本文目錄一覽:
- 1、len函數python用法
- 2、python設計一個名為list_sum的函數,接收一個數字的列表,返回積累和,返回一個新的列表
- 3、python編寫函數接受一個數字列表,並返回其累積和即一個新的列表,其第i位元素是原始列表i+1個元素之和
- 4、Python的函數都有哪些?
- 5、python常用函數包有哪些?
len函數python用法
python中len()的用法:
新建一個len()函數的使用py,中文編碼聲明注釋:#coding=gbk,函數:len()作用:返回字符串、列表、字典、元組等長度。語法:len(str)。參數:str:要計算的字符串、列表、字典、元組等。返回值:字符串、列表、字典、元組等元素的長度。
實例:
1、計算字符串的長度。
2、計算列表的元素個數。
3、計算字典的總長度,即鍵值對總數。
4、計算元組元素個數。
在Python中,要知道一個字符串有多少個字符,以獲得字符串的長度,或者一個字符串需要多少位元組,可以使用len函數。
python設計一個名為list_sum的函數,接收一個數字的列表,返回積累和,返回一個新的列表
def mysum(n):
if n==1:
return 1
else:
return n+mysum(n-1)
t=[1,2,3,4,5]
list(map(mysum,t))
python編寫函數接受一個數字列表,並返回其累積和即一個新的列表,其第i位元素是原始列表i+1個元素之和
#!python
def mySum():
nlist=[]
sumlist=[]
sum=0
flag=True
while(flag):
n = int(raw_input(“Input a number:”))
nlist.append(n)
sum+=n
sumlist.append(sum)
print nlist
print sumlist
nextStep=raw_input(“Continue, yes/no?”)
if nextStep==’yes’:
flag=True
else:
flag=False
mySum()
Python的函數都有哪些?
Python 函數
函數是組織好的,可重複使用的,用來實現單一,或相關聯功能的代碼段。
函數能提高應用的模塊性,和代碼的重複利用率。你已經知道Python提供了許多內建函數,比如print()。但你也可以自己創建函數,這被叫做用戶自定義函數。
定義一個函數
你可以定義一個由自己想要功能的函數,以下是簡單的規則:
函數代碼塊以 def 關鍵詞開頭,後接函數標識符名稱和圓括號()。
任何傳入參數和自變量必須放在圓括號中間。圓括號之間可以用於定義參數。
函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用於存放函數說明。
函數內容以冒號起始,並且縮進。
return [表達式] 結束函數,選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的return相當於返回 None。
語法
def functionname( parameters ): “函數_文檔字符串”
function_suite
return [expression]
默認情況下,參數值和參數名稱是按函數聲明中定義的順序匹配起來的。
實例
以下為一個簡單的Python函數,它將一個字符串作為傳入參數,再打印到標準顯示設備上。
實例(Python 2.0+)
def printme( str ): “打印傳入的字符串到標準顯示設備上”
print str
return
函數調用
定義一個函數只給了函數一個名稱,指定了函數里包含的參數,和代碼塊結構。
這個函數的基本結構完成以後,你可以通過另一個函數調用執行,也可以直接從Python提示符執行。
如下實例調用了printme()函數:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定義函數def printme( str ): “打印任何傳入的字符串”
print str
return
# 調用函數printme(“我要調用用戶自定義函數!”)printme(“再次調用同一函數”)
以上實例輸出結果:
我要調用用戶自定義函數!再次調用同一函數
參數傳遞
在 python 中,類型屬於對象,變量是沒有類型的:
a=[1,2,3]
a=”Runoob”
以上代碼中,[1,2,3] 是 List 類型,”Runoob” 是 String 類型,而變量 a 是沒有類型,她僅僅是一個對象的引用(一個指針),可以是 List 類型對象,也可以指向 String 類型對象。
可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象
在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象,而 list,dict 等則是可以修改的對象。
不可變類型:變量賦值 a=5 後再賦值 a=10,這裡實際是新生成一個 int 值對象 10,再讓 a 指向它,而 5 被丟棄,不是改變a的值,相當於新生成了a。
可變類型:變量賦值 la=[1,2,3,4] 後再賦值 la[2]=5 則是將 list la 的第三個元素值更改,本身la沒有動,只是其內部的一部分值被修改了。
python 函數的參數傳遞:
不可變類型:類似 c++ 的值傳遞,如 整數、字符串、元組。如fun(a),傳遞的只是a的值,沒有影響a對象本身。比如在 fun(a)內部修改 a 的值,只是修改另一個複製的對象,不會影響 a 本身。
可變類型:類似 c++ 的引用傳遞,如 列表,字典。如 fun(la),則是將 la 真正的傳過去,修改後fun外部的la也會受影響
python 中一切都是對象,嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞,我們應該說傳不可變對象和傳可變對象。
python 傳不可變對象實例
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 結果是 2
實例中有 int 對象 2,指向它的變量是 b,在傳遞給 ChangeInt 函數時,按傳值的方式複製了變量 b,a 和 b 都指向了同一個 Int 對象,在 a=10 時,則新生成一個 int 值對象 10,並讓 a 指向它。
