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Python函数总结反思的简单介绍

IT技术函数

Python输出函数print()总结print() 方法用于打印输出，是python中最常见的一个函数 。
该函数的语法如下：
参数的具体含义如下：
objects --表示输出的对象 。输出多个对象时 ， 需要用 , （逗号）分隔 。
sep -- 用来间隔多个对象 。
end -- 用来设定以什么结尾 。默认值是换行符 \n，我们可以换成其他字符 。
file -- 要写入的文件对象 。
无论什么类型的数据，包括但不局限于：数值型，布尔型，列表变量 ， 字典变量...都可以直接输出 。
在C语言中，我们可以使用printf("%-.4f",a)之类的形式，实现数据的的格式化输出 。
在python中，我们同样可以实现数据的格式化输出 。我们可以先看一个简单的例子：
和C语言的区别在于 ， Python中格式控制符和转换说明符用%分隔 ， C语言中用逗号 。
接下来我们仔细探讨一下格式化输出
(1).%字符：标记转换说明符的开始 。
%字符的用法可参考上例，不再赘述 。
最小字段宽度：转换后的字符串至少应该具有该值指定的宽度 。如果是*（星号），则宽度会从值元组中读出 。
点(.)后跟精度值：如果需要输出实数，精度值表示出现在小数点后的位数 。如果需要输出字符串，那么该数字就表示最大字段宽度 。如果是* ， 那么精度将从元组中读出 。
可参考C语言的实现方式 。
注：字段宽度中，小数点也占一位 。
转换标志：-表示左对齐； 表示在数值前要加上正负号；" "(空白字符)表示正数之前保留空格()；0表示转换值若位数不够则用0填充 。
具体的我们可以看一下例子：
格式字符说明格式字符说明
%s字符串采用str()的显示%x 十六进制整数
%r字符串(repr())的显示%e 指数（基底写e）
%c单个字符%E指数（基底写E）
%b 二进制整数%f,%F浮点数
%d 十进制整数%g指数(e)或浮点数(根据显示长度)
%i十进制整数%G指数(E)或浮点数(根据显示长度)
%o 八进制整数%%字符%
在python中，输出函数总是默认换行，比如说：
而显然，这种输出太占“空间” ， 我们可以进行如下改造：
参考文本第一部分对end参数的描述：end -- 用来设定以什么结尾 。默认值是换行符 \n，我们可以换成其他字符 。
Python的函数参数总结import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = xstep * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-bmath.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sumn * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
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 。
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函数与方法的区别总结1、函数的分类：
内置函数：python内嵌的一些函数 。
匿名函数：一行代码实现一个函数功能 。
递归函数
自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数 。
2、方法的分类：
普通方法：直接用self调用的方法 。
私有方法：__函数名 ， 只能在类中被调用的方法 。
属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理 。
特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法 ， 如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有 ， 则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法 。类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法 。
静态方法：不用传入类空间、对象的方法 ， 作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中 。
其次 ， 从作用域的角度来分析：
（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留 ， 会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放 。
（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留 。
最后，调用的方式不同 。
（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用 。
【Python函数总结反思的简单介绍】（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用 。
Python字典中几个常用函数总结1、get() 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值 。
语法：dict.get(key,default=None)
参数：
key字典中要查找的键 。
default如果指定键的值不存在时，返回该默认值值 。
例：
dict={'Name':'alex','Age':21}
print("Name is:%s"% dict.get('Name') "\n""Age is:%d"% dict.get('Age'))
显示结果为：
Name is:alex
Age is:21
2、update() 将一个字典中的值更新到另一个字典中 。
语法：dict.update(dict2)
参数：
dict2添加到指定字典dict里的字典 。
例：
dict={'Name':'alex','Age':21}
dict2={'Sex':'female'}
dict.update(dict2)
print("Value is %s" % dict)
显示结果为：
Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}
关于Python函数总结反思和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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