python3函数式编程

① python培训入门教程怎样入门呢

送你一份学习python的路线图
一、Python的普及入门
1.1 Python入门学习须知和书本配套学习建议
1.2 Python简史
1.3 Python的市场需求及职业规划
1.4 Python学习是选择2.0还是3.0？
二、Python的学习环境安装
1.在Windows安装Python的教程
2.在Linux上安装python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python开发环境配置
三、开启你的Python之路
1.Python 世界的开端： hello world
2.Python 世界的开端：四则运算
3.Python流程控制语句深度解读
4.Python循环
四、Python中级进阶
1.Python数据类型详解
2.Python列表及元组详解
3.Python字符串操作深度解析
4.Python函数式编程指南：函数
5.Python函数式编程指南：迭代器
6.Python函数式编程指南：生成器
7.Python装饰器详解
五、Python高级技巧
1.装饰器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python线程技术
4.Python 的异步 IO：Asyncio 简介
5.Python实现线程安全队列
六、Python常用工具
1.2017最受欢迎的 15 大 Python 库
2.5个高效Python库
3.Django 官方教程
4.Python Django的正确学习方法
5.Python自然语言处理工具小结
6.数据科学常用Python 工具
七、Python实战练习
1.Python破解斗地主残局
2.python实现爬虫功能
4.使用Python – PCA分析进行金融数据分析
5.用python制作游戏外挂吗？
6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云
7.使用Scrapy爬起点网的完本小说
8.TensorFlow计算加速
八、其他
1.选择学习编程，为什么一定首推Python？
2.为什么 Python 这么火？
3.Python如何快速入门？
4.Python入门之学习资料推荐
5.Python必备的19 个编程资源
6.Python入门知识点总结
7.Python学不好怎么办？
8.Python学习有哪些阶段？
9.参加Python培训会有前景吗？
10.Python培训班真的有效吗？
11.参加Python培训前应该做哪些准备？
12.11道Python基本面试题|深入解答
13.Python求职怎么拿到Offer

② python是一种什么类型的编程语言

Python是一门跨平台、开源、免费的解释型高级动态编程语言。

除了解释执行，Python还支持伪编译将源代码转换为字节码来优化程序提高运行速度和对源代码进行保密，并且支持使用py2exe、pyinstaller、cx_Freeze或其他类似工具将Python程序及其所有依赖库打包为扩展程序名exe的可执行程序，从而可以脱离Python解释器环境和相关依赖库而在Windows平台上独立运行。

Python支持命令式编程、函数式编程、完全支持面向对象程序设计，语法简洁清晰，并且拥有大量的几乎支持所有领域应用开发的成熟扩展库；也有人喜欢把Python称为＂胶水语言”，因为它可以把多种不同语言编写的程序融合到一起实现无缝拼接，更好得发挥不同语言和工具的优势，满足不同应用领域的需求。

语言特点

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进。

速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由／开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

③ format在python中的用法是什么

常见于字符串格式化。

比如 print("第{0}天".format(d))。会打印"第5天"。

python3的format函数中s表示格式化字符串类型数据。{:>15s}表示右对齐15个字符,左侧空白默认用空格填充。{:<8.2f}表示左对齐加小数点一共8位的浮点型小数,保留小数点后两位。

{:>15s}:{:<8.2f}中间的冒号,就是分隔两个数据的分隔符。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

④ Python编程题怎么写

Python编程题写法：第一个问题使用排序算法，有很多种，可以使用简单一点的冒泡排序。第二个问题为了确保是输入了5个整数，可以使用while循环+try。

假设data.txt中所有的号码都在一行，没有换行，写入到data_asc.txt中时，假设每行一个，原文件中是否有换行；写入到data_asc.txt文件中时，是一行一个；还是所有的都在一行，然后用英文逗号隔开。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

⑤ 自学Python，提示invalid syntax

提示invalid syntaxd 原因：该问题是语法错误，说明语句不合规则，首要考虑的原因就是python2和python3的语法是否弄混，python3要求print后要加括号.

解决办法：注意python2和python3的语法区别，加上括号即可。

Syntax（语法），在计算机科学中指一种程序设计语言的拼写和文法。计算机是仅当你以精确的形式输入你输入的内容或用计算机期望的语法时才能够理解的不灵活机器。

每个程序定义了它自己的句法规则，其控制哪些词计算机能够理解，语法是词和意义的结合，而且标点符号是必须的。一个程序语法的分同程序使用一个自动控制产生的程序叫做剖析器。

(5)python3函数式编程扩展阅读：

Python完全面向对象的语言，并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的编程内。

⑥ python支持函数式编程吗

python不是完全支持函数式编程，他支持部分函数式编程，函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

⑦ python是函数式编程语言吗

函数式编程是使用一系列函数去解决问题，按照一般编程思维，面对问题时我们的思考方式是“怎么干”，而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”。 至于函数式编程的特点暂不总结，我们直接拿例子来体会什么是函数式编程。

lambda表达式（匿名函数）：

普通函数与匿名函数的定义方式：

#普通函数
def add(a,b):
return a + b

print add(2,3)

