函数进阶:重要内置函数、常见内置函数、可迭代对象、迭代器对象、for循环的本质、异常捕获处理

一、重要内置函数

1、zip

说白了就是压缩几组数据值。说细了就是将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象,一般会用list或dict方法输出为对应的类型,当对象为多个的时候,会根据数据值最少的那个参数为输出的个数,多余的部分就不会输出了。

# zip
l1 = [11, 22, 33, 44, 55]
l2 = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'jerry', 'tony']
l3 = [1, 2, 3, 4, 5]
res = zip(l1, l2, l3)
print(list(res))
# [(11, 'jason', 1), (22, 'kevin', 2), (33, 'oscar', 3), (44, 'jerry', 4), (55, 'tony', 5)]
l1 = [11, 22, 33]
l2 = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'jerry', 'tony']
l3 = [1, 2, 3, 4]
res = zip(l1, l2, l3)
print(list(res))
# [(11, 'jason', 1), (22, 'kevin', 2), (33, 'oscar', 3)]

当我们使用zip方法压缩后还可以解压,使用方法为:zip(*+变量名):

aa = [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
a, b = zip(*aa)
print(a)
print(b)
(1, 2, 3)
(2, 3, 4)

2、filter

filter函数是筛选的意思:此函数会将可迭代对象中的每一位元素作为参数传递到func中,如果结果为True,则将此元素添加到结果列表中,filter()返回的结果是一个的新列表。

表现形式:filter(func,iterable)

其中func为函数名,可为lambda匿名函数,iterable为可迭代对象。

# filter
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
res = filter(lambda x: x > 40, l1)
print(list(res))
# [44, 55, 66, 77, 88]

这里的filter函数在匿名函数的作用下达成的功能是判断列表l1中的值,如果根据匿名函数的条件得出这个数据值大于40就把他记录到结果中用res输出结果。

3、sorted

sort方法大家一定很眼熟,他是列表的升序排列,到了内置函数sorted中也是一样的作用。

表现形式:sorted(iterable, key=None, reverse=False)

  • iterable – 可迭代对象。
  • key – 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。(说白了就是弄个函数加了条件)
  • reverse – 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
# sorted
l1 = [21, 12, 53, 64, 76, 32, 11, 22]
res = sorted(l1)
print(res)  # 默认升序
# [11, 12, 21, 22, 32, 53, 64, 76]

下面是key加入函数的例子:

b = {1: 'ab', 2: 'degg', 4: 'ght', 9: 'd'}

res1 = sorted(b.items(), key=lambda i: i[0])  # 指定按字典里面的键排序
print(res1)

[(1, 'ab'), (2, 'degg'), (4, 'ght'), (9, 'd')]

res2 = sorted(b.items(), key=lambda i: len(i[1]))  # 指定按字典里的value长度排序,默认从小到大
print(res2)

[(9, 'd'), (1, 'ab'), (4, 'ght'), (2, 'degg')]

res3 = sorted(b.items(), key=lambda i: len(i[1]), reverse=True)  # 指定按字典里的value长度排序,同时进行翻转,即按value的长度从大到小排列
print(res3)

[(2, 'degg'), (4, 'ght'), (1, 'ab'), (9, 'd')]

二、常见内置函数(了解)

1、abs

abs的作用很好理解,就是把数值变成绝对值,也就是变成正数。

print(abs(-100))
print(abs(100))
# 100
# 100

2、all

对条件进行判断,如果给定的所有条件都对就返回True,否则就返回False。可以和and的作用放一起记忆。

3、any

对条件进行判断,如果给定的条件里面有一个对就返回True,都错的时候返回False。可以和or的作用放一起记忆。

4、bytes

相当与encode的作用,对给定的数据值进行编码,会转换成bytes(二进制类型)

s1 = '今天周五 内容也很简单'
print(s1.encode('utf8'))
print(bytes(s1, 'utf8'))
# b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x91\xa8\xe4\xba\x94 \xe5\x86\x85\xe5\xae\xb9\xe4\xb9\x9f\xe5\xbe\x88\xe7\xae\x80\xe5\x8d\x95'
# b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x91\xa8\xe4\xba\x94 \xe5\x86\x85\xe5\xae\xb9\xe4\xb9\x9f\xe5\xbe\x88\xe7\xae\x80\xe5\x8d\x95'

5、bin、oct、hex、int

这些是之前说过的一些进制转换的函数,分别是:二进制八进制十六进制和十进制。

6、callable

用于判断这个变量名加了括号是不是就能调用了,返回的结果时布尔值。

name = 'jason'
def index():
    print('from index')
print(callable(name))  # False
print(callable(index))  # True

7、chr、ord

根据ASCII对应的数值或是根据字符对应的数据值返回结果,chr是根据数值返回字符,ord是根据字符返回数据值。

print(chr(65))  # A
print(ord('A'))  # 65

8、dir

我们可以通过这个函数查看括号内的对象能调用的方法或函数

print(dir('hello'))
# ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isascii', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

9、divmod

对数值进行整除,并且可以获得余数。

res = divmod(100, 2)
print(res)  # (50, 0)
res = divmod(100, 3)
print(res)   # (33, 1)

前面的结果时整除的结果,后面是余数。

10、enumerate

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般结合for循环使用(可以人为指定下表开始的数据值):

print(list(enumerate(["a", "b", "c"])))

