BA12-python扩展内容

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！！！！！PYTHON的open(str，mode [，encoding='utf-8']) 协助中文解码，否则可能会读出乱码

Lambda 表达式

你可以使用 Lambda 表达式创建匿名函数，即没有名称的函数。lambda 表达式非常适合快速创建在代码中以后不会用到的函数。尤其对高阶函数或将其他函数作为参数的函数来说，非常实用。

我们可以使用 lambda 表达式将以下函数

def multiply(x, y):
    return x * y

简写为：

double = lambda x, y: x * y

Lambda 函数的组成部分

1. 关键字 lambda 表示这是一个 lambda 表达式。
2. lambda 之后是该匿名函数的一个或多个参数（用英文逗号分隔），然后是一个英文冒号 :。和函数相似，lambda 表达式中的参数名称是随意的。
3. 最后一部分是被评估并在该函数中返回的表达式，和你可能会在函数中看到的 return 语句很像。

Chunker

如果可迭代对象太大，无法完整地存储在内存中（例如处理大型文件时），每次能够使用一部分很有用。

实现一个生成器函数 chunker，接受一个可迭代对象并每次生成指定大小的部分数据。

如下所示地调用该函数：

for chunk in chunker(range(25), 4):
    print(list(chunk))

应该会输出：

[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14, 15]
[16, 17, 18, 19]
[20, 21, 22, 23]
[24]

def chunker(iterable, size):
    """Yield successive chunks from iterable of length size."""
    for i in range(0, len(iterable), size):
        yield iterable[i:i + size]

for chunk in chunker(range(25), 4):
    print(list(chunk))

Zip 和 Enumerate

zip 和 enumerate 是实用的内置函数，可以在处理循环时用到。

Zip

zip 返回一个将多个可迭代对象组合成一个元组序列的迭代器。每个元组都包含所有可迭代对象中该位置的元素。例如，

list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3])) 将输出 [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)].

正如 range() 一样，我们需要将其转换为列表或使用循环进行遍历以查看其中的元素。

你可以如下所示地用 for 循环拆分每个元组。

letters = ['a', 'b', 'c']
nums = [1, 2, 3]

for letter, num in zip(letters, nums):
    print("{}: {}".format(letter, num))

除了可以将两个列表组合到一起之外，还可以使用星号拆分列表。

some_list = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
letters, nums = zip(*some_list)

这样可以创建正如之前看到的相同 letters 和 nums 列表。

Enumerate

enumerate 是一个会返回元组迭代器的内置函数，这些元组包含列表的索引和值。当你需要在循环中获取可迭代对象的每个元素及其索引时，将经常用到该函数。

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
for i, letter in enumerate(letters):
    print(i, letter)

这段代码将输出：

0 a
1 b
2 c
3 d
4 e

读写文件

以下是如何在 Python 中读写文件的方式。

读取文件

f = open('my_path/my_file.txt', 'r')
file_data = f.read()
f.close()

1. 首先使用内置函数 open 打开文件。需要文件路径字符串。open 函数会返回文件对象，它是一个 Python 对象，Python 通过该对象与文件本身交互。在此示例中，我们将此对象赋值给变量 f。
2. 你可以在 open 函数中指定可选参数。参数之一是打开文件时采用的模式。在此示例中，我们使用 r，即只读模式。这实际上是模式参数的默认值。
3. 使用 read 访问文件对象的内容。该 read 方法会接受文件中包含的文本并放入字符串中。在此示例中，我们将该方法返回的字符串赋值给变量 file_data。
4. 当我们处理完文件后，使用 close 方法释放该文件占用的系统资源。

写入文件

f = open('my_path/my_file.txt', 'w')
f.write("Hello there!")
f.close()

1. 以写入 ('w') 模式打开文件。如果文件不存在，Python 将为你创建一个文件。如果以写入模式打开现有文件，该文件中之前包含的所有内容将被删除。如果你打算向现有文件添加内容，但是不删除其中的内容，可以使用附加 ('a') 模式，而不是写入模式。
2. 使用 write 方法向文件中添加文本。
3. 操作完毕后，关闭文件。

With

Python 提供了一个特殊的语法，该语法会在你使用完文件后自动关闭该文件。

with open('my_path/my_file.txt', 'r') as f:
    file_data = f.read()

该 with 关键字使你能够打开文件，对文件执行操作，并在缩进代码（在此示例中是读取文件）执行之后自动关闭文件。现在，我们不需要调用 f.close() 了！你只能在此缩进块中访问文件对象 f。