lambda python用法菜鸟，pythonlambda多行

大家好，lambda python用法菜鸟相信很多的网友都不是很明白，包括pythonlambda多行也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于lambda python用法菜鸟和pythonlambda多行的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

filter函数的用法注意事项

1.filter函数接收两个参数：待过滤序列和过滤函数。

2.过滤函数需要返回True或False。

3.过滤函数可以是内置函数也可以是自定义函数。

4.如果过滤函数没有指定，默认是bool函数。

5.filter函数返回的是一个迭代器，可以使用list()函数将其转换为列表。

6.filter函数不会修改原有的序列，只会返回符合条件的元素。

7.对于需要判断的条件较为复杂的过滤函数，可以考虑使用lambda表达式来简化代码。

8.如果想以容器(List)的形式返回过滤后的结果请使用toList()，如果想以集合(Set)的形式返回，请使用toSet()。

能不能自学python，会不会太难

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，对于已经具备一定编程基础的同学来说，学习Python的初期还是相对比较容易的，但是要想找到一份Python开发岗位，还需要做好三方面的准备。

其一是要选择一个主攻方向，这对于就业的影响是非常明显的。Python语言是一门典型的全场景编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发、嵌入式开发等领域都有所应用，所以要选择一个自己的主攻领域，然后按照该领域的岗位需求来制定学习计划。

其二是根据自身的知识基础和能力特点来选择一个岗位类型，目前采用Python的岗位类型可以分成三大类，分别是算法岗、研发岗和应用开发岗，不同岗位对于知识结构的要求有所不同。从近几年的人才需求情况来看，开发岗的人才需求量相对大一些，而且对于开发人员的整体要求也并不算高。

其三是为自己构建一个实践和交流场景，学习编程语言一定要有场景的支持，否则很难深入学习。虽然目前Python语言的应用场景非常多，但是人才招聘量却并不算大，而且很多岗位都集中在大数据、人工智能领域，这些领域对于从业者的要求往往也比较高，比如学历等，所以如果想在Python技术领域走得更远，可以重点考虑读一下研究生。

从学习的顺序上来说，初学者可以先按照Web开发路线来学习，一方面Web开发的入门难度相对比较低，另一方面Web开发的参考资料也非常丰富，即使采用自学的方式，也会有一个较好的学习体验。在完成了Web入门之后，可以结合自身的实际情况，选择一个主攻方向。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

一行Python，你可以做什么

继“你看过/写过哪些有意思的代码”后，小慕又收到关于Python的战帖，这怎么能怂？快快接招吧！

发功之前友情提示：部分案例适用于Python3，在Windows下面可以用Python命令代替，具体请根据自己的修行选择。

一、江湖纯情版

1、爱心

先来个高赞爱心的中英文结合版：

print'\n'.join([''.join([(u'ILoveChina爱'[(x-y)%11]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0else'')forxinrange(-30,30)])foryinrange(15,-15,-1)])

如果换成纯汉字的版本，则可能会出现较明显的变形，所以为保证妹子不理解成“变心”，建议使用中英文结合的方式。你get到了吗？

2、美丽的螺旋

或许你觉得心型图案太俗套，那么试试下面这个美丽的螺旋？在python编译器中输入下面的代码，接下来让我们来见证奇迹吧！

exec"""\nfromturtleimport*\nforiinrange(500):\nforward(i)\nleft(91)\n"""二、娱乐纵情版

1、猜数字

无聊的时候，猜猜数字也是很有乐趣的嘛。1~99范围内的整数，如果猜对了会给你一个“Y”，如果猜高了会给出一个“H”；猜低了，你会得到一个“L”（Y、H、L可以根据你希望它给出的提示进行更换），你有六次机会猜出正确的结果哦！

python3-c"importrandom;n=random.randint(1,99);[(lambdaa:print('Y'ifa==nelse'H'ifa>nelse'L'))(int(input()))foriinrange(6)]”