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

#========输出===========
5
5

匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。

因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数^_^

Map函数：

计算字符串长度

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

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

#========输出===========
3
4
7

定义abc字符串数组，计算abc长度然后循环输出数组中每个字符串的长度。

来看看map()函数是如何来实现这个过程的。

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

print abc_len

#========输出===========
[3, 4, 7]

虽然，输出的结果中是一样的，但它们的形式不同，第一种是单纯的数值了，map()函数的输出仍然保持了数组的格式。

大小写转换；

python提供有了，upper() 和 lower() 来转换大小写。

#大小写转换
ss='hello WORLD!'
print ss.upper() #转换成大写
print ss.lower() #转换成小写

#========输出===========
HELLO WORLD!
hello world!

通过map()函数转换：

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

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

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

这个例子中我们可以看到，我们写义了一个函数toUpper，这个函数没有改变传进来的值，只是把传进来的值做个简单的操作，然后返回。然后，我们把其用在map函数中，就可以很清楚地描述出我们想要干什么。

再来看看普通的方式是如何实现字符串大小写转换的：

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

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

print lowname

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

map()函数加上lambda表达式(匿名函数)可以实现更强大的功能。

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

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

Rece函数：

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

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

#========输出===========
9

对于Rece函数每次是需要对两个数据进行处理的，首选取2 和3 ，通过add函数相加之后得到5，接着拿5和4 ，再由add函数处理，最终得到9 。

在前面map函数例子中我们可以看到，map函数是每次只对一个数据进行处理。

然后，我们发现通过Rece函数加lambda表达式式实现阶乘是如何简单：

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

#========输出===========
120

Python中的除了map和rece外，还有一些别的如filter, find, all, any的函数做辅助（其它函数式的语言也有），可以让你的代码更简洁，更易读。 我们再来看一个比较复杂的例子：

#计算数组中正整数的值

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

#========输出===========
30 6
5

如果用函数式编程，这个例子可以写成这样：

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

#========输出===========
5

最后我们可以看到，函数式编程有如下好处：

1）代码更简单了。
2）数据集，操作，返回值都放到了一起。
3）你在读代码的时候，没有了循环体，于是就可以少了些临时变量，以及变量倒来倒去逻辑。
4）你的代码变成了在描述你要干什么，而不是怎么去干。

⑧ Python和lisp在函数式编程上有哪些异同

Python内在的函数式功能

自Python 1.0起，Python就已具有了以上所列中的绝大多数特点。但是就象Python所具有的大多数特性一样，这些特点出现在了一种混合了各种特性的语言 中。和Python的OOP（面向对象编程） 特性非常象，你想用多少就用多少，剩下的都可以不管（直到你随后需要用到它们为止）。在Python 2.0中，加入了列表解析（list comprehensions）这个非常好用的”语法糖“。 尽管列表解析没有添加什么新功能，但它让很多旧功能看起来好了不少。

Python中函数式编程的基本要素包括functionsmap()、rece()、filter()和lambda算子（operator）。 在Python 1.x中，apply()函数也可以非常方便地拿来将一个函数的列表返回值直接用于另外一个函数。Python 2.0为此提供了一个改进后的语法。可能有点让人惊奇，使用如此之少的函数（以及基本的算子）几乎就足以写出任何Python程序了；更加特别的是，几乎 用不着什么执行流程控制语句。

所有(if,elif,else,assert,try,except,finally,for,break,continue,while,def)这 些都都能通过仅仅使用函数式编程中的函数和算子就能以函数式编程的风格处理好。尽管真正地在程序中完全排除使用所有流程控制命令可能只在想参 加”Python混乱编程“大赛（可将Python代码写得跟Lisp代码非常象）时才有意义，但这对理解函数式编程如何通过函数和递归表达流程控制很有 价值。

剔除流程控制语句

剔除练习首先要考虑的第一件事是，实际上，Python会对布尔表达式求值进行“短路”处理。这就为我们提供了一个if/elif/else分支语句的表达式版（假设每个分支只调用一个函数，不是这种情况时也很容易组织成重新安排成这种情况）。 这里给出怎么做：

对Python中的条件调用进行短路处理

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'

我们的表达式版本的条件调用看上去可能不算什么，更象是个小把戏；然而，如果我们注意到lambda算子必须返回一个表达式，这就更值得关注了。既然如我 们所示，表达式能够通过短路包含一个条件判断，那么，lambda表达式就是个完全通用的表达条件判断返回值的手段了。我们来一个例子：

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'

