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目錄
匿名函數... 1
生成器generator:... 2
生成器函數:... 2
生成器應用:... 5
coroutine協程:... 6
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匿名,即沒有名字,沒有名字的函數;
python借助lambda表達式構建匿名函數;
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格式:
lambda 參數列表: 表達式
參數列表不需要小括號;
冒號是用來分割參數列表和表達式的;
不需要使用return,表達式的值就是匿名函數的返回值;
lambda表達式只能寫在一行上,被稱為單行函數;
用途,高階函數傳參時,使用lambda表達式,往往能簡化代碼;
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例:
In [2]: lambda x: x**2
Out[2]: <function __main__.<lambda>>
In [3]: (lambda x: x**2)(4)?? #調用
Out[3]: 16
In [4]: foo=lambda x,y:(x+y)**2?? #不推薦這么用
In [5]: foo(2,1)
Out[5]: 9
In [6]: def foo(x,y):?? #如果復雜時,建議使用普通函數
?? ...:???? return (x+y)**2
?? ...: foo(2,1)
?? ...:
Out[6]: 9
In [7]: lst=['a',2,1]
In [8]: lst.sort(key=str)?? #高階函數,str為函數
In [9]: lst
Out[9]: [1, 2, 'a']
In [10]: lambda :0?? #無參函數,返回常數0
Out[10]: <function __main__.<lambda>>
In [11]: (lambda x,y=3:x+y)(5)
Out[11]: 8
In [12]: (lambda x,y=3: x+y)(5,6)
Out[12]: 11
In [13]: (lambda x,*,y=30: x+y)(5)
Out[13]: 35
In [14]: (lambda x,*,y=30: x+y)(5,y=10)
Out[14]: 15
In [15]: (lambda *args:(x for x in args))(*range(5))?? #生成器,惰性求值
Out[15]: <generator object <lambda>.<locals>.<genexpr> at 0x7f892ccaca40>
In [16]: (lambda *args: [x for x in args])(*range(5))?? #列表解析,立即求值
Out[16]: [0, 1, 2, 3, 4]
In [18]: (lambda *args: {x+2 for x in args})(*range(5))
Out[18]: {2, 3, 4, 5, 6}
In [20]: [x for x in (lambda *args: map(lambda x: x+1,args))(*range(5))]?? #高階函數
Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [22]: [x for x in (lambda *args: map(lambda x: (x+1,args),args))(*range(5))]
Out[22]:
[(1, (0, 1, 2, 3, 4)),
?(2, (0, 1, 2, 3, 4)),
?(3, (0, 1, 2, 3, 4)),
?(4, (0, 1, 2, 3, 4)),
?(5, (0, 1, 2, 3, 4))]
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生成器指的是生成器對象,可以由生成器表達式得到,也可以使用yield關鍵字得到一個生成器函數,調用這個函數得到一個生成器對象;
庫函數中有大量使用;
生成器表達式和生成器函數能夠生成生成器對象;
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函數中包含yield語句的函數,返回生成器對象;
生成器對象,是一個可迭代對象,是一個迭代器;
生成器對象,是延遲計算,惰性求值的;
普通的函數在調用后,會立即執行完畢,但生成器函數可使用next()多次執行;
生成器函數等價于生成器表達式,只不過生成器函數更加復雜;
生成器函數,核心:讓出;
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在生成器函數中,使用多個yield語句,執行一次后會暫停執行,把yield表達式的值返回;
再次執行會執行到下個yield語句;
return語句依然可以終止函數運行,但return語句的返回值不能被獲取到,生成器函數中一般不加return語句;
return會導致無法繼續獲取下一個值,拋StopIteration異常;
如果函數沒有顯式的return語句,如果生成器函數執行到結尾一樣會拋StopIteration異常;
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包含yield語句的生成器函數,生成生成器對象時,生成器函數的函數體不會立即執行;
next(generator)會從函數的當前位置向后執行到之后碰到的第一個yield語句,會彈出值,并暫停函數執行,next()可理解為撥一下轉一次;
再次調用next(),和上一條一樣的處理過程,當沒有元素時可給缺省值next(g,'End'),防止拋異常;
沒有多余的yield語句能被執行,繼續調用next(),會拋StopIteration異常;
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例:
In [23]: def inc():
??? ...:???? for i in range(5):
??? ...:???????? yield i?? #出現yield就是生成器函數
??? ...:????????
In [24]: type(inc)
Out[24]: function
In [25]: type(inc())
Out[25]: generator
In [26]: x=inc()
In [27]: type(x)
Out[27]: generator
In [28]: next(x)
Out[28]: 0
In [29]: for n in x:
??? ...:???? print(n)
??? ...:????
1
2
3
4
In [30]: for n in x:
??? ...:???? print(n)?? #x在上個for中已迭代完
??? ...:????
??? ...:????
