[寒假学习笔记]（二）Python初学

Python 学习

python的自学从几个月前断断续续地进行，想好好利用这个寒假，好好地学一学。

回顾

已学习：基本操作、函数
已有C++的一定基础，只要注意python中比较特殊的部分就行

目录

• Python 学习
  • 回顾
  • 进入正题
    • lambda表达式
      • 1. 语法
      • 2. 一些小例子
      • 3. 使用方法
    • 一些小东西
    • 函数
    • 类
    • Python特殊的引用变量
    • python中的多文件

---

进入正题

lambda表达式

1. 语法

lambda _args: _expression	
			
lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表_args的值，输出是根据表达式_expression计算得到的值。

lambda函数一般功能简单：单行_expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。

2. 一些小例子

lambda x: x ** 2
lambda x, y: x * y
lambda *args: sum(args)
lambda **kwargs: 1

• 在变量名前加*表示可以传入任意数量个参数
• 在变量名前有**表示用“关键字=值”的方式传递一个字典给函数

  • def func(**args):
    	d = {}
    	for key, value in args.items():
        	d[key] = value
    	print(d)
    
    func(year='2019', month='1')
    

  - {'year': '2019', 'month': '1'}
  
  

3. 使用方法

1. 直接将lambda函数赋值给一个变量，让这个变量具有函数的功能，类似于C++中的仿函数(functor) 
e.g. square = lambda x: x * x

2. 按照字典的值(value)进行排序，得到key的有序序列
e.g sorted(a_dict, key=lambda x:x[1]) 

从CSDN上看到的

例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做.

函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。

---

将lambda函数作为参数传递给其他函数。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。

sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。

map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。

reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

一些小东西

• 列表的分片: s[:], s[:-1], s[n:m]。分片区间[n, m)，当n或m为负值的时候，实际值为len(s)+n。
• 列表的pop(): 不要和stack的pop搞起来了，列表pop是删除最后一个元素！
• 列表的remove(value): 可以直接将列表中的value这个值删掉
• .sort()与sorted(sth): s.sort()是永久排序，sorted排序一个对象，返回的有序的一个列表，不会对原始对象做改变
• .reverse(): 永久逆序列表
• 生成列表的小技巧： squares = [x ** 2 for x in range(11)]，此时squares的内容是0~10的平方数（且有序）。这个很实用
• 复制列表：copy 和 deepcopy，涉及到python中变量存储的方式，下文会谈，这边先提到一下。（自己思考思考）
• 字典删除键-值对： 用del关键字。del d['key']
• 字典添加键-值对： 直接d['new_key'] = new_value 即可
• 遍历字典： for key, value in d.items():

函数

只记录一些比较新的点

1. 函数的参数传递：
   1. 有默认值的情况和C++一样（顺序，默认值的位置）
   2. 可以用关键字传递形参，e.g. fun(name='abc')，此时不关乎顺序
   3. 形参表接受任意个参数，在形参名前加*
      e.g.

			def square_sum(*args):
				res = sum([x ** 2 for x in args])
				return res

这里的args其实是一个元组(tuple)

4. 	使用任意数量的关键字实参，上面提到过
	e.g.

			def add_info(user_info, **new_info):
				for key, value in new_info.items():
					user_info[key] = value

这里的new_info接受到的只一个字典

2. 函数的命名法则
   这个看个人喜好吧，只要表达清楚，看得懂就行，我采用下划线命名法

类

终于到了面向对象的东西了，看看和C++的差别有多少呢

1. 编码风格：
   1. python中的类名称规定是首字母大写的大驼峰法命名
   2. 实例名和模块名用下划线命名法，类之间用两个空行分开
   3. 在class Name() 的括号中，到底要不要加object呢？网上看了一下说python2最好加object，暂时我先不加了，遇到问题再说
2. 成员函数：
   1. 构造函数 __init__(self):
   2. 所有成员函数的形参列表都要加上self，类似于c++类中的this指针，只不过python用的是显式但不用真正传递，因此，每一个成员数据或者函数在类内使用的时候都要加上self.
3. 关于public和private：
   好像在python的类中是没有明确说明有这两种以及protected情况的。经过我一番搜索，发现三种属性可以用下划线来解决。
   • 没有下划线的变量，如self.public是public属性
   • 有一个下划线的，如self._protected是protected属性（只有子类可以访问，且不能通过import导入）
   • 有两个下划线的，如self.__private是private属性
4. 继承：
   1. 语法：在子类的括号中加上父类的名称
   2. 特殊函数super()：写在子类的构造函数中
      e.g.

			class Child(Father):
				def __init__(self, sth):
				"""初始化父类"""
					super().__init__(sth)

类似C++中在初始化行构造父类
3. 覆盖父类的函数/方法：只要子类的函数名和父类有的函数重复了就会*override*
4. python的继承顺序，简要提一下：python2是深度优先，python3是广度优先，具体可以参考：<a href="http://blog.51cto.com/10836356/2108796" target="_blank">Python类的继承</a>

5. 其他：
   暂时没有学到什么东西了，碰到了再深入下去。

Python特殊的引用变量

• 其实python中每个变量名所拥有的内容其实是一个引用（指针）指向的是一个静态池中的常量
• 所以当变量给变量赋值的时候，给的值并不是他所对应的常量，而是将自己的指针的地址给了另一个变量，导致了这两个变量同时共享这一个常量
• 如果改变一个变量中的值，即改变了这个常量的值，那么另一个变量的值也随之改变。
• 因此在列表赋值的时候，不要直接用=，而是用a = s[:]的方式，因为s[:]是s的一份拷贝，新的列表，这就是上面所提到的一种copy，这种方法等效于a = s.copy()
  e.g.

>>> a = [1, 2, [3, 4]]
>>> b = a.copy()
>>> b[0] = 3
>>> b
	[3, 2, [3, 4]]
>>> a
	[1, 2, [3, 4]]
#a没有受到影响，拷贝成功

• 但是，注意b这里是二维的，如果改变了第二位的列表中的值，a会受到影响吗。
  e.g.

>>> b[2][0] = 123
>>> b
	[3, 2, [123, 4]]
>>> a
	[1, 2, [123, 4]]
#a受到影响了！

• 可以想象到，在copy的过程中是将a列表中每个元素的值重新拷贝了一份新的引用给b，但是，中间嵌套的列表[2, 3, 4]（看做一个元素）的值其实是一个引用（这里要好好想一下哦），把一个一样的值（也就是地址一样的指针）给了b，那么其实b这个位置的元素和a这个位置的元素共享的是一个地址，会受影响。
• 为了解决这个问题，import copy，使用copy.deepcopy()
  e.g.

>>> b = copy.deepcopy(a)
#此时b和a不会相互影响，自己做一下实验吧

• 根据我自己的理解解释一下（下次去查一下官方说明），deepcopy所做的事情其实是递归copy，层层深入copy
• 还有一件比较重要的事情：根据上述所说，operator =赋值的都是引用，因此函数在形实结合之后，函数体内改变形参同样会改变实参，如果不想这样，怎么做上面写了几个方法。有点像c++中默认传递T&（引用）类型。

python中的多文件

• 据我现在的理解，就是将函数，类写在别的.py文件，用的时候import即可。