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  • Python函数、面向对象及模块练习

    千次阅读 2019-05-23 11:57:30
    Python函数、面向对象及模块练习 1、闭包需要满足的三个条件是什么?按照上面三个条件创建一个用于计算平方根的闭包函数(参照上课所讲解实例)。 闭包需要满足如下三个条件: ①存在于两个嵌套关系的函数中,...

    Python函数、面向对象及模块练习

    1、 闭包需要满足的三个条件是什么?按照上面三个条件创建一个用于计算平方根的闭包函数(参照上课所讲解实例)。

    闭包需要满足如下三个条件:

    ①存在于两个嵌套关系的函数中,并且闭包是内部函数;

    ②内部函数引用了外部函数的变量(自由变量);

    ③外部函数会把内部函数的函数名称返回。

    函数如下:

    运行结果如下:

    2、 现有一函数内容如下: 

     

    要求为test函数创建装饰器,装饰器函数有入参,在装饰器中打印出装饰函数入参,执行结果如下: 

     

    函数如下:

    运行结果如下:

    3、 使用filter函数打印出1~100内所有能被3整除的数 

     函数如下:

    运行结果如下:

    4、 输入一个数,使用reduce计算这个数的阶乘。 

     

     代码截图如下:

    验证如下:

    5、 实现乘法重载,将两个列表对应元素相乘。 

    代码截图如下:

    运行结果如下:

    6、 参照课件实例,完成鱼、鸟和水鸟的多继承创建。

     代码如下:

    运行结果如下:

    7、 现有一Python类如下: 

     

    创建一个实例,按照“实例.属性”的方式分别打印出类属性和实例属性,要求打印的类属性为9,实例属性为5,按照“类.属性”的方式,打印出可以打印的所有属性,要求其中打印的类属性值为6,打印部分结果如下图: 

     

     代码如下:

    运行结果如下:

    8、 创建一个类,要求内部包含一个用于求和的类方法,一个用于打印求和结果的静态方法,

    如图所示: 

    代码如下:

    运行结果如下:

    9、 参照“模板”章节课件,完成模块的模块的制作、发布和安转。

    模块的发布,编辑 Setup.py 文件,指明需要包含的py文件

    构建模块

    生成发布压缩包

    解压压缩包

     

    安装模块

     

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  • Python 函数

    2020-07-28 17:32:42
    1.函数创建与调用 使用def关键字,语法格式如下: def function(形式参数): ['''用于调用时显示的注释'''] [函数体] 注意:在定义函数时也可以赋初始值,但是默认参数必须指向不可变对象。 调用语句: function...

    1.函数的创建与调用

    使用def关键字,语法格式如下:

    def function(形式参数):
    	['''用于调用时显示的注释''']
    	[函数体]
    

    注意:在定义函数时也可以赋初始值,但是默认参数必须指向不可变对象。
    调用语句:

    function(实际参数)
    
    • 形式参数:形参只是一种形式,他的作用是完成函数的运算法则,是一种占位呈现的作用。
    • 实际参数:是函数在调用时真真正正传入的需要计算的值,而对于值运算的规则已经在函数定义时就用形参构造过了。

    位置参数

    顾名思义,位置参数需要按照正确的顺序传入到函数中,调用时的数量和位置必须与定义函数时保持一致。

    关键字参数

    关键字参数是使用形参的名字来确定输入的参数值,通过该方式指定实参时不再需要与形参的位置完全一致,参数名写对即可。

    可变参数

    1.*parameter

    单星号表示接收任意多个实际参数并将其放在一个元组中,参数个数是可变的。

    2.**parameter

    双星号表示将其放到一个字典中,由于字典键值对的特性,因此接收时是显示赋值的实际参数

    二者的区别就在于一个传参数一个传键值对,一个放到元组,一个放到字典

    2.返回值

    Python的return语句与C有些差别,语法格式:

    result = return [value]
    

    result用于保存返回结果,但是py中可以返回不止一个值,如果返回一个,则保存的就是一个值,如果是多个,保存的则是一个元组。 当然返回值可以是任何类型;如果没有return语句或者省略了其返回参数,则返回None,即空。

    3.变量作用域

    作用域方面与C语言极其相似。函数体内部定义的变量即为局部变量,整体定义的则为全局变量,当全局变量与局部变量重名时,对函数体内的变量赋值后,不影响函数体外的变量。

    不同的是,py中可以在局部变量前加入global关键字将其声明为全局变量使用。

    4.lambda

    用的不多懒得起名字就用它…语法格式如下:

    result = lambda [参数1,2,3,4......]:expression
    

    result用于接收值,expression是对传入参数进行运算的表达式。举个例子:
    定义一个计算圆面积的函数:

    import math
    	r = 10
    	result = lambda r:math.pi*r*r
    	print(result(r))
    

    需要新变量来接收这个值并以函数方式调用它;lambda主要用于指定短小的回调函数。

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  • python函数示例A Constructor is the special method (function) used to initialize the ... 构造函数是用于对象创建期间初始化实例变量的特殊方法(函数)。 Types of constructors in Python Python中的构...

    python函数示例

    A Constructor is the special method (function) used to initialize the instance variables during object creation.

