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文章目录

  • 一、函数
    • 1.高阶函数
    • 2.返回函数
    • 3.匿名函数
    • 4.装饰器
  • 二、实例
    • 1.类和实例
    • 2.限制访问
    • 3. 继承和多态
    • 4.实例属性和类属性

一、函数

1.高阶函数

  • 1.1 map
  • 1.2 reduce
  • 1.3 filter
  • 1.4 sorted
# 1.1 map()函数：把一个函数作用到一个Iterable的东西上# 参数：1.函数 2.Iterable# 返回值类型：map object# 举例：把平方作用到列表的每个值中def f(x):return x * xr = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])list(r)

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

# map()函数实际上就是不是运算规则抽象化了# 把list的每个数字变成strlist(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))

>>>[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

# 1.2 reduce()函数：把一个函数累计作用到序列的下一个元素中# reduce(f,[x1,x2,x3]) == f(f(x1,x2),x3)# 举例，把[1,2,3]变成123from functools import reducedef fn(x,y):return x*10+yreduce(fn,[1,2,3])

>>> 123

# 1.3 filter函数：接收函数和序列，根据函数作用在序列的每个元素返回的True和False决定是否保留该元素# 返回类型：Iterator# 举例：只保留序列中的奇数def is_odd(n):return n%2==1list(filter(is_odd,[1,3,5,7,2,4,6,8]))

>>>[1, 3, 5, 7]

# 把一个序列中的空字符去掉def not_empty(s):return s.strip()list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', 'C', '']))

>>>[‘A’, ‘B’, ‘C’]

# sorted对list进行排序sorted([32,12,-19,55,3])

>>>[-19, 3, 12, 32, 55]

# 参数：key，接收自定义排序函数# 举例：按照绝对值大小排序sorted([32,12,-19,55,3],key=abs)

>>>[3, 12, -19, 32, 55]

# 对于字符 是按照ASCII码进行排序sorted(['sb','Sb','SB'])

>>>[‘SB’, ‘Sb’, ‘sb’]

2.返回函数

  • 2.1 函数作为返回值
  • 2.2 闭包
# 2.1 高阶函数出了可以接收函数作为参数，还可以把函数作为结果返回# 一个可变参数的求和，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def lazy_sum(*args):def sum():ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn axreturn sum# 调用的时候返回的是求和函数f = lazy_sum(1,2,3,4)f>>> <function __main__.lazy_sum.<locals>.sum()># 调用函数f的时候，才是返回真正的求和结果f()

>>>10

# 在函数lazy_sum里面又定义了函数sum，内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量# lazy_sum返回了sum的时候，相关的参数和变量都保存在了返回函数中，就是闭包# 每一次调用 返回的都是新的函数 但是传入的是相同的参数f1 = lazy_sum(1,2,3,4)f2 = lazy_sum(1,2,3,4)f1 == f2

>>>False

# 2.2 闭包# 要注意返回的函数没有立刻执行，要再一次的调用才会执行def count():fs = []for i in range(1,4):def f():return i * ifs.append(f)return fscount()f1,f2,f3 = count()print(f1(),f2(),f3())# 因为返回函数引用了i，并且并非立刻执行，3个函数都返回时，所以它引用的变量i已经变成3

>>>9 9 9

# 如果一定要引用循环的变量，就应该再创建一个函数，绑定循环变量def count():def f(j):def g():return j*jreturn gfs = []for i in range(1,4):fs.append(f(i))return fscount()f1,f2,f3 = count()print(f1(),f2(),f3())

>>>1 4 9

3.匿名函数

list(map(lambda x: x*x,[1,2,3]))

>>>[1, 4, 9]

# 相当于def f(x):return x * x

4.装饰器

# 函数也是对象，所以可以赋值给变量，通过变量来调用函数def now():print('2020-01-01')f = nowf()

>>>2020-01-01

# 想要增强now()的功能，在调用的前打印日志，有不改变函数本身的定义，这样动态增加功能的方法叫做装饰器# 本质上是一个返回函数的高阶函数def log(func):def wrapper(*args,**kw):print('call %s:'%func.__name__)return func(*args,**kw)return wrapper# %%@logdef now(x):print('2020-01-01')now(1)# %%

>>>

call now:

2020-01-01

# @log 放在now函数之前 相当于now = log(now)
# decorator也要传入参数，需要编写一个decorator的高阶函数def log(text):def decorator(func):def wrapper(*args,**kw):print('%s %s:'%(text,func.__name__))return func(*args,**kw)return wrapperreturn decorator# %%@log('execute')def now():print('2020-01-01')# %%now()

>>>

execute now:

2020-01-01

# 相当于now = log('execute')(now)# 先执行了log('execute'),返回了decorator函数，再调用返回函数，参数是now，返回的是wrapper# 也就是原来的now函数变成了现在的wrapper函数了now.__name__

>>>‘wrapper’

# 想要保持now的name的话 wrapper.__name__ = func.__name__# 可以用装饰器 @functools.wraps(func)import functoolsdef log(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args,**kw):print('call %s():' % func.__name__)return func(*args,**kw)return wrapper# %%@logdef now():print('2020-01-01')# %%now.__name__

>>>‘now’