将函数作为具有首要地位的对象

前面的例子已经表明了Python中函数具有首要地位，但有点委婉。当我们用lambda操作创建一个函数对象时， 我们所得到的东西是完全通用的。就其本质而言，我们可以将我们的对象同名字”pr”和”namenum”绑定到一起, 以完全相同的方式，我们也也完全可以将数字23或者字符串”spam” 同这些名字绑定到一起。但是，就象我们可以无需将其绑定到任何名字之上就能直接使用数字23（也就是说，它可以用作函数的参数）一样，我们也可以直接使用 我们使用lambda创建的函数对象，而无需将其绑定到任何名字之上。在Python中，函数就是另外一种我们能够就像某种处理的值。

我们对具有首要地位的对象做的比较多的事情就是，将它们作为参数传递给函数式编程固有的函数map()、rece()和filter()。这三个函数接受的第一个参数都是一个函数对象。

• map()针对指定给它的一个或多个列表中每一项对应的内容，执行一次作为参数传递给它的那个函数 ，最后返回一个结果列表。

• rece()针对每个后继项以及最后结果的累积结果，执行一次作为参数传递给它的那个函数；例如，rece(lambda n,m:n*m, range(1,10))是求”10的阶乘”的意思（换言之，将每一项和前面所得的乘积进行相乘）

• filter()使用那个作为参数传递给它的函数，对一个列表中的所有项进行”求值“，返回一个由所有能够通过那个函数测试的项组成的经过遴选后的列表。

我们经常也会把函数对象传递给我们自己定义的函数，不过一般情况下这些自定义的函数就是前文提及的内建函数的某种形式的组合。

通过组合使用这三种函数式编程内建的函数， 能够实现范围惊人的“执行流程”操作(全都不用语句，仅仅使用表达式实现)。

⑨ 学习这个的吗Python3实用编程技巧进阶我

一、如何在列表，字典，集合中根据条件筛选数据?
问题1：
如何过滤掉列表[3,9,-1,10,20,-2]中的负数?
解决方法：
在Python中可以使用函数式编程，列表解析，字典解析集合解析等方式进行筛选。
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函数
from random import randintdata = [randint(-10,10) for x in range(10)] #在-10到10之间随机生成10个随机数newdata = list(filter(lambda x: x >= 0, data))print(newdata)
注意Python3中的filter函数返回的对象从列表改为了Iterator(迭代器),因此如果想返回一个列表，就要加上list()
3)列表解析
newdata2 = [x for x in data if x >= 0]print(newdata2)
结果和使用filter函数相同，但是使用列表解析所需的时间要比使用filter快很多，所以首选的方式就是列表解析，另外这两种方式都远快于迭代的方式。（推荐阅读：Python零基础入门在线网课）
问题2：
如何筛选出字典中值高于90的项?
解决方法：
from random import randintdic = {x: randint(60,100) for x in range(1,11)} #随机生成学号1到10的学生成绩newdic = {k:v for k,v in dic.items() if v >= 90} #同时迭代键和值，Python3中的iteritems变为itemsprint(newdic)
问题3：
如何筛选出集合{77,89,32,29,33}中能被3整除的元素?
解决方法：
s = {77,89,32,29,33}news = {x for x in s if x % 3 == 0}print(news)
二、如何为元组中的每个元素命名，提高程序的可读性?
实际案例：
如学生信息管理系统中数据为固定格式：
(名字，年龄，性别...)
学生数量很大，为了减少存储开销，对每个学生信息采用元组表示：
(‘jam’,16,’male’)
(‘tom’,18,’male’)
(‘july’,19,’female’)
...
访问元组时，需要使用索引(index)来访问，
如一个学生元组为student = ('jam',19,'male')，那么想要访问其名字时要使用student[0]，访问其性别时要使用student[2]
由此带来的问题是大量的索引会降低程序的可读性，
那么如何来解决这个问题呢?
有两种解决方案：
方案1：定义枚举类型，也就是定义一系列数值常量
NAME = 0AGE = 1SEX = 2# NAME,AGE,SEX = range(1,4)student = ('jam',19,'male')print(student[NAME])print(student[AGE])
方案2：使用标准库中collections.namedtuple替代内置的tuple
from collections import namedtupleStudent = namedtuple('student',['name','age','sex']) #相当于创建了一个命名元组类，第一个参数是元组的名字，第二个参数是其属性s1 = Student('jam',18,'male') #可以直接传参s2 = Student(name='tom',age=20,sex='male') #也可以通过关键字传参print(s1.name) #通过属性来访问print(s2.age)

⑩ 如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下 1pareTo(o2)) 相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：) 封装控制结构的内置模板函数 为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。 假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样： 代码如下: lst2 = list() for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环 if lst[i] > 0: lst2.append(lst[i]) 这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢? 在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它： 代码如下: lst2 = filter(lambda n: n > 0, lst) 这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。 封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。 另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。 函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。 闭包(closure) 闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。 闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。 闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。 回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为： 代码如下: 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) 请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。 如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了： 代码如下: def my_filter(lst, minval): return filter(lambda n: n > minval, lst) 可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。 函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。 内置的不可变数据结构 为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。 例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。 函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。 递归 递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。 这一系列短文中都不会关注递归的使用。 <第一节完>