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python降低函数开销 python函数降低编程复杂度

一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

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变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。如下所示:

map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用,定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义?闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包?

如何使用闭包?典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别:

简单的使用如下:

偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义:

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到,partial 一定接受三个参数,从之前的例子,我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下:

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享,主题内容总结如下:

python函数

参数match是正则表达式匹配后的结果,match.group(1)就是返回结果1。

import re

m = re.search('(^.+?)\n(.+?$)', 'print "111"\nprint "222"')

print m.group(1)#print "111"eval()一般是用来执行字符串代码,也就是命令注入。

其中的参数code:就是要执行的代码,比如print

"111"

其中的参数scope:是code执行范围的字典.

由于匹配的字符串代码经常有格式对齐等问题,所以加一个try

except来捕捉。

exec跟eval类似,可以执行代码,但是只是一个语法,没有返回值。

exec

code

in

scope就是执行code作用范围为scope字典

python解析xml降低内存

1. 使用ElementTree模块,它是Python标准库中提供的一个XML解析模块,它使用简单,非常容易使用,可以降低内存占用。

2. 使用lxml模块,它是一个高性能的XML和HTML解析器,可以有效的降低内存占用。

3. 使用iterparse()函数,它可以遍历XML文档,可以降低内存占用。

4. 使用xml.sax模块,它是一个基于事件驱动的XML解析器,可以有效的降低内存占用。

python(16):函数(3)

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将列表传递给函数后,函数就能直接访问其内容

假设有一个用户列表,要问候其中的每位用户

将列表传递给函数后,函数就可对其进行修改,在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的

一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司,需要打印的设计存储在一个列表中,打印后转移到另一个列表中。

有时候需要禁止函数修改列表,为解决这个问题,可想向函数传递列表的副本而不是元件;这样函数所做的任何修改都只影响副本,不影响元件

有时候,预先布置的函数需要接受多少个实参,python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参

一个制作披萨的寒素,它需要接受很多配料,但无法确定顾客要多少种配料,下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参,这个形参都将他们统统收入囊中

如果要让函数接受不同类型的实参,必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后

python先匹配位置实参和关键字实参,再将余下的实参收集到最后一个形参中

如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参,必须将该形参放在*toppings的前面

有时候,需要接受任意数量的实参,但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息,再这种情况下,可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对,调用语句提供了多少就接受多少

创建用户简介:你知道你将收到有关用户的信息,但不确定会是什么样的信息,在下面示例中,build_profile()接受名和姓,同时还接受任意数量的关键字实参

python使用函数可以减小内存开支吗

函数其实也就是封装好的算法代码,因为一些常用函数都经过开发者,用户的多次测试优化,在python的开源环境下更是如此,所以大多时候比新手开发者自己写的方法内存性能都有提升,但针对不同的需求,自己写新的算法可能更优,并不绝对


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