二、实例

1.类和实例

  • 1.1 基本定义
  • 1.2 创建实例
  • 1.3 绑定属性
  • 1.4 _init_
  • 1.5 数据封装
# 1.1 基本定义#class + 类名 + (object) 即从哪个类继承下来的class student(object):pass
# 1.2 创建实例# 类名+()bart = student()# 变量bart指向student类的实例，0x1064b1128是内存地址bartstudent

>>>

<main.student at 0x1064b1128>

main.student

# 1.3 绑定属性# 可以自由的给实例变量绑定属性bart.name = 'sb'bart.name

>>>‘sb’

# 1.4 __init__# 类就像是模版 当我们想创建实例的时候就把一些属性写进去 可以用__initclass student(object):# self 就是实例本身def __init__(self,name,score):self.name = nameself.score = scorebart = student('sb',0)bart.namebart.score

>>> ‘sb’ 0

# 1.5 数据封装# 比如一个函数本来就要用到学生类里面的数据，那当然就把函数放在类里面多好嘛class student(object):def __init__(self,name,score):self.name = nameself.score = scoredef print_score(self):print('%s:%s'%(self.name,self.score))bart = student('sb',0)bart.print_score()

>>>sb:0

2.限制访问

# 按照上述的定义，外部代码还可以自由修改实例的属性bart.scorebart.score = 100bart.score

>>>

0

100

# 我们更希望这些属性是私有的，不能被外部代码修改的class student(object):def __init__(self,name,score):self.__name = nameself.__score = scoredef print_score(self):print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))bart = student('sb',0)bart.__name>>>---------------------------------------------------------------------------AttributeErrorTraceback (most recent call last)<ipython-input-24-1e120ece361e> in <module>----> 1 bart.__nameAttributeError: 'student' object has no attribute '__name'
# 这么做又有一个问题，虽然外部代码不能修改实例的属性了。但是我们还是希望外部代码可以获得他的值class student(object):def __init__(self,name,score):self.__name = nameself.__score = score# 让外部可以获得属性的值def get_name(self):return self.__namedef get_score(self):return self.__score# 让外部可以改变属性的值def set_name(self,name):self.__name = name# 可以通过这样改变属性的方法来做参数检查，避免传入无效参数def set_score(self,score):if 0 <= score < 100:self.__score = scoreelse:raise ValueError('bad score')bart = student('sb',0)bart.get_name()bart.set_name('SB')bart.get_name()

>>>

‘sb’

‘SB’

bart.set_score(50)bart.get_score()>>>50bart.set_score(250)>>>---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback (most recent call last)<ipython-input-40-6cf87971f6eb> in <module>----> 1 bart.set_score(250)<ipython-input-31-e38b3fe7e472> in set_score(self, score) 20 self.__score = score 21 else:---> 22 raise ValueError('bad score')ValueError: bad score

3. 继承和多态

  • 3.1 继承
  • 3.2 子类的特性
  • 3.3 理解多态
# 现在我们已经有一个动物class，一个run()方法打印class Animal(object):def run(self):print("Animal is running...")
# 3.1 继承# 当我们需要具体的动物类时，可以从Animal继承class cat(Animal):passclass Dog(Animal):pass
# 继承最大的好处就是子类有了父类的全部功能dog = Dog()dog.run()

>>>Animal is running…

# 3.2 子类的特性# 子类可以增加新的方法也可以对父类的方法进行改进class Dog(Animal):# 改进父类方法def run(self):print('Dog is running...')# 新的方法def eat(self):print('Dog is eating...')dog = Dog()dog.run()dog.eat()

>>>

Dog is running…

Dog is eating…

# 3.3 理解多态# 定义一个class，实际上就是定义了一种数据类型a = list() # a是list类型b = Animal() # b是Animal类型c = Dog() # c是Dog类型
# c既是Dog也是Animal# 就是说Dog可以看成是一个Animalisinstance(c,Animal)isinstance(c,Dog)

>>>

True

True

# 理解多态的好处class Animal(object):def run(self):print("Animal is running...")def eat(self):print('Anumal is eating...')class Dog(Animal):def run(self):print('Dog is running...')def eat(self):print('Dog is eating...')def run_eat(a):a.run()a.eat()run_eat(Animal())

>>>

Animal is running…

Anumal is eating…

run_eat(Dog())# 多态的好处：传入的只要是Animal或者他的子类，就会自动调用实际类型的run()# 调用的时候只管调用，新加一个子类的时候只要保证他继承的方法没写错# 开闭原则：# 对扩展开放：允许增加子类# 对修改封闭：不需要修改类的run_eat()函数

>>>

Dog is running…

Dog is eating…

  • 静态语言：利用多态特性的时候，传入的对象必须严格的是Animal类或者他的子类
  • 动态语言：不要求严格的继承体系
    • 鸭子类型：一个对象只要看起来像鸭子，走路也像鸭子，就能被看作是鸭子
    • python：“file-like object”就是一种鸭子类型，某个对象有当前的这个函数方法，就可以当作是这个函数的对象了。

4.实例属性和类属性

# 给实例绑定属性# 1.通过实例变量 2.通过self变量class student(object):def __init__(self,name):self.name = names = student('sb')s.score = 0
# 直接给类绑定一个类属性class student(object):name = 'student'# 创建实例s = student()# 这个时候实例没有name，所以会向上找类的names.name

>>>‘student’

# 打印类的属性print(student.name)>>>student# 给实例绑定属性s.name = 'sb'print(s.name)>>>sbprint(student.name)>>>student