2、老虎机

猜数字不过瘾？不如再来试试迷你老虎机，用随机的unicode字符打样出来，完美模拟了老虎机的效果！

python3-c"importrandom;p=lambda:random.choice('7');[print('|'.join([p(),p(),p()]),end='\r')foriinrange(8**5)]”

3、一行代码帮你选彩票号码

当然，还有更刺激的彩票摇号，不过与其将命运交给彩票站的投注机器，不如自己写一行代码，喏，彩票选号代码了解一下：

python-c"fromrandomimportsample;print'Lottonumbers:%s'%sample(range(1,50),6)"

友情提示：彩票有风险，出手须谨慎，至于这行代码给出的结果是否能够中奖，那就只能看你的运气啦！

三、学府深造版

1、一行代码实现GUI用户界面

python-c"fromTkinterimport*;root=Tk();w=Label(root,text='你好！慕课网！');w.pack();root.mainloop()”

一行代码实现GUI用户界面有木有！

2、一行代码启动一个http服务器

一行代码可以启动一个HTTP服务器，这一点真的非常好用，所以尽管有其他答主提到过，还是忍不住要再分享一下！

python3-mhttp.server8888

在本地，输入网址localhost:8888即可访问，默认会列出你的本地目录：

3、Python的哲学

每次读到Python之禅的时候，总是情不自禁地陷入优美的意境不能自拔，恨不能随时随地都能拿来拜读？下面这行代码能够满足你的愿望：

python-c"importthis"

回车！然后，你便会发现你的屏幕上已然出现了心心念念的Python的ZEN（禅意）。神不神奇？惊不惊喜？

4、简易计算器

print(eval(input()))

这个单行代码只用了默认引入的函数，其意义也是单纯而透明：读入一个python表达式并求值，将其结果输出到屏幕，当个简单计算器绰绰有余。

5、今天距离明年元旦还有多少天？

不会跟妹子搭讪？教你一招搭讪大法：故作神秘地问她知不知道还有多少天就是明年的元旦了，趁妹子一脸懵掉你打开编译器，潇洒地敲出以下这行代码，然后看着结果告诉她：你看，距离明年元旦还有XX天！

python-c"""importdatetime;today=datetime.date.today();someday=datetime.date(2019,1,1);diff=someday-today;printstr(diff.days)+'days'“""

妹子接下来可能会有一波感叹：哎呀，还有XX天了？日子过得真快啊！

然后你转手将代码一改，把元旦的时间改为你和妹子认识的时间，然后跟妹子说：你看，我们都认识这么久了，还没一起吃过饭呢，不如今晚下班请你吃个饭？

接下来，一定要记得按时下班啊！

其实，就单行而言，Python并不会比其它的多范式语言更强，实际上由于lambda表现能力弱，导致Python本身要更弱一些。

但是，存在lambda就存在无限可能。Python中的import语句是可以通过调用__builtin__模块中的__import__来代替的，更有意思的是，__builtin__模块内的所有内容均是自动import的。

四、附加武功秘籍

1、换脸术

这个10进制转换16进制的单行代码就是lambda无限可能的有力论证：

print("#"+''.join(["{:0>2}".format(hex(int(a))[2:])forain__import__('sys').argv[1:]]))

2、星罗阵

这样的画图，只是简单的用到了调用时传递参数而已。

[print('\n'.join(""*abs(c)+"*"*(a-abs(c))forcinrange(-a+1,a)))forain[int(__import__('sys').argv[1])]]

3、操控术

如果调用更复杂的功能呢？例如用Flask来个Helloworld？

[y[0].run()foryin[(x,x.route('/')(lambda:'Hello,world!'))forxin[__import__('flask').Flask(__name__)]]]

