Python学习-函数
函数
文章目录
- 函数
- 定义与调用
- 参数传递
- 内存分析
- 返回值
- 参数定义
- 默认值参数
- 个数可变的参数
- 关键字参数
- 变量的作用域
- 匿名函数
- 基本语法
- 示例
- lambda与排序
- 高阶函数
- map函数
- reduce函数
- filter函数
- 多关键字排序
定义与调用
函数可以嵌套用
先定义后调用
def calc(a,b):c=a+breturn cresult=calc(10,20)
print(result)
set()函数去掉重复的元素
参数传递
-
位置实参, 按照对应位置接收值 , 实参和形参数目要相同
-
传引用调用
-
关键字a=10,b=20
内存分析
def fun(arg1,arg2):
在函数中,如果是不可变对象,不影响实参的值
形参改变,指向新对象
如果是可变对象,影响实参的值
如果不改变可变实参,则 lstcopy=lst[:]复制列表
谨慎使用可变对象做实参
diymod(x,y) (x//y,x%y)
pow(x,y),x的y次幂
返回值
def fun(nmu)
odd=[]
even=[]
for i%2:odd.append(i)
else:even.append(i)
return odd,even
1)如果函数没有返回值,return可以不写
2)返回值1个,直接返回类型
3)多个返回结果为元组
参数定义
默认值参数
如果没有传递默认值参数则使用默认值
比如times=1
传值则用传的值
个数可变的参数
def demo(*a) -》 demo(1,2)
*a可接收多个数
**kw 接收 x=1,b=2 会 变成字典
*(1,2)解包 相当于1,2
**{‘c’:1,‘v’:2}解包字典
关键字参数
针对实参 , 参数为a,b,c
b=3,c=2,a=1
不按照排列顺序
变量的作用域
同名变量作用域小的屏蔽作用域大的
修改全局变量 : global 如global x
修改外围变量 nonlocal
尽可能少用局部变量
如果不提前申明 , 出现在=左边为局部变量
一切皆对象,函数也可以作为实参
匿名函数
在Python中,可以使用lambda
关键字来创建匿名函数,这些函数通常用于编写简洁的函数,而不需要使用def
关键字定义一个正式的函数。
基本语法
lambda [参数1[,参数2…]]:表达式
表达式可以调用其他函数,并且会自动返回值。
示例
t = lambda a, b, c: a + b + c # 返回函数对象在内存地址
print(t(1, 2, 3)) # 执行函数对象
lambda与排序
sorted()
函数可以对可迭代对象进行排序。
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))
abs
是绝对值函数,没有指定reverse
参数时,默认为升序。
random.shuffle()
用于打乱列表顺序。data.sort(key=lambda x: x)
使用元素本身作为排序的关键字。data.sort(key=lambda x: len(str(x)), reverse=True)
将元素转换为字符串,根据字符串长度进行降序排序。
高阶函数
高阶函数是指可以接受函数作为参数或者返回函数的函数。
map函数
map
函数可以将一个函数应用到一个可迭代对象的每个元素上。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(lambda x: x**2, a))) # 将a中的每个元素映射到函数上,即平方
reduce函数
reduce
函数通常用于累加操作,每次计算的结果都会作为下一次的输入。
from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])) # 累加操作
filter函数
filter
函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素。
print(list(filter(lambda x: x % 2 != 0, [1, 2, 3, 4, 5]))) # 筛选出奇数
注意:map
和filter
的结果都是迭代器,需要使用list
函数来转换为列表才能看到返回值。
多关键字排序
# item[1], item[4] 在 [8, 2, 7, 1, 6] 中的是 (2, 6)
# 第一个:第一关键字,第二个:第二关键字,先看第一个数,第一个相同看第二个
print(sorted([8, 2, 7, 1, 6], key=lambda item: (item[1], item[4])))# item[1], -item[4] 第5个元素降序
print(sorted([8, 2, 7, 1, 6], key=lambda item: (item[1], -item[4])))
在多关键字排序中,如果第一个关键字相同,则会比较第二个关键字,依此类推。
相关文章:

Python学习-函数
函数 文章目录 函数定义与调用参数传递内存分析返回值参数定义默认值参数个数可变的参数关键字参数 变量的作用域 匿名函数基本语法示例lambda与排序高阶函数map函数reduce函数filter函数 多关键字排序 定义与调用 函数可以嵌套用 先定义后调用 def calc(a,b):cabreturn cre…...

点评项目-4-隐藏敏感信息、使用 redis 优化登录业务
一、隐藏敏感信息 之前我们对 /user/me 路径,直接返回了登录的所有用户信息,其中的 passward 等敏感信息也会被返回到前端,这是很危险的,故我们需要选择性的返回用户信息,隐藏敏感用户信息 我们可以创建一个 UserDTO…...
Redis异步实现解析
目录 1. Redis 异步方式1.1 同步连接优点缺点示例:访问 Redis,并对 counter 实现自增1000次,统计用时 1.2 异步连接优点缺点1.2.1 Redis 驱动1.2.2 示例第1步:实现 Reactor第2步:实现 Redis 适配器第3步:实…...

matlab 相关
1、xcorr 本质上是两个函数做内积运算 相关算法有两种: 在Matlab上既可以 1.用自带的xcorr函数计算互相关,2.通过在频域上乘以共轭复频谱来计算互相关; 网友验证程序 clc;clear;close all; % s1,s2为样例数据 s1 [-0.00430297851562500;-…...

