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Python ---- Part 3

时间:2018-01-09 20:09:17      阅读:189      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:做了   不同的   containe   形参   www.   pil   edit   encode   集合   

本节内容

1. 函数基本语法及特性

2. 参数与局部变量

3. 返回值

嵌套函数

4.递归

5.匿名函数

6.函数式编程介绍

7.高阶函数

8.内置函数

 

温故知新

1. 集合

主要作用: 

  1. 去重
  2. 关系测试, 交集\差集\并集\反向(对称)差集

2. 元组  

只读列表,只有count, index 2 个方法

作用:如果一些数据不想被人修改, 可以存成元组,比如身份证列表

3. 字典

key-value对

  1. 特性:
  2. 无顺序
  3. 去重
  4. 查询速度快,比列表快多了
  5. 比list占用内存多

为什么会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢?

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入,在计算上是不可能的,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

dict会把所有的key变成hash 表,然后将这个表进行排序,这样,你通过data[key]去查data字典中一个key的时候,python会先把这个key hash成一个数字,然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字, 如果有,拿到这个key在hash表中的索引,拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

4. 字符编码

 

先说python2

  1. py2里默认编码是ascii
  2. 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存,因为到了内存里,这段代码其实是以bytes二进制格式存的,不过即使是2进制流,也可以按不同的编码格式转成2进制流,你懂么?
  3. 如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_,就可以写中文了, 不声明的话,python在处理这段代码时按ascii,显然会出错, 加了这个声明后,里面的代码就全是utf-8格式了
  4. 在有#_*_coding:utf-8*_的情况下,你在声明变量如果写成name=u"大保健",那这个字符就是unicode格式,不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
  5. utf-8 to gbk怎么转,utf8先decode成unicode,再encode成gbk

再说python3

  1. py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文,也不需要文件头声明编码了,干的漂亮
  2. 你声明的变量默认是unicode编码,不是utf-8, 因为默认即是unicode了(不像在py2里,你想直接声明成unicode还得在变量前加个u), 此时你想转成gbk的话,直接your_str.encode("gbk")即可以
  3. 但py3里,你在your_str.encode("gbk")时,感觉好像还加了一个动作,就是就是encode的数据变成了bytes里,我擦,这是怎么个情况,因为在py3里,str and bytes做了明确的区分,你可以理解为bytes就是2进制流,你会说,我看到的不是010101这样的2进制呀, 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装,否则让你直接看到一堆2进制,你能看出哪个字符对应哪段2进制么?什么?自己换算,得了吧,你连超过2位数的数字加减运算都费劲,还还是省省心吧。  
  4. 那你说,在py2里好像也有bytes呀,是的,不过py2里的bytes只是对str做了个别名(python2里的str就是bytes, py3里的str是unicode),没有像py3一样给你显示的多出来一层封装,但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧, 无论是2还是三, 从硬盘到内存,数据格式都是 010101二进制到-->b‘\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd‘ bytes类型-->按照指定编码转成你能看懂的文字

编码应用比较多的场景应该是爬虫了,互联网上很多网站用的编码格式很杂,虽然整体趋向都变成utf-8,但现在还是很杂,所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换,不过生活正在变美好,期待一个不需要转码的世界。

最后,编码is a piece of fucking shit, noboby likes it.

 

1.函数基本语法及特性

背景提要

现在写一个监控程序,监控服务器的系统状况,当cpu\memory\disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警:

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while True
    if cpu利用率 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
     
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
     
    if 内存占用 > 80%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

其实很简单,只需要把重复的代码提取出来,放在一个公共的地方,起个名字,以后谁想用这段代码,就通过这个名字调用就行了,如下

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def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接
     
while True
     
    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件(‘CPU报警‘)
     
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件(‘硬盘报警‘)
     
    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件(‘内存报警‘)

 

 

函数是什么?

函数一词来源于数学,但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很大不同的,具体区别,我们后面会讲,编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序),在Pascal中叫做procedure(过程)和function,在C中只有function,在Java里面叫做method。

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可

特性:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

语法定义

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def sayhi():#函数名
    print("Hello, I‘m nobody!")
 
sayhi() #调用函数

可以带参数

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#下面这段代码
a,b = 5,8
= a**b
print(c)
 
 
#改成用函数写
def calc(x,y):
    res = x**y
    return res #返回函数执行结果
 
= calc(a,b) #结果赋值给c变量
print(c)

 

2.函数参数与局部变量  

形参变量只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。因此,形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

实参可以是常量、变量、表达式、函数等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有确定的值,以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值,输入等办法使参数获得确定值

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默认参数

看下面代码

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def stu_register(name,age,country,course):
    print("----注册学生信息------")
    print("姓名:",name)
    print("age:",age)
    print("国籍:",country)
    print("课程:",course)
 
stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
stu_register("刘老根",25,"CN","linux")

发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户,像国籍这种信息,你不填写,默认就会是 中国, 这就是通过默认参数实现的,把country变成默认参数非常简单

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def stu_register(name,age,course,country="CN"):

这样,这个参数在调用时不指定,那默认就是CN,指定了的话,就用你指定的值。

另外,你可能注意到了,在把country变成默认参数后,我同时把它的位置移到了最后面,为什么呢?  

