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python高级函数分析 python高级用法技巧

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Python析构函数 Python中有两个特殊python高级函数分析的方法, 一个是构造函数 init , 另一个是析构函数 del python高级函数分析，统称为魔术方法 。
构造函数 init python高级函数分析 ， 创建实例对象之后Python会自动执行此方法python高级函数分析，把初始化python高级函数分析的属性特点放到实例对象里 。
构造函数是创建并初始对象属性 ， 那么对象使用完成后，系统是怎么处理这些呢？
这个时候，Python引入了销毁对象功能的析构函数 del ()
析构函数 del 是对象没有被引用时会触发垃圾回收机制，进行内存释放.
python 内置的 del 方法称为析构方法 。用于实现对象被销毁时所需的操作 。
常见的应用常见如：
析构方法 del ()是可选的，如果不提供，则Python 会在后台提供默认析构函数
如果要显式的调用析构函数，可以使用del关键字： del obj
析构方法的作用是销毁对象的 ， 在python中采用垃圾回收机制 。
Python垃圾回收机制核心思想是：
详细说明：
我们主动删除对象调用del 对象;程序运行结束后，python也会自动进行删除其他的对象 。
注意：
如果我们重写子类的del () 方法（父类为非 object 的类） ， 则必须显式调用父类的del () 方法，这样才能保证在回收子类对象时，其占用的资源（可能包含继承自父类的部分资源）能被彻底释放
我们本期学习了Python内置函数析构函数，用于没有被引用的对象进行回收处理，一般情况下，我们不用刻意去调用，python内部会对进行触发 。
以上是本期内容 ， 欢迎大佬们评论区指正，下期见~
Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了1.1 例如：print(hex(2))案例
1.2 输出函数：print(hex(2))
1.3 输出结果：0x2
1.4 解析说明：返回16进制的数 。
2.1 例如：print(chr(10))案例
2.2 输出函数：print(chr(10))
2.3 输出结果：0o12
2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如：print(ord("b"))案例
3.2 输出函数：print(ord("b"))
3.3 输出结果：98
3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如：print(chr(97))
4.2 输出函数：print(chr(97))
4.3 输出结果：b
4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数 。
案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数：print(s.capitalize())
1.2 输出结果：0x2
1.3 解析说明：返回16进制的数 。
2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果：hello kuang
2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang 。
2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果：12KK12KK
2.6 解析说明：所有的4都替换成KK
2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果：12KK12KK124
2.9 解析说明：将前两个的4替换成go
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数：print(ip.split(','))
3.2 输出结果：['192.168.1.1']
3.3 解析说明：将字符串分割成列表
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果：['192.168.1.1']
3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表
Python通过装饰器并使用cprofile对函数进行性能分析Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析，包括cProfile模块中python高级函数分析的Profile类和pstat模块中python高级函数分析的Stats类 。
--cprofile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息
--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用，运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序
--enable(): 开始进行性能分析并收集数据
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集数据，并为已经收集的数据创建stats对象
--print_stats():创建stats对象并打印分析结果
--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息
--用来分析cProfile输出的文件内容
--pstas模块为开发者提供了Stats类 ， 可以读取和操作stats文件
（Stats类可以接受stats文件名 ， 也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源 。）
--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件（也可以写成cProfile.Profile.dump_stats()）
--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序，函数会一次按照传入的参数排序
--reverse_order(): 逆反当前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出 。*restrictions用于控制打印结果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果
--第一行表示运行这个函数一共使用0.043秒，执行了845次函数调用
--第二行表示结果是按什么顺序排列的（这里表示按照调用次数来进行排列的）
--ncalls: 表示函数调用的次数（有两个数值表示有递归调用，总调用次数/原生调用次数）
--tottime: 函数内部调用时间（不包括他自己调用的其他函数时间）
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累计调用时间（函数执行玩的总时间），它包含了函数自己内部调用的函数时间
--filename:lineno(function): 函数所在的文件，行号，函数名称
上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器 ， 通过do的值来进行性能分析的开关控制 ， 通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序 。
比如我们对函数A和函数B进行性能分析
如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime
Python 函数进阶-高阶函数高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数 ， 换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数 。
高阶函数可以是你使用def关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数 。
我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数 ， 那么senior就是一个高阶函数python高级函数分析；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数 。
functionpython高级函数分析：函数，可以是 自定义函数 或者是 内置函数；
iterablepython高级函数分析：可迭代对象，可迭代性数据 。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来，然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器 。
将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来 。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引 1 次方 。使用自定义的函数，配合实现功能 。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理，如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器 。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致 。
计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕 ， 返回最终的结果 。
根据功能我们就应该直到 ， reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以 。
将列表中的数据元素组合成为一个数，
iterablepython高级函数分析：可迭代对象；
key：指定函数，默认为空；
reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；
如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数 ， 就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序，返回新的数据，不会改变原有的数据 。
注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序，而不是排序计算之后的就结果数据 。
将列表中的数据进行排序 。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序 。
既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢python高级函数分析？
高阶函数就是将函数作为参数的函数 。
文章来自
python 8个常用内置函数解说8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（） ， enumerate（）
python中有许多内置函数 ， 不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率 。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候 ， set()函数就派上用场了 。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的 。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能 。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果 。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行 。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted() ， 它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表 。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作 ， reversed()函数能帮到你 。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器 。
5、map()做文本处理的时候 ， 假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作 。这个时候就可以使用map()函数 。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器 。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列 。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数 。那我想将列表里的每个元素相乘 ， 该怎么做呢？这时候用到reduce()函数 。
reduce()会对参数序列中元素进行累积 。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推 ， 最终生成所有元素累积运算的结果 。再举个例子，将字母连接成字符串 。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中 。这里把reduce()函数拎出来讲 ， 是因为它太重要了 。
7、filter()一些数字组成的列表 ， 要把其中偶数去掉，该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列 ， 过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象 。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果 。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词 。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号 ， 我们用enumerate()函数做做看 。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器 。再举个例子说明 ， 对字符串进行标注，返回每个字母和其索引 。
利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
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2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重 。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列 。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
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在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法 。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
【python高级函数分析 python高级用法技巧】关于python高级函数分析和python高级用法技巧的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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