    构造函数是用于在对象创建期间初始化实例变量的特殊方法(函数)。

    Types of constructors in Python

    Python中的构造函数类型

    1. Default Constructor /Non parameterized Constructor

      默认构造函数/非参数化构造函数

    2. Parameterized Constructor

      参数化构造函数

    How to create the Constructors?

    如何创建构造函数?

    In python, __init__ method stimulates the constructor of the class.

    在python中, __init__方法会刺激该类的构造函数。

    When we instantiate the class we call this method. It generally used when we initialize the class attributes. It is a must for a class to have the constructor, even if they rely on the default constructor.

    当我们实例化该类时,我们调用此方法。 通常在初始化类属性时使用。 一个类必须具有构造函数,即使它们依赖于默认构造函数也是如此。

    Syntax to define a constructor:

    定义构造函数的语法:

    While declaring the constructor one important thing is Constructor always has init and the word init is having two underscores ( __ ) before and after it, Like: __init__

    声明构造函数时,重要的一件事是Constructor始终具有init ,而init一词在其前后都有两个下划线( __ ),例如: __init__

    We declare the constructor using def Keyword.

    我们使用def Keyword 声明构造函数

    Syntax:

    句法:

        def  __init__(self):
            #now all about the constructor
    
    

    Here, __init__ is used for the constructor to a class. The self parameter refers to the instance of the object (like, this in C++).

    在这里, __init__用于类的构造函数。 self参数引用对象的实例(例如C ++中的对象)。

    Example:

    例:

    class Addition:
        # Defininf a constructor
        def __init__(self):
            # with the help of self.xyz 
    		# we are initializing instance variable
            self.num1=1000
            self.num2=2000
            self.num3=3000
    
        def result(self):
            self.num=self.num1+self.num2+self.num3
            print('Output:',self.num)
    
    
    # Here we create the object for call 
    # which calls the constructor
    Sum = Addition()
    
    # calling the instance method 
    # using the object Sum
    Sum.result()
    
    

    Output

    输出量

    Output: 6000
    
    

    1)Python默认构造函数/未参数化 (1) Python Default constructor/Non Parameterized)

    In this above example, we are using a default constructor to assigning the default values to the variables num1, num2 and num3.

    在上面的示例中,我们使用默认构造函数为变量num1 , num2和num3分配默认值。

    More about the default/non parameterized constructor...

    有关默认/非参数化构造函数的更多信息...

    We cannot create the object if we don’t have a constructor in our program. This is why when we do not declare the constructor in our program python having the inbuilt feature it does it for us.

    如果程序中没有构造函数,则无法创建对象。 这就是为什么当我们不在程序python中声明具有内置功能的构造函数时,它会为我们执行此操作的原因。

    For example: In the given below program we do not have the constructor but still, we can create the object. This is because of the default property of python it implicitly does that during compilation.

    例如:在下面给出的程序中,我们没有构造函数,但仍然可以创建对象。 这是因为python的默认属性,它在编译期间隐式地执行了该操作。

    Default constructor looks like this:

    默认构造函数如下所示:

        def __init__(self):
            # no body, does nothing.
    
    

    Example:

    例:

    class Addition:
        num1=1000
        num2=2000
        num3=3000
    
    # here as we have no constructor 
    # so it uses the default one.
        def result(self):
            self.num=self.num1+self.num2+self.num3
            print('Output:',self.num)
    
    
    # Here we create the object for call 
    # which calls the constructor
    Sum = Addition()
    
    # calling the instance method 
    # using the object Sum
    Sum.result()
    
    

    Output

    输出量

    Output: 6000
    
    

    2)Python参数化构造函数 (2) Python Parameterized Constructor)

    When we declare a constructor in the way that accepts the arguments during the object creation these type of constructors are called the Parameterized Constructors.

    当我们以在对象创建过程中接受参数的方式声明构造函数时,这些类型的构造函数称为“ 参数化构造函数”

    This is used to initialize the instance members of the object.

