Python的一些特性和语法总结一些自己跳过的坑 Python3.5

对象皆引用

不同于C++，Python只有传引用，不存在传值，在Python中，一切皆对象，变量只是对对象的引用
Python中不需要声明变量类型也是基于此
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a=3
b=a
a和b都只是引用一个整型值3，修改b，a的引用值也会变化
如果要拷贝，可以用b=a[:]

string是常量

字符串不能更改，只能在原先字符串上更改后赋给一个新字符串，原字符串依然不变

lambda匿名函数

简化函数书写，lambda 参量:计算式
主要用于排序或者reduce
lambda的参数是自由变量，是运行时绑定值，而不是定义时绑定值，如果要实现定义时绑定值，则定义之后在lambda中设置默认参数
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x=10
a=lambda y,x=x:x+y
x=20
print(a(10))

>>> 20
如果不设置默认参数，上面的运行结果就是30

迭代器与生成器

通过重写对象的__iter__方法实现自定义迭代器，生成器yield实现迭代器的next方法

	class Countdown:
		def __init__(self, start):
			self.start = start
	
		def __iter__(self):
			n = self.start
			while n > 0:
				yield n
				n -= 1
   
		def __reversed__(self):
			n = 1
			while n <= self.start:
				n += 1
   
   
	for rr in (Countdown(3)):
		print(rr)
	
>>> 3
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enumerate

同时输出迭代对象和索引，参数为索引开始号
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for idx,val in enumerate(my_list,1):
print(idx,val)

函数

接收任意个参数
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def avg(first,*rest):
return (first+sum(rest))/(1+len(rest))
*接任意数量的位置参数，也可以用**接一个字典，代表任意数量的关键字参数，也可以混用*和** 顺序(任意个位置参数，*，最后一个位置参数，其他参数，**)
函数返回多个值直接return a,b,c，实际上返回的是一个元祖

装饰器

一个装饰器就是一个函数，它接收一个函数作为参数并返回一个新的函数

	import time
	from functools import wraps
	
	
	def timethis(func):
		@wraps(func)
		def wrapper(*args, **kwargs):
			start = time.time()
			result = func(*args, **kwargs)
			end = time.time()
			print(func.__name__, end - start)
			return result
	
		return wrapper
	
	@timethis
	def loop(n):
		while n > 0:
			n -= 1
	
	
	loop(100000)

>>> loop 0.03971695899963379

在上例中，timethis是包装器，其定义中func是被包装的函数，args和kwargs是任意数量的位置参数和关键字参数，来保证被包装的函数能正确接收参数执行可以看到包装器中实现了一个wrapper装饰器函数，它运行了作为参数的func函数并计算打印了运行时间，一般装饰器函数返回原函数的执行结果

可以看到timethis中的@wraps本身也是一个装饰器，它用来注解底层包装函数，这样能够保留原函数的元信息，还能通过装饰器返回函数的__wrapped__属性直接访问到被装饰的函数，用来解除装饰

逗号的特殊作用

输出时换行变空格
转换类型为元组

filter

接收一个函数和序列，将函数作用于序列中每一个元素上，根据返回值决定是否删除该元素
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def is_odd(n):
return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])

any

原型：

def any(iterable):
   for element in iterable:
	   if  element:
		   return False
   return True

yield

一个带有yield的函数就是一个generator，它和普通函数不同，生成一个generator看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用next()（在for循环中会自动调用next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个yield语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从yield的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
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>>> def g(n):
... for i in range(n):
... yield i **2
...
>>> for i in g(5):
... print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

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Python Notes