python调用函数总结,Python函数调用方法
太全了!Python3常用内置函数总结
数学相关
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abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6
sorted(list) : 排序,返回排序后的list。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8
round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数,b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型。int('1') 1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0
str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'
bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False
bytes(str,code) : 接收一个字符串,与所要编码的格式,返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]
iter(iterable): 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。
tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'
oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'
bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式,或字符串作为运算。 eval('1+1') 2
exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun,筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type():返回一个对象的类型。
id(): 返回一个对象的唯一标识值。
hash(object):返回一个对象的hash值,具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780
help():调用系统内置的帮助系统。
isinstance():判断一个对象是否为该类的一个实例。
issubclass():判断一个类是否为另一个类的子类。
globals() : 返回当前全局变量的字典。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器,返回迭代器中的数值,如果设置了default,则当迭代器中的元素遍历后,输出default内容。
reversed(sequence) : 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']
核心解密Python函数在(类与函数之间)和(类与类之间)互相调用
首先来看一个函数间的调用
类方法:
执行结果:
metaclass能有什么用处,先来个感性的认识:
1.1 在wiki上面,metaclass是这样定义的:In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类,而class实例化的结果是instance。我是这么理解的:
metaclass是类似创建类的模板,所有的类都是通过他来create的(调用 new ),这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程,实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式(下文会讲)
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如: class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为Meta(继承于type的类)
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数,例如叫metaclass_new, 需要3个参数:name, bases, attrs,
name: 类的名字
bases: 基类,通常是tuple类型
attrs: dict类型,就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性(不需要显示声明,直接有的了)赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的:当定义好类之后,创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间,创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化(做一些赋值等)。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法: new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类,类似与self,但是self指向的是instance,而这里cls指向的是class
name: 类的名字,也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性),也可以是函数(类方法)。
所以在创建类的过程,我们可以在这个函数里面修改name,bases,attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr(just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果:
先来介绍内部类与外部类是什么?
看源码解析:
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
python 函数的调用1
1:
简单的函数演示:
这个enumerate 函数挺有意思,用一次就爱不释手,可以自己去敲敲代码感受一下。
2:上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称,加入我新增了一本书,新增完成之后,我需要再show一下目前我有那些书呢?
如果没有函数之前,我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码,但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码,只要再次调用show_book()即可。
再举一个简单的例子,在一个函数内调用另外一个函数,并传递参数
Python的函数参数总结
import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k 0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
Python函数的定义(构造)和调用
这里来给大家演示一下,函数的定义或构造,并调用函数来实现封装后的效果。
首先我们来看看想实现下面的这个效果,如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法,第一种代码重复率太高,代码美观效果太差,虽然能实现效果,但是因为数量比较少,还能手工打出来这几行代码,如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的,但是for循环只能实现类似的数字和变量循环,无法进行复杂的功能开发。鉴于此,函数这个概念就被python引入了,下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的,还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了,这种类型的语法,不仅可以反复使用,而且封装后的代码更美观。
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