简明python教程 --C++程序员的视角：函数式编程特殊类方法测试及其他

Posted 2020-06-23

函数式编程

Lambda

exec，eval和assert语句，repr函数

 

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lambda语句	用来创建简短的单行匿名函数 print_assign = lambda name, value: name + \'=\' + str(value) 等同于 def print_assign(name, value): return name + \'=\' + str(value)   lambda需要一个参数，后面仅跟单个表达式作为函数体，而表达式的值被这个新建的函数返回。注意，即便是print语句也不能用在lambda形式中，只能使用表达式。 >>> ftwice = lambda s:s*2  >>> ftwice(2)  4 再如make_repeater函数在运行时创建新的函数对象，并且返回它。
yield表达式	类似于迭代器，生成器允许处理数据序列 不同的是生成器通过使用yi e l d表达式，可以尽量减少程序耗费的内存，同时还能在大规模数据集上提供类似迭代器的功能
map()函数	从iterA,iterB...中取出对应元素应用map map(f, iterA, iterB, ...) built-in functions often used with iterators. returns a list containing f(iterA[0], iterB[0]), f(iterA[1], iterB[1]), f(iterA[2], iterB[2]), .... map(f, iterable)基本上等于[f(x) for x in iterable] 但在多元的情况下不同： >>> list1 = [11,22,33] >>> list2 = [44,55,66] >>> list3 = [77,88,99] map()只做了列内运算 >>> def abc(a, b, c): ... return a*10000 + b*100 + c ...  >>> map(abc,list1,list2,list3) [114477, 225588, 336699] 列表解析做的是笛卡尔乘积 >>> [abc(a,b,c) for a in list1 for b in list2 for c in list3] [114477, 114488, 114499, 115577, 115588, 115599, 116677, 116688, 116699, 224477, 224488, 224499, 225577, 225588, 225599, 226677, 226688, 226699, 334477, 334488, 334499, 335577, 335588, 335599, 336677, 336688, 336699] 等同于 result = [] for a in list1: 　　for b in list2: 　　　　for c in list3: 　　　　　　result.append(abc(abc))
filter()函数 （可以被列表解析替代）	从iter中选择满足predicate条件的元素 filter(predicate, iter)  returns a list that contains all the sequence elements that meet a certain condition 形式非常简洁 existing_files = filter(os.path.exists, file_list)
reduce()函数	对iter中每个元素依次两两使用func reduce(func, iter, [initial_value]) func must be a function that takes two elements and returns a single value.  先算init=func(initial_value,A)再算func(init,B)再算func(func(init, B), C)...
sorted()函数	sorted(iterable, [cmp=None], [key=None], [reverse=False])  参考 http://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting
any()和all()函数	any() returns True if any element in the iterable is a true value  all() returns True if all of the elements are true values >>> any([1,1,1]) True >>> all([0,1,0]) False
Generator expressions	和list comprehensions的语法稍有不同 ( expression for expr1 in sequence1 if condition1... for exprN in sequenceN if conditionN) Output: the successive values of expression obj_total = sum(obj.count for obj in list_all_objects())
Generators	functions that simplify the task of writing iterators, which
functools.partial()	partial function application
exec语句	用来执行储存在字符串或文件中的Python语句。  例如，可以在运行时生成一个包含Python代码的字符串，然后使用exec语句执行这些语句。 >>> exec \'print "Hello World"\'  Hello World
eval语句	用来计算存储在字符串中的有效Python表达式。  >>> eval(\'2*3\')  6
assert语句	用来声明某个条件是真的。  当assert语句失败的时候，会引发一个AssertionError。
repr函数	用来取得对象的规范字符串表示。  反引号（也称转换符）可以完成相同的功能。  注意，在大多数时候有eval(repr(object)) == object。  >>> i = [\'item\']  >>> `i`  "[\'item\']"  >>> repr(i)  "[\'item\']"
函数修饰符	通过介入函数的启动和关闭机制，调整一个已存在函数的行为

 

类的特殊方法

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__init__(self,...)	在新建对象恰好要被返回使用之前被调用。
__del__(self)	恰好在对象要被删除之前调用。
__str__(self)	对对象使用print语句或是使用str()的时候调用。
__lt__(self,other)	当使用 小于 运算符（<）的时候调用。类似地，对于所有的运算符（+，>等等）都有特殊的方法。
__getitem__(self,key)	使用x[key]索引操作符的时候调用。
__len__(self)	对序列对象使用内建的len()函数的时候调用。

测试

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 对于规模更大的程序，测试框架必不可少。

在标准库中，unittest模块基于流行的xunit测试框架。doctest允许从shell会话取得输入。

 

 

参考：

Python中map()函数浅析 

http://docs.python.org/2/howto/functional.html

Python特殊语法：filter、map、reduce、lambda、yield

http://www.dataguru.cn/blog-10716-1133.html

http://jgy3.ggclk.com/url?url=http%3A%2F%2Fmikecvet.wordpress.com%2F2010%2F07%2F02%2Fparallel-mapreduce-in-python%2F&v=4&i=6&q=map%20python%20lambda%20%20yield%20reduce%20filter&p=0&tr=0&at=0&ar=0&ab=0&mr=0&ir=0&kgr=0&nr=0&iar=0&sr=0

 

from: http://www.cnblogs.com/wei-li/p/3439182.html