python3函數式編程

① python培訓入門教程怎樣入門呢

送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1 Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2 Python簡史
1.3 Python的市場需求及職業規劃
1.4 Python學習是選擇2.0還是3.0？
二、Python的學習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python 世界的開端： hello world
2.Python 世界的開端：四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南：函數
5.Python函數式編程指南：迭代器
6.Python函數式編程指南：生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python線程技術
4.Python 的非同步 IO：Asyncio 簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的 15 大 Python 庫
2.5個高效Python庫
3.Django 官方教程
4.Python Django的正確學習方法
5.Python自然語言處理工具小結
6.數據科學常用Python 工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python – PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎？
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程，為什麼一定首推Python？
2.為什麼 Python 這么火？
3.Python如何快速入門？
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19 個編程資源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦？
8.Python學習有哪些階段？
9.參加Python培訓會有前景嗎？
10.Python培訓班真的有效嗎？
11.參加Python培訓前應該做哪些准備？
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer

② python是一種什麼類型的編程語言

Python是一門跨平台、開源、免費的解釋型高級動態編程語言。

除了解釋執行，Python還支持偽編譯將源代碼轉換為位元組碼來優化程序提高運行速度和對源代碼進行保密，並且支持使用py2exe、pyinstaller、cx_Freeze或其他類似工具將Python程序及其所有依賴庫打包為擴展程序名exe的可執行程序，從而可以脫離Python解釋器環境和相關依賴庫而在Windows平台上獨立運行。

Python支持命令式編程、函數式編程、完全支持面向對象程序設計，語法簡潔清晰，並且擁有大量的幾乎支持所有領域應用開發的成熟擴展庫；也有人喜歡把Python稱為＂膠水語言」，因為它可以把多種不同語言編寫的程序融合到一起實現無縫拼接，更好得發揮不同語言和工具的優勢，滿足不同應用領域的需求。

語言特點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進。

速度快：Python的底層是用C語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由／開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

③ format在python中的用法是什麼

常見於字元串格式化。

比如 print("第{0}天".format(d))。會列印"第5天"。

python3的format函數中s表示格式化字元串類型數據。{:>15s}表示右對齊15個字元,左側空白默認用空格填充。{:<8.2f}表示左對齊加小數點一共8位的浮點型小數,保留小數點後兩位。

{:>15s}:{:<8.2f}中間的冒號,就是分隔兩個數據的分隔符。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

④ Python編程題怎麼寫

Python編程題寫法：第一個問題使用排序演算法，有很多種，可以使用簡單一點的冒泡排序。第二個問題為了確保是輸入了5個整數，可以使用while循環+try。

假設data.txt中所有的號碼都在一行，沒有換行，寫入到data_asc.txt中時，假設每行一個，原文件中是否有換行；寫入到data_asc.txt文件中時，是一行一個；還是所有的都在一行，然後用英文逗號隔開。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

⑤ 自學Python，提示invalid syntax

提示invalid syntaxd 原因：該問題是語法錯誤，說明語句不合規則，首要考慮的原因就是python2和python3的語法是否弄混，python3要求print後要加括弧.

解決辦法：注意python2和python3的語法區別，加上括弧即可。

Syntax（語法），在計算機科學中指一種程序設計語言的拼寫和文法。計算機是僅當你以精確的形式輸入你輸入的內容或用計算機期望的語法時才能夠理解的不靈活機器。

每個程序定義了它自己的句法規則，其控制哪些詞計算機能夠理解，語法是詞和意義的結合，而且標點符號是必須的。一個程序語法的分同程序使用一個自動控制產生的程序叫做剖析器。

(5)python3函數式編程擴展閱讀：

Python完全面向對象的語言，並且完全支持繼承、重載、派生、多重繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符，因此Python也支持泛型設計。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式編程只提供了有限的支持。有兩個標准庫（functools, itertools）提供了與Haskell和Standard ML中類似的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高端動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shell script、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

Python本身被設計為可擴展的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C、C++、Cython來編寫擴展模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的編程內。

⑥ python支持函數式編程嗎

python不是完全支持函數式編程，他支持部分函數式編程，函數式編程就是一種抽象程度很高的編程範式，純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變數，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變數的程序設計語言，由於函數內部的變數狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的。
Python對函數式編程提供部分支持。由於Python允許使用變數，因此，Python不是純函數式編程語言。

