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  • python中symbols函数用法
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    2020-12-03 16:51:39

    本文实例讲述了Python中偏函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    python中偏函数

    当一个函数有很多参数时,调用者就需要提供多个参数。如果减少参数个数,就可以简化调用者的负担。

    比如,int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换:

    >>> int('12345')

    12345

    但int()函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做 N 进制的转换:

    >>> int('12345', base=8)

    5349

    >>> int('12345', 16)

    74565

    假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去:

    def int2(x, base=2):

    return int(x, base)

    这样,我们转换二进制就非常方便了:

    >>> int2('1000000')

    64

    >>> int2('1010101')

    85

    functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:

    >>> import functools

    >>> int2 = functools.partial(int, base=2)

    >>> int2('1000000')

    64

    >>> int2('1010101')

    85

    所以,functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数,少的参数需要在创建时指定默认值,这样,新函数调用的难度就降低了。

    任务

    在第7节中,我们在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。请用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数:

    sorted_ignore_case(iterable)

    要固定sorted()的cmp参数,需要传入一个排序函数作为cmp的默认值。

    参考代码:

    #!/usr/bin/python

    #coding: utf-8

    import functools

    # cmp = lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()) 最左边一定要有cmp = , 这样执行print的时候会执行

    # 匿名函数中的cmp函数,关于为什么使用cmp = ,请看上面的例子中,base = 2, 如果说没有base = 的话,结果

    # 肯定会出错

    # cmp函数释义:

    # cmp(x,y) 函数用于比较2个对象,如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1

    # 用于排序中,默认从小到大

    sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp = lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))

    print(sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']))

    # 不使用偏函数的时候

    '''

    def cmp_ignore_case(s1, s2):

    u1 = s1.upper()

    u2 = s2.upper()

    if u1 > u2:

    return 1

    if u1 < u2:

    return -1

    return 0

    print sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case)

    '''

    运行结果:

    ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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  • Python基础之函数用法实例详解

    千次阅读 2020-12-03 16:52:46
    本文以实例形式较为详细的讲述了Python函数用法,对于初学Python的朋友有不错的借鉴价值。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:通常来说,Python函数是由一个新的语句编写,即def,def是可执行的语句--函数...

    本文以实例形式较为详细的讲述了Python函数的用法,对于初学Python的朋友有不错的借鉴价值。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:

    通常来说,Python的函数是由一个新的语句编写,即def,def是可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在。

    函数是通过赋值传递的,参数通过赋值传递给函数

    def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名,def语句的一般格式如下:

    def (arg1,arg2,arg3,……,argN):

    def语句是实时执行的,当它运行的时候,它创建并将一个新的函数对象赋值给一个变量名,Python所有的语句都是实时执行的,没有像独立的编译时间这样的流程

    由于是语句,def可以出现在任一语句可以出现的地方--甚至是嵌套在其他语句中:

    if test:

    def fun():

    ...

    else:

    def func():

    ...

    ...

    func()

    可以将函数赋值给一个不同的变量名,并通过新的变量名进行调用:

    othername=func()

    othername()

    创建函数

    内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:

    >>> import math

    >>> x=1

    >>> y=math.sqrt

    >>> callable(x)

    False

    >>> callable(y)

    True

    使用del语句定义函数:

    >>> def hello(name):

    return 'Hello, '+name+'!'

    >>> print hello('world')

    Hello, world!

    >>> print hello('Gumby')

    Hello, Gumby!

    编写一个fibnacci数列函数:

    >>> def fibs(num):

    result=[0,1]

    for i in range(num-2):

    result.append(result[-2]+result[-1])

    return result

    >>> fibs(10)

    [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

    >>> fibs(15)

    [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]

    在函数内为参数赋值不会改变外部任何变量的值:

    >>> def try_to_change(n):

    n='Mr.Gumby'

    >>> name='Mrs.Entity'

    >>> try_to_change(name)

    >>> name

    'Mrs.Entity'

    由于字符串(以及元组和数字)是不可改变的,故做参数的时候也就不会改变,但是如果将可变的数据结构如列表用作参数的时候会发生什么:

    >>> name='Mrs.Entity'

    >>> try_to_change(name)

    >>> name

    'Mrs.Entity'

    >>> def change(n):

    n[0]='Mr.Gumby'

    >>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing']

    >>> change(name)

    >>> name

    ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']

    参数发生了改变,这就是和前面例子的重要区别

    以下不用函数再做一次:

    >>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing']

    >>> n=name #再来一次,模拟传参行为

    >>> n[0]='Mr.Gumby' #改变列表

    >>> name

    ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']

