python函数

一、函数的定义 1、函数的格式 def 函数名（参数）: 例如： def a(x,y): 函数代码块以 def关键字开头，+函数名（参数）冒号。回车后，第一行内容应该缩进，然后写逻辑代码。 2、return关键字 代表函数执行完返回的值 pass关键字 代表什么都不做 exit（） 强行退出 3、函数的参数 参数 *args 代表tuple类型（即：一个*代表是tuple类型） 参数 **kwargs 代表dict 字典类型（即：两个**代表是dic类型） 4、简单举例：（加法计算） 结果： 5、匿名函数lambda 匿名函数就是没有名字的函数，为什么设置匿名函数呢？ lambda 函数是一种快速定义单行的最小函数，可以用在任何需要函数的地方。 例如： def fun(x,y) 等同于 r = lambda x,y:x*y return x*y 二、高阶函数 1、map(fun,list) 接收一个函数fun 和一个list，并通过函数 fun 依次作用在list的每个元素上，得到一个新的list并返回。 map() 函数不改变原有的list，而是返回一个新的list。 因为list可以包含任意类型的元素，因此map函数可以包含任意类型的list，只要fun函数可以处理即可。 Python2 例如： Python2 结果： Python3 例如： Python3 结果： 注意

1. 类对象和实例对象 　　Python 中一切皆对象，Python类本身也是一种对象，类定义完成后，会在当前作用域中定义一个以类名为名字的命名空间。类对象具有以下两种操作： 可以通过“类名()”的方式实例化一个对象。 可以通过“类名.类属性”的方式来访问一个类属性。 　　如果说类时一种概念性的定义，是一种类别，那么实例对象就是对这一类别的具体化、实例化，即实例化对象是类对象实例化之后的产物。 class Person:# 声明一个类对象 pass p1 = Person()#声明一个实例对象 print(Person)#输出结果：<class '__main__.Person'> print(p1)#<__main__.Person object at 0x0000015F7F94D0F0> 2 类变量与实例变量 2.1 概念上的区别 　　类变量是指是指该类的所有实例说共有的数据，实例变量是该类每一个实例所特有的数据。这么说的话可能还是很抽象，我们拿人类（Person类）来打比方，人类能移动（move=True），这是每一个人（张三、李四）都能做的，所以我们可以说人类能移动，张三能移动，李四也能移动，这里的移动（move）就是一个类变量。但每一个人都可能有不同的姓名（name）和年龄（age），张三可能20岁，李四可能30岁，但是我们不能说人类（Person）都是20岁或30岁

3种编程方式： 　　1.面向对象（最火的）。（过去大部分的编程方式）；》》主要是依靠：类》》class ，就是具有逻辑的过程，说话的方式描述 　　2.面向过程。主要是 过程》》def 过程是没有返回值的函数，但是python也会返回none 基本与函数式编程没有区别了，最小的单元是一个一个的def定义的过程，一个一个逻辑是def定义的过程 　　3.函数式编程。编的函数更接近数学中的函数 是一种编程规范 也就是如何编程的方法论 主要是 函数》》def 例如lisp #hashshell erlang# 三种语言 可以 真正较纯粹的使用函数式编程来编写程序。 示例：（1+2）*3-4 传统编程方法：var a =1+2; 　　　　　　 var b =1*3; 　　　　　　　var c =b-4; 函数式编程则要求使用函数进行，把不同的运算定义成不同函数进行计算，写成下面的形式来进行： var result = subtract（multiplely（add（1，2），3），4）； python中的函数式编程是：逻辑结构化和过程化的一种编程方法 一，函数基础介绍（day3 22）【funt_test.PY】 def func1():#函数 '''文档介绍''' print('in the func1')#过程 return 0#返回值 def func2():#过程 '''文档介绍'''

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1.输出 print('hello world') 2.定义变量 　　 variable=5 variable2='hello' 3.用户输入 　　 user_input=input('提示内容') 4.逻辑运算符 　　and　　#两个都为true则为true 　　or 　　#一个条件为true则为true 　　not　　#取反 5.赋值运算符 　　 num=5 　　num+=1 #num=num+1 　　num-=1 #num=num-1 　　num*=1 #num=num*1 　　num/=1 #num=num/1 　　num//=1 #整除num=num//1 　　num**=1 #num=num**1 　　num%=1 #num=num%1 6.while循环 注意：在Python中while不是用{}表示代码的结束 是用间距来表示 一般是tab一下 语法：　　while 条件：　　　　......　　else：　　　　#在Python中for循环 while循环结尾可以加else，表示循环结束后执行 #例子：输出0-100之间所有偶数相加 　　num=1 　　size=0 　　while num<=100:　　#条件成立执行 　　　　if num%2==0: 　　　　　 size+=num 　　　 num+=1 　　　　 print(size) else: 　　　