⑦ python是函數式編程語言嗎

函數式編程是使用一系列函數去解決問題，按照一般編程思維，面對問題時我們的思考方式是「怎麼干」，而函數函數式編程的思考方式是我要「干什麼」。 至於函數式編程的特點暫不總結，我們直接拿例子來體會什麼是函數式編程。

lambda表達式（匿名函數）：

普通函數與匿名函數的定義方式：

#普通函數
def add(a,b):
return a + b

print add(2,3)

#匿名函數
add = lambda a,b : a + b
print add(2,3)

#========輸出===========
5
5

匿名函數的命名規則，用lamdba 關鍵字標識，冒號（：）左側表示函數接收的參數（a,b） ,冒號（：）右側表示函數的返回值（a+b）。

因為lamdba在創建時不需要命名，所以，叫匿名函數^_^

Map函數：

計算字元串長度

abc = ['com','fnng','cnblogs']

for i in range(len(abc)):
print len(abc[i])

#========輸出===========
3
4
7

定義abc字元串數組，計算abc長度然後循環輸出數組中每個字元串的長度。

來看看map()函數是如何來實現這個過程的。

abc_len = map(len,['hao','fnng','cnblogs'])

print abc_len

#========輸出===========
[3, 4, 7]

雖然，輸出的結果中是一樣的，但它們的形式不同，第一種是單純的數值了，map()函數的輸出仍然保持了數組的格式。

大小寫轉換；

python提供有了，upper() 和 lower() 來轉換大小寫。

#大小寫轉換
ss='hello WORLD!'
print ss.upper() #轉換成大寫
print ss.lower() #轉換成小寫

#========輸出===========
HELLO WORLD!
hello world!

通過map()函數轉換：

def to_lower(item):
return item.lower()

name = map(to_lower,['cOm','FNng','cnBLoGs'])
print name

#========輸出===========
['com', 'fnng', 'cnblogs']

這個例子中我們可以看到，我們寫義了一個函數toUpper，這個函數沒有改變傳進來的值，只是把傳進來的值做個簡單的操作，然後返回。然後，我們把其用在map函數中，就可以很清楚地描述出我們想要干什麼。

再來看看普通的方式是如何實現字元串大小寫轉換的：

abc = ['cOm','FNng','cnBLoGs']
lowname = []

for i in range(len(abc)):
lowname.append(abc[i].lower())

print lowname

#========輸出===========
['hao', 'fnng', 'cnblogs']

map()函數加上lambda表達式(匿名函數)可以實現更強大的功能。

#求平方
#0*0,1*1,2*2,3*3,....8*8
squares = map(lambda x : x*x ,range(9))
print squares

#========輸出===========
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]

Rece函數：

def add(a,b):
return a+b

add = rece(add,[2,3,4])
print add

#========輸出===========
9

對於Rece函數每次是需要對兩個數據進行處理的，首選取2 和3 ，通過add函數相加之後得到5，接著拿5和4 ，再由add函數處理，最終得到9 。

在前面map函數例子中我們可以看到，map函數是每次只對一個數據進行處理。

然後，我們發現通過Rece函數加lambda表達式式實現階乘是如何簡單：

#5階乘
#5！=1*2*3*4*5
print rece(lambda x,y: x*y, range(1,6))

#========輸出===========
120

Python中的除了map和rece外，還有一些別的如filter, find, all, any的函數做輔助（其它函數式的語言也有），可以讓你的代碼更簡潔，更易讀。 我們再來看一個比較復雜的例子：

#計算數組中正整數的值

number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]
count = 0
sum = 0

for i in range(len(number)):
if number[i]>0:
count += 1
sum += number[i]

print sum,count

if count>0:
average = sum/count

print average

#========輸出===========
30 6
5

如果用函數式編程，這個例子可以寫成這樣：

number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]

sum = filter(lambda x: x>0, number)

average = rece(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)

print average

#========輸出===========
5

最後我們可以看到，函數式編程有如下好處：

1）代碼更簡單了。
2）數據集，操作，返回值都放到了一起。
3）你在讀代碼的時候，沒有了循環體，於是就可以少了些臨時變數，以及變數倒來倒去邏輯。
4）你的代碼變成了在描述你要干什麼，而不是怎麼去干。

