python文法技巧

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1、三元運算式：

value=  true-expr if condition else false-expr

例如：a=‘positive‘ if 3>0 else ‘negative‘

2、用列表推導式來取代map和filter

a=[1,2,3,4,5]squares=list(map(lambda x:x**2,a))print(squares) #[1, 4, 9, 16, 25]squares=[x**2 for x in a]print(squares) #[1, 4, 9, 16, 25]data=list(map(lambda x:x**2 ,filter(lambda x:x%2==0,a)))print(data)  #[4, 16]data_one=[x**2 for x in a if x%2==0]  等價於data_one=[x**2 for x in a and x%2==0]

print(data_one) #[4, 16] #字典與集合也有類似的推導機制 chile_ranks={‘ghost‘:1,‘habanero‘:2,‘cayenne‘:3} rank_dict={rank:name for name,rank in chile_ranks.items()} chile_len_set={len(name) for name in rank_dict.values()} print(rank_dict) #{1: ‘ghost‘, 2: ‘habanero‘, 3: ‘cayenne‘} print(chile_len_set) #{8, 5, 7}

3、函數式編程

能接收其他函數作為參數的函數，被稱為高階函數(high-order function)

代表性高階函數：map() filter() 和 reduce()

map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，

並把結果作為新的Iterable返回。

lambda_sum=lambda x,y:x+yprint(lambda_sum(3,4))  #7data_list=[1,3,5,6]result=map(lambda x:x+3,data_list)print(list(result))  #[4, 6, 8, 9]def f(x):    return x+3result_one=list(map(f,data_list))print(result_one)   #[4, 6, 8, 9]

reduce():把一個函數作用在一個序列[x1,x2,x3,...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果

繼續和序列的下一個元素做累積計算。感覺用處不大！自己也能寫，會麻煩一些，如果需要，還是可用。

from functools import reducedata_list=[1,3,5]print(reduce(lambda x,y:2*x+y,data_list)) #15def f_reduce(x,y):    return 2*x+yprint(reduce(f_reduce,data_list))  #15new_list=data_list[:1]for i in range(1,len(data_list)):    new_list.append(2*new_list[i-1]+data_list[i])print(new_list)  #[1, 5, 15]print(new_list[-1]) #15def prod(L):    new_list=L[:1]    for i in range(1,len(L)):        new_list.append(new_list[i-1]*L[i])    return new_list[-1]print(prod([3, 5, 7, 9]))  #945def prod(L):    return reduce(lambda x,y:x*y,L)print(prod([3, 5, 7, 9]))  #945

 3、filter() ，和map()類似，也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用於每個元素，

然後根據傳回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素

list(filter(lambda x:x%2==0,[3,4,5]))  #[4]list(filter(lambda x:x%2==1,[3,4,5]))  #[3,5]

lst=[x**2 for x in range(10)]  #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]x1=[1,3,5]y1=[9,12,13]lst1=[x**2 for (x,y) in zip(x1,y1) if y>10]print(lst1)  #[9, 25]dict={k:v for k,v in enumerate(‘vamei‘) if v not in ‘vi‘}print(dict)  #{1: ‘a‘, 2: ‘m‘, 3: ‘e‘}

4、fluent python 閱讀筆記

import os,time,sys,requestsPOP20_CC=(‘CN IN US ID BR PK NG BD RU JP ‘‘MX PH VN ET EG DE IR TR CD FR‘).split()BASE_URL=‘http://flupy.org/data/flags‘DEST_DIR=‘E://‘def save_flag(img,filename):    path=os.path.join(DEST_DIR,filename)    with open(path,‘wb‘) as fp:        fp.write(img)def get_flag(cc):    url=‘{}/{cc}/{cc}.gif‘.format(BASE_URL, cc=cc.lower())    resp=requests.get(url)    return resp.contentdef show(text):    print(text,end=‘ ‘)    sys.stdout.flush()def download_many(cc_list):    for cc in sorted(cc_list):        image=get_flag(cc)        show(cc)        save_flag(image,cc.lower()+‘.gif‘)    return len(cc_list)def main(download_many):    t0=time.time()    count=download_many(POP20_CC)    elapsed=time.time()-t0    msg=‘\n{} flags downloaded in {:.2f}‘    print(msg.format(count,elapsed))if __name__==‘__main__‘:    main(download_many)

簡單的一個代碼，寫的比較好！將一個指令碼任務按照實現流程分為幾個動作，每個動作寫一個函數，有如下優點：

1、代碼清晰

思路清晰，而非鬍子眉毛一把抓，整體任務分為若干個小動作，一個動作用一個函數來實現。

2、易於擴充

如果代碼某一塊需要修改，可以僅修改部分函數即可，對其他函數無影響，也可以增加其他功能。

3、寫主函數

代碼中包含有主函數，從主函數開始，便於程式的閱讀，一看到main()，知道從這裡開始閱讀起。

4、不同函數之間變數名稱

寫函數的時候可以以變數名稱、類型方式寫，注意函數內變數一致即可，調用時則使用全域變數中名稱，兩者要不一樣嗎？為什麼呢？？

比如這樣改寫download_many函數：

def download_many(POP20_CC):

    for cc in sorted(POP20_CC):        image=get_flag(cc)        show(cc)        save_flag(image,cc.lower()+‘.gif‘)    return len(POP20_CC)

如果我們修改主函數，下載10個國家國旗圖片

 POP10_CC=(‘CN IN US ID BR PK NG BD RU JP‘).split()

def main(download_many):    t0=time.time()    count=download_many(POP10_CC)    elapsed=time.time()-t0    msg=‘\n{} flags downloaded in {:.2f}‘    print(msg.format(count,elapsed))

結果是主函數的修改對download_many函數還是起作用，因為download_many函數中變數只是相當於x，真正起作用還是調用時主函數中輸入的參數值，所以你這樣寫也沒有問題。不過用變數cc_list好，閱讀起來不會引起混淆，不管你是下10國國旗還是20國國旗。如果你download_many中是20國國旗作為變數，調用時輸入10國國旗為參數，看起來比較彆扭。

自己以後寫代碼要學習這種寫法！

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