傳可變對象實例
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def changeme( mylist ): “修改傳入的列表”
mylist.append([1,2,3,4])
print “函數內取值: “, mylist
return
# 調用changeme函數mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print “函數外取值: “, mylist
實例中傳入函數的和在末尾添加新內容的對象用的是同一個引用,故輸出結果如下:
函數內取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函數外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
參數
以下是調用函數時可使用的正式參數類型:
必備參數
關鍵字參數
默認參數
不定長參數
必備參數
必備參數須以正確的順序傳入函數。調用時的數量必須和聲明時的一樣。
調用printme()函數,你必須傳入一個參數,不然會出現語法錯誤:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printme( str ): “打印任何傳入的字符串”
print str
return
#調用printme函數printme()
以上實例輸出結果:
Traceback (most recent call last):
File “test.py”, line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
關鍵字參數
關鍵字參數和函數調用關係緊密,函數調用使用關鍵字參數來確定傳入的參數值。
使用關鍵字參數允許函數調用時參數的順序與聲明時不一致,因為 Python 解釋器能夠用參數名匹配參數值。
以下實例在函數 printme() 調用時使用參數名:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printme( str ): “打印任何傳入的字符串”
print str
return
#調用printme函數printme( str = “My string”)
以上實例輸出結果:
My string
下例能將關鍵字參數順序不重要展示得更清楚:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printinfo( name, age ): “打印任何傳入的字符串”
print “Name: “, name
print “Age “, age
return
#調用printinfo函數printinfo( age=50, name=”miki” )
以上實例輸出結果:
Name: mikiAge 50
默認參數
調用函數時,默認參數的值如果沒有傳入,則被認為是默認值。下例會打印默認的age,如果age沒有被傳入:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printinfo( name, age = 35 ): “打印任何傳入的字符串”
print “Name: “, name
print “Age “, age
return
#調用printinfo函數printinfo( age=50, name=”miki” )printinfo( name=”miki” )
以上實例輸出結果:
Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35
不定長參數
你可能需要一個函數能處理比當初聲明時更多的參數。這些參數叫做不定長參數,和上述2種參數不同,聲明時不會命名。基本語法如下:
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): “函數_文檔字符串”
function_suite
return [expression]
加了星號(*)的變量名會存放所有未命名的變量參數。不定長參數實例如下:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def printinfo( arg1, *vartuple ): “打印任何傳入的參數”
print “輸出: “
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 調用printinfo 函數printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上實例輸出結果:
輸出:10輸出:706050
匿名函數
python 使用 lambda 來創建匿名函數。
lambda只是一個表達式,函數體比def簡單很多。
lambda的主體是一個表達式,而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。
lambda函數擁有自己的命名空間,且不能訪問自有參數列表之外或全局命名空間里的參數。
雖然lambda函數看起來只能寫一行,卻不等同於C或C++的內聯函數,後者的目的是調用小函數時不佔用棧內存從而增加運行效率。
語法
lambda函數的語法只包含一個語句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,…..argn]]:expression
如下實例:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 調用sum函數print “相加後的值為 : “, sum( 10, 20 )print “相加後的值為 : “, sum( 20, 20 )
以上實例輸出結果:
相加後的值為 : 30相加後的值為 : 40
return 語句
return語句[表達式]退出函數,選擇性地向調用方返回一個表達式。不帶參數值的return語句返回None。之前的例子都沒有示範如何返回數值,下例便告訴你怎麼做:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2個參數的和.”
