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简明python教程 --C++程序员的视角（九）：函数式编程、特殊类方法、测试及其他

2016-03-15 19:21  GarfieldEr007  阅读(280)  评论(0)  编辑  收藏  举报

函数式编程

Lambda

exec，eval和assert语句，repr函数

 

lambda语句

用来创建简短的单行匿名函数

print_assign = lambda name, value: name + '=' + str(value)
等同于
def print_assign(name, value):
    return name + '=' + str(value)
 

lambda需要一个参数，后面仅跟单个表达式作为函数体，而表达式的值被这个新建的函数返回。注意，即便是print语句也不能用在lambda形式中，只能使用表达式。

>>> ftwice = lambda s:s*2 
>>> ftwice(2) 
4

再如make_repeater函数在运行时创建新的函数对象，并且返回它。

image

image
yield表达式

类似于迭代器，生成器允许处理数据序列

不同的是生成器通过使用yi e l d表达式，可以尽量减少程序耗费的内存，同时还能在大规模数据集上提供类似迭代器的功能
map()函数 
从iterA,iterB...中取出对应元素应用map

map(f, iterA, iterB, ...)

built-in functions often used with iterators.

returns a list containing f(iterA[0], iterB[0]), f(iterA[1], iterB[1]), f(iterA[2], iterB[2]), ....

map(f, iterable)基本上等于[f(x) for x in iterable]

但在多元的情况下不同：


>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]

map()只做了列内运算
>>> def abc(a, b, c):
... return a*10000 + b*100 + c
... 

>>> map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]

列表解析做的是笛卡尔乘积

>>> [abc(a,b,c) for a in list1 for b in list2 for c in list3]

[114477, 114488, 114499, 115577, 115588, 115599, 116677, 116688, 116699, 224477, 224488, 224499, 225577, 225588, 225599, 226677, 226688, 226699, 334477, 334488, 334499, 335577, 335588, 335599, 336677, 336688, 336699]

等同于

result = []

for a in list1:
　　for b in list2:
　　　　for c in list3:
　　　　　　result.append(abc(abc))

filter()函数

（可以被列表解析替代）

 

从iter中选择满足predicate条件的元素
filter(predicate, iter) 
returns a list that contains all the sequence elements that meet a certain condition
形式非常简洁 
existing_files = filter(os.path.exists, file_list)
 
reduce()函数 
对iter中每个元素依次两两使用func
reduce(func, iter, [initial_value])

func must be a function that takes two elements and returns a single value. 

先算init=func(initial_value,A)再算func(init,B)再算func(func(init, B), C)...
sorted()函数 
sorted(iterable, [cmp=None], [key=None], [reverse=False]) 
参考 http://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting
any()和all()函数 
any() returns True if any element in the iterable is a true value 

all() returns True if all of the elements are true values
>>> any([1,1,1])
True
>>> all([0,1,0])
False
Generator expressions 
和list comprehensions的语法稍有不同
( expression for expr1 in sequence1
             if condition1...
             for exprN in sequenceN
             if conditionN)

Output: the successive values of expression

obj_total = sum(obj.count for obj in list_all_objects())
Generators 
functions that simplify the task of writing iterators, which

 
functools.partial()

 
partial function application
   
   
exec语句 用来执行储存在字符串或文件中的Python语句。 

例如，可以在运行时生成一个包含Python代码的字符串，然后使用exec语句执行这些语句。

>>> exec 'print "Hello World"' 
Hello World
eval语句 用来计算存储在字符串中的有效Python表达式。 

>>> eval('2*3') 
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assert语句 用来声明某个条件是真的。 
当assert语句失败的时候，会引发一个AssertionError。 
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repr函数 用来取得对象的规范字符串表示。 
反引号（也称转换符）可以完成相同的功能。 
注意，在大多数时候有eval(repr(object)) == object。 

>>> i = ['item'] 
>>> `i` 
"['item']" 
>>> repr(i) 
"['item']"
函数修饰符 通过介入函数的启动和关闭机制，调整一个已存在函数的行为

 

类的特殊方法

__init__(self,...)  

在新建对象恰好要被返回使用之前被调用。

__del__(self)   

恰好在对象要被删除之前调用。

__str__(self)  

对对象使用print语句或是使用str()的时候调用。

__lt__(self,other) 

当使用 小于 运算符（<）的时候调用。类似地，对于所有的运算符（+，>等等）都有特殊的方法。

__getitem__(self,key)   

使用x[key]索引操作符的时候调用。

__len__(self)

对序列对象使用内建的len()函数的时候调用。

 

测试

 对于规模更大的程序，测试框架必不可少。

在标准库中，unittest模块基于流行的xunit测试框架。doctest允许从shell会话取得输入。

 

 

参考：

Python中map()函数浅析 

http://docs.python.org/2/howto/functional.html

Python特殊语法：filter、map、reduce、lambda、yield

http://www.dataguru.cn/blog-10716-1133.html

http://jgy3.ggclk.com/url?url=http%3A%2F%2Fmikecvet.wordpress.com%2F2010%2F07%2F02%2Fparallel-mapreduce-in-python%2F&v=4&i=6&q=map%20python%20lambda%20%20yield%20reduce%20filter&p=0&tr=0&at=0&ar=0&ab=0&mr=0&ir=0&kgr=0&nr=0&iar=0&sr=0

 

from: http://www.cnblogs.com/wei-li/p/3439182.html