Python小技巧

在编程学习时候的一点体会

# if 语句可以作为表达式来使用
"yahoo!" if 3 > 2 else 2  # => "yahoo!"

# 用 & 来计算集合的交
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set  # => {3, 4, 5}

# 用 | 来计算集合的并
filled_set | other_set  # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 用 - 来计算集合的差
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}  # => {1, 4}

# None 是对象
None  # => None

# 不要用相等 `==` 符号来和None进行比较
# 要用 `is`
"etc" is None  # => False
None is None  # => True

# 'is' 可以用来比较对象的相等性
# 这个操作符在比较原始数据时没多少用，但是比较对象时必不可少

# None, 0, 和空字符串都被算作 False
# 其他的均为 True
0 == False  # => True
"" == False  # => True

# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照顺序排列的
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3)  # => (1,2,3)

# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照关键字排列的
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# 实际效果：
keyword_args(big="foot", loch="ness")  # => {"big": "foot", "loch": "ness"}

# 你也可以同时将一个函数定义成两种形式
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print args
    print kwargs
"""all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:    (1, 2)    {"a": 3, "b": 4}"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# 函数在 python 中是一等公民
def create_adder(x):
    def adder(y):
        return x + y
    return adder

add_10 = create_adder(10)
add_10(3)  # => 13

add_10 = create_adder(10)
add_10(3)  # => 13

# 匿名函数
(lambda x: x > 2)(3)  # => True

# 内置高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3])  # => [11, 12, 13]
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])  # => [6, 7]

# 可以用列表方法来对高阶函数进行更巧妙的引用
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]  # => [6, 7]

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文章参考资料

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