total = arg1 + arg2
print “函數內 : “, total
return total
# 調用sum函數total = sum( 10, 20 )
以上實例輸出結果:
函數內 : 30
變量作用域
一個程序的所有的變量並不是在哪個位置都可以訪問的。訪問權限決定於這個變量是在哪裡賦值的。
變量的作用域決定了在哪一部分程序你可以訪問哪個特定的變量名稱。兩種最基本的變量作用域如下:
全局變量
局部變量
全局變量和局部變量
定義在函數內部的變量擁有一個局部作用域,定義在函數外的擁有全局作用域。
局部變量只能在其被聲明的函數內部訪問,而全局變量可以在整個程序範圍內訪問。調用函數時,所有在函數內聲明的變量名稱都將被加入到作用域中。如下實例:
實例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 這是一個全局變量# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): #返回2個參數的和.”
total = arg1 + arg2 # total在這裡是局部變量.
print “函數內是局部變量 : “, total
return total
#調用sum函數sum( 10, 20 )print “函數外是全局變量 : “, total
以上實例輸出結果:
函數內是局部變量 : 30函數外是全局變量 : 0
python常用函數包有哪些?
一些python常用函數包:
1、Urllib3
Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端,它擁有 Python 標準庫中缺少的許多功能:
線程安全
連接池
客戶端 SSL/TLS 驗證
使用分段編碼上傳文件
用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 編碼
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫(#22)的基礎,後者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎,後者為 AWS 提供統一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用於管理 Amazon S3 傳輸的 Python 庫。它正在積極開發中,其介紹頁面不推薦人們現在使用,或者至少等版本固定下來再用,因為其 API 可能發生變化,在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。
4、Pip
pip是「Pip Installs Packages」的首字母遞歸縮寫。
pip很容易使用。要安裝一個包只需pip install package name即可,而刪除包只需pip uninstall package name即可。
最大優點之一是它可以獲取包列表,通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細規範。大多數 Python 項目都包含這樣的文件。
如果結合使用pip與virtualenv(列表中的 #57),就可以創建可預測的隔離環境,同時不會干擾底層系統,反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是,常規的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能補足那一塊。
6、Requests
Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說,很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。後者更偏底層,並且考慮到它對內部的控制級別,它一般是作為其他項目的依賴項。
7、Certifi
近年來,幾乎所有網站都轉向 SSL,你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味着與該站點的通信是安全和加密的,能防止竊聽行為。
8、Idna
根據其 PyPI 頁面,idna提供了「對 RFC5891 中指定的應用程序中國際化域名(IDNA)協議的支持。」
IDNA的核心是兩個函數:ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉換為 ASCII 字符串。ToUnicode則逆轉該過程。在IDNA包中,這些函數稱為idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一種數據序列化格式。它的設計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內容,計算機也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和發射器,這意味着它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML:列表、字典,甚至是類實例都包括在內。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一樣,這個項目也非常有用:
ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼(X.208)的純 Python 實現
所幸這個已有數十年歷史的標準有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫,它就像是數據序列化的教父。它來自電信行業。也許你知道協議緩衝區或 Apache Thrift?這就是它們的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一個模塊化系統,用來將純文本文檔處理為很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔,這種格式是類似於 MarkDown 的易讀標記語法。
12、Chardet
你可以用chardet模塊來檢測文件或數據流的字符集。比如說,需要分析大量隨機文本時,這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數據,但不知道用的是什麼字符集時使用它。
13、RSA
rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現。它支持:
加密和解密
簽名和驗證簽名
根據 PKCS#1 1.5 版生成密鑰
它既可以用作 Python 庫,也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath,發音為「James path」,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。
15、Setuptools
它是用於創建 Python 包的工具。不過,其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途,並且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點,特別是這個創建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一樣,這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候,時區處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包,可以讓事情變得簡單些。
17、Futures
從 Python 3.2 開始,python 提供current.futures模塊,可幫助你實現異步執行。futures 包是該庫適用於 Python 2 的 backport。它不適用於 Python3 用戶,因為 Python 3 原生提供了該模塊。
18、Colorama
使用 Colorama,你可以為終端添加一些顏色:
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原創文章,作者:Z3ZX7,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/130007.html