使用列表生成的实现看起来可能不太优雅，但并不会影响效果。

4、凌波微步

或者你还想看看带窗口的心形曲线？不要看那个黑黑的ASCII颜艺的话可以这样（需要numpy和matplotlib）

[plt.show()for_,__,___,pltin[(plt.plot(x,y1,color='r'),plt.plot(x,y2,color='r'),np,plt)forx,y1,y2,np,pltin[(x,0.618*np.abs(x)-0.8*np.sqrt(64-x**2),0.618*np.abs(x)+0.8*np.sqrt(64-x**2),np,plt)forx,np,pltin[(np.linspace(-8,8,1024),np,plt)fornp,pltin[(__import__('numpy'),__import__('pylab'))]]]]]

5、吸星大法

如果你是深度学习炼丹师，那不妨来个一行预测？

[print(decode(model.predict(x)))formodel,x,decodein[(ResNet50(weights='imagenet'),preprocess_input(np.expand_dims(image.img_to_array(image.load_img('elephant.jpg',target_size=(224,224))),axis=0)),decode)forResNet50,image,preprocess_input,np,decodein[(kav.applications.resnet50.ResNet50,kp.preprocessing.image,kav.applications.resnet50.preprocess_input,np,kav.applications.resnet50.decode_predictions)forkav,kp,npin[(__import__('keras.applications.resnet50'),__import__('keras.preprocessing.image'),__import__('numpy'))]]]]

按照这样的方法，几乎所有的代码最终都能压到同一行里；配合Python各种强大的包，写出个一行人脸识别、一行机器学习、一行网页爬虫等都不会有什么问题。

综上，“一行代码”可供修炼的“功夫”多种多样，虽然有趣，但并没有太多的实际意义，在实际工作中没有必要强行把所有的代码都压缩到一行中实现。当然，如果是为了向妹子炫技的话，那么请尽管展示你的才华！

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Python有什么奇技淫巧

Python奇技淫巧

当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,

该list中填写可以import的类或者函数名,可以起到限制的import的作用,防止外部import其他函数或者类

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

frombaseimportAPIBase

fromclientimportClient

fromdecoratorimportinterface,export,stream

fromserverimportServer

fromstorageimportStorage

fromutilimport(LogFormatter,disable_logging_to_stderr,

enable_logging_to_kids,info)

__all__=['APIBase','Client','LogFormatter','Server',

'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',

'export','info','interface','stream']

with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象,上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法.with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作.

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式,该表示大返回一个上下文管理对象

#常见with使用场景

withopen("test.txt","r")asmy_file:#注意,是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,

forlineinmy_file:

printline

详细原理可以查看这篇文章,浅谈Python的with语句

知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classMyWith(object):

def__init__(self):

print"__init__method"

def__enter__(self):

print"__enter__method"

returnself#返回对象给as后的变量

def__exit__(self,exc_type,exc_value,exc_traceback):

print"__exit__method"

ifexc_tracebackisNone:

print"ExitedwithoutException"

returnTrue

else:

print"ExitedwithException"

returnFalse

deftest_with():

withMyWith()asmy_with:

print"runningmy_with"

print"------分割线-----"

withMyWith()asmy_with:

print"runningbeforeException"

raiseException

print"runningafterException"

if__name__=='__main__':

test_with()

执行结果如下:

__init__method

__enter__method

runningmy_with

__exit__method

ExitedwithoutException

------分割线-----

__init__method

__enter__method

runningbeforeException

__exit__method

ExitedwithException

Traceback(mostrecentcalllast):

File"bin/python",line34,in

exec(compile(__file__f.read(),__file__,"exec"))

File"test_with.py",line33,in

test_with()

File"test_with.py",line28,intest_with

raiseException

Exception

证明了会先执行__enter__方法,然后调用with内的逻辑,最后执行__exit__做退出处理,并且,即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对filter而言,map和reduce使用的会更频繁一些,filter正如其名字,按照某种规则过滤掉一些元素

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

lst=[1,2,3,4,5,6]

#所有奇数都会返回True,偶数会返回False被过滤掉

printfilter(lambdax:x%2!=0,lst)

#输出结果

[1,3,5]

