python基础之高阶函数

xiaoxiao2021-02-28  6

python2与python3的区别

性能:

1.python3.x起始比python2.x效率低,但是python3.x有很大的优化空间,效率正在追赶

2.python3.x原码文件默认使用utf-8,使得命名更加广泛。

python3.x

>>> 中国 = 'china' >>> print(中国) 'china' >>> str = "我爱北京天安门" >>> str '我爱北京天安门'

python2.x

>>> str = "我爱北京天安门" >>> str '\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'

所以使用python2.x的时候需要在文件的头部添加

#-*-coding:utf-8-*- str = "我爱北京天安门" print(str)

3.print函数

print语句没有了,取而代之的是print()函数

python2.x中这两种打印是等价的

print "fish" print ("fish")#注意print后面有个空格

python3.x中打印

print("fish")

4.除法运算

python中的除法比较其他语言显得非常的高端,有套复杂的规则,python中的除法

有//和/

首先来说/除法:与其他语言类似,在python2.x中它只计算整数部分,小数部分忽略掉

浮点数除法会得到浮点数的结果

python2.x中的“/”

>>> 1/2 0 >>> 1.0/2.0 0.5

python3.x中的“/”

>>> 1/2 0.5

5.异常

在python3.x中处理异常也轻微的改变了,在python3中我们使用as作为关键字

#3.x try: ... except exc as var: .... #2.x try: ... except exc, var: ...

高阶函数

1.MapReduce

MapReduce主要应用于分布式中。

大数据实际上是在15年下半年开始火起来的。

分布式思想:将一个连续的字符串转为列表,元素类型为字符串类型,将其都变成数字类型,使用分布式思想【类似于一件事一个人干起来慢,但是如果人多呢?效率则可以相应的提高】,同理,一台电脑处理数据比较慢,但是如果有100台电脑同时处理,则效率则会快很多,最终将每台电脑上处理的数据进行整合。

python的优点:内置了map()和reduce()函数,可以直接使用。

#python内置了map()和reduce()函数 ''' def myMap(func,li): resList = [] for paser in li: res = func(paser) resList.append(res) '''
map()函数

功能:将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素,并把结果作为新的Iterator返回

语法:

map(func, lsd)

参数1是函数,参数2是序列

#一、map() #原型 map(func, lsd) #将单个字符转成对应的字面量整数 def chrToint(chr): return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr] list1 = ["2","1","4","5"] res = map(chrToint, list1) #[chr2int("2"),chr2int("1"),chr2int("4"),chr2int("5")] print(res) print(list(res)) #将整数元素的序列,转为字符串型 #[1,2,3,4] --》[“1”,“2”,“3”,“4”] l = map(str,[1,2,3,4]) print(list(l))

练习:使用map函数,求n的序列[1,4,9,..,n^2]

reduce()函数

功能:一个函数作用在序列上,这个函数必须接受两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素累计运算

语法:reduce(func,lsd)

参数1为函数,参数2为列表

reduce(f,[1,2,3,4])等价于f(f(f(1,2),3),4),类似于递归

#需求,求一个序列的和 list2 = [1, 2, 3, 4] def mySum(x,y) return x+y r = reduce(mySum,list2) print("r=",r)

练习,将字符串转成对应字面量数字

#将字符串转成对应字面量数字 def strToint(str1) def fc(x, y): return x*10 + y def fs(chr): return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr] return reduce(fc,map(fs,list(str1))) a = strToint("12345") print(a) print(type(a)) #模拟map()函数 def myMap(func,li): resList = [] for n in li: res = func(n) resList.append(res)
filter

作用:把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留该元素还是丢弃该元素【通过一定的条件过滤列表中的元素】

''' 语法: filter(func,lsd) 参数一:函数名 参数二:序列 功能:用于过滤序列 简单理解:把传入的函数依次作用于序列红的每一个元素,根据返回的True还是False,决定是否保留该元素。 ''' #需求:将列表中的偶数筛选出来。 list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] #筛选条件 def func(num): #保留偶数元素 if num%2 == 0: return True #剔除奇数元素 return False l = filter(func,list1) print(l) print(list1)

注意:使用filter()这个高阶函数,关键在正确实现一个“筛选”函数,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,需要使用list()函数获取所有的结果并且返回list.

