Python学习笔记(三)

1. 函数式编程
1. 高阶函数
1. map/reduce
2. filter
3. sorted
2. 返回函数
3. 匿名函数
4. 装饰器
5. 偏函数
2. 模块
1. 使用模块
2. 安装第三方模块

1. 函数式编程

1. 高阶函数

1. 变量可以指向函数

   >>> f = abs
   >>> f(-10)
   10

2. 函数名也是变量

3. 传入函数

   def add(x, y, f):
   return f(x) + f(y)
   >>> add(-5, 6, abs)
   11

1. map/reduce

1. map()
   map()函数接收两个参数，分别是函数和Iterable。map将传入的参数分别作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

   >>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
   ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

2. reduce()
   reduce()是把一个函数作用在一个序列[x1,x2,x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

   >>> from functools import reduce
   >>> def add(x, y):
   ...     return x + y
   ...
   >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
   25

   str转化成int:

   >>> from functools import reduce
   >>> def fn(x, y):
   ...     return x * 10 + y
   ...
   >>> def char2num(s):
   ...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
   ...
   >>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
   13579

2. filter

filter()函数用于过滤序列。filter也接收一个函数和一个序列，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是true或false决定保留还是丢弃该元素。

 def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
[1, 5, 9, 15]

3. sorted

Python内置的sorted()能对lsit函数进行排序。
sorted()函数也是一个高阶函数，可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

 >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
  [5, 9, -12, -21, 36]

2. 返回函数

高阶函数除了可以接受参数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

 def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

当调用lazy_sum()时返回的并不是求和结果，而是求和函数。
在函数lazy_sum()中又定义了函数sum()，并且，内部函数sum可以调用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存到返回的函数中，这种程序结构称为”毕包“。
当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数。返回函数不要引入任何循环变量，或者后续发生变化的变量。

3. 匿名函数

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数，同样也可以把匿名函数作为返回值返回。

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

4. 装饰器

函数对象有一个”_name_”属性，可以拿到函数的名字。
在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器(Decorator)”。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
call now():
2015-3-25

wrapper()参数的函数定义是(args,*kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用，在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。

5. 偏函数

int()函数提供额外的base参数，默认值是10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换。

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

functools.partial(int,base=2)的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值)，返回一个新函数，调用这个函数会更加简单。

2. 模块

为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放在不同的文件夹里，这样，每个文件夹含的代码相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块。
为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包(Package)。每一个包目录下面都会有一个_init_.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。

1. 使用模块

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
            print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
    test()

当我们在dos运行hello模块文件时，Python解释器会把特殊变量_name_置为_main_,而如果在其他地方导入该模块时，if判断将会失败。
作用域:
在Python中，通过_前缀来区分public和private。

1. 正常的函数和变量名是公开的，可以直接被访问。
2. 类似_xxx_这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊的用途。我们自己的变量一般不使用这种变量名。
3. 类似_xxx这样的函数或变量就是非公开的，不应该被直接引用。一般使用greeting()函数(类似Java的get())。

2. 安装第三方模块

在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。

pip install Pillow  # Pillow是Python下非常强大的处理图像的工具库

模块搜索路径:
当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到就会报错。默认情况下，Python解释器会搜索当前目录，所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中。
如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法:

1. 直接修改sys.path
2. 设置环境变量PYTHONPATH

来自为知笔记(Wiz)