Python學習筆記——部分經常使用/特殊用法

一、使用*號來展開序列，*是序列展開，每一個元素都當作一個參數。
ls = (1, 2, 3);
foo(ls)，這樣foo只有一個參數，就是ls這個列表自己
foo(*ls), foo獲得3個參數，分別爲1 2 3，等價於foo（1，2，3）

 

二、python 讀寫文件中 w與wt ; r與rt 有何區別？

't' 表示‘text mode’， 相對應的是"binary mode'

就是說你是以文本模式打開，仍是二進制模式打開。由於默認就是文本模式，因此'rt' 等價於'r'

 

三、int64與int的區別？

1）int是python的基本類型，而int64是numpy中引入的一個類，即 numpy.int64 ；

2）使用numpy模塊中的numpy.sum()方法獲得的結果是int64，而使用默認的sum()獲得結果的int類型；

下面代碼中，雖然執行結果a和b的數值都是6，可是類型不一樣

1 import numpy as np
2 # a 的類型是int64
3 a = np.sum([1,2,3])
4 # b 的類型是int
5 b = sum([1,2,3])

3）int64不會報除0的錯誤（事實上numpy中的其餘類型也不會報錯，好比float64等）；而int會報除0錯誤（其餘基本類型也會，好比float等）

測試以下：代表numpy 的數據類型（int6四、float64等）比python的基本類型（int、float等）功能強大，計算能力更強，能夠有nan、inf等結果

 1 import numpy as np
 2 #--------  int 例子 -------------
 3 # 也能夠寫int(1)，也可不寫，由於默認是int類型
 4 a = 1
 5 b = 0
 6 c = 0
 7 
 8 #下面都會報 int 不能除0錯誤
 9 r1 = a / b 
10 r2 = b / c
11 #下面都會報 float 不能除0錯誤
12 r3 = a *1.0 / b 
13 r4 = b *1.0 / c
14 
15 #--------- int64 例子  -----------
16 
17 a = np.int64(1)
18 b = np.int64(0)
19 c = np.int64(0)
20 
21 #下面語句不會除0報錯，會提示，但不報錯和中斷
22 # 運行結果： r1 = 0 , r2 = 0
23 r1 = a / b 
24 r2 = b / c
25 
26 #運行結果： r3 = inf ,r4 = nan
27 #inf 表示無窮大，nan表示not a number ，不是數字
28 r3 = a *1.0 / b 
29 r4 = b *1.0 / c

 

 

四、type()函數可用於返回某個數據的數據類型；

1 a = 1
2 type(a)

 

五、& 跟 and 的區別？

& 是位運算；and 是邏輯運算。

>>> a = 1
>>> b = 2
>>> #1 的二進制是 01，2的二進制是 10
>>> a&b
0
>>> a and b
2

 &雖然是位運算，可是若是操做數是0或1的話，也相似於邏輯運算；

>>> a=1
>>> b=1
>>> c=0
>>> a & b
1
>>> a & c
0

 

六、Lambda 表達式有何用處？如何使用？

　　【引言】這是python支持一種有趣的語法，它容許你快速定義單行的最小函數（請記住它本質就是個函數），相似C語言中的宏，能夠用在任何須要函數的地方，示例以下：

>>> g = lambda x: x * 2 >>> g(3) 6 >>> (lambda x: x * 2)(3) 6

　　咱們也能夠把filter map reduce 和lambda結合起來用，函數就能夠簡單的寫成一行。例如

>>>kmpathes = filter(lambda kmpath: kmpath, map(lambda kmpath: string.strip(kmpath), string.split(l, ':')))

　　看起來麻煩，其實就像用語言來描述問題同樣，很是優雅。
　　對 l 中的全部元素以':'作分割，得出一個列表。對這個列表的每個元素作字符串strip，造成一個列表。對這個列表的每個元素作直接返回操做(這個地方能夠加上過濾條件限制)，最終得到一個字符串被':'分割的列表，列表中的每個字符串都作了strip，並能夠對特殊字符串過濾。

著做權歸做者全部。
商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。
做者：濤吳
連接：http://www.zhihu.com/question/20125256/answer/14058285
來源：知乎

簡單來講，編程中提到的 lambda 表達式，一般是在 須要一個函數，可是又不想費神去命名一個函數的場合下使用，也就是指 匿名函數。這一用法跟所謂 λ 演算（題目說明裏的維基連接）的關係，有點像原子彈和質能方程的關係，差異其實仍是挺大的。

不談形式化的 λ 演算，只說有實際用途的匿名函數。先舉一個普通的 Python 例子：將一個 list 裏的每一個元素都平方：

map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] ) 

這個寫法要好過

def sq(x): return x * x map(sq, [y for y in range(10)]) 

，由於後者多定義了一個（污染環境的）函數，尤爲若是這個函數只會使用一次的話。並且第一種寫法實際上更易讀，由於那個映射到列表上的函數具體是要作什麼，很是一目瞭然。若是你仔細觀察本身的代碼，會發現這種場景其實很常見：你在某處就真的只須要一個能作一件事情的函數而已，連它叫什麼名字都可有可無。Lambda 表達式就能夠用來作這件事。

進一步講，匿名函數本質上就是一個函數，它所抽象出來的東西是一組運算。這是什麼意思呢？類比

a = [1, 2, 3]

和

f = lambda x : x + 1

，你會發現，等號右邊的東西徹底能夠脫離等號左邊的東西而存在，等號左邊的 名字只是右邊之 實體的標識符。若是你能習慣 [1, 2, 3] 單獨存在，那麼 lambda x : x + 1 也能單獨存在其實也就不難理解了，它的意義就是給「某個數加一」這一運算自己。

