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Python学习目录

1. 在Mac下使用Python3
2. Python学习之数据类型
3. Python学习之函数
4. Python学习之高级特性
5. Python学习之函数式编程
6. Python学习之模块
7. Python学习之面向对象编程
8. Python学习之面向对象高级编程
9. Python学习之错误调试和测试
10. Python学习之IO编程
11. Python学习之进程和线程
12. Python学习之正则
13. Python学习之常用模块
14. Python学习之网络编程

练习代码

高阶函数

在python中函数名是指向函数的变量，当函数的参数也是函数的时候，这种函数我们称之为高阶函数。

def add(x, y, f):
    return f(x) + f(y)
add(1, -6, abs)

map/reduce

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])
print(list(r))

>>> [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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，效果如下:

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

结合map和reduce可以整理出一个str2int的函数:

from functools import reduce

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def char2num(s):
    return DIGITS[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

sorted

对list进行排序：

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

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

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

字符串排序:

>>> 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']

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

返回函数

定义

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：

def calc_sum(*args):
    ax = 0
    for n in args:
        ax = ax + n
    return ax

但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

调用函数f时，才真正计算求和的结果

>>> f()
25

闭包

如上所示的例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”。

注意点：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。

如下所示：

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

f1, f2, f3 = count()

返回结果如下：

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

匿名函数

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

装饰器

代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。

定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
call now():
2015-3-25

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now),now变量指向了新的函数。

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

这个3层嵌套的decorator用法如下：

@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
execute now():
2015-3-25

和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：>>> now = log('execute')(now)

有个问题，经过decorator装饰之后的函数，它们的name已经从原来的'now'变成了'wrapper'：

>>> now.__name__
'wrapper'

Python内置的functools.wraps用来复制函数name属性的：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

或者针对带参数的装饰器：

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。

创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、args和*kw这3个参数。

比如要使用int()函数去转换二进制字符串，原本的写法是：int(x, base=2)，如果量大的话，很麻烦，所以我们可以这么写：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

上面的in2 = functools.partial(int, base=2)相当于：

kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)

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