In [39]: y=(i for i in range(2))
In [40]: type(y)
Out[40]: generator
In [41]: next(y)
Out[41]: 0
In [42]: next(y)
Out[42]: 1
In [43]: next(y)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration???????????????????????????? Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-81b9d2f0f16a> in <module>()
----> 1 next(y)
StopIteration:
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例:
In [44]: def gen():
??? ...:???? print('line1')
??? ...:???? yield 1
??? ...:???? print('line2')
??? ...:???? yield 2
??? ...:???? print('line3')
??? ...:???? return 3
??? ...:
In [45]: next(gen())
line1
Out[45]: 1
In [46]: next(gen())
line1
Out[46]: 1
In [47]: g=gen()
In [48]: next(g)
line1
Out[48]: 1
In [49]: next(g)
line2
Out[49]: 2
In [50]: next(g)
line3
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration???????????????????????????? Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-e734f8aca5ac> in <module>()
----> 1 next(g)
StopIteration: 3
In [51]: g=gen()
In [52]: next(g)
line1
Out[52]: 1
In [53]: next(g)
line2
Out[53]: 2
In [54]: next(g,'End')?? #沒有元素,給缺省值
line3
Out[54]: 'End'
In [55]: next(g,'End')
Out[55]: 'End'
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無限循環:
例:
def counter():
??? i = 0
??? while True:
??????? i += 1
??????? yield i
def inc(c):
??????? return next(c)
c = counter()
print(inc(c))
print(inc(c))
print(inc(c))
##############
def counter2():
??? i = 0
??? while True:
??????? i += 1
??????? yield i
def inc2():
??? c = counter()
??? return next(c)
print(inc2())?? #1
print(inc2())?? #1
print(inc2())?? #1,每次都創建生成器對象
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計數器:
def inc():
??? def counter():
??????? i = 0
??????? while True:
??????????? i += 1
??????????? yield i
??? c = counter()
??? return lambda : next(c)?? #相當于如下三行,閉包,用到了外層函數的自由變量c,lambda表達式是匿名函數,return返回的是一個匿名函數
??? #def _inc():
??????? #return next(c)
??? #return _inc
foo = inc()
print(foo())
print(foo())
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處理遞歸問題:
def fib():
??? x = 0
??? y = 1
??? while True:
??????? yield y
??????? x,y = y,x+y
foo=fib()
for i in range(5):
??? print(next(foo))
for _ in range(100):
??? print(next(foo))
#print(next(foo))
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生成器的高級用法;
比進程、線程輕量級;
是在用戶空間調度函數的一種實現;
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python3 asyncio就是協程實現,已加入到標準庫;
python3.5使用async、await關鍵字直接原生支持協程;
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協程調度器實現思路,有2個生成器A、B,next(A)后,A執行到了yield語句暫停,然后去執行next(B),B執行到yield語句也暫停,然后再次調用next(A),再調用next(B),周而復始,就實現了調度效果;可引入調度的策略來實現切換的方式;
協程是一種非搶占式調度;
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yield from語句:
python3.3出現的新語法;
yield from iterrable是for item in iterable: yield item形式的語法糖,從可迭代對象中一個個拿元素;
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例:
In [56]: def inc():
??? ...:???? for x in range(1000):
??? ...:???????? yield x
??? ...:????????
In [57]: def inc():
??? ...:??? ?yield from range(1000)
??? ...:????
In [58]: foo=inc()
In [59]: next(foo)
Out[59]: 0
In [60]: next(foo)
Out[60]: 1
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例:
In [68]: def counter(n):
??? ...:???? yield from range(n)
??? ...:????
In [69]: def inc(n):
??? ...:???? yield from counter(n)
??? ...:????
In [70]: foo=inc(10)
In [71]: next(foo)
Out[71]: 0
In [72]: next(foo)
Out[72]: 1
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習題:
1、把一個字典扁平化flat;
源字典:{'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}
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2、實現base64編碼,要求自己實現算法;
3個8bit字節3*8-->轉化為4個6bit字節4*6,之后在6bit的前面補兩0,形成8bit一個字節的形式,如果剩下的字符不是3個字節,則用0填充,輸出字符使用=,因此編碼后輸出的文本末尾可能會出現1個或2個=;
編碼大小為2**6=64;
每一段當作一個8bit看它的值,這個值就是base64編碼表的索引值,找到對應字符,再取3個字節,同樣處理,直到最后;
例:
abc對應的ascii為:0x61,0x62,0x63,十進制為97,98,99
01100001 01100010 01100011
011000 010110 001001 100011
00011000 00010110 00001001 00100011
24 22 9 35
末尾處理:
正好3個字節,處理方法同上;
剩1個字節或2個字節,用0補滿3個字節;
補0的字節用=表示;
大小端模式:
大端模式(Big-endian),是指數據的高字節,保存在內存的低地址中,而數據的低字節,保存在內存的高地址中,這樣的存儲模式有點兒類似于把數據當作字符串順序處理:地址由小向大增加,而數據從高位往低位放;