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30736.html 你是否有过这样的经历，你查看自己写的代码并看到满眼的 for 循环？你发现你必须斜着你的眼睛，并将脑袋前倾到你的显示器，以看得更清楚。 反正我有过这样的经历。 for 循环就像是一把瑞士军刀，它可以解决很多问题，但是，当你需要扫视代码，快速搞清楚代码所做的事情时，它们可能会让人不知所措。 map、filter 和 reduce 这三种技术可以提供描述迭代原因的函数替代方案，以便避免过多的 for 循环。我之前在 JavaScript 中写过这些技术的入门文章，但是它们在 Python 中的实现略有不同。 我们将简要介绍这三种技术，主要介绍它们在 JavaScript 和 Python 中的语法差异，然后给出如何转换 for 循环的示例。 什么是 Map、Filter 和 Reduce？ 回顾我以前编写的代码，我意识到 95% 的时间都花在遍历字符串或数组上。在这种情况下，我会执行以下操作之一：将一系列语句映射到每个值，筛选满足特定条件的值，或将数据集减少为单个聚合值。 有了这种洞察力，你就可以识别和实现这三种方法，即循环遍历通常属于这三种功能类别之一： Map：对每个项应用相同的步骤集，存储结果 Filter：应用验证条件，存储计算结果为 True 的项

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30656.html === 你恰好发现了 Keras。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6 。 指导原则 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 易扩展性

一：函数对象：函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递 ================================= 1 可以被引用 2 可以当作参数传递 3 返回值可以是函数 4 可以当作容器类型的元素 ================================= 1.函数可以被引用 1 def foo(): 2 print('from foo') 3 func=foo 4 5 print(foo) 6 print(func) 7 func() 执行结果 <function foo at 0x00000000006FF598> <function foo at 0x00000000006FF598> from foo 函数名本身表示的就是内存地址，可以被其他对象引用 2.被当做参数传递 def foo(): print('from foo') def bar(func): print(func) func() bar(foo) View Code 执行结果 <function foo at 0x000000000082F598> from foo 3.返回值可以是函数 def foo(): print('from foo') def bar(func): return func f=bar(foo) print(f) f() 执行结果 <function foo at

python 运行外部程序或内部动态生成的程序段 函数 内建函数（BIFs） BIF 属性 描述 bif. doc 文档字符串（或 None) bif. name 字符串类型的文档名字 bif. self 设置为 None（保留给 built-in 方法） bif. module 存放 bif 定义的模块名字(或 None) 用户定义的函数属性（UDF） UDF 属性 描述 udf. doc 文档字符串(也可以用 udf.func_doc) udf. name 字符串类型的函数名字（也可以用 udf.func_name) udf.func_code 字节编译的代码对象 udf.func_defaults 默认的参数元组 udf.func_globals 全局名字空间字典； 和从函数内部调用 globals(x)一样 udf.func_dict 函数属性的名字空间 udf.func_doc (见上面的 udf. doc ) udf.func_name (见上面的 udf. name ) udf.func_closure 包含了自由变量的引用的单元对象元组（自用变量在 UDF 中使用，但在别处定义；参见 python[语言]参考手册） 方法 内建方法（BIM）属性 BIM 属性 描述 bim. doc 文档字串 bim. name 字符串类型的函数名字 bim. self 绑定的对象

接上一篇案例： Python_批量下载1000个apk ，我们只讲了如何下载， 其实市场部提供的表格，不仅仅包含了apk的下载地址，还有apk的版本号，还有MD5信息等， 如何确保你下载的这1000个apk，是下载过程中未出错，版本号对的上，MD5信息也对上？ 附:市场部提供的包含apk版本号，md5信息的表。 本案例主要介绍：如何快速地实现对已经下载好的app进行批量地验证。 准备阶段 本篇只讲验证apk的版本号与md5信息，不讲下载。 需要确保aapt已经成功地加入到了环境变量中去 “aapt dump bagding XXX.apk | findstr version”命令可以解析某个apk的versionName信息。 Windows操作系统可以用“certutil -hashfile XXX.apk MD5”命令可以计算某apk的MD5哈希值， MD5是用于验证文件下载过程完整性的常用的一套计算方法，确保被下载的文件，在网络传输过程中，未被篡改或者损坏。 Linux操作系统可以用“md5sum XXX.apk”命令来计算某个apk的MD5哈希值。 其实Python的hashlib模块，也可以进行MD5哈希值的计算，可不受操作系统影响。 上一篇案例，我们已经下载好了的apk是放在“downloaded_apk”文件下，os.listdir(