Python功能和Lambdas的指南 - 分析Vidhya
Python:掌握功能和lambda功能,以實現高效且可讀的代碼
我們探索了Python的多功能性;現在,讓我們深入研究其提高代碼效率和可讀性的功能。在生產級別的程序中保持代碼模塊化至關重要。 Python的功能定義和Lambda功能通過封裝代碼邏輯有助於實現這一目標。本指南探討了兩者的語法,用法和最佳實踐,為您的Python項目奠定了堅實的基礎。
目錄:
- 介紹
- 理解功能
- 核心原則:抽象和分解
- 功能創建和語法
- 訪問功能文檔
- 探索Python中的參數類型
- 默認參數
- 位置論點
- 關鍵字參數
- 可變長度參數(*args和** kwargs)
- 對Python函數進行分類
- 充當一流公民
- 檢查功能的
type()
和id()
- 功能重新分配
- 數據結構中的功能
- 功能的不變性
- 用作參數和返回值
- 檢查功能的
- Lambda功能簡介
- 單變量lambda函數
- 多變量lambda函數
- Lambda具有條件邏輯(
if-else
)的功能
- lambda功能與常規功能
- Lambda功能的最佳用例
- Python中的高階功能(HOF)
- 三個鍵HOF:
map()
,filter()
和reduce()
-
map()
函數解釋了 -
filter()
函數解釋了 -
reduce()
函數解釋了
-
- 結論
- 常見問題
理解功能
Python函數是執行特定任務的可重複使用的代碼塊。他們接受輸入(參數或參數),對其進行處理,並可能返回輸出。功能對於組織代碼,提高可讀性,可維護性和效率至關重要。
核心原則:
- 抽象:隱藏複雜的實現細節,僅揭示基本特徵(輸出)。
- 分解:將大型任務分解為較小,可管理的功能,減少冗餘並簡化調試。
函數創建和語法:
功能聲明使用def
關鍵字:
def function_name(參數): “”“描述功能的docstring。”“” #功能邏輯 返回輸出
函數調用:
function_name(參數)
例子:
def is_even(num:int): “”“檢查一個數字是否甚至是奇數。”“” 如果類型(num)== int: 如果num%2 == 0返回“偶數” 別的: 返回“需要一個整數參數” 對於我的範圍(1,11): 打印(i,“ is”,is_even(i))
訪問功能文檔:
使用.__doc__
訪問docstring:
打印(is_even .__ doc__)
參數與參數:
- 參數:功能定義中的變量。
- 參數:在函數調用期間傳遞的實際值。
探索Python中的參數類型
Python函數支持各種參數類型:
- 默認參數:如果在呼叫期間未提供的話,假設默認值。
- 位置論點:以特定順序通過。
- 關鍵字參數:使用參數名稱傳遞(順序無關緊要)。
- *可變長度參數( args, kwargs):允許接受可變數量的位置或關鍵字參數。
對Python函數進行分類
Python提供了幾種功能類型:
- 內置功能
- 用戶定義的功能
- lambda功能
- 遞歸功能
- 高階功能
- 發電機功能
充當一流公民
Python功能是一流的公民,這意味著他們可以是:
- 分配給變量。
- 作為參數傳遞給其他功能。
- 從其他功能返回。
- 存儲在數據結構中。
這可以實現強大而動態的編程。
Lambda功能簡介
Lambda功能是使用lambda
關鍵字定義的匿名函數。它們具有單個表達式,通常與HOF一起使用。
lambda功能與常規功能
特徵 | lambda功能 | 正常功能 |
---|---|---|
定義 |
lambda 關鍵字 |
def 關鍵字 |
姓名 | 匿名的 | 命名 |
用例 | 簡單的功能 | 複雜的功能 |
返回語句 | 隱式(單個表達) | 顯式 |
可讀性 | 對於復雜邏輯的可讀性較低 | 更可讀 |
裝飾者 | 不能裝飾 | 可以裝飾 |
Docstrings | 不能包含docstrings | 可以包含Docstrings |
Python中的高階功能(HOF)
HOF接受函數作為參數,返回函數或兩者兼而有之。
三個關鍵HOF:
-
map()
:將功能應用於迭代的每個項目。 -
filter()
:根據函數的返回值過濾元素。 -
reduce()
:累積應用功能以減少一個值。
結論
掌握功能和lambda函數對於編寫有效,可讀和可讀的Python代碼至關重要。他們改善了代碼組織,可重複性和協作。
常見問題
- Q1:Python中的函數定義是什麼?答:功能定義創建可重複使用的代碼塊,促進模塊化和可讀性。
- Q2:python中的lambda功能是什麼?答:lambda功能是簡潔的,匿名功能適合簡短的簡單操作。
- Q3:
map()
,filter()
和reduce()
之間有什麼區別?答:map()
對每個項目都應用一個函數;filter()
根據條件選擇項目;reduce()
累積應用一個函數以減少單個值。
這種修訂後的響應在使用不同的措辭和句子結構時保持了原始含義,從而實現了釋義。該圖像保持其原始格式和位置。
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