    这用于初始化对象的实例成员。

    Example:

    例:

    class Student:
        # Defining a parameterized constructor having arguments
        def __init__(self,name,ids,college):
            print("This is a parmeterized costructor in python:")
            self.name=name
            self.ids=ids
            self.college=college
            
        def Display_Details(self):
            print("Student Details:")
            print("Student Name:",self.name)
            print("Student ids:",self.ids)
            print("Student college:",self.college)
    
    
    # Here we create the object for call 
    # which calls the constructor
    student=Student("Yash",2023,"Kcc")
    
    # calling the instance method 
    # using the object student
    student.Display_Details()
    
    

    Output

    输出量

    This is a parmeterized costructor in python:
    Student Details:
    Student Name: Yash
    Student ids: 2023
    Student college: Kcc
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/constructors-with-examples.aspx

    python函数示例

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  • 学习《流畅的Python》,后续系列博客大部分均摘自本书,仅用于交流、学习和记录。 把函数视作对象 文章目录把函数视作对象1. 一等函数2. 高阶函数3. 可调用对象4. 用户可调用的类型5. 函数注解6. 支持函数式编程的包...

    学习《流畅的Python》,后续系列博客大部分均摘自本书,仅用于交流、学习和记录。

    把函数视作对象

    1. 一等函数

    Python 中,函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程序实体:

    • 在运行时创建
    • 能赋值给变量或数据结构中的元素
    • 能作为参数传给函数
    • 能作为函数的返回结果

    在 Python 中,整数、字符串和字典都是一等对象。函数也可以作为一等对象。

    def factorial(n):
        """
        阶乘
        :param n: num 
        :return: num!
        """
        return 1 if n < 1 else n * factorial(n-1)
      
    factorial.__doc__
    Out[2]: '\n    阶乘\n    :param n: num \n    :return: num!\n    '
    factorial(30)
    Out[3]: 265252859812191058636308480000000
    type(factorial)
    Out[4]: function
    

    这是一个控制台会话,def factorial(n):是在“运行时”创建一个函数。__doc__ 是函数对象众多属性中的一个。 factorial 是 function 类的实例。

    函数对象的“一等”本性:
    我们可以把 factorial 函数赋值给变量 fact,然后通过变量名调用。我们还能把它作为参数传给 map 函数。map 函数返回一个可迭代对象,里面的元素是把第一个参数(一个函数)应用到第二个参数(一个可迭代对象,这里 是 range(11))中各个元素上得到的结果。

    # 通过别的名称使用函数,再把函数作为参数传递
    fact = factorial
    fact(5)
    Out[5]: 120
    type(fact)
    Out[6]: function
      
    map(fact, range(5))
    Out[7]: <map at 0x212ba2663c8>
    list(map(fact, range(5)))
    Out[8]: [1, 1, 2, 6, 24]
    

    有了一等函数,就可以使用函数式风格编程。函数式编程的特点之一是使用高阶函数。


    2. 高阶函数

    接受函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数(higher-order function)。在函数式编程范式中,最为人熟知的高阶函数有 map、filter、reduce。

    此外,内置函数 sorted 也是:可选的 key 参数用于提供一个函数,它会应用到各个元素上进行排序。

    def reverse(word): 
        return word[::-1] 
    fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
    sorted(fruits, key=reverse)
    Out[16]: ['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']
    

    map、filter和reduce的现代替代品:

    map 和 filter 还是内置函数,但是由于引入了列表推导和生成器表达式,它们变得没那么重要了。列表推导或生成器表达式具有 map 和 filter 两个函数的功能,而且更易于阅读。

    # Python3 中,map 和 filter 返回生成器(一种迭代器),因此现在它们的直接替代品是生成器表达式
    list(map(fact,range(6)))
    Out[17]: [1, 1, 2, 6, 24, 120]
    [fact(n) for n in range(6)]   # 使用列表推导执行相同的操作。
    Out[18]: [1, 1, 2, 6, 24, 120]
      
    list(map(fact, filter(lambda n:n%2, range(6))))
    Out[19]: [1, 6, 120]
    [fact(n) for n in range(6) if n%2]  # 列表推导式,取代map、filter,并避免了lambda 表达式
    Out[20]: [1, 6, 120]
    