练习

需求;将爱好为“无”的数据剔除掉

data= [[“姓名”,”年龄”,”爱好”],[“tom”, 25, “无”],[“hanmeimei”, 26, “金钱”]]

sorted

作用:实现对列表的排序。

iterable:是可迭代类型; cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定; key:用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项; reverse:排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序,有默认值。 返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。

#排序 #第一类:冒泡 选择 #第二类:快速,插入,计数器 #注意:如果数据量小的情况下,上述两类用法的效率基本相同,但是,如果数据量大的情况下,第一类的效率很低 #1.普通排序 list1 = [4,3,5,6,1] #默认为升序排序 list2 = sorted(list1) print(list2) #2.按绝对值大小排序 list3 = [4,-352,-9] #key接受函数来实现自定义排序规则 #abs表示通过绝对值进行排序 list4 = sorted(list3, key=abs) #利用map可以实现取绝对值之后的排序 list5 = sorted(map(abs,list3)) print(list3) print(list4) print(list5) #3.降序排序 list5 = [2,1,4,5,6,7] #通过设置reverse=True来表示反转 list6 = sorted(list5,reverse=True) print(list5) print(list6) list7 = ['a','b','c','d'] list8 = sorted(list7) print(list7) #同样也可以实现升序排列,结果为abcd,排序依据为ASCII值 print(list8) #自定义函数:按照字符串的长短来进行排序 def myLen(str1)return len(str1) list7 = ['sddd','dded','et54y5','6576986oy'] #使用自定义函数,进行排序,key=函数名 list8 = sorted(list7, key = myLen) print(list7) print(list8)

单元和文档测试

单元测试

单元测试就是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性的检测工作。

1.若是单元测试通过,则证明测试的函数能够正确的工作,

2.反之则证明要么函数有bug要么输入不合法,总之我们需要修复我们的函数功能。

对函数进行单元测试

创建python文件MathFunc.py,内容如下:

def mySum(x,y): return x + y def mySub(x,y) return x -y print(mySum(1,2))

创建python文件的text01.py,内容如下:

import unittest from MathFunc import mySum, mySub #测试类 继承自unittest.TestCase class Test(unittest.TestCase): #下面两个方法存在的意义:假设需要连接数据库,当测试完毕之后,需要断开和数据库的连接 def setUp(self): print("开始测试时自动调用") def tearDown(self): print("结束时自动调用") #测试相应的函数 #一般情况下,测试函数命名格式:text_需要被测试的函数名 def test_mySum(self): #断言:对函数命名格式:text_需要被测试的函数名 self.assertEqual(mySum(1,2),3,"加法有误") def test_mySub(self): self.asserEqual(mySub(2,1),1,"减法有误") #当主程序运行的时候,开始进行单元测试 if __name__ == "__main__": unittest.main()

运行text01.py文件,发现正常,然后修改MathFunc.py文件中的内容,可按照下面的方式修改。

def mySum(x,y): return x + y + 1 def mySub(x, y): return x - y print(mySub(1,2))

再次运行text01.py文件,会出现错误信息。

对类进行单元测试

先创建一个类文件person.py,内容如下:

class Person(object): #构造方法 def __init__(self, name, age): #给成员变量赋值 self.name = name self.age = age def getAge(self): return self.age

创建text02.py文件,进行类的单元测试,内容如下:

import unittest from person import person class Test(unittest.TestCase): def test_init(self): p = Person('hanmeimei',20) self.asserEqual(p.name,"hanmeimei","属性值有误") def test_getAge(self): p = Person('hanmeimei',22) self.assertEqual(p.getAge(),p.age,"getAge函数有误") if __name__ = "__main__": unittest.mian()

演示,运行text02.py文件,程序正常运行,修改person.py文件中的内容,具体内容如下:

class Person(object): #构造方法 def __init__(self, name, age): #给成员变量赋值 self.name = name self.age = age def getAge(self): return self.age+1

再次运行会报错

对类的单元测试:本质上还是对方法的单元测试。

文档测试

文档测试的作用:可以提取注释找那个的代码执行

doctest模块可以提取注释中的代码执行

doctest严格按照python的交互模式的输入进行提取

import doctest def mySum(x,y): #第函数进行功能和使用说明 ''' 求两个数的和 get The sum from x and y :param x:firstNum :param y:secondNum :return sum #注意有空格 example: >>>print(mySum(1,2)) 3 ''' return x + y print(mySum(12)) #进行文档测试,在当前文件中进行即可 doctest.testmod()

注意:演示的时候,主要测试

example:

print(mySum(1,2))

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