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Python从零基础到精通!小白也能学会!

引言

Functional Programming(函数式编程)的概念最早起源于LISP,由约翰·麦卡锡在1958年创立,最早提出了自动垃圾回收的理念,这一理念现在也被Python/Java/Ruby等多种语言借鉴。发展到今天,LISP已经衍生出了多种方言。相比面向对象编程,函数式编程的一大优势就是Immutable Data(数据不可变),就是不依赖于外部的数据,而且也不改变外部数据的值,这种思想可以大大减少我们代码的Bug,而且函数式编程也支持我们像使用变量一样使用函数。Python作为面向对象语言,也提供了对于函数式编程的支持,虽然并不是那么纯粹,而且也不支持尾递归优化。

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lambda的使用

lambda即匿名函数,合理地使用lambda不仅可以减少我们的代码量,而且也可以更好地描绘代码逻辑,比如现在我们有下面这样一个函数。

>>> def f(x):

... return x + x

# 调用这个函数

4

这个函数如果我们用lamda改写的话,只要一行代码就够了。

# lambda后面的x表示lambda函数要接收的参数,x + x表示lambda函数所要返回的值

>>> f = lambda x: x + x

# 可以看到f现在也是一个函数对象

>

# 调用lambda函数

4

map的使用

map(function, iterable)接收两个参数,第一个参数代表的是接收一个函数,第二个参数代表的是接收一个iteralbe类型的对象,比如list

map函数的原理是: 1.每次从iterable中取出一个参数,2.将这个参数传递给我们的函数,3.然后函数返回的值加入一个list(这种说法不准确,只是为了帮助大家理解,后面我会解释)。等所有的iterable对象遍历完,map就把这个list返回给我们的调用者。下面我们直接通过实例来了解一下map的用法。

example1

# 还是用我们上面那个lambda的例子

>>> function = lambda x: x + x

# 定义一个iterable对象list(列表)

>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 函数fucntion每次从iterable中取出一个参数x,然后function返回x + x的值,

# 并将返回值加入一个新建的list,等将iterable遍历完,map就将这个新建的list返回。

>>> v = map(function, iterable)

# 注意上面的说法并不准确,只是为了帮助大家理解,其实map返回的是一个map对象,并不是list

# 但是我们可以调用内建的list函数将map转换成一个list来得到我们想要的结果

>>> list(v)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

example2

对于map的第二个参数,我们也可以传递一组函数列表进去,也就是说列表中间包含多个函数对象。

>>> multiply = lambda x: x * x

>>> add = lambda x: x + x

>>> funcs = [multiply, add]

>>> list(map(lambda f: f(1), funcs))

[1, 2]

reduce的使用

与map一样,reduce(function, iterable)也接收两个参数,第一个参数代表的是接收一个函数,第二个参数代表的是接收一个iteralbe类型的对象,比如list。不过不同的地方在于reduce中的这个函数必须要接收两个参数,下面我们来通过求一个list(列表)累加和的例子来了解一下reduce的用法。

from functools import reduce

# 使用lambda定义一个函数,函数的作用是接收两个参数,然后返回两个参数之和

>>> function = lambda x, y: x+y

>>> iterable = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 函数function每次接收两个参数,除第一次外每次从iterable中取一个元素作为一个参数

# 另外一个参数取自上一次function返回的值

>>> reduce(function, iterable)

45

filter的使用

和map/reduce类似,filter(function, iterable)一次也接收两个参数,一个参数是函数,另外一个参数是iterable对象,从名字也可以看出,filter用于过滤iterble对象,比如说list(列表)。

它的原理是每次从iterable对象中取出一个元素作用于我们的function,如果function返回True就保留该元素,如果返回False就删除该元素。下面我们通过一个实例来看一下filter的用法。

# 定义一个函数,如果接收的字符s为空,那么返回False,如果为非空,那么返回True

>>> function = lambda s : s and s.strip()

>>> iterable = ['AJ', ' ', 'Stussy', '', 'CLOT', 'FCB', None]

>>> filter(function, iterable)

>>> list(filter(function, iterable))

['AJ', 'Stussy', 'CLOT', 'FCB']

装饰器

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。合理地使用装饰器可以减少我们的代码量以及提高程序的可读型,在很多Python框架中,比如Django中我们可以大量看到装饰器的身影。

>>> def add(x, y):

... return x + y

...

