前言:
零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。 想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!
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一、高级函数
1.时间函数
在Python中,通常有如下几种方式表示时间:
(1)时间戳;
(2)格式化的时间字符串;
(3)时间元组(struct_time)。
1.通常来讲,时间戳
表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。
import time; # 引入time模块
ticks = time.time()
print("当前时间戳为:", ticks)
2.我们可以使用time模块的strftime方法来格式化日期
。
import time
# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
3.返回struct_time
的函数主要有gmtime()、localtime()和strptime(),struct_time元组。
2.日历函数
1.calendar.calendar(year,w=2,l=1,c=6)
返回一个多行字符串格式的year年年历,3个月一行,间隔距离为c。每日宽度间隔为w字符。每行长度为21* W+18+2* C。l是每星期行数。
import calendar
print(calendar. firstweekday())
print(calendar.isleap(2018))
print(calendar.calendar(2021,w=1,l=1,c=6))
然后就可以得到我们的日期表了,是不是非常的nice:
2. 返回当前每周起始日期的设置。默认情况下,首次载入caendar模块时返回0,即星期一。
calendar. firstweekday()
3. 如果是闰年返回True,否则为false。
calendar.isleap(year)
4. 返回在Y1,Y2两年之间的闰年总数。
calendar.leapdays(y1,y2)
5. 返回一个多行字符串格式的year年month月日历,两行标题,一周一行。每日宽度间隔为w字符。每行的长度为7* w+6。l是每星期的行数。
print(calendar.month(2021,2,w=2,l=1))
6. 返回一个整数的单层嵌套列表。每个子列表装载代表一个星期的整数。Year年month月外的日期都设为0;范围内的日子都由该月第几日表示,从1开始。
calendar.monthcalendar(year,month)
7. 返回两个整数。第一个是该月的星期几的日期码,第二个是该月的日期码。日从0(星期一)到6(星期日);月从1到12。
calendar.monthrange(year,month)
8.calendar.prcal(year,w=2,l=1,c=6)
相当于print(calendar.calendar(year,w,l,c))
3.随机数函数
1.random.random()
用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0。
import random# 生成第一个随机数
print("random():", random.random())# 生成第二个随机数
print("random():", random.random())
2.random.uniform(a,b)
返回a,b之间的随机浮点数,范围[a,b]或[a,b]取决 于四舍五入,a不一定要比b小。
3.random.randint(a,b)
返回a,b之间的整数,范围[a,b],注意:传入参数必须是整数,a一定要比b小。
4.random.randrang([start], stop[, step])
返回有个区间内的整数,可以设置step。只能传入整数,random.randrange(10, 100, 2),
结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中获取一个随机数。
5.random.choice(sequence)
从sequence(序列,是有序类型的)中随机获取一个元素,列表、元组、字符串都属于sequence。
random.randrange(10,100,2)
#结果等效于
random.choice(range(10,100,2)
6.random.shuffle(x[,random])
用于将列表中的元素打乱顺序,俗称为洗牌。
p = ["Python","is", "powerful","simple”]
random.shuffle(p)
7.random.sample(sequence,k)
从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回,
sample函数不会修改原有序列
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5)
print(slice)
print(list)
二、关键字参数
下面是一个判断传入的三条边长能否构成三角形的函数,在调用函数传入参数时,我们可以指定参数名,也可以不指定参数名,代码如下所示。
def is_triangle(a, b, c):
print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')
return a + b > c and b + c > a and a + c > b
# 调用函数传入参数不指定参数名按位置对号入座
print(is_triangle(1, 2, 3))
