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)

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# enumerate

- 同时输出迭代对象和索引，参数为索引开始号
  
  ```Python
     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

1 2	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
  
  ```Python
     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

对象皆引用

string是常量

lambda匿名函数

迭代器与生成器

函数

装饰器

any

yield