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map函数，批量计算数据
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list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
Python中转变大小写的直接函数有以下方法：
upper()——所有字母大写
lower()——所有字母小写
capitalize()——首字母大写，其他字母小写
title()——所有单词首字母大写，其他小写
def normalize(name):
return str.capitalize(name)
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)
reduce函数，计算结果不断迭代
filter 过滤函数
注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
def NumIsOdd(Num):
return Num%2==1
# list后面的括号是类型转化用的
print(list(filter(NumIsOdd,[1,2,3,4,5])))
- 打印素数
计算素数的一个方法是埃氏筛法，它的算法理解起来非常简单：
首先，列出从2开始的所有自然数，构造一个序列：
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...取序列的第一个数2，它一定是素数，然后用2把序列的2
的倍数筛掉：3,4, 5,6, 7,8, 9,10, 11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, ...
取新序列的第一个数3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：5,6, 7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...取新序列的第一个数5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...不断筛下去，就可以得到所有的素数。
# 生成器
def _odd_iter():
n=1
while True:
n = n + 2
yield n
# 刷选函数
def _not_divisible(n):
return lambda x : x % n > 0
# 定义一个生成器，不断地返回下一个素数
def primes():
yield 2
it = _odd_iter() # 初始化奇数序列
while True:
n = next(it)
yield n
it = filter(_not_divisible(n),it) # 构造新序列
# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
if n < 1000:
print(n)
else:
break
- 回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()滤掉非回数：
def is_palindrome(n):
return str(n)==str(n)[::-1]
output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print(list(output))
- 为什么以下可以删除空字符？
strip函数会去掉字符串头尾指定的字符，默认为空格，返回的是生成的新字符串；若下面的字符中是空字符，那么去掉后就是空了，and之后就为False。
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']
- sorted函数
假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩，对齐用成绩进行排序
def by_name(t):
return t[1]
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
L2 = sorted(L, key=by_name)
print(L2)
函数返回一个函数的时候，每次都会返回一个新的函数
装饰器解释
Python装饰器为什么难理解？
理解 Python 装饰器看这一篇就够了
[Python]写个带参数的装饰器
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')
返回
>>> now()
call now():
2015-3-25
调用now的时候，实际上是调用log，然后以now作为参数。
调用log后，看到只定义了并返回了函数wrapper，就调用了wrapper，wrapper第一句打印函数的名字，还是now，接下来，wrapper返回func的调用，也就是now真正执行了。
如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log('execute')
def now():
print('2015-3-25')
执行结果如下：
>>> now()
execute now():
2015-3-25
调用now的时候，实际上执行函数log，返回decorator的执行，返回wrapper的执行，wrapper执行就是结果了。
- @property，将设置属性变得更加简单，这里实际上是一个修饰器，跟修饰器的代码比较下。
class Screen(object):
@property
def width(self):
return self._width
@width.setter
def width(self, val):
self._width = val
@property
def height(self):
return self._height
# test:
s = Screen()
s.width = 1024
#can't allowed!!
# s.height = 768
print(s.width, s.height)
- Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息:
# err_logging.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except Exception as e:
logging.exception(e)
main()
print('END')
- if name == 'main':的作用是什么？
运行第一个模块的时候，模块内建的变量name是‘main’，而其他次序运行的name就是模块的名字，因此这个判断直接的作用就是判断模块是不是首先被执行，或者是被首先执行的模块import的。
