Python的基本用法

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一、函数

1.1 默认参数

想要计算一个数x的n次方，可以定义如下的函数。但是有时候我们仅仅只需要计算x^2，所以只想使用一个参数即power(x)，这时如果仍用如下代码会报错

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

def power(x,n=2)

可以改成上面的形式，不传入参数，即默认n=2。同时，当有多个默认参数时，我们可以指定为哪个默认参数赋值如下

def fun(a,b=2,c=3):
    pass

fun(4,c=6)

有一点需要注意：默认参数必须是不变对象，不能是list这样的可变对象

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L

>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']

函数定义后，默认参数的值就被计算出来了。如果默认参数是可变的，那么每次调用函数后，默认参数的值就会发生改变。

1.2 可变参数

如果参数的个数是不确定的，可以使用list或者tuple进行封装，也可以使用可变参数，方法如下：

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

""" 使用list作为可变参数时，可以使用下面的简单方法

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
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1.3 关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

""" 函数除了接收两个必填参数name和age外，还可以接收若干个关键字参数kw

>>> 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'}

1.4 命名关键字参数

如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：

def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)

二  List和Tuple

2.1 List和Tuple相当于一个数组，但是数组里可以存放的内容是不受限制的，也不需要全部相同，同时一个List里可以有一个List。List是可变的对象，而Tuple是不可变的对象

对于List和Tuple的访问，可以使用切片技术：

>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']

>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']

""" L[i:j]表示从索引i开始，取到索引j-1的内容

2.2 遍历元素时，C或其他语言是按照下标进行的，而Python的遍历可以不需要下边，只要变量是可以迭代的即可，如dict就可以迭代

>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...
a
c
b

""" 遍历key和value

>>> for k,v in d.items():
...     print(k,v)
...
a 1
b 2
c 3

如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False

最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

2.3 列表生成式：

如果要创建一个列表，可以使用for循环，同时也可以有更简单的方法进行创建

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

""" for循环后可以增加if条件

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

""" 可以使用两层循环

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

2.4  列表生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

""" 如果要访问生成器g的元素，可以使用for循环，也可以使用next(g)一个个访问

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

生成器类似于函数，保存的是算法，所以可以在打印输出时通过算法进行计算。

定义一个计算斐波拉契数列的函数

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

此时，只要把print(b)写成yield b就可以把函数fib改成一个generator了

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

2.5 迭代器

可用next函数不断访问下一个元素的对象是迭代器，如generator就是一个迭代器

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

三、 函数式编程

3.1 高阶函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，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Iterator返回。

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

再看reduce的用法。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，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

 filter()函数接收一个函数和一个序列，filter()函数将函数作用于序列上，根据作用的结果是True or False来决定保留还是舍弃。

注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

Python实现素数的筛选：

"""定义一个生成器，生成一个3开始的无限奇数序列  
def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n

定义一个筛选函数

def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0

定义一个生成器，不断返回下一个元素

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() # 初始序列
    while True:
        n = next(it) # 返回序列的第一个数
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列

打印输出前1000的素数

for n in primes():
    if n < 1000:
        print(n)
    else:
        break

排序函数可以使用sorted()这个函数

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

可以自定义一个函数进行排序，传入函数到key
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

对字符串进行排序，默认是按照ASCII进行排序
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

忽略大小写：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

默认是从小到大，如果是从大到小
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

3.2 函数作为返回值

Python中不仅函数可以作为参数传入，同时，函数也可以作为结果输出

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 lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>


>>> f()
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注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。

另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

f1(),f2(),f3()的结果全为9，原因是f1(),f2(),f3()是一起执行的。

返回闭包时牢记一点：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是对函数的一种简化

def f(x):
    return x * x
可以写成

>>> f = lambda x: x * x

函数模块中的作用域问题：

在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；

类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。