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python函数怎么进阶 python入门函数

python 高阶函数有哪些

什么是高阶函数?

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变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称为高阶函数。

python高阶函数有哪些?

map函数

map()是python内置的高阶函数,它接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的列表返回。

filter函数

filter()同样也是接收一个函数和一个序列,和map()不同的是,filter函数把传入的函数依次作用于每个元素,然后返回返回值是True的元素。

reduce函数

reduce()把一个函数作用到一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算。

lambda函数

lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数,直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数,匿名函数不需要担心函数名的冲突,匿名函数也是一个函数对象,可以吧匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用函数,匿名函数也可以作为返回值返回。

sorted函数

sorted()作为python内置高阶函数之一,其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序。

编程语言python新手怎么学?

1、在学习Python之前选择好方向

大多人在学习Python之前肯定都自己了解过这门语言,也知道Python有很多的学习方向,比如说数据采集方向(爬虫),或者Web开发方向,也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的,所以在学习完成Python的基础语法之后,一定要慎重选择自己之后的进阶方向。

2、学习Python的基础语言

就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ,应该从Python的基础语法开始学习 ,了解什么是Python的变量,什么是循环,什么是函数,什么是模块。类等等。总之,基础是学习以后高级开发的基石。

3、学习Python的文件操作

学习完基础之后,肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是不二的选择,因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。统称之为文件操作。

在学习文件操作的时候,要学习文件的写入和读取以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后,对于文件的操作,一定会得心应手。

4、学习Python的数据库编程

在学习完成Python的文件操作处理之后肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库,Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的,而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。

学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据,删除数据,以及查询数据 以及对应的SQL语句是学习的重点。

扩展资料:

学习时应注意:

1、软件质量 学

Python 的人都知道,Python 更注重可读性、一致性和软件质量,它的设计致力于可读性,因此具备比传统脚本语言更优秀的可重用性和可维护性,另外一点就是 Python 支持软件开发的高级重用机制,比如面向对象程序设计。

2、提高开发者的效率

相对于其他编程语言,Python 能让开发者提高效率。它的代码大小往往只有 C++ 或 Java 代码的五分之一到三分之一,这就意味着只需输入少量的代码就能完成相应的工作,并且可以立即运行,进一步提高程序员的效率。

3、程序的可移植性

大多数的 Python 程序是不需要做任何改变即可在所有主流计算机平台上运行,例如 windows 上写的可以移到 linux 上。

如何快速学习Python?

1、目标:学习python我们首先要明确自己的目标,其实现在很少人在学习之前会想目标是什么,大部分都是随大流,觉得python是比较火的才想着去学习的,这个不是目标,除了这个之外,我们需要定一个更加具有新引力的目标,比如:我喜欢人工智能,想开发机器人,或者说我对数据分析感兴趣,拥有一个持久性的目标。

2、规划:确定好自己的目标之后,python学习还需要做一个系统的规划。python学习是一个比较长久的过程,需要不断的进步以及提升自己,才能够在行业内越走越远,要对python每一块学习制定一个相应的计划以及学习进度,做到严格的要求自己,如果觉得自己制定的学习不太合理,或不够专业,可以找有经验的人帮助你,老男孩教育老师很乐意为您效劳,科学合理的学习进度,能够起到事半功倍的效果,当然,坚持学习是最重要的!

3、方法:具体的学习方法选择,python学习方法手段有很多,我们需要选择找一个合适的。对于python学习来说,我们可以选择自学或者报名培训班两种学习方式,相对于来说,python自学更加吃力一些,周期比较久,所以报名培训班更加切合实际,如果有条件的话,报名培训班学习是最好的选择,现在培训班分为三种不同模式,可以满足不同人的需求。

学习Python课程一定要有目标、有计划,同时掌握合适的学习方法,这样学习起来效果更好。

如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓?

幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面:

语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。

切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说,学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started

¶ 起步阶段

任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识

“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等,例如:变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的,看上去是掌握了一种语法,实际是建立了一种思维。例如:让一个 Java 程序员去学习 Python,他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来,因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手,一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料:

廖雪峰的 Python 教程    Python 中文教程的翘楚,专为刚刚步入程序世界的小白打造。  

笨方法学 Python    这本书在讲解 Python 的语法成分时,还附带大量可实践的例子,非常适合快速起步。  

The Hitchhiker’s Guide to Python!    这本指南着重于 Python 的最佳实践,不管你是 Python 专家还是新手,都能获得极大的帮助。  

Python 的哲学:

用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样,虽然推荐了多种学习资料,但实际学习的时候,最好只选择其中的一个,坚持看完。

必要的时候,可能需要阅读讲解数据结构和算法的书,这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识

“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分,即使完全不了解不会使用,也不会妨碍你去编程,只不过写出的程序,看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习,取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言,起步阶段极易走火,或者在选择 Python 版本时徘徊不决,一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0,或者徜徉在类库的大海中无法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什么都要试试,或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动,或者整天跪舔语法糖,老想着怎么一行代码把所有的事情做完,或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者,用这个用那个,少走弯路,这样反而把初学者推向了真正的弯路。

还不如告诉初学者,学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug,只能脚踏实地,没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去,哪怕脏丑差,走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路,你才知道这么做的好处,才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式,为什么面向过程可以解决却偏要面向对象,为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存,为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的是,你会明白,高层次的解决方法都是对低层次的封装,并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样,那些陈旧的封存已久的技术,消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热,某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么?

因此,不要担心自己走错路误了终身,坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识,软知识做适当了解,有了稳固的根,粗壮的枝干,才能长出浓密的叶子,结出甜美的果实。

¶ 发展阶段

完成了基础知识的学习,必定会感到一阵空虚,怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错,你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。

发展阶段的核心任务,就是“跳出 Python,拥抱世界”。

在你面前会有多个分支:科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例,如果你对计算机网络,HTTP 协议,HTML,文本编码,JSON 一无所知,你能做好这部分的工作么?而你在起步阶段的基础知识也同样重要,如果你连循环递归怎么写都还要查文档,连 BFS 都不知道怎么实现,这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样,非常低效。

在这个阶段,不可避免要接触大量类库,阅读大量书籍的。

类库方面

「Awesome Python 项目」:vinta/awesome-python · GitHub

这里列出了你在尝试解决各种实际问题时,Python 社区已有的工具型类库,如下图所示:

请点击输入图片描述

vinta/awesome-python

你可以按照实际需求,寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用,必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的,所以,英语不好的同学,需要恶补下。

书籍方面

这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍,详细的请看豆瓣的书评:

科学和数据分析:

❖「集体智慧编程」:集体智慧编程 (豆瓣)

❖「数学之美」:数学之美 (豆瓣)

❖「统计学习方法」:统计学习方法 (豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

❖「数据科学实战」:数据科学实战 (豆瓣)

❖「数据检索导论」:信息检索导论 (豆瓣)

爬虫:

❖「HTTP 权威指南」:HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站:

❖「HTML CSS 设计与构建网站」:HTML CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍,并不是讲 Python 的书,而更多的是专业知识。

事实上,这里所谓“跳出 Python,拥抱世界”,其实是发现 Python 和专业知识相结合,能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度,更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段

这个阶段的你,对 Python 几乎了如指掌,那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层,连自动内存管理都没有的C语言实现的呢?这时候就不能停留在表面了,勇敢的拆开 Python 的黑盒子,深入到语言的内部,去看它的历史,读它的源码,才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书:

「Python 源码剖析」:Python源码剖析 (豆瓣)

这本书把 Python 源码中最核心的部分,给出了详细的阐释,不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外,Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言,也就是说,相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言,它都不够纯粹。换而言之,编程语言的“道学”,在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时,从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课

「编程范式」:斯坦福大学公开课:编程范式

讲师高屋建瓴,从各种编程范式的代表语言出发,给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是,这门课程对C语言有非常深入的讲解,例如C语言的范型和内存管理。这些知识,对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中,例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金,也是个不错的选择。

¶  最后的话

每个人学编程的道路都是不一样的,其实大都殊途同归,没有迷路的人只有不能坚持的人!

希望想学 Python 想学编程的同学,不要犹豫了,看完这篇文章,

Just Getting Started  !!!

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;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。

function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;

iterable: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,

iterable: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?

高阶函数就是将函数作为参数的函数。

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