calc() 0 >>> nums = [1, 2, 3] >>> calc(*nums) 14
关键字参数
def person(name, age, **kw): print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw
调用关键字参数的方法
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **kw)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
注：
参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
递归
如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
尾递归
在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。
高阶函数
- 变量可以指向函数（函数可以赋值给一个变量）
- 函数名也是变量（函数名可以赋值其他值）
- 函数可以做为函数的参数（高阶函数）
map(func, list)
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) #相当于： f(f(f(x1, x2), x3), x4) >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
filter(func_return_bool, list)
把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
def is_odd(n): return n % 2 == 1 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]) # 结果: [1, 5, 9, 15]
sorted
对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1，
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21]) [5, 9, 12, 21, 36]
高阶函数用法
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
函数做为返回值
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>
>>> f()
25
注：每次调用lazy_sum()都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数。
闭包
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
原因是调用count的时候循环已经执行，但是f()还没有执行，直到调用其时才执行。所以返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
匿名函数（lambda表达式）
等价于:
def f(x): return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数做为返回值
def build(x, y): return lambda: x * x + y * y
装饰器（@func）
在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator），本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print '2013-12-25'
>>> now()
call now():
2013-12-25
#相当于执行：
now = log(now)
回到顶部
带参数的装饰器
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
@log('execute')
def now():
print '2013-12-25'
#执行结果
>>> now()
execute now():
2013-12-25
#相当于执行：
>>> now = log('execute')(now)
剖析：首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
#对于带参函数
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
#相当于：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
max2 = functools.partial(max, 10)
相当于为max函数指定了第一个参数
max2(5, 6, 7) #相当于： max(10, 5, 6, 7)
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PHPおよびPython：コードの例と比較
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。
Python vs. JavaScript：コミュニティ、ライブラリ、リソース
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1）Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2）Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3）どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。
Dockerの原則の詳細な説明
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム（UnionFS）は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。
ターミナルVSCODEでプログラムを実行する方法
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語（pythonのpython your_file_name.pyなど）に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。
Python：自動化、スクリプト、およびタスク管理
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1）自動化：OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2）スクリプトの書き込み：Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3）タスク管理：スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
vscodeとは何ですか？vscodeとは何ですか？
Apr 15, 2025 pm 06:45 PM
VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。
VSCODE拡張機能は悪意がありますか？
Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。
NginxをCentosにインストールする方法
Apr 14, 2025 pm 08:06 PM
NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