    当2个变量同时引用一个列表的时候,它们的确是同时引用一个列表,想避免这种情况,可以复制一个列表的副本,当在序列中做切片的时候,返回的切片总是一个副本,所以复制了整个列表的切片,将会得到一个副本:

    >>> names=['Mrs.Entity','Mrs.Thing']

    >>> n=names[:]

    >>> n is names

    False

    >>> n==names

    True

    此时改变n不会影响到names:

    >>> n[0]='Mr.Gumby'

    >>> n

    ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']

    >>> names

    ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing']

    >>> change(names[:])

    >>> names

    ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing']

    关键字参数和默认值

    参数的顺序可以通过给参数提供参数的名字(但是参数名和值一定要对应):

    >>> def hello(greeting, name):

    print '%s,%s!'%(greeting, name)

    >>> hello(greeting='hello',name='world!')

    hello,world!!

    关键字参数最厉害的地方在于可以在参数中给参数提供默认值:

    >>> def hello_1(greeting='hello',name='world!'):

    print '%s,%s!'%(greeting,name)

    >>> hello_1()

    hello,world!!

    >>> hello_1('Greetings')

    Greetings,world!!

    >>> hello_1('Greeting','universe')

    Greeting,universe!

    若想让greeting使用默认值:

    >>> hello_1(name='Gumby')

    hello,Gumby!

    可以给函数提供任意多的参数,实现起来也不难:

    >>> def print_params(*params):

    print params

    >>> print_params('Testing')

    ('Testing',)

    >>> print_params(1,2,3)

    (1, 2, 3)

    混合普通参数:

    >>> def print_params_2(title,*params):

    print title

    print params

    >>> print_params_2('params:',1,2,3)

    params:

    (1, 2, 3)

    >>> print_params_2('Nothing:')

    Nothing:

    ()

    星号的意思就是“收集其余的位置参数”,如果不提供任何供收集的元素,params就是个空元组

    但是不能处理关键字参数:

    >>> print_params_2('Hmm...',something=42)

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    print_params_2('Hmm...',something=42)

    TypeError: print_params_2() got an unexpected keyword argument 'something'

    试试使用“**”:

    >>> def print_params(**params):

    print params

    >>> print_params(x=1,y=2,z=3)

    {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

    >>> def parames(x,y,z=3,*pospar,**keypar):

    print x,y,z

    print pospar

    print keypar

    >>> parames(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2)

    1 2 3

    (5, 6, 7)

    {'foo': 1, 'bar': 2}

    >>> parames(1,2)

    1 2 3

    ()

    {}

    >>> def print_params_3(**params):

    print params

    >>> print_params_3(x=1,y=2,z=3)

    {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

    >>> #返回的是字典而不是元组

    >>> #组合‘#'与'##'

    >>> def print_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar):

    print x,y,z

    print pospar

    print keypar

    >>> print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2)

    1 2 3

    (5, 6, 7)

    {'foo': 1, 'bar': 2}

    >>> print_params_4(1,2)

    1 2 3

    ()

    {}

    相信本文所述对大家Python程序设计的学习有一定的借鉴价值。

    本文标题: Python基础之函数用法实例详解

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/113430.html

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  • python 的求导和偏导——diff函数和symbols函数

    千次阅读 多人点赞 2020-10-26 20:32:56
    注意,在用diff进行求导之前,需要用symbols函数定义变量 from sympy import diff from sympy import symbols def func(x): return x**4 x = symbols("x") print(diff(func(x),x)) 输出结果为:4*x**3 例子2(求...

    diff(func,x,n)
    其中,func是要求导的函数,x是要对其求导的变量,n是可选的,表示求n阶导数,默认为1阶导数。

    例子1

    注意,在用diff进行求导之前,需要用symbols函数定义变量

    from sympy import diff
    from sympy import symbols
    def func(x):
        return x**4
    x = symbols("x")
    print(diff(func(x),x))
    

    输出结果为:4*x**3

    例子2(求多阶导数)

    from sympy import diff
    from sympy import symbols
    def func(x):
        return x**4
    x = symbols("x")
    print(diff(func(x),x,2))
    

    输出结果为:12*x**2

    例子3(对多变量函数求偏导)

    from sympy import diff
    from sympy import symbols
    def func(x,y):
        return x**4+y**3
    x,y = symbols("x,y")
    print(diff(func(x,y),x))
    

