Python进阶(一)

1、*args 和 **kwargs

*args

*args 是⽤来发送⼀个⾮键值对的可变数量的参数列表给⼀个函数.

def test_var_args(f_arg, *argv):
    print("first normal arg:", f_arg)
    for arg in argv:
        print("another arg through *argv:", arg)
test_var_args('yasoob', 'python', 'eggs', 'test')

这会产⽣如下输出:
first normal arg: yasoob
another arg through *argv: python
another arg through *argv: eggs
another arg through *argv: test

**kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给⼀个函数。如果你想要在⼀个函数⾥处理带名字的参数, 你应该使⽤ **kwargs。比如参数是字典

def greet_me(**kwargs):
    for key,value in kwargs.items():
        print ("{0} == {1}".format(key,value))

greet_me(name='michong',age=10)        

输出
name == michong
age == 10

标准参数与*args、**kwargs在使⽤时的顺序

1	demo_func(fargs, args, *kwargs)

2、调试(Debugging)

pdb.set_trace()方法

这个方法在jupter Notebook中也可以使用，这个方法使用的时候直接放在需要打断点的地方

import pdb
def make_bread():
    pdb.set_trace()
    return "I don't have time"
print(make_bread())

debugger模式下的命令

c: 继续执⾏
w: 显⽰当前正在执⾏的代码⾏的上下⽂信息
a: 打印当前函数的参数列表
s: 执⾏当前代码⾏，并停在第⼀个能停的地⽅（相当于单步进⼊）
n: 继续执⾏到当前函数的下⼀⾏，或者当前⾏直接返回（单步跳过）

3、Generator 生成器

可迭代对象(Iterable)

对象中定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以⽀持下标索引的__getitem__⽅法，它就是一个可迭代对象

迭代器(Iterator)

任意定义了next或者__next__发放，它就是一个迭代器

迭代(Iteration)

循环遍历的过程叫迭代

⽣成器(Generators)

它也是一中迭代器，使用yield生成一个值

def generator_function():
    for i in range(10):
        yield i
for item in generator_function():
    print(item)
    
输出：
    # Output: 0
    # 1
    # 2
    # 3
    # 4
    # 5
    # 6
    # 7
    # 8
    # 9

4、Map，Filter 和 Reduce

Map

遍历元素

1 2	items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items))

遍历方法

def multiply(x):
    return (x*x)
def add(x):
    return (x+x)
funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
    value = map(lambda x: x(i), funcs)
    print(list(value))
# 译者注：上⾯print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性
# 在python2中map直接返回列表，但在python3中返回迭代器
# 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下

# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]

Filter

filter过滤列表中的元素，并且返回⼀个由所有符合要求的元素所构成的列
表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True.

number_list = range(-5,5)
list(filter(lambda x:x%2==0 , number_list))

output
    [-4, -2, 0, 2, 4]

Reduce

对一个列表进行计算并返回结果，可以使用Reduce函数

#下面执行的是列表里面所有的元素相互相加的功能
from functools import reduce
reduce((lambda x, y:x+y),[1,2,3,4])

output：
    10

5、set数据结构

集合

some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']
duplicates = set([x for x in some_list if some_list.count(x) > 1])
print(duplicates)

##输出: set(['b', 'n'])

交集

valid = set(['yellow','red','blue','green','black'])
input_set = set(['red','brown'])
print(input_set.intersection(valid))

output:
{'red'}

差集

valid = set(['yellow','red','blue','green','black'])
input_set = set(['red','brown'])
print(input_set.difference(valid))


output：
{'brown'}

基本操作

添加元素

1
2
3

s.add( x )

s.update( x ) ##也可以添加元素，且参数可以是列表

移除元素

s.remove( x ) ##将元素 x 从集合 s 中移除，如果元素不存在，则会发生错误。
s.discard( x ) ##此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。


s.discard( x ) ##此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。

s.pop()  ##随机删除集合中的一个元素