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def 函数名():
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函数体
return 返回值
def 函数名(非可选参数,可选参数):
函数体
return 返回值
def 函数名(参数,*b):
函数体
return 返回值
函数名 = lambda 参数 : 表达式
例1:f = lambda x , y : x + y
调用:f(6 + 8) 输出:14
例2: f = lambda : "没有参数的lambda函数!"
调用: print(f()) 输出: 没有参数的lambda函数!
迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基于Python3,生成的是可迭代对象)
于是,我有了这样的疑问:为什么 range() 不生成迭代器呢?在查找答案的过程中,我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此,本文将和大家全面地认识一下 range ,期待与你共同学习进步。
1、range() 是什么?
它的语法:range(start, stop [,step]) ;start 指的是计数起始值,默认是 0;stop 指的是计数结束值,但不包括 stop ;step 是步长,默认为 1,不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。
对于 range() 函数,有几个注意点:(1)它表示的是左闭右开区间;(2)它接收的参数必须是整数,可以是负数,但不能是浮点数等其它类型;(3)它是不可变的序列类型,可以进行判断元素、查找元素、切片等操作,但不能修改元素;(4)它是可迭代对象,却不是迭代器。
2、 为什么range()不生产迭代器?
可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。
在 for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”:相同的是都可惰性迭代,不同的是可迭代对象不支持自遍历(即next()方法),而迭代器本身不支持切片(即 getitem () 方法)。
虽然有这些差别,但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于,为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器,偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢?把它们都统一起来,不是更好么?
事实上,Pyhton 为了规范性就干过不少这种事,例如,Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法,而 Python3 就干掉了其中一种,还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点,令 range() 生成的是迭代器呢?
关于这个问题,我没找到官方解释,以下纯属个人观点 。
zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。
而 range() 方法就不同了,它接收的参数不是可迭代对象,本身是一种初次加工的过程,所以设计它为可迭代对象,既可以直接使用,也可以用于其它再加工用途。例如,zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。
也就是说,range() 方法作为一种初级生产者,它生产的原料本身就有很大用途,早早把它变为迭代器的话,无疑是一种画蛇添足的行为。
对于这种解读,你是否觉得有道理呢?欢迎就这个话题与我探讨。
3、range 类型是什么?
以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路,我研究了一下它产生的 range 对象,一研究就发现,这个 range 对象也并不简单。
首先奇怪的一点就是,它竟然是不可变序列!我从未注意过这一点。虽然说,我从未想过修改 range() 的值,但这一不可修改的特性还是令我惊讶。
翻看文档,官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型:列表、元组和范围(range)对象。(There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.)
这我倒一直没注意,原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列!我一直记挂着字符串是不可变的序列类型,不曾想,这里还有一位不可变的序列类型呢。
那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢?
普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种,不支持进行加法拼接与乘法重复。
那么问题来了:同样是不可变序列,为什么字符串和元组就支持上述两种操作,而偏偏 range 序列不支持呢?虽然不能直接修改不可变序列,但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊,为何 range 对象连这都不支持呢?
且看官方文档的解释:
…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.
原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列,而重复与拼接通常会破坏这种模式…
问题的关键就在于 range 序列的 pattern,仔细想想,其实它表示的就是一个等差数列啊(喵,高中数学知识没忘…),拼接两个等差数列,或者重复拼接一个等差数列,想想确实不妥,这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论,其它修改动作也会破坏等差数列结构,所以统统不给修改就是了。
4、小结
回顾全文,我得到了两个偏冷门的结论:range 是可迭代对象而不是迭代器;range 对象是不可变的等差序列。
若单纯看结论的话,你也许没有感触,或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问,为什么 range 不是迭代器呢,为什么 range 是不可变序列呢?对这俩问题,你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢?(PS:我决定了,若有机会面试别人,我必要问这两个问题的嘿~)
由于 range 对象这细微而有意思的特性,我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的,所以对于迭代器的基础知识介绍不多,另外,还有一种特殊的迭代器也值得单独成文,那就是生成器了。
Python range()函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中。
注意:Python3 range()返回的是一个可迭代对象,类型是对象,而不是列表类型,所以打印的时候不会打印列表。
函数语法:
range(start,stop[,step])
参数说明:
start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);
stop:计数到stop结束,但不包括stop。例如:range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;
step:步长,默认为1。例如:range(0,5)等价于range(0,5,1)。
实例:
range(10) # 从 0 开始到 9
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(1, 11) # 从 1 开始到 10
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5) # 步长为 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
range(0, 10, 3) # 步长为 3
[0, 3, 6, 9]
range(0, -10, -1) # 负数
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0)
[]
range(1, 0)
[]
以下是range在for中的使用,循环出runoob的每个字母:
x = 'runoob'
for i in range(len(x)) :
... print(x[i])
...
r
u
n
o
o
b
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。
[('age', 'i1')]
[10 20 30]
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]
每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码:
[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]
[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]
[1 2 3]
[1 2 3]
[(1, 2, 3) (4, 5)]
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
原始数组的转置是: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]
修改后的数组是: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
C风格是横着顺序
F风格是竖着的顺序
原始数组是: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是: [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]
第一个数组: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
第二个数组: [1 2 3 4]
修改后的数组是: 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4
原始数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
调用 flat 函数之后: 5
原数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
展开的数组:默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组: [0 4 1 5 2 6 3 7]
原数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
转置数组: [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
【区别】:
标准库函数都需要import xxx才能取得。
内建函数都在__builtins__里面,在global里直接就能用。
【补充】:
1.python中,我们可以通过对内建的比较函数进行自定义,来实现运算符重载。
我们常用的比较运算符有
大于 对应的内建比较函数为 __gt__()
大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()
等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()
小于 对应的内建比较函数为 __lt__()
小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()
2.库函数(Library function)是把函数放到库里,供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里,供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。
参考资料
百度.百度[引用时间2018-4-12]
函数调用
myFun()
# 函数的参数
# 单个参数
# 场景
# 需要动态的调整函数体中某一个处理信息
# 则可以, 以参数的形式接收到相关数据
# 定义
# def 函数名(参数名称):
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用该参数
# 函数的调用
# 函数名(参数值)
# 形参和实参的概念
# 上述函数定义中, "参数名称"即为形参;
# 在调用函数的时候, 传递的真实数据, 即为实参
# 多个参数
# 场景
# 需要动态的调整函数体中多个处理信息时
# 则可以以 逗号 做分割, 接收多个参数
# 定义
# def 函数名(参数名称1, 参数名称2):
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用所有参数
# 调用
# 方式1
# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)
# 形参和实参一一对应
# 方式2
# 函数名(参数名称1=参数1, 参数名称n = 参数n...)
# 可以指明形参名称
# 称为"关键字参数"
# 不需要严格按照顺序
# 不定长参数
# 场景
# 如果函数体中, 需要处理的数据, 不确定长度
# 则可以以不定长参数的方式接收数据
# 方式1
# 定义
# def 函数名(*args):
# 元组
# 函数体
# 函数体中, 可以直接以元组变量的方式使用该参数
# 使用
# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)