# 调用函数通过“参数名=参数值”的形式按顺序传入参数
print(is_triangle(a=1, b=2, c=3))
# 调用函数通过“参数名=参数值”的形式不按顺序传入参数
print(is_triangle(c=3, a=1, b=2))
在没有特殊处理的情况下,函数的参数都是位置参数,也就意味着传入参数的时候对号入座即可,如上面代码的第7行所示,传入的参数值1
、2
、3
会依次赋值给参数a
、b
、c
。当然,也可以通过参数名=参数值
的方式传入函数所需的参数,因为指定了参数名,传入参数的顺序可以进行调整,如上面代码的第9行和第11行所示。
调用函数时,如果希望函数的调用者必须以参数名=参数值
的方式传参,可以用命名关键字参数(keyword-only argument)取代位置参数。所谓命名关键字参数,是在函数的参数列表中,写在*
之后的参数,代码如下所示。
def is_triangle(*, a, b, c):
print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')
return a + b > c and b + c > a and a + c > b
# TypeError: is_triangle() takes 0 positional arguments but 3 were given
# print(is_triangle(3, 4, 5))
# 传参时必须使用“参数名=参数值”的方式,位置不重要
print(is_triangle(a=3, b=4, c=5))
print(is_triangle(c=5, b=4, a=3))
注意:上面的
is_triangle
函数,参数列表中的*
是一个分隔符,*
前面的参数都是位置参数,而*
后面的参数就是命名关键字参数。
在函数的参数列表中可以使用可变参数*args
来接收任意数量的参数,要看看*args
是否能够接收带参数名的参数。
def calc(*args):
result = 0
for arg in args:
if type(arg) in (int, float):
result += arg
return result
print(calc(a=1, b=2, c=3))
执行上面的代码会引发TypeError
错误,错误消息为calc() got an unexpected keyword argument 'a'
,由此可见,*args
并不能处理带参数名的参数。我们在设计函数时,如果既不知道调用者会传入的参数个数,也不知道调用者会不会指定参数名,那么同时使用可变参数和关键字参数。关键字参数会将传入的带参数名的参数组装成一个字典,参数名就是字典中键值对的键,而参数值就是字典中键值对的值,代码如下所示。
def calc(*args, **kwargs):
result = 0
for arg in args:
if type(arg) in (int, float):
result += arg
for value in kwargs.values():
if type(value) in (int, float):
result += value
return result
print(calc()) # 0
print(calc(1, 2, 3)) # 6
print(calc(a=1, b=2, c=3)) # 6
print(calc(1, 2, c=3, d=4)) # 10
不带参数名的参数(位置参数)必须出现在带参数名的参数(关键字参数)之前,否则将会引发异常。例如,执行calc(1, 2, c=3, d=4, 5)
将会引发SyntaxError
错误,错误消息为positional argument follows keyword argument
,翻译成中文意思是“位置参数出现在关键字参数之后”。
三、高阶函数的用法
如果希望上面的calc
函数不仅仅可以做多个参数求和,还可以做多个参数求乘积甚至更多的二元运算,我们就可以使用高阶函数的方式来改写上面的代码,将加法运算从函数中移除掉,具体的做法如下所示。
def calc(*args, init_value, op, **kwargs):
result = init_value
for arg in args:
if type(arg) in (int, float):
result = op(result, arg)
for value in kwargs.values():
if type(value) in (int, float):
result = op(result, value)
return result
注意,上面的函数增加了两个参数,其中init_value
代表运算的初始值,op
代表二元运算函数。经过改造的calc
函数不仅仅可以实现多个参数的累加求和,也可以实现多个参数的累乘运算,代码如下所示。
def add(x, y):
return x + y
def mul(x, y):
return x * y
print(calc(1, 2, 3, init_value=0, op=add, x=4, y=5)) # 15
print(calc(1, 2, x=3, y=4, z=5, init_value=1, op=mul)) # 120
通过对高阶函数的运用,calc
函数不再和加法运算耦合,所以灵活性和通用性会变强,这是一种解耦合的编程技巧,但是最初学者来说可能会稍微有点难以理解。需要注意的是,将函数作为参数和调用函数是有显著的区别的,调用函数需要在函数名后面跟上圆括号,而把函数作为参数时只需要函数名即可。上面的代码也可以不用定义add
和mul
函数,因为Python标准库中的operator
模块提供了代表加法运算的add
和代表乘法运算的mul
函数,我们直接使用即可,代码如下所示。
import operator
print(calc(1, 2, 3, init_value=0, op=operator.add, x=4, y=5)) # 15