如今回頭來看 map() 函數，它能夠將一個函數映射到一個可枚舉類型上面。沿用上面給出的 a 和 f，能夠寫：

map(f, a) 

也就是將函數 f 依次套用在 a 的每個元素上面，得到結果 [2, 3, 4]。如今用 lambda 表達式來替換 f，就變成：

map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] ) 

會不會以爲如今很一目瞭然了？尤爲是類比

a = [1, 2, 3] r = [] for each in a: r.append(each+1) 

這樣的寫法時，你會發現本身若是能將「遍歷列表，給遇到的每一個元素都作某種 運算」的過程從一個循環裏抽象出來成爲一個函數 map，而後用 lambda 表達式將這種 運算做爲參數傳給 map 的話，考慮事情的思惟層級會高出一些來，須要顧及的細節也少了一點。Python 之中，相似能用到 lambda 表達式的「高級」函數還有 reduce、filter、sorted 等等，不少語言也都有這樣的工具（不過這些特性最好不要在 Python 中用太多，緣由詳見 http://www.zhihu.com/question/19794855/answer/12987428 的評論部分）。這種可以接受一個函數做爲參數的函數叫作「高階函數」（higher-order function），是來自函數式編程（functional programming）的思想。

和其餘不少語言相比，Python 的 lambda 限制多多，最嚴重的當屬它只能由一條表達式組成。這個限制主要是爲了防止濫用，由於當人們發覺 lambda 很方便，就比較容易濫用，但是用多了會讓程序看起來不那麼清晰，畢竟每一個人對於抽象層級的忍耐 / 理解程度都有所不一樣。

 

【附高級函數filter、map、reduce等】

首先注意這些函數不僅是跟lambda表達式搭配，還能夠跟def定義的函數搭配，以下：

filter

filter(function, sequence):

對sequence中的item依次執行function(item)，將執行結果爲True的item組成一個List/String/Tuple(取決於sequence類型）返回，示例以下：

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>> def f(x): return x != 'a' >>> filter(f, "abcdef") 'bcdef'

map

map(function, sequence):

對sequence中的item依次執行function（item），將執行結果組成一個List返回
另外map也支持多個sequence，固然這也要求function支持相應數量的參數輸入，示例以下：

>>> def cube(x): return x*x*x >>> map(cube, range(1, 11)) [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000] >>> def cube(x) : return x + x >>> def add(x, y): return x+y >>> map(add, range(8), range(8)) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce（概括）

reduce（function，sequence，starting_value):

對sequence中的item順序迭代調用function，若是有starting_value，還能夠做爲初始值調用，例如能夠用來對List求和，示例以下：

>>> def add(x,y): return x + y >>> reduce(add, range(1, 11)) （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10） >>> reduce(add, range(1, 11), 20) （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

sorted：對sequence進行排序，直接看例子

s = [('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]

sorted(s, key=lambda x:x[1])>>>>>>

s = [('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]

更多例子...

>>> l = ['foo', 'bar', 'far'] >>> map(lambda x: x.upper(), l) ['FOO', 'BAR', 'FAR'] >>> filter(lambda x: 'f' in x, l) ['foo', 'far'] >>> map(lambda x: x.upper(), filter(lambda x: 'f' in x, l)) ['FOO', 'FAR'] >>> reduce(lambda a, b: a * b, xrange(1, 5)) # 計算 1*2*3*4 = 24 24

七、字典的排序：(使用lambda)

 python 字典（dict）的特色就是無序的，按照鍵（key）來提取相應值（value），若是咱們須要字典按值排序的話，那能夠用下面的方法來進行：

1）下面的是按照value的值從大到小的順序來排序。

dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}
dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[1], reverse = True)
print dict

輸出的結果：
[('aa', 74), ('a', 31), ('bc', 5), ('asd', 4), ('c', 3), ('d', 0)]

下面咱們分解下代碼
print dic.iteritems() 獲得[(鍵，值)]的列表。
而後用sorted方法，經過key這個參數，指定排序是按照value，也就是第一個元素d[1的值來排序。reverse = True表示是須要翻轉的，默認是從小到大，翻轉的話，那就是從大到小。

2）對字典按鍵（key）排序：
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}
dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[0]) d[0]表示字典的鍵
print dict

 

 八、Python文件夾與文件的操做

參考：【python文件夾與文件的操做】

　　　【python判斷文件和文件夾是否存在、建立文件夾】

（1）判斷文件夾是否存在

>>> import os

>>> os.path.exists('d:/assist')

True

（2）判斷文件是否存在

>>> os.path.exists('d:/assist/getTeacherList.py')

True

（3）判斷是不是文件

>>> os.path.isfile('d:/assist')

False

>>> os.path.isfile('d:/assist/getTeacherList.py')

True

（4）建立文件夾

mkdir( path [,mode] ) 
      做用：建立一個目錄，能夠是相對或者絕對路徑，mode的默認模式是0777。 

      若是目錄有多級，則建立最後一級。若是最後一級目錄的上級目錄有不存在的，則會拋出一個OSError。

>>> os.mkdir('d:/assist/set')

 

 makedirs( path [,mode] )
      做用： 建立遞歸的目錄樹，能夠是相對或者絕對路徑，mode的默認模式也是0777。
      若是子目錄建立失敗或者已經存在，會拋出一個OSError的異常，Windows上Error 183即爲目錄已經存在的異常錯誤。若是path只有一級，與mkdir同樣。例如：

>>> os.makedirs('d:/assist/set')

>>> os.path.exists('d:/assist/set')

True