⑧ Python和lisp在函數式編程上有哪些異同

Python內在的函數式功能

自Python 1.0起，Python就已具有了以上所列中的絕大多數特點。但是就象Python所具有的大多數特性一樣，這些特點出現在了一種混合了各種特性的語言 中。和Python的OOP（面向對象編程） 特性非常象，你想用多少就用多少，剩下的都可以不管（直到你隨後需要用到它們為止）。在Python 2.0中，加入了列表解析（list comprehensions）這個非常好用的」語法糖「。 盡管列表解析沒有添加什麼新功能，但它讓很多舊功能看起來好了不少。

Python中函數式編程的基本要素包括functionsmap()、rece()、filter()和lambda運算元（operator）。 在Python 1.x中，apply()函數也可以非常方便地拿來將一個函數的列表返回值直接用於另外一個函數。Python 2.0為此提供了一個改進後的語法。可能有點讓人驚奇，使用如此之少的函數（以及基本的運算元）幾乎就足以寫出任何Python程序了；更加特別的是，幾乎 用不著什麼執行流程式控制制語句。

所有(if,elif,else,assert,try,except,finally,for,break,continue,while,def)這 些都都能通過僅僅使用函數式編程中的函數和運算元就能以函數式編程的風格處理好。盡管真正地在程序中完全排除使用所有流程式控制制命令可能只在想參 加」Python混亂編程「大賽（可將Python代碼寫得跟Lisp代碼非常象）時才有意義，但這對理解函數式編程如何通過函數和遞歸表達流程式控制制很有 價值。

剔除流程式控制制語句

剔除練習首先要考慮的第一件事是，實際上，Python會對布爾表達式求值進行「短路」處理。這就為我們提供了一個if/elif/else分支語句的表達式版（假設每個分支只調用一個函數，不是這種情況時也很容易組織成重新安排成這種情況）。 這里給出怎麼做：

對Python中的條件調用進行短路處理

Python

# Normal statement-based flow control

if <cond1>: func1()

elif <cond2>: func2()

else: func3()

# Equivalent "short circuit" expression

(<cond1> and func1()) or (<cond2> and func2()) or (func3())

# Example "short circuit" expression

>>> x = 3

>>> def pr(s): return s

>>> (x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'other'

>>> x = 2

>>> (x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'two'

我們的表達式版本的條件調用看上去可能不算什麼，更象是個小把戲；然而，如果我們注意到lambda運算元必須返回一個表達式，這就更值得關注了。既然如我 們所示，表達式能夠通過短路包含一個條件判斷，那麼，lambda表達式就是個完全通用的表達條件判斷返回值的手段了。我們來一個例子：

Python中短路的Lambda

Python

>>> pr = lambda s:s

>>> namenum = lambda x: (x==1 and pr("one"))

....or (x==2 and pr("two"))

....or (pr("other"))

>>> namenum(1)

'one'

>>> namenum(2)

'two'

>>> namenum(3)

'other'

將函數作為具有首要地位的對象

前面的例子已經表明了Python中函數具有首要地位，但有點委婉。當我們用lambda操作創建一個函數對象時， 我們所得到的東西是完全通用的。就其本質而言，我們可以將我們的對象同名字」pr」和」namenum」綁定到一起, 以完全相同的方式，我們也也完全可以將數字23或者字元串」spam」 同這些名字綁定到一起。但是，就象我們可以無需將其綁定到任何名字之上就能直接使用數字23（也就是說，它可以用作函數的參數）一樣，我們也可以直接使用 我們使用lambda創建的函數對象，而無需將其綁定到任何名字之上。在Python中，函數就是另外一種我們能夠就像某種處理的值。

我們對具有首要地位的對象做的比較多的事情就是，將它們作為參數傳遞給函數式編程固有的函數map()、rece()和filter()。這三個函數接受的第一個參數都是一個函數對象。

• map()針對指定給它的一個或多個列表中每一項對應的內容，執行一次作為參數傳遞給它的那個函數 ，最後返回一個結果列表。

• rece()針對每個後繼項以及最後結果的累積結果，執行一次作為參數傳遞給它的那個函數；例如，rece(lambda n,m:n*m, range(1,10))是求」10的階乘」的意思（換言之，將每一項和前面所得的乘積進行相乘）

