Python特性問題舉例分析

本篇內容主要講解“Python特性問題舉例分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python特性問題舉例分析”吧!

仔細分析一下，這2個參數中，有1個Python 特性是在request生存期內不變的，而另外一個是用于過濾的值。所以最終用了一下lambda來做了個函數的分階段參數傳遞。例子如下，過濾函數：

   # Normal statement-based flow control                                 if           <cond1>:   func1()                       elif           <cond2>: func2()                       else          :         func3()              # Equivalent "short circuit" expression   (<cond1>                       and           func1())                       or           (<cond2>                       and           func2())                       or           (func3())              # Example "short circuit" expression   >>> x = 3   >>>

Python是一種動態語言，而且還常常號稱是動態語言里面最慢的一個。最近Ruby的出現才略微改變了一下這種情況。呵呵，聽說Ruby比Python還要“動態”一些。在Python中提高效率的一種可選辦法是確保可讀性的情況下避免使用動態特性，比如過多的"."操作符就很低效。

另外，就是可以用一些函數式編程的方法，比如很多內置函數，如map()、filter()、zip()等等，應用lambda也是個不錯的辦法。自從 Python 1.0 以來，Python 具有上面列出的大多數 FP 特征。但對于大多數 Python 特性，它們以一種非常混合的語言呈現。

很大程度上是因為Python 特性的 OOP 特性，您可以使用希望使用的部分而忽略其余部分（直到在稍后需要它為止）。使用 Python 2.0， 列表內涵添加了一些 非常棒的“句法上的粉飾”。雖然列表內涵沒有添加什么新的能力，但它們使許多舊的能力看起來好了 許多。

Python 中 FP 的基本元素是函數 map() 、 reduce() 和 filter() ，以及運算符 lambda 。在 Python 1.x 中， apply() 函數對于將一個函數的列表返回值直接應用于另一個函數也很方便。

Python 2.0 為這一目的提供了改進的語法。可能讓人吃驚，但很少的這幾個函數（以及基本運算符）幾乎足以編寫任何 Python程序；特別是，所有的流控制語句（ if 、 elif 、 else 、 assert 、 try 、 except 、 finally 、 for 、 break 、 continue 、 while 、 def ）可以只使用 FP 函數和運算符以函數風格處理。

雖然實際上消除程序中的所有流控制命令可能只對加入“混亂的 Python”競爭（與看上去非常象 Lisp 的代碼）有用，但是理解 FP 是如何使用函數和遞歸來表示流控制是值得的。

到此，相信大家對“Python特性問題舉例分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！