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python隐藏函数 python隐藏内置名称

IT技术函数

如何用Python编写密码隐藏函数def use_list(): str_before=input("请输入明文：") str_change=str_before.lower() str_list=list(str_change) str_list_change=str_list i=0 whilei
如何用python把电脑游戏隐藏起来呢
Python可以通过创建一个具有指定属性python隐藏函数的文件夹来隐藏电脑游戏 。可以使用Python os模块python隐藏函数的os.mkdir（）函数创建文件夹 ， 并使用os.chmod（）函数将其设置为"隐藏"文件夹，即可完成该过程 。
示例代码：
import os
#创建一个新的文件夹
os.mkdir('hidden-games')
#设置为隐藏文件夹
os.chmod('hidden-games', 0o751)
#将游戏复制到新文件夹
os.system('cp -r games/* hidden-games/')
python如何查看被隐藏的源代码Python中使用dir()函数可以查看被隐藏的源代码 。例如 ， 若要查看字符串对象的源代码，可以使用dir（str）函数 。
python有多少内置函数Python内置函数有很多python隐藏函数，为大家推荐5个神仙级python隐藏函数的内置函数python隐藏函数：
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称python隐藏函数的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数python隐藏函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时 ， reduce()是个非常有用的函数 。举个例子 ， 当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是 ， reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数 ， 将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
python用函数给不及格成绩加分python用函数给不及格成绩加分
Python的高级特征你知多少？来对比看看
机器之心
人工智能信息服务平台
来自专栏机器之心
Python 多好用不用多说，大家看看自己用的语言就知道了 。但是 Python 隐藏的高级功能你都 get 了吗？本文中，作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法，快来一探究竟吧！
选自towardsdatascience，作者：George Seif ， 机器之心编译 。
Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大 。但你真的会用 Python 的所有功能吗？
任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的 。比如你在编写一个复杂的项目 ， 并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案 。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！
这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么 。
下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法 。
【python隐藏函数 python隐藏内置名称】Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名 。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名 。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算 ， 而无需完全定义函数 。
lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个 。
x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*33 print(x(3)) # prints '12'
看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数 。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言 。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典 。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式 。
def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用于单个或多个列表 。实际上 ， 你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的 。
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典） 。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素 。
详情请看如下示例：
# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素 。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步 。
Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合 。迭代器是一种可以在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型 。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解 。关于 Itertools 的神奇之处，请看以下示例：
from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])
Generator 函数
Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中 。这大大简化了你的代码 ， 而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存 。
比如，我们想把 1 到 1000 的所有数字相加，以下代码块的第一部分向你展示了如何使用 for 循环来进行这一计算 。
如果列表很小，比如 1000 行 ， 计算所需的内存还行 。但如果列表巨长，比如十亿浮点数 ， 这样做就会出现问题了 。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表 ， 但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的 。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表 。
代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和 。generator 函数创建元素 ， 并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个 。这意味着 ， 如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中！Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表 。
上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数 。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要 。
也就是说，如果你想对列表进行多次迭代 ， 并且它足够小，可以放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数 。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值 ， 而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问 。
# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i 1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while numn: numbers.append(num) num= 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(10001)) total = sum(xrange(10001))
py防止print密钥可以使用加密算法来防止print密钥 ， 例如AES加密算法 。可以使用Python的cryptography库来实现加密 。
python隐藏函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python隐藏内置名称、python隐藏函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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