小端模式(Little-endian),是指數據的高字節保存在內存的高地址中,而數據的低字節保存在內存的低地址中,這種存儲模式將地址的高低和數據位權有效地結合起來,高地址部分權值高,低地址部分權值低,和我們的邏輯方法一致;
在C語言中,默認是小端(但在一些對于單片機的實現中卻是基于大端,比如Keil 51C),Java是平臺無關的,默認是大端;在網絡上傳輸數據普遍采用的都是大端;
In [48]: b=int.from_bytes('abc'.encode(),'big')
In [49]: b
Out[49]: 6382179
In [50]: hex(b)
Out[50]: '0x616263'
In [52]: b=int.from_bytes('abc'.encode(),'little')
In [53]: hex(b)
Out[53]: '0x636261'
In [54]: type(b)
Out[54]: int
In [55]: import base64
In [56]: base64.b64encode('abc'.encode())
Out[56]: b'YWJj'
i18n(其來源是英文單詞internationalization的首末字符i和n,18為中間的字符數)是“國際化”的簡稱。在資訊領域,國際化(i18n)指讓產品(出版物,軟件,硬件等)無需做大的改變就能夠適應不同的語言和地區的需要。對程序來說,在不修改內部代碼的情況下,能根據不同語言及地區顯示相應的界面。在全球化的時代,國際化尤為重要,因為產品的潛在用戶可能來自世界的各個角落。通常與i18n相關的還有L10n(“本地化”的簡稱)。
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3、求2個字符串的最長公共子串;
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1、
src = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}
target = {}
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def flatmap(src,prefix=''):
??? for k,v in src.items():
??????? if isinstance(v,(dict)):
??????????? flatmap(v,prefix=prefix+k+'.')
??????? else:
??????????? target[prefix+k] = v
?
flatmap(src)
print(target)
#####################
src = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}
?
def flatmap(src,dst=None,prefix=''):
??? if dst == None:??
???? ???dst = {}
??? for k,v in src.items():
??????? if isinstance(v,(dict)):
??????????? flatmap(v,dst,prefix=prefix+k+'.')?? #recursion調用
??????? else:
??????????? dst[prefix+k] = v
??? return dst
?
flatmap(src)
注:
用戶輸入的判斷,這些代碼通常比業務邏輯代碼長好幾倍,健壯的代碼無論怎么運行都不會意外崩潰;
一般不說明的情況下,都不會改源數據(源列表、源字典等);
能否不暴露給外界內部的dst;
能否函數就提供一個參數源字典,返回一個新的扁平化字典;
遞歸時要把目標字典的引用傳遞多層,如何處理;
########################
src = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}
?
def flatmap(src):
??? def _flatmap(src,dst,prefix=''):
??????? for k,v in src.items():
??????????? if isinstance(v,(dict)):
??????????????? _flatmap(v,dst,prefix=prefix+k+'.')
??????????? else:
??????????????? dst[prefix+k] = v
??? dst = {}
??? _flatmap(src,dst)
??? return dst
?
flatmap(src)
注:
不關心_flatmap函數內部如何實現,如內部用的數據結構、臨時對象、算法等,只關心調用后返回的結果;
#######################
src = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}
?
def flatmap(src):
??? def _flatmap(src,dst,prefix=''):
??????? for k,v in src.items():
??????????? key = prefix + k
??????????? if isinstance(v,(dict)):
??????????????? _flatmap(v,dst,key+'.')
??????????? else:
??????????????? dst[key] = v
??? dst = {}
??? _flatmap(src,dst)
??? return dst
?
flatmap(src)
?
2、
import string
import base64
?
alphabet = b'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/'
#teststr = 'abcd'
# teststr = 'abc'
teststr = 'ManMa'
?
def base(src):
??? ret = bytearray()
??? length = len(src)
??? r = 0
??? for offset in range(0,length,3):
??????? if offset + 3 <= length:
??????????? triple = src[offset:offset+3]
??????? else:
??????????? triple = src[offset:]
??????????? r = 3 - len(triple)
??????????? triple = triple + '\x00' * r
??????? #print(triple,r)
??????? b = int.from_bytes(triple.encode(),'big')
??????? #print(hex(b))
??????? for i in range(18,-1,-6):
??????????? if i == 18:
??????????????? index = b >> i
??????????? else:
??????????????? index = b >> i & 0x3F
??????????? ret.append(alphabet[index])
??????? for i in range(1,r+1):
? ??????????ret[-i] = 0x3D
??? return bytes(ret)
?
print(base(teststr))
print('*' * 50)
print(base64.b64encode(teststr.encode()))
注:
alphabet = string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase + string.digits + '+/'
?
3、
def findit(str1,str2):
??? length = len(str1)
??? for sublen in range(length,0,-1):
??????? for start in range(0,length-sublen+1):
??????????? substr = str1[start:start+sublen]
??????????? if str2.find(substr) != -1:
??????????????? print('substrlen={}'.format(substr))
???????? ???????return substr
?
s1 = 'abcd'
s2 = 'abcefgd'
s3 = '123a'
print(findit(s1,s2))?? #傳參時要注意,str1為短字串,str2為長字串
print(findit(s1,s3))
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