[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]

11、eval和exec

两种函数都是一个作用:把字符串内的代码运行。

其中eval只能运行一些简单的代码

exec可以运行复杂一些的代码,比如开个for循环

s1 = 'print("哈哈哈")'
eval(s1)
exec(s1)
s2 = 'for i in range(100):print(i)'
eval(s2)  # 只能识别简单的python代码 具有逻辑性的都不行,这里会报错
exec(s2)  # 可以识别具有一定逻辑性的python代码

12、hash

使用哈希算法对数据值进行加密

print(hash('jason'))
# 6504587676088172780

13、id、input、isinstance

id

返回对象的唯一标识符,标识符是一个整数(返回对象的内存地址)

input

用于接收外界输入的信息

isinstance

判断一个对象是否是一个已知的类型,类似 type()

class A:
    pass
 
class B(A):
    pass
 
isinstance(A(), A)    # returns True
type(A()) == A        # returns True
isinstance(B(), A)    # returns True
type(B()) == A        # returns False

14、map、max、min

map

映射的作用,昨天说过了

max和min

返回最大值或最小值,昨天也说了

15、open

用于打开一个文件,创建一个 file 对象,相关的方法才可以调用它进行读写,在之前问文本编辑知识点可以找到详细操作方法,这里就举个例子:

with open() as f1:
    pass
f2 = open()

16、pow

返回 xy(x的y次方) 的值

pow(x, y[, z])

17、range

之前讲for循环的时候介绍过,作用是生成一个工厂,生成数据,python2和python3中的作用有所区别python2中的xrange和python3的range作用一样。

18、round

对数值进行四舍五入,但是不太准确,可能是五舍六入。

19、sum

sum(list) : 求取list元素的和

三、可迭代对象

之前我们对于for循环为什么可以遍历没有做具体解释,这里就开始对它进行解释了。

首先我们介绍什么是可迭代对象:

在数据类型的后面可以使用点加双下划线iter(.iter)来判断是不是可迭代对象

经过一圈测试得到如下的可迭代对象的范:

不是可迭代对象:
int float bool 函数对象
是可迭代对象:
str list dict tuple set 文件对象

四、迭代器对象

迭代器介绍:

迭代器即用来迭代取值的工具,而迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需的目标或结果,每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代。

迭代器对象:

所有的可迭代对象在使用双下划线iter方法后都会编程迭代器对象,变成迭代器对象后继续使用双下划线iter方法就没有效果了,但是可以执行。判断迭代器对象的本质是查看内置方法中是否有__iter__和__next__。

迭代器对象的作用

优点

1、提供了一种不依赖于索引取值的方式,正因为有迭代器的存在 我们的字典 集合才能够被for循环

2、惰性计算:迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用__next__来计算出一个值,就迭代器本身来说,同一时刻在内存中只有一个值,因而可以存放无限大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都存放于内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的。

缺点

1、除非取尽,否则无法获取迭代器的长度

2、只能取下一个值,不能回到开始,更像是‘一次性的’,迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽,否则就会停留在某个位置,等待下一次调用next;若是要再次迭代同个对象,你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象,如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器,必然只会有一个循环能取到值。

迭代器对象实操:

s1 = 'hello'  # 可迭代对象
res = s1.__iter__()  # 迭代器对象
print(res.__next__())  # 迭代取值 for循环的本质

这里需要注意,如果__next__取不到值就会报错。

注意事项

1、可迭代对象调用__iter__会成为迭代器对象

2、迭代器对象如果还调用__iter__不会有任何变化 还是迭代器对象本身

3、由于__iter__,__next__写起来复杂,所以使用中会出现iter()和next()这两种形式

五、for循环的本质

学完了上面的迭代器和可迭代对象相关知识,我们重新看一下for循环的结构:

for 变量名 in 可迭代对象:
循环体代码

现在我们可以知道for循环只是把字典、集合这类数据值进行了__iter__和__next__操作进行一次次取值,流程如下:

1.先将in后面的数据调用__iter__转变成迭代器对象
2.依次让迭代器对象调用__next__取值
3.一旦__next__取不到值报错 for循环会自动捕获并处理

六、异常捕获和处理

1、什么是异常

当我们写程序难免遇到报错,专业的称呼叫做异常,行业俗语叫做bug,由于异常情况出现会导致代码停止运行,所以在编写过程中要尽可能避免。

2、异常分类

语法错误

这一类错误很好理解,相当于你不会写,比如用if或for的时候不知道他们怎么写,这种情况比较夸张了,好好学过的人都不会犯这种错误,一般来说这种错误发现了就是要准备跑路了。

逻辑错误

这种情况在编写的时候是允许出现的,通常来说都是代码结构完整,但是在调用的时候出了各种错误如:顺序错了或是变量用错了导致的异常。

3、异常的结构

我们可以分成三部分看:

错误位置

报错的位置是占最大部分的,我们从这里知道什么位置运行代码出错了,通常来说在错误位置很多的时候只用看最下面那个。

错误类型

最下面一行左边的几个单词是标志你的错误类型的,通常也不用管,起到提示作用

错误详情

这里比较关键,错误详情会把你错误的地方进行一个具体的解释,好让你找到错误并改正

posted @ 2022-10-14 19:37  wwwxxx123  阅读(47)  评论(0编辑  收藏  举报