print(calc(1, 2, x=3, y=4, z=5, init_value=1, op=operator.mul)) # 120
Python内置函数中有不少高阶函数,我们后面提到的filter
和map
函数就是高阶函数,前者可以实现对序列中元素的过滤,后者可以实现对序列中元素的映射,例如我们要去掉一个整数列表中的奇数,并对所有的偶数求平方得到一个新的列表,就可以直接使用这两个函数来做到,具体的做法是如下所示。
def is_even(num):
return num % 2 == 0
def square(num):
return num ** 2
numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = list(map(square, filter(is_even, numbers1)))
print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]
当然,要完成上面代码的功能,也可以使用列表生成式,列表生成式的做法更为简单优雅。
numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = [num ** 2 for num in numbers1 if num % 2 == 0]
print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]
四、Lambda函数
在使用高阶函数的时候,如果作为参数或者返回值的函数本身非常简单,一行代码就能够完成,那么我们可以使用Lambda函数来表示。Python中的Lambda函数是没有的名字函数,所以很多人也把它叫做匿名函数,匿名函数只能有一行代码,代码中的表达式产生的运算结果就是这个匿名函数的返回值。上面代码中的is_even
和square
函数都只有一行代码,我们可以用Lambda函数来替换掉它们,代码如下所示。
numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers1)))
print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]
通过上面的代码可以看出,定义Lambda函数的关键字是lambda
,后面跟函数的参数,如果有多个参数用逗号进行分隔;冒号后面的部分就是函数的执行体,通常是一个表达式,表达式的运算结果就是Lambda函数的返回值,不需要写return
关键字。
如果需要使用加减乘除这种简单的二元函数,也可以用Lambda函数来书写,例如调用上面的calc
函数时,可以通过传入Lambda函数来作为op
参数的参数值。当然,op
参数也可以有默认值,例如我们可以用一个代表加法运算的Lambda函数来作为op
参数的默认值。
def calc(*args, init_value=0, op=lambda x, y: x + y, **kwargs):
result = init_value
for arg in args:
if type(arg) in (int, float):
result = op(result, arg)
for value in kwargs.values():
if type(value) in (int, float):
result = op(result, value)
return result
# 调用calc函数,使用init_value和op的默认值
print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5)) # 15
# 调用calc函数,通过lambda函数给op参数赋值
print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5, init_value=1, op=lambda x, y: x * y)) # 120
注意上面的代码中的calc
函数,它同时使用了可变参数、关键字参数、命名关键字参数,其中命名关键字参数要放在可变参数和关键字参数之间,传参时先传入可变参数,关键字参数和命名关键字参数的先后顺序并不重要。
有很多函数在Python中用一行代码就能实现,我们可以用Lambda函数来定义这些函数,调用Lambda函数就跟调用普通函数一样,代码如下所示。
import operator, functools
# 一行代码定义求阶乘的函数
fac = lambda num: functools.reduce(operator.mul, range(1, num + 1), 1)
# 一行代码定义判断素数的函数
is_prime = lambda x: x > 1 and all(map(lambda f: x % f, range(2, int(x ** 0.5) + 1)))
# 调用Lambda函数
print(fac(10)) # 3628800
print(is_prime(9)) # False
上面使用的reduce
函数是Python标准库functools
模块中的函数,它可以实现对数据的归约操作,通常情况下,过滤(filter)、映射(map)和归约(reduce)是处理数据中非常关键的三个步骤,而Python的标准库也提供了对这三个操作的支持。all
函数是Python内置函数,如果传入的序列中所有布尔值都是True
,all
函数就返回True
,否则all
函数就返回False
。
Python中的函数可以使用可变参数*args
和关键字参数**kwargs
来接收任意数量的参数,而且传入参数时可以带上参数名也可以没有参数名,可变参数会被处理成一个元组,而关键字参数会被处理成一个字典。Python中的函数是一等函数,可以赋值给变量,也可以作为函数的参数和返回值.