>>> def multiply(x, y):

... return x * y

...

现在我们有上面两个函数,分别用来求加法和乘法,但是现在我们觉得功能不够,想在返回结果前添加一些输出语句,一般来说我们要重构两个函数,就向下面这样。

>>> def add(x, y):

... print("input:", x, y)

... return x + y

...

>>> def multiply(x, y):

... print("input:", x, y)

... return x * y

...

如果使用装饰器我们可以像下面这样做,虽然现在我们这种情形看起来使用装饰器并没有什么优势,但是如果我们要添加的不止一条打印功能,以及除了add/multiply我们还有minus/divide等函数,这个时候装饰器的威力就体现出来了,我们只用修改一处代码即可,这样不仅提高了程序的可读性而且也为以后我们重构代码省去了很多的工作量。

def decorator(F):

def new_function(x, y):

print("input:", x, y)

return F(x, y)

return new_function

@decorator

def add(x, y):

return x + y

@decorator

def multiply(x, y):

return x * y

什么是Python

Python(KK 英语发音:/'paɪθɑn/, DJ 英语发音:/ˈpaiθən/)是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。

Python包含的主要特点

简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的语法。

免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。

解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。

可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

具有哪些优点

Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言,它功能强大且简单易学。因而得到了广泛应用和支持。

ArcGIS 9.0 社区中引入了 Python。此后,Python 被视为可供地理处理用户选择的脚本语言并得以不断发展。每个版本都进一步增强了 Python 体验,从而为您提供更多的功能以及更丰富、更友好的 Python 体验。

ESRI 已将 Python 完全纳入 ArcGIS 中,并将其视为可满足我们用户社区需求的语言。下面仅介绍 Python 的部分优势[1]:

易于学习,非常适合初学者,也特别适合专家使用

可伸缩程度高,适于大型项目或小型的一次性程序(称为脚本)

可移植,跨平台

可嵌入(使 ArcGIS 可脚本化)

稳定成熟

用户社区规模大

Python 已延伸到 ArcGIS 中,成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言,因而有助于提高工作效率。

学习价值

1、适合自己创业

正是因为Python的全能性,可以一个人去完成一个产品模型,所以创业起来比一般技术简单得多。

2、容易被市场接纳

全栈开发工程师能轻松搭建自己的网站,作品展示方便,很容易被自由市场接纳。

3、与大数据息息相关

Python的火爆很大一部分是因为大数据技术的普及,前端与后端只是入门,数据分析与挖掘。

4、在名企内也竞争小

Facebook曾发申明:“ 我们只招全栈开发工程师。”相较于传统岗位的明争暗斗,全栈开发显然竞争小。

就业前景

1、人才需求量大

据统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业

2、轻松入门

Python本身是一门简明、易学的语言,比起 C语言、 C++、JAVA等编程语言的学习难度要相对容易很多。

3、发展空间大

从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,未来发展的空间也很大。

4、行业前景好

从Python开发者薪资的变化趋势来看,随着工作年限的增长工资成直线增长。

发展方向

1.web开发

服务器编程,具有丰富的web开发框架,如Django和tirbogears,快速完成一个网站的开发和web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google Allo、Dropbox等。

2.系统网站运维

在运维的工作中,有大量重复性工作的地方,并需要做管理系统,监控系统,发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率。这样的场景Python是一门非常合适的语言。

3.科学与数字计算

Python被广泛的运用于科学和数字计算中,列如生物信息学,物理,建筑,地理信息系统,图像可视化分析,生命科学等,常用Numpy、Scipy、Biopython、Sunpy等。

4.3D游戏开发

Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多使用Python开发的游戏,入迪尼卡通城,黑暗之刃,常用的Pygame,Pykyra等和一个PyWeek的比赛。

5.图形界面开发

Python课编写桌面图形用户界面,还可以扩展微软的Windows,常用 Tk GTK+、PyQt、win32等。

6.网络编程

除了网络和互联网的支持,Python还提供了对底层网网络的支持,有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架TwistedPython。

本文来自企鹅号 - 我爱Python媒体

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