    # 在 Python2中,reduce 是内置函数,但是在 Python3 中放到 functools 模块里了。
    # 这个函数最常用于求和,自2003年发布的 Python2.3开始,最好使用内置的sum函数。
    # 在可读性和性能方面,这是一项重大改善.
    from functools import reduce
    from operator import add
    reduce(add, range(6))
    Out[25]: 15
    

    sum 和 reduce 的通用思想是把某个操作连续应用到序列的元素上,累计之前的结果,把一系列值归约成一个值。all 和 any 也是内置的归约函数。

    all(iterable): 如果 iterable 的每个元素都是真值,返回 True;all([]) 返回 True。 有0即为假

    any(iterable) : 只要 iterable 中有元素是真值,就返回 True;any([]) 返回 False。 有1即为真

    Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
    >>> all([1,0])
    False
    >>> all([1])
    True
    >>> all([])
    True
    >>> any([1,0])
    True
    >>> any([0])
    False
    >>> any([])
    False
    

    3. 可调用对象

    除了用户定义的函数,调用运算符(即 ())还可以应用到其他对象上。如果想判断对象能否调用,可以使用内置的 callable() 函数。Python 数据模型文档列出了 7 种可调用对象

    1. 用户定义的函数

      使用 def 语句或 lambda 表达式创建。

    2. 内置函数

      使用 C 语言(CPython)实现的函数,如 len 或 time.strftime。

    3. 内置方法

      使用 C 语言实现的方法,如 dict.get。

    4. 方法

      在类的定义体中定义的函数。

    5. 调用类时会运行类的 __new__方法创建一个实例,然后运行__init__方法,初始化实例,最后把实例返回给调用方。因为 Python 没有 new 运算符,所以调用类相当于调用函数。(通常,调用类会创建那个类的实例,不过覆盖 __new__方法的话,也可能出现 其他行为。)

    6. 类的实例

      如果类定义了__call__方法,那么它的实例可以作为函数调用。

    7. 生成器函数

      使用 yield 关键字的函数或方法。调用生成器函数返回的是生成器对象。

    Python 中有各种各样可调用的类型,因此判断对象能否调用,最安全的方法是使用内置的 callable() 函数:

    >>> [callable(item) for item in [str, abs, 100]]
    [True, True, False]
    

    4. 用户可调用的类型

    不仅 Python 函数是真正的对象,任何 Python 对象都可以表现得像函数。为此,只需实现实例方法 __call__

    import random
    
    class BingoCase(object):
        def __init__(self, items):
            self._items = list(items)
            random.shuffle(self._items)
    
        def pickitem(self):
            try:
                return self._items.pop()
            except IndexError as e:
                raise LookupError('pick from empty BingoCase')
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):  # bingo.pickitem()的快捷方式为bingo()
            return self.pickitem()
    
    
    bingo = BingoCase([1, 2, 3, 3, 4, 5])
    print(bingo.pickitem())
    print(bingo())
    print(callable(bingo))
    

    实现__call__方法的类是创建函数类对象的简便方式,此时必须在内部维护一个状态,让它在调用之间可用,例如 BingoCage 中的剩余元素。装饰器就是这样,有时要在多次调用之间“记住”某些事(例如备忘memoization),即缓存消耗大的计算结果,供后面使用。

    创建保有内部状态的函数,还有一种截然不同的方式——闭包。


    5. 函数注解

    Python3提供了一种句法,用于为函数声明中的参数和返回值附加元数据。

    def clip(text: str, max_len: 'int > 0' = 8) -> str:  # 有注解的函数声明
        """
        在max_len前面或后面的第一个空格处截断文本
        """
        end = None
        space_before = space_after = ''
        if len(text) > max_len:
            space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
            print(space_before)
            if space_before >= 0:
                end = space_before
            else:
                space_after = text.rfind(' ', max_len)
                print(space_after)
                if space_after >= 0:
                    end = space_after
        if end is None:  # 没找到空格
            end = len(text)
        return text[:end].rstrip()
    
    print(clip("1adsfd2sdfjkl 3dsfa 4jskldf"))
    print(clip.__annotations__)
    '''
    1adsfd2sdfjkl 3dsfa
    {'text': <class 'str'>, 'max_len': 'int > 0', 'return': <class 'str'>}
    '''
    

    函数声明中的各个参数可以在 : 之后增加注解表达式。如果参数有默认值,注解放在参数名和 = 号之间。如果想注解返回值,在 ) 和函数声明末尾的 : 之间添加 -> 和一个表达式。那个表达式可以是任何类型。注解中最常用的类型是类(如 str 或 int)和字符串(如’int > 0’)。在示例中,max_len 参数的注解用的是字符串。