• filter()使用那個作為參數傳遞給它的函數，對一個列表中的所有項進行」求值「，返回一個由所有能夠通過那個函數測試的項組成的經過遴選後的列表。

我們經常也會把函數對象傳遞給我們自己定義的函數，不過一般情況下這些自定義的函數就是前文提及的內建函數的某種形式的組合。

通過組合使用這三種函數式編程內建的函數， 能夠實現范圍驚人的「執行流程」操作(全都不用語句，僅僅使用表達式實現)。

⑨ 學習這個的嗎Python3實用編程技巧進階我

一、如何在列表，字典，集合中根據條件篩選數據?
問題1：
如何過濾掉列表[3,9,-1,10,20,-2]中的負數?
解決方法：
在Python中可以使用函數式編程，列表解析，字典解析集合解析等方式進行篩選。
1)最通常的方法：迭代
data = [3,9,-1,10,20,-2]res = []for x in data: if(x >= 0): res.append(x)print(res)
2)使用filter函數
from random import randintdata = [randint(-10,10) for x in range(10)] #在-10到10之間隨機生成10個隨機數newdata = list(filter(lambda x: x >= 0, data))print(newdata)
注意Python3中的filter函數返回的對象從列表改為了Iterator(迭代器),因此如果想返回一個列表，就要加上list()
3)列表解析
newdata2 = [x for x in data if x >= 0]print(newdata2)
結果和使用filter函數相同，但是使用列表解析所需的時間要比使用filter快很多，所以首選的方式就是列表解析，另外這兩種方式都遠快於迭代的方式。（推薦閱讀：Python零基礎入門在線網課）
問題2：
如何篩選出字典中值高於90的項?
解決方法：
from random import randintdic = {x: randint(60,100) for x in range(1,11)} #隨機生成學號1到10的學生成績newdic = {k:v for k,v in dic.items() if v >= 90} #同時迭代鍵和值，Python3中的iteritems變為itemsprint(newdic)
問題3：
如何篩選出集合{77,89,32,29,33}中能被3整除的元素?
解決方法：
s = {77,89,32,29,33}news = {x for x in s if x % 3 == 0}print(news)
二、如何為元組中的每個元素命名，提高程序的可讀性?
實際案例：
如學生信息管理系統中數據為固定格式：
(名字，年齡，性別...)
學生數量很大，為了減少存儲開銷，對每個學生信息採用元組表示：
(『jam』,16,』male』)
(『tom』,18,』male』)
(『july』,19,』female』)
...
訪問元組時，需要使用索引(index)來訪問，
如一個學生元組為student = ('jam',19,'male')，那麼想要訪問其名字時要使用student[0]，訪問其性別時要使用student[2]
由此帶來的問題是大量的索引會降低程序的可讀性，
那麼如何來解決這個問題呢?
有兩種解決方案：
方案1：定義枚舉類型，也就是定義一系列數值常量
NAME = 0AGE = 1SEX = 2# NAME,AGE,SEX = range(1,4)student = ('jam',19,'male')print(student[NAME])print(student[AGE])
方案2：使用標准庫中collections.namedtuple替代內置的tuple
from collections import namedtupleStudent = namedtuple('student',['name','age','sex']) #相當於創建了一個命名元組類，第一個參數是元組的名字，第二個參數是其屬性s1 = Student('jam',18,'male') #可以直接傳參s2 = Student(name='tom',age=20,sex='male') #也可以通過關鍵字傳參print(s1.name) #通過屬性來訪問print(s2.age)