一行作判断

当条件满足时,返回的为等号后面的变量,否则返回else后语句

lst=[1,2,3]

new_lst=lst[0]iflstisnotNoneelseNone

printnew_lst

#打印结果

1

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

#单例装饰器

defsingleton(cls):

instances=dict()#初始为空

def_singleton(*args,**kwargs):

ifclsnotininstances:#如果不存在,则创建并放入字典

instances[cls]=cls(*args,**kwargs)

returninstances[cls]

return_singleton

@singleton

classTest(object):

pass

if__name__=='__main__':

t1=Test()

t2=Test()

#两者具有相同的地址

printt1,t2

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰,首先区分一下他们

普通成员函数,其中第一个隐式参数为对象

classmethod装饰器,类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法),其中第一个隐式参数为类

staticmethod装饰器,没有任何隐式参数.python中的静态方法类似与C++中的静态方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classA(object):

#普通成员函数

deffoo(self,x):

print"executingfoo(%s,%s)"%(self,x)

@classmethod#使用classmethod进行装饰

defclass_foo(cls,x):

print"executingclass_foo(%s,%s)"%(cls,x)

@staticmethod#使用staticmethod进行装饰

defstatic_foo(x):

print"executingstatic_foo(%s)"%x

deftest_three_method():

obj=A()

#直接调用噗通的成员方法

obj.foo("para")#此处obj对象作为成员函数的隐式参数,就是self

obj.class_foo("para")#此处类作为隐式参数被传入,就是cls

A.class_foo("para")#更直接的类方法调用

obj.static_foo("para")#静态方法并没有任何隐式参数,但是要通过对象或者类进行调用

A.static_foo("para")

if__name__=='__main__':

test_three_method()

#函数输出

executingfoo(

executingclass_foo(

executingclass_foo(

executingstatic_foo(para)

executingstatic_foo(para)

property装饰器

定义私有类属性

将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)

#python内建函数

property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)

fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(likeacomment).从实现来看，这些参数都是可选的

property有三个方法getter(),setter()和delete()来指定fget,fset和fdel。这表示以下这行

classStudent(object):

@property#相当于property.getter(score)或者property(score)

defscore(self):

returnself._score

@score.setter#相当于score=property.setter(score)

defscore(self,value):

ifnotisinstance(value,int):

raiseValueError('scoremustbeaninteger!')

ifvalue100:

raiseValueError('scoremustbetween0~100!')

self._score=value

iter魔法

通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的

通过__str__的重写,可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classTestIter(object):

def__init__(self):

self.lst=[1,2,3,4,5]

defread(self):

foreleinxrange(len(self.lst)):

yieldele

def__iter__(self):

returnself.read()

def__str__(self):

return','.join(map(str,self.lst))

__repr__=__str__

deftest_iter():

obj=TestIter()

fornuminobj:

printnum

printobj

if__name__=='__main__':

test_iter()

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函数(函数对象).

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式

defpartial(func,*part_args):

defwrapper(*extra_args):

args=list(part_args)

args.extend(extra_args)

returnfunc(*args)

returnwrapper

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量,直到真正的调用执行

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

fromfunctoolsimportpartial

defsum(a,b):

returna+b

deftest_partial():

fun=partial(sum,2)#事先绑定一个参数,fun成为一个只需要一个参数的可调用变量

printfun(3)#实现执行的即是sum(2,3)

if__name__=='__main__':

test_partial()

#执行结果

5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差),会解释字符串为对应的代码并执行,并且将执行结果返回

看一下下面这个例子

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

return3

deftest_second(num):

returnnum

action={#可以看做是一个sandbox

"para":5,

"test_first":test_first,

"test_second":test_second

}

deftest_eavl():

condition="para==5andtest_second(test_first)>5"

res=eval(condition,action)#解释condition并根据action对应的动作执行

printres

if__name__=='_

exec

exec在Python中会忽略返回值,总是返回None,eval会返回执行代码或语句的返回值

exec和eval在执行代码时,除了返回值其他行为都相同

在传入字符串时,会使用compile(source,'