关键参数

正常情况下,给函数传参数要按顺序,不想按顺序就可以用关键参数,只需指定参数名即可,但记住一个要求就是,关键参数必须放在位置参数之后。

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stu_register(age=22,name=‘alex‘,course="python",)

  

非固定参数

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数,就可以使用非固定参数

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def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
    print(name,age,args)
 
stu_register("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
 
stu_register("Jack",32,"CN","Python")
#输出
# Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘)

还可以有一个**kwargs

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def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
    print(name,age,args,kwargs)
 
stu_register("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
 
stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
# Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) {‘province‘: ‘ShanDong‘, ‘sex‘: ‘Male‘}

 

局部变量  

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name = "Alex Li"
 
def change_name(name):
    print("before change:",name)
    name = "金角大王,一个有Tesla的男人"
    print("after change", name)
 
 
change_name(name)
 
print("在外面看看name改了么?",name)

输出

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before change: Alex Li
after change 金角大王,一个有Tesla的男人
在外面看看name改了么? Alex Li

 

全局与局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量,在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时:
在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用;在其它地方全局变量起作用。

 

3.返回值  

要想获取函数的执行结果,就可以用return语句把结果返回

注意:

  1. 函数在执行过程中只要遇到return语句,就会停止执行并返回结果,so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
  2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None 

  

强行插入知识点: 嵌套函数  

看上面的标题的意思是,函数还能套函数?of course

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name = "Alex"
 
def change_name():
    name = "Alex2"
 
    def change_name2():
        name = "Alex3"
        print("第3层打印",name)
 
    change_name2() #调用内层函数
    print("第2层打印",name)
 
 
change_name()
print("最外层打印",name)

此时,在最外层调用change_name2()会出现什么效果?

没错, 出错了, 为什么呢?

  

 

4. 递归

在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

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def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2==0:
        return n
    return calc(int(n/2))
 
calc(10)
 
输出:
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递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)

堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html 

 

递归函数实际应用案例,二分查找

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data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 
 
def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)
 
    if len(dataset) >1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:  #find it
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
            print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  #find it
            print("找到数字啦",dataset[0])
        else:
            print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
 
 
binary_search(data,66)
View Code

  

5. 匿名函数 

匿名函数就是不需要显式的指定函数

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#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))
 
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

你也许会说,用上这个东西没感觉有毛方便呀, 。。。。呵呵,如果是这么用,确实没毛线改进,不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢,如下

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res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for in res:
    print(i)

输出

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6.函数式编程介绍  

 

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值,不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根,只要x不变,不论什么时候调用,调用几次,值都是不变的。

 

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。

一、定义

简单说,"函数式编程"是一种"编程范式"(programming paradigm),也就是如何编写程序的方法论。

主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说,现在有这样一个数学表达式:

  (1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程,可能这样写:

  var a = 1 + 2;

  var b = a * 3;

  var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数,我们可以把运算过程定义为不同的函数,然后写成下面这样:

  var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这段代码再演进以下,可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码,大家应该一眼就能明白它的意思吧:

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此,函数式编程的代码更容易理解。

要想学好函数式编程,不要玩py,玩Erlang,Haskell, 好了,我只会这么多了。。。

 

7.高阶函数

变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

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def add(x,y,f):
    return f(x) + f(y)
 
 
res = add(3,-6,abs)
print(res)

 

8. 内置参数  

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内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

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#compile
f = open("函数递归.py")
data =compile(f.read(),‘‘,exec)
exec(data)


#print
msg = "又回到最初的起点"
f = open("tofile","w")
print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)


# #slice
# a = range(20)
# pattern = slice(3,8,2)
# for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
#     print(i)
#
#


#memoryview
#usage:
#>>> memoryview(b‘abcd‘)
#<memory at 0x104069648>
#在进行切片并赋值数据时,不需要重新copy原列表数据,可以直接映射原数据内存,
import time
for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
    data = bx*n
    start = time.time()
    b = data
    while b:
        b = b[1:]
    print(bytes, n, time.time()-start)

for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
    data = bx*n
    start = time.time()
    b = memoryview(data)
    while b:
        b = b[1:]
    print(memoryview, n, time.time()-start)

几个内置方法用法提醒
View Code

 

Python ---- Part 3

标签:做了   不同的   containe   形参   www.   pil   edit   encode   集合   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Eternity-SXH/p/8252989.html

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