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深入python函数 函数 python( 二 )

IT技术观后感


time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行 。
time.sleep() 函数的例子：
可以注释掉time.sleep(2)再运行一次对比一下
可以看到虽然都是打印出一样的结果，但time.sleep()加入了等待时间
这里还要解释一下python中线程与进程的区别 。
举个例子，厨房做菜看成是一个进程 ， 那么这个进程下面就可能有多个人或一个人（cpu基本执行单元，即线程）来执行，多个人可以分别洗菜，刷碗，摆盘等等同时作业，他们又是共享这个厨房的资源的 。每个人存在一定的资源竞争关系，比如炉火只有1个 。
这里time.sleep是针对线程执行的，也就是其中一个人去sleep睡觉了 ， 不影响其他人的继续工作 。
参数
该函数没有返回值 。
结果类似如下：
可以看到秒数相差了5
无
time.sleep()常用于推迟执行的场景
在python中，与时间相关的模块有：time ， datetime以及calendar
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
深入理解Python reduce函数 例如上面的例子，实现一个整形集合的累加 。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多：
第一种：用sum函数 。
sum(lst)
第二种：循环方式 。
def customer_sum(lst):
result = 0
for x in lst:
result+=x
return result
def customer_sum(lst):
result = 0
while lst:
temp = lst.pop(0)
result+=temp
return result
ifname ==" main ":
lst = [1,2,3,4,5]
print customer_sum(lst)
第三种：递推求和
def add(lst,result):
if lst:
temp = lst.pop(0)
temp+=result
return add(lst,temp)
else:
return result
ifname ==" main ":
lst = [1,2,3,4,5]
print add(lst,0)
第四种：reduce方式
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst)
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst)
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst,0)
有一个序列集合 ， 例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数，例如1出现了两次 ， 2出现了两次等 。大致的思路就是用字典存储，元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value 。方法依然很多
第一种：for循环判断
def statistics(lst):
dic = {}
for k in lst:
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print(statistics(lst))
第二种：比较取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法
def statistics2(lst):
m = set(lst)
dic = {}
for x in m:
dic[x] = lst.count(x)
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print statistics2(lst)
第三种：用reduce方式
def statistics(dic,k):
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print reduce(statistics,lst,{})
或者
d = {}
d.extend(lst)
print reduce(statistics,d)
通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的，并且要有一个统计结果的，能够用循环或者递归方式解决的问题 ， 一般情况下都可以用reduce方式实现 。
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