从组会尴尬到学术突破:Transformer助力跨域推荐解析
最近学习了Transformer模型,突然意识到我常阅读的一篇论文中也使用了Transformer。回想起上次开组会时,老师问我论文中的模型是什么,我当时没有答上来,现在才发现其实用的就是Transformer。这种学习过程让我深感,学得越…...

【Flutter、H5、Web?前端个人总结】分享从业经历经验、自我规范准则,纯干货
前言 hi,正式接触web前端已经经过了两年的时间,从大学的java后端转型到web前端,再到后续转战Flutter,逐渐对前端有了一些心得体会,其实在当下前端的呈现形式一直在变化,无论你是用原生、还是web还是混编的…...
mysql主从配置
一、准备工作 准备两个版本一致的数据库。 确认主库开启二进制日志,并配置server-id。 $ ##将 mysql的配置文件/home/mysql2/mysql/my.cnf 中关于二进制日志的配置 $ cd /home/mysql2/mysql/ $ vi my.cnf 修改如下 server-id 11 #log settings log_error erro…...
sklearn pipeline
示例代码 from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import numpy as np import scipy.linalg from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler …...
springboot实现服务注册与发现
在Spring Boot应用中实现服务注册与发现通常使用Spring Cloud框架,其中Eureka和Consul是两个常用的服务注册与发现组件。以下是使用Eureka来实现服务注册与发现的基本步骤。 准备工作 添加依赖:在你的Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Eureka相关的依…...

美格智能亮相2024中国移动全球合作伙伴大会,共赢AI+时代
2024年10月11日至13日,主题为“智焕新生 共创AI时代”的2024中国移动全球合作伙伴大会,在广州琶洲保利世贸博览馆召开,作为中国移动重要的战略合作伙伴,美格智能亮相4号馆E22展位,与上百家知名企业共同展示最新数智化创…...

【LeetCode】动态规划—309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期(附完整Python/C++代码)
动态规划—309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期 题目描述前言基本思路1. 问题定义2. 理解问题和递推关系状态定义:状态转移公式:初始条件: 3. 解决方法动态规划方法伪代码: 4. 进一步优化5. 小总结 Python代码Python代码解释总结 C代…...

IDE启动失败
报错:Cannot connect to already running IDE instance. Exception: Process 24,264 is still running 翻译:无法连接到已运行的IDE实例。异常:进程24,264仍在运行 打开任务管理器,找到PID为24264的CPU线程,强行结束即可。 【Ct…...

【Kubernetes】常见面试题汇总(六十)
目录 131. pod 一直处于 pending 状态? 132. helm 安装组件失败? 特别说明: 题目 1-68 属于【Kubernetes】的常规概念题,即 “ 汇总(一)~(二十二)” 。 题目 69-113 属于…...
maven dependency中scope的取值类型
在 Maven 中,<scope> 标签用于定义依赖项的范围,以指定依赖在不同阶段的可见性和生命周期。以下是 Maven 中常见的 <scope> 取值类型的详细介绍: 1. **compile**: - 默认的依赖范围,适用于编译、测试和…...

线性代数在大一计算机课程中的重要性
线性代数在大一计算机课程中的重要性 线性代数是一门研究向量空间、矩阵运算和线性变换的数学学科,在计算机科学中有着广泛的应用。大一的计算机课程中,线性代数的学习为学生们掌握许多计算机领域的关键概念打下了坚实的基础。本文将介绍线性代数的基本…...
笔记本电脑按住电源键强行关机,对电脑有伤害吗?
电脑卡住了,我们习惯性地按住电源键或者直接拔掉电源强制关机,但这种做法真的安全吗?会不会对电脑造成伤害呢? 其实,按住电源键关机和直接拔掉电源关机是不一样的。它们在硬件层面有着本质区别。 按住电源键关机 当…...
如何将 cryptopp库移植到UE5内
cryptopp是一个开源免费的算法库,这个库的用途非常多,我常常用这个库来做加解密的运算。这段时间在折腾UE5.4.4,学习的过程中,准备把cryptopp移植到游戏的工程内,但UE的编译环境和VS的编译环境完全不同,能在…...

SpringBoot 集成GPT实战,超简单详细
Spring AI 介绍 在当前的AI应用开发中,像OpenAI这样的GPT服务提供商主要通过HTTP接口提供服务,这导致大部分Java开发者缺乏一种标准化的方式来接入这些强大的语言模型。Spring AI Alibaba应运而生,它作为Spring团队提供的一个解决方案&…...

基于Langchain框架下Prompt工程调教大模型(LLM)[输入输出接口、提示词模板与例子选择器的协同应用
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下基于Langchain框架下Prompt工程调教大模型(LLM)[输入输出接口、提示词模板与例子选择器的协同应用。本文深入探讨了Langchain框架下的Prompt工程在调教LLM(大语言模型)方面的应用,…...
Vue基于vue-office实现docx、xlsx、pdf文件的在线预览
文章目录 1、vue-office概述2、效果3、实现3.1 安装3.2 使用示例3.2.1 docx文档的预览3.2.2 excel文档预览3.2.3 pdf文档预览1、vue-office概述 vue-office是一个支持多种文件(docx、.xlsx、pdf)预览的vue组件库,支持vue2和vue3。 功能特色: 一站式:提供docx、.xlsx、pdf多…...

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍
这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…...
MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例
一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中,每个页面需要使用ref,onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入,需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...
java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别
UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中,我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况,此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误,原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用,结果 dll 未实现 JNI 协…...

Python爬虫(一):爬虫伪装
一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中,具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类: 身份验证机制:直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系:通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...

JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作
一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码,CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短,所以CPU会不断地切换线程执行,从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...

UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...

用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目,所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...