    输出结果为:4*x**3

    例子4(将导数带入具体的值求某一点处的导数)

    from sympy import diff
    from sympy import symbols
    def func(x,y):
        return x**4
    x = symbols("x")
    print(diff(func(x),x).subs(x,2))   # 表示将x = 2,带入导函数4*x**3中
    

    输出结果为32

    展开全文
  • python面试常见问题有:1、Python是如何被解释的;2、什么是PEP8;3、Python是怎样管理内存的;4、什么是Python装饰器;5、Python提供哪些内置类型等等。大量免费学习推荐,敬请访问python教程(视频)python面试常见...

    python面试常见问题有:1、Python是如何被解释的;2、什么是PEP8;3、Python是怎样管理内存的;4、什么是Python装饰器;5、Python提供哪些内置类型等等。

    88ce033a9efad9d16030fac4b5b8ad7f.png

    大量免费学习推荐,敬请访问python教程(视频)

    python面试常见问题有:

    1、Python是什么?简述并说明优点和缺点?

    Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言,它是结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

    优点:开源、免费、简单、易学、可移植、可扩展、易维护、开发效率高。

    缺点:运行速度慢、代码不能加密。

    2、Python是如何被解释的?

    Python是一种解释性语言,它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。

    3、什么是PEP8?

    PEP8是一个编程规范,是让程序更具可读性的一些建议。

    4、Python是怎样管理内存的?

    1)引用计数机制:Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象。

    2)垃圾回收机制:当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉;

    循环垃圾回收器,确保释放循环引用对象。

    3).内存池机制:

    Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统:

    Pymalloc机制:为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

    对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

    Python装饰器是一个函数,是Python中的特有变动,可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外,动态产生额外的功能。

    5、什么是Python装饰器?

    Python装饰器是一个函数,是Python中的特有变动,可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外,动态产生额外的功能。

    迭代器、生成器

    可迭代对象:可以使用for-in遍历的对象,都是可迭代对象

    在Python中如果一个对象有__iter__( )方法或__getitem__( )方法,则称这个对象是可迭代的(Iterable);其中__iter__( )方法的作用是让对象可以用for ... in循环遍历,__getitem__( )方法是让对象可以通过“实例名[index]”的方式访问实例中的元素。换句话说,两个条件只要满足一条,就可以说对象是可迭代的。显然列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型都是可迭代的。

    迭代器:迭代器是访问集合元素的一种方式。能够使用for-in进行遍历,并能使用next函数进行迭代的对象

    在Python中如果一个对象有__iter__( )方法和__next__( )方法,则称这个对象是迭代器(Iterator);其中__iter__( )方法是让对象可以用for ... in循环遍历,__next__( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。注意:这两个方法必须同时具备,才能称之为迭代器。列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型虽然是可迭代的,但都不是迭代器,因为他们都没有next( )方法。

    6、函数闭包

    引用了自由变量的函数即是一个闭包. 这个被引用的自由变量和这个函数一同存在, 即使已经离开了创造它的环境也不例外.

    7、数组和元组之间的区别是什么?

    数组和元组之间的区别:数组内容是可以被修改的,而元组内容是只读的。另外,元组可以被哈希,比如作为字典的关键字。

    8、类方法和静态方法

    method:通过实例调用,可以引用类内部的任何属性和方法

    classmethod:无需实例化,可以调用类属性和类方法,无法取到普通的成员属性和方法

    staticmethod:无需实例化,无法取到类内部的任何属性和方法, 完全独立的一个方法

    9、Python提供哪些内置类型?

    整型(int)、字符串(str)、元组(tuple)、布尔(bool)、集合(set)、列表(list)、字典(dict)

    10、字典推导式和列表推导式是什么?

    它们是可以轻松创建字典和列表的语法结构。

    参数按值传递和引用传递是怎样实现的?

    Python中的一切都是类,所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的,因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的,你可以改动对象。

    11、Python中的lambda是什么?

    这是一个匿名函数,常被用于代码中的单个表达式。

    12、Python中的pass是什么?

    pass是一个占位符,用来表示空白,不被执行。

    13、Python中浅拷贝和深拷贝的区别?

    ()浅拷贝:拷贝了对象,但拷贝对象的值仍然是指向原对象的值(相当于引用),修改拷贝对象的元素,则被拷贝对象的值也会被修改。

    ()深拷贝: 不仅拷贝了对象,同时也拷贝了对象中的元素,获得了全新的对象,与被拷贝对象完全独立;但这需要牺牲一定的时间和空间。

    14、Python中的模块和包是什么?

    在Python中,模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块,并可以引用其他的模块,比如对象和属性。

    一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。

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