Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
return reduce(lambda x, y: x + y, lst, start)
Содержание книги
- Функции для доступа к внутренним структурам
- Функции для работы с атрибутами
- Выход из программы. Можно передать числовой код
- наименьшее целое,большее или равное x
- Размешивает элементы изменчивой последовательности s на
- locale.setlocale(locale.LC_ALL, None)
- quot;""Модуль для вычисления простых чисел от 2 до N """
- gt;>> profile.run("Sieve.primes(100000)")
- file: test_Sieve.py import Sieve, sets import unittest
- Sieve - Модуль для вычисления простых чисел от 2 до N
- Взаимодействие с операционной системой
- chmod(path, mode) Устанавливает режим доступа к path в значение mode.Режим доступа
- использовать константы из модуля stat,например stat.ST_MTIME
- Модуль tempfile. Import tempfile. F = tempfile. Temporaryfile(). F. Write("0"*100) # записывается сто символов 0 F. Seek(0) # уст. Указатель на начало файла. Print len(f. Read()) # читается до конца файла и вычисляется длина. Обработка текстов.
- mydata = ("abc", 12, [1, 2, 3]) output_file = open("mydata.dat", "w") p = pickle.Pickler(output_file) p.dump(mydata)
- Эта категория модулей имеет применение только для конкретных операционных систем и семейств операционных систем.Довольно большое число модулей в стандартной поставке
- Поддержка Internet. Форматы данных
- Лекция#3:Элементы функционального
- Функциональная программа. Функция: определение и вызов
- Лучше всего рассмотреть синтаксис определения функции на нескольких примерах.После
- args - список аргументов в порядке их указания при вызове return max(args), min(args)
- def mylist(val, lst=[]): lst.append(val) return lst
- Функции как параметры и результат
- gt;>> print range(1, 10)
- Частный случай применения map()-использование None в качестве первого аргумента.В
- return reduce(lambda x, y: x + y, lst, start)
- Итераторы можно применять вместо последовательности в операторе for. Более того,внутренне оператор for запрашивает от последовательности ее итератор. Объект
- def forit(mystate=[]): if len(mystate) < 3: mystate.append(" ")
- Функции itertools.imap(), itertools.starmap() и itertools.ifilter()
- lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
- quot;""Итератор последовательности Фибоначчи до N"""
- for line in (l.replace("- ", " - ") for l in open("input.dat")): print line
- print subtract(3, 2) subtract_from_3 = curry(subtract, 3) print subtract_from_3(2)
- Все данные в нем представляются объектами.
- С точки зрения объектно-ориентированного подхода,объект-это нечто,обладающее
- Интерпретатор языкаPythonвсегда может сказать,к какому типу относится объект.Однако
- Пока что вpythonесть"классические"и"новые"классы. Первые классы определяются сами по себе,а вторые обязательно ведут свою родословную от класса object. Для целей
- from sets import Set as set # тип для множества
- def getx(self): return self.__x
- Этот метод вызывается при присваивании значения некоторому атрибуту.В отличие от __getattr__(),метод всегда вызывается,а
- print ad.a, ad.b, ad.c ad.d = 512
- print get_last([1, 2, 3]) print get_last("abcd")
- gt;>> class A(object): pass
- class ABC: a = ma b = mb c = mc
- В случае,когда надклассы имеют одинаковые методы,использование того или иного метода определяется порядком разрешения методов(method resolution order). Для
- quot;""Поместить элемент на стек"""
- def __init__(self, lst, n): self.n = n
- gt;>> s = MyClass() # создается экземпляр класса
- children = [cls.convert(child) for child in val] return cls(val.node, children)
- convert = classmethod(convert)
filter(f, lst)
[x for x in lst if f(x)]
filter(None, lst)
[x for x in lst if x]
map(f, lst)
[f(x) for x in lst]
Функция sum()
Получить сумму элементов можно с помощью функции sum():
>>> sum(range(10)) 45
Эта функция работает только для числовых типов,она не может конкатенировать строки.Для конкатенации списка строк следует использовать метод join().
Функция reduce()
Для организации цепочечных вычислений(вычислений с накоплением результата)можно применять функцию reduce(),которая принимает три аргумента:функцию двух аргументов,последовательность и начальное значение.С помощью этой функции можно,в частности,реализовать функцию sum():
def sum(lst, start):
return reduce(lambda x, y: x + y, lst, start)
Совет:
Следует помнить,что в качестве передаваемого объекта может оказаться список,который позволит накапливать промежуточные результаты.Тем самым,reduce() может
использоваться для генерации последовательностей.
В следующем примере накапливаются промежуточные результаты суммирования:
lst = range(10)
f = lambda x, y: (x[0] + y, x[1]+[x[0] + y]) print reduce(f, lst, (0, []))
В итоге получается:
(45, [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45])
Функция zip()
Эта функция возвращает список кортежей,в котором i-й кортеж содержит i-е элементы аргументов-последовательностей.Длина результирующей последовательности равна длине самой короткой из последовательностей-аргументов:
>>> print zip(range(5), "abcde")
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd'), (4, 'e')]
Итераторы
Применять для обработки данных явные последовательности не всегда эффективно,так как на хранение временных данных может тратиться много оперативной памяти.Более эффективным решением представляется использование итераторов-специальных объектов,обеспечивающих последовательный доступ к данным контейнера.Если в выражении есть операции с итераторами вместо контейнеров,промежуточные данные не будут требовать много места для хранения-ведь они запрашиваются по мере необходимости для вычислений.При обработке данных с использованием итераторов память будет требоваться только для исходных данных и результата,да и то необязательно вся сразу-ведь данные могут читаться и записываться в файл на диске.
|