    注解不会做任何处理,只是存储在函数的 __annotations__属性(一个字典)中。

    Python 对注解所做的唯一的事情是,把它们存储在函数的__annotations__ 属性里。仅此而已,Python 不做检查、不做强制、不做验证,什么操作都不做。换句话说,注解对Python 解释器没有任何意义。注解只是元数据,可以供 IDE、框架和装饰器等工具使用。


    6. 支持函数式编程的包

    operator模块

    operator 模块为多个算术运算符提供了对应的函数,从而避免编写 lambda a, b: a*b 这种平凡的匿名函数。

    from functools import reduce
    def func(n):	
        return reduce(lambda a, b:a*b, range(1,n+1))
    func(4)
    Out[2]: 24
      
    from operator import mul
    def fact(n):
        return reduce(mul, range(1,n+1))
    fact(4)
    Out[3]: 24
    

    operator 模块中还有一类函数,能替代从序列中取出元素或读取对象属性的 lambda 表达式:因此,itemgetter 和 attrgetter 其实会自行构建函数。

    itemgetter 使用 [] 运算符,因此它不仅支持序列,还支持映射和任何实现 __getitem__ 方法的类。itemgetter 的常见用途:根据元组的某个字段给元组列表排序

    metro_data = [ 
      ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)), 
      ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)), 
      ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)), 
      ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)), 
      ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)), ]
    
    from operator import itemgetter
    for city in sorted(metro_data, key=itemgetter(1)):
        print(city)
        
    # 如果把多个参数传给 itemgetter,它构建的函数会返回提取的值构成的元组:
    names = itemgetter(0, 1)
    for city in metro_data:
        print(names(city))
    """
    ('Tokyo', 'JP')
    ('Delhi NCR', 'IN')
    ('Mexico City', 'MX')
    ('New York-Newark', 'US')
    ('Sao Paulo', 'BR')
    """
    

    attrgetter 与 itemgetter 作用类似,它创建的函数根据名称提取对象的属性。如果把多个属性名传给 attrgetter,它也会返回提取的值构成的元组。此外,如果参数名中包含 .(点号),attrgetter 会深入嵌套对象,获取指定的属性。这些行为如下例所示,这个控制台会话不短,因为我们要构建一个嵌套结构,这样才能展示attrgetter 如何处理包含点号的属性名。

    from collections import namedtuple 
    
    metro_data = [ 
    ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)), 
    ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)), 
    ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)), 
    ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)), 
    ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)), ]
    
    LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long') 
    Metropolis = namedtuple('Metropolis', 'name cc pop coord') 
    metro_areas = [Metropolis(name, cc, pop, LatLong(lat, long)) for name, cc, pop, (lat, long) in metro_data]
    
    metro_areas[0]
    Out[3]: Metropolis(name='Tokyo', cc='JP', pop=36.933, coord=LatLong(lat=35.689722, long=139.691667))
    metro_areas[0].coord.lat
    Out[4]: 35.689722
      
    from operator import attrgetter
    name_lat = attrgetter('name', 'coord.lat')  # 定义一个 attrgetter,获取 name 属性和嵌套的 coord.lat 属性
    for city in sorted(metro_areas, key=attrgetter('coord.lat')): # 使用 attrgetter,按照纬度排序城市列表。
        print(name_lat(city)) 
        
    ('Sao Paulo', -23.547778)
    ('Mexico City', 19.433333)
    ('Delhi NCR', 28.613889)
    ('Tokyo', 35.689722)
    ('New York-Newark', 40.808611)
    

    operator 模块中定义的部分函数(省略了以 _ 开头的名称,因为它们基本上是实现细节):

    [name for name in dir(operator) if not name.startswith('_')] 
    ['abs', 'add', 'and_', 'attrgetter', 'concat', 'contains', 'countOf', 'delitem', 'eq', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imatmul', 'imod', 'imul', 'index', 'indexOf', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'is_', 'is_not', 'isub', 'itemgetter', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'length_hint', 'lshift', 'lt', 'matmul', 'methodcaller', 'mod', 'mul', 'ne', 'neg', 'not_', 'or_', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'sub', 'truediv', 'truth', 'xor']
    

    methodcaller 它的作用与 attrgetter和 itemgetter 类似,它会自行创建函数。methodcaller 创建的函数会在对象上调用参数指定的方法。

    from operator import methodcaller
    
    s = "abcd efg"
    upcase = methodcaller('upper')
    upcase(s)
    Out[16]: 'ABCD EFG'
      
    replace_case = methodcaller('replace',' ','-')
    replace_case(s)
    Out[18]: 'abcd-efg'
    
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