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Python函数总结反思的简单介绍

学习了python函数调用后的感受

函数调用很方便,提高了程序的可读性,而且还可以重复使用,提高了编程的效率

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Python字典中几个常用函数总结

1、get() 返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值。

语法:dict.get(key,default=None)

参数:

key 字典中要查找的键。

default 如果指定键的值不存在时,返回该默认值值。

例:

dict={'Name':'alex','Age':21}

print("Name is:%s"% dict.get('Name')+"\n"+ "Age is:%d"% dict.get('Age'))

显示结果为:

Name is:alex

Age is:21

2、update() 将一个字典中的值更新到另一个字典中。

语法:dict.update(dict2)

参数:

dict2 添加到指定字典dict里的字典。

例:

dict={'Name':'alex','Age':21}

dict2={'Sex':'female'}

dict.update(dict2)

print("Value is %s" % dict)

显示结果为:

Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}

太全了!Python3常用内置函数总结

数学相关

abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6

sorted(list) : 排序,返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数,b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False

bytes(str,code) : 接收一个字符串,与所要编码的格式,返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]

iter(iterable): 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65

相关操作

eval****() : 执行一个表达式,或字符串作为运算。 eval('1+1') 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun,筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type():返回一个对象的类型。

id(): 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object):返回一个对象的hash值,具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780

help():调用系统内置的帮助系统。

isinstance():判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass():判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器,返回迭代器中的数值,如果设置了default,则当迭代器中的元素遍历后,输出default内容。

reversed(sequence) : 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']

Python输出函数print()总结

print() 方法用于打印输出,是python中最常见的一个函数。

该函数的语法如下:

参数的具体含义如下:

objects --表示输出的对象。输出多个对象时,需要用 , (逗号)分隔。

sep -- 用来间隔多个对象。

end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n,我们可以换成其他字符。

file -- 要写入的文件对象。

无论什么类型的数据,包括但不局限于:数值型,布尔型,列表变量,字典变量...都可以直接输出。

在C语言中,我们可以使用printf("%-.4f",a)之类的形式,实现数据的的格式化输出。

在python中,我们同样可以实现数据的格式化输出。我们可以先看一个简单的例子:

和C语言的区别在于,Python中格式控制符和转换说明符用%分隔,C语言中用逗号。

接下来我们仔细探讨一下格式化输出

(1).%字符:标记转换说明符的开始。

%字符的用法可参考上例,不再赘述。

最小字段宽度:转换后的字符串至少应该具有该值指定的宽度。如果是*(星号),则宽度会从值元组中读出。

点(.)后跟精度值:如果需要输出实数,精度值表示出现在小数点后的位数。如果需要输出字符串,那么该数字就表示最大字段宽度。如果是*,那么精度将从元组中读出。

可参考C语言的实现方式。

注:字段宽度中,小数点也占一位。

转换标志:-表示左对齐;+表示在数值前要加上正负号;" "(空白字符)表示正数之前保留空格();0表示转换值若位数不够则用0填充。

具体的我们可以看一下例子:

格式字符 说明 格式字符 说明

%s 字符串采用str()的显示 %x 十六进制整数

%r 字符串(repr())的显示 %e 指数(基底写e)

%c 单个字符 %E 指数(基底写E)

%b 二进制整数 %f,%F 浮点数

%d 十进制整数 %g 指数(e)或浮点数(根据显示长度)

%i 十进制整数 %G 指数(E)或浮点数(根据显示长度)

%o 八进制整数 %% 字符%

在python中,输出函数总是默认换行,比如说:

而显然,这种输出太占“空间”,我们可以进行如下改造:

参考文本第一部分对end参数的描述:end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n,我们可以换成其他字符。

Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)

python函数与方法的区别总结

1、函数的分类:

内置函数:python内嵌的一些函数。

匿名函数:一行代码实现一个函数功能。

递归函数

自定义函数:根据自己的需求,来进行定义函数。

2、方法的分类:

普通方法:直接用self调用的方法。

私有方法:__函数名,只能在类中被调用的方法。

属性方法:@property,将方法伪装成为属性,让代码看起来更合理。

特殊方法(双下划线方法):以__init__为例,是用来封装实例化对象的属性,只要是实例化对象就一定会执行__init方法,如果对象子类中没有则会寻找父类(超类),如果父类(超类)也没有,则直接继承object(python 3.x)类,执行类中的__init__方法。类方法:通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。

静态方法:不用传入类空间、对象的方法, 作用是保证代码的一致性,规范性,可以完全独立类外的一个方法,但是为了代码的一致性统一的放到某个模块(py文件)中。

其次,从作用域的角度来分析:

(1)函数作用域:从函数调用开始至函数执行完成,返回给调用者后,在执行过程中开辟的空间会自动释放,也就是说函数执行完成后,函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留,会随着返回给调用者后,开辟的空间会自动释放。

(2)方法作用域:通过实例化的对象进行方法的调用,调用后开辟的空间不会释放,也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。

最后,调用的方式不同。

(1)函数:通过“函数名()”的方式进行调用。

(2)方法:通过“对象.方法名”的方式进行调用。


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