Python高阶用法总结

标签：编程   不能   +=   fibonacci   一个   指定   执行   工程项目   red   

前言： 接触python有一段时间了，从开始的看菜鸟的python教程，看了一些视频，一些书。很多人感觉python很简单，确实相比其他语言，python可能稍微简单一点，但是不能说只学了python基础语法就说自己python水平可以了。最近在阅读YOLOv3的pytorch版本源码，就遇到很多瓶颈，很多是与python相关的。所以这篇进行总结一下，收集一下所有的问题，更深入理解python高阶用法，并且尽量每个都附上例子，做一个认真的coder,bloger。

1. lambda匿名函数

lambda匿名函数在一些工程项目中经常出现，理解该用法是读懂项目的前提。如：

lf = lambda x: 1 - 10 ** (hyp['lrf'] * (1 - x / epochs)) 

匿名函数就是没有定义函数的名称，用来实现简单的功能。

语法结构：lambda param_list: expression

param_list 就是参数列表，相当于函数的参数

expression 就是表达式，相当于函数体，用一行进行表示

举个简单的例子：

>>> func=lambda x, y: x+y
>>> func(3,4)
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应用场景：

1.1 函数式编程

python提供了很多函数式编程特性，如map, reduce, filter, sorted等内置函数，都支持函数作为参数。

• map会根据提供的函数对指定序列做映射。

  • map(function, iterable, ...)

  •   >>> func2=lambda x: x**x
      >>> L=[1,2,3]
      >>> map(func2, L)
      <map object at 0x00000218C07F0080>
      >>> list(map(func2, L)) # 注意要显示内容需要转为list类型，因为py3中返回的是迭代器对象
      [1, 4, 27]
      >>>

  • 其中function可以使lambda函数对象，也可以是str等类型

  •   >>> L=[1,2,3,4]
      >>> list(map(str, L))
      ['1', '2', '3', '4']
      >>> list(map(float, L))
      [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

• reduce 函数会对参数序列中元素进行累积。

  • 语法：reduce(function, iterable[, initializer])

  •   >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
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  • 注意python3使用前要加上：from functools import reduce , reduce函数在python3中被移除，放入了functools模块。

• filter内置函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

  •   filter(function, iterable)

  •   >>> filter(lambda x: x % 2 == 0, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
      <filter object at 0x00000218C07F0080>
      >>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))
      [2, 4, 6, 8, 10]
      >>>

  • 这里function智能返回true or false, 将满足true的放入最终列表。

• sorted函数对所有可迭代的对象进行排序操作。

  • sorted(iterable, key=None, reverse=False)

  •   >>> sorted([[3,4],[2,1],[5,3],[7,4],[9,0]], key=lambda x:x[0])
      [[2, 1], [3, 4], [5, 3], [7, 4], [9, 0]]

1.2 应用在闭包

def get_y(a,b):
     return lambda x:ax+b
y1 = get_y(1,1)
y1(1) # 结果为2

用常规函数实现闭包，如下：

def get_y(a,b):
    def func(x):
        return ax+b
    return func
y1 = get_y(1,1)
y1(1) # 结果为2

例子转载自：https://www.cnblogs.com/hf8051/p/8085424.html

2. 列表解析式

列表解析式是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。在深度学习项目中也可以经常看到这种用法。

(1) 语法1：[表达式 for 变量 in 列表]，表示把得到的每一个变量值都放到 for 前面的表达式中计算 ，然后生成一个列表

(2) 语法2：[表达式 for 变量 in 列表 if 条件]，如果加上 if 判断，则表示把每一个变量值进行判断，如果判断正确再交给表达式进行计算，然后生成一个列表

举例：

>>> items=[1,2,3,4,5,6,7]
>>> [item*2 for item in items]
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
>>> [item*2 for item in items if item % 2 == 0]
[4, 8, 12]

使用列表解析式的写法更加简短，除此之外，因为是Python内置的用法，底层使用C语言实现，相较于编写Python代码而言，运行速度更快。

3. enumerate内建函数

对于一个列表，既要遍历索引又要遍历元素。

>>> days=['mon','tus','wed','ths','fri','sat','sun']
>>> for i,day in enumerate(days):
...     print(i,day)
...
0 mon
1 tus
2 wed
3 ths
4 fri
5 sat
6 sun
>>> for i,day in enumerate(days, start=1):
...     print(i,day)
...
1 mon
2 tus
3 wed
4 ths
5 fri
6 sat
7 sun
>>>

4. 迭代器与生成器

有时候项目会使用到这种语法，如果不了解这两种用法，可能很难读懂代码，可能会直接懵B o((⊙﹏⊙))o。下面分别看看这两个的用法：

4.1 迭代器

迭代器指的是可以使用next()方法来回调的对象，可以对可迭代对象使用iter()方法，将其转换为迭代器。

>>> L=[1,2,3,4,5]
>>> lst = iter(L)
>>> type(lst)
<class 'list_iterator'>
>>> L1=(1,2,3,4,5)
>>> lst1 = iter(L1)
>>> type(lst1)
<class 'tuple_iterator'>
>>> next(lst)
1
>>> next(lst1)
1
>>>

迭代器优势： 所有的元素不是一次性加载的，在调用next方法才会返回，不需要考虑内存问题。next()只能往后进行访问。

迭代器应用场景：

1. list规模过大，出于对内存的考虑使用迭代器。
2. 有规律，但是不能使用列表推导式描述

迭代器的创建：

1. __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
2. __next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))

例子来自菜鸟教程：https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html

4.3 生成器

生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

使用了yield的函数被称为生成器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。（之前也遇见过yolo的代码中使用了这种用法，需要仔细理解并掌握）

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

例子来自菜鸟教程：https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html

生成器的优点是延迟计算，一次返回一个结果，这样非常适用于大数据量的计算。但是，使用生成器必须要注意的一点是：生成器只能遍历一次。

5. 装饰器

装饰器本质是一个python函数，如果学过flask就知道，里边装饰器是必须的，经常用到。

装饰器的作用：抽离大量和函数功能本身无关的代码进行重用

一个简单的装饰器，用于计数，由于对不同的函数运行时间进行计数的需要，所以要对时间计数这部分进行处理。

def get_time(func):
    def wrapper():
        startTime = time.time()
        func()
        endTime = time.time()
        print("spend %f" % (endTime-startTime))
    return wrapper
myFunction = get_time(myFunction)
    

精简一下，使用@语法来进行精简：

import time
def get_time(func):
    startTime = time.time()
    func()
    endTime = time.time()
    processTime = (endTime - startTime) * 1000
    print ("The function timing is %f ms" %processTime)
    
@get_time
def myfunc():
    print("start")
    time.sleep(0.8)
    print("end")

if __name__ == "__main__":
    myfunc

output：

start
end
The function timing is 800.058126 ms

理解为：get_time(myfun()) ,将myfunc()函数包裹

装饰器可以叠加使用，若多个装饰器同时装饰一个函数，那么装饰器的调用顺序和@语法糖的声明顺序相反，也就是：

@decorator1
@decorator2
def func():
    pass

等效于：

func = decorator1(decorator2(func()))

内置装饰器

Python中，常见的类装饰器包括：@staticmathod、@classmethod和@property

• @staticmethod：类的静态方法，跟成员方法的区别是没有self参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用。
• @classmethod：跟成员方法的区别是接收的第一个参数不是self，而是cls（当前类的具体类型）
• @property：表示可以直接通过类实例直接访问的信息。

了解更多请看：https://www.jianshu.com/p/ee82b941772a

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原文地址：https://www.cnblogs.com/pprp/p/11722730.html