⑩ 如何在特定的作用域將python系統函數替換成自己的函數

這篇文章主要介紹了Python函數式編程指南(一)：函數式編程概述,本文講解了什麼是函數式編程概述、什麼是函數式編程、為什麼使用函數式編程、如何辨認函數式風格等核心知識,需要的朋友可以參考下 1pareTo(o2)) 相信從這個小小的例子你也能感受到強大的生產效率：) 封裝控制結構的內置模板函數 為了避開邊界效應，函數式風格盡量避免使用變數，而僅僅為了控制流程而定義的循環變數和流程中產生的臨時變數無疑是最需要避免的。 假如我們需要對剛才的數集進行過濾得到所有的正數，使用指令式風格的代碼應該像是這樣： 代碼如下: lst2 = list() for i in range(len(lst)): #模擬經典for循環 if lst[i] > 0: lst2.append(lst[i]) 這段代碼把從創建新列表、循環、取出元素、判斷、添加至新列表的整個流程完整的展示了出來，儼然把解釋器當成了需要手把手指導的傻瓜。然而，“過濾”這個動作是很常見的，為什麼解釋器不能掌握過濾的流程，而我們只需要告訴它過濾規則呢? 在Python里，過濾由一個名為filter的內置函數實現。有了這個函數，解釋器就學會了如何“過濾”，而我們只需要把規則告訴它： 代碼如下: lst2 = filter(lambda n: n > 0, lst) 這個函數帶來的好處不僅僅是少寫了幾行代碼這么簡單。 封裝控制結構後，代碼中就只需要描述功能而不是做法，這樣的代碼更清晰，更可讀。因為避開了控制結構的干擾，第二段代碼顯然能讓你更容易了解它的意圖。 另外，因為避開了索引，使得代碼中不太可能觸發下標越界這種異常，除非你手動製造一個。 函數式編程語言通常封裝了數個類似“過濾”這樣的常見動作作為模板函數。唯一的缺點是這些函數需要少量的學習成本，但這絕對不能掩蓋使用它們帶來的好處。 閉包(closure) 閉包是綁定了外部作用域的變數(但不是全局變數)的函數。大部分情況下外部作用域指的是外部函數。 閉包包含了自身函數體和所需外部函數中的“變數名的引用”。引用變數名意味著綁定的是變數名，而不是變數實際指向的對象;如果給變數重新賦值，閉包中能訪問到的將是新的值。 閉包使函數更加靈活和強大。即使程序運行至離開外部函數，如果閉包仍然可見，則被綁定的變數仍然有效;每次運行至外部函數，都會重新創建閉包，綁定的變數是不同的，不需要擔心在舊的閉包中綁定的變數會被新的值覆蓋。 回到剛才過濾數集的例子。假設過濾條件中的 0 這個邊界值不再是固定的，而是由用戶控制。如果沒有閉包，那麼代碼必須修改為： 代碼如下: class greater_than_helper: def __init__(self, minval): self.minval = minval def is_greater_than(self, val): return val > self.minval def my_filter(lst, minval): helper = greater_than_helper(minval) return filter(helper.is_greater_than, lst) 請注意我們現在已經為過濾功能編寫了一個函數my_filter。如你所見，我們需要在別的地方(此例中是類greater_than_helper)持有另一個操作數minval。 如果支持閉包，因為閉包可以直接使用外部作用域的變數，我們就不再需要greater_than_helper了： 代碼如下: def my_filter(lst, minval): return filter(lambda n: n > minval, lst) 可見，閉包在不影響可讀性的同時也省下了不少代碼量。 函數式編程語言都提供了對閉包的不同程度的支持。在Python 2.x中，閉包無法修改綁定變數的值，所有修改綁定變數的行為都被看成新建了一個同名的局部變數並將綁定變數隱藏。Python 3.x中新加入了一個關鍵字 nonlocal 以支持修改綁定變數。但不管支持程度如何，你始終可以訪問(讀取)綁定變數。 內置的不可變數據結構 為了避開邊界效應，不可變的數據結構是函數式編程中不可或缺的部分。不可變的數據結構保證數據的一致性，極大地降低了排查問題的難度。 例如，Python中的元組(tuple)就是不可變的，所有對元組的操作都不能改變元組的內容，所有試圖修改元組內容的操作都會產生一個異常。 函數式編程語言一般會提供數據結構的兩種版本(可變和不可變)，並推薦使用不可變的版本。 遞歸 遞歸是另一種取代循環的方法。遞歸其實是函數式編程很常見的形式，經常可以在一些演算法中見到。但之所以放到最後，是因為實際上我們一般很少用到遞歸。如果一個遞歸無法被編譯器或解釋器優化，很容易就會產生棧溢出;另一方面復雜的遞歸往往讓人感覺迷惑，不如循環清晰，所以眾多最佳實踐均指出使用循環而非遞歸。 這一系列短文中都不會關注遞歸的使用。 <第一節完>