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

print"hello"

deftest_second():

test_first()

print"second"

deftest_third():

print"third"

action={

"test_second":test_second,

"test_third":test_third

}

deftest_exec():

exec"test_second"inaction

if__name__=='__main__':

test_exec()#无法看到执行结果

getattr

getattr(object,name[,default])Returnthevalueof

thenamedattributeofobject.namemustbeastring.Ifthestringis

thenameofoneoftheobject’sattributes,theresultisthevalueof

thatattribute.Forexample,getattr(x,‘foobar’)isequivalentto

x.foobar.Ifthenamedattributedoesnotexist,defaultisreturnedif

provided,otherwiseAttributeErrorisraised.

通过string类型的name,返回对象的name属性(方法)对应的值,如果属性不存在,则返回默认值,相当于object.name

#使用范例

classTestGetAttr(object):

test="testattribute"

defsay(self):

print"testmethod"

deftest_getattr():

my_test=TestGetAttr()

try:

printgetattr(my_test,"test")

exceptAttributeError:

print"AttributeError!"

try:

getattr(my_test,"say")()

exceptAttributeError:#没有该属性,且没有指定返回值的情况下

print"MethodError!"

if__name__=='__main__':

test_getattr()

#输出结果

testattribute

testmethod

命令行处理

defprocess_command_line(argv):

"""

Returna2-tuple:(settingsobject,argslist).

`argv`isalistofarguments,or`None`for``sys.argv[1:]``.

"""

ifargvisNone:

argv=sys.argv[1:]

#initializetheparserobject:

parser=optparse.OptionParser(

formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),

add_help_option=None)

#defineoptionshere:

parser.add_option(#customizeddescription;put--helplast

'-h','--help',action='help',

help='Showthishelpmessageandexit.')

settings,args=parser.parse_args(argv)

#checknumberofarguments,verifyvalues,etc.:

ifargs:

parser.error('programtakesnocommand-linearguments;'

'"%s"ignored.'%(args,))

#furtherprocesssettings&argsifnecessary

returnsettings,args

defmain(argv=None):

settings,args=process_command_line(argv)

#applicationcodehere,like:

#run(settings,args)

return0#success

if__name__=='__main__':

status=main()

sys.exit(status)

读写csv文件

#从csv中读取文件,基本和传统文件读取类似

importcsv

withopen('data.csv','rb')asf:

reader=csv.reader(f)

forrowinreader:

printrow

#向csv文件写入

importcsv

withopen('data.csv','wb')asf:

writer=csv.writer(f)

writer.writerow(['name','address','age'])#单行写入

data=[

('xiaoming','china','10'),

('Lily','USA','12')]

writer.writerows(data)#多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图,然后差文档就好了,这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用,很多人又不知道的功能

>>>name="andrew"

>>>"mynameis{name}".format(name=name)

'mynameisandrew'

python switch case语句的用法

在Python中，虽然没有类似于其他编程语言（如C、C++、Java等）的switch-case语句，但可以使用`if-elif-else`结构来实现类似的功能。以下是一个示例：

```python

defswitch_case(value):

ifvalue==1:

print("Option1")

elifvalue==2:

print("Option2")

elifvalue==3:

print("Option3")

else:

print("Invalidoption")

value=int(input("Enteravalue(1,2,or3):"))

switch_case(value)

```

在这个示例中，我们定义了一个名为`switch_case`的函数，该函数接受一个参数`value`。根据`value`的不同，我们使用`if-elif-else`结构来执行不同的操作。

用户输入一个值（1、2或3），并将其存储在变量`value`中。然后调用`switch_case`函数并传入`value`参数。根据输入的值，函数将输出相应的选项。

虽然Python没有内置的switch-case语句，但使用`if-elif-else`结构可以实现类似的功能。这种方式更具灵活性，因为Python的`if`语句可以在条件为真时执行任意代码，而不仅限于一个语句。

OK，关于lambda python用法菜鸟和pythonlambda多行的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。