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Python 的高级特性
Python 的高级特性
原文:https://www.geeksforgeeks.org/advance-features-of-python/
Python 是一种高级解释编程语言，语法简单。 Python 代码是逐行编译的，这使得错误的调试变得更加容易和高效。Python 几乎适用于所有类型的平台，如 Windows、Mac、Linux、树莓 Pi 等。Python 支持模块和包，这鼓励程序模块化和代码重用。Python 可用于处理大量数据和执行复杂的数学问题，也可用于应用程序的开发。
Python 的高级特性
发电机
生成器函数允许我们声明一个行为与迭代器相同的函数，即它可以用来代替 for 循环。生成器是迭代器，但是它们只能迭代一次。生成器引入了 Python 中的 yield 语句，这个语句有点像 return，因为它返回值。生成器将创建元素，并仅在需要时将它们存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你必须创建大量的浮点数，你只能一次一个地将它们存储在内存中！。这大大简化了代码，使代码比简单的 for 循环更有效。 例 1:-
# A simple generator function
def my_func():
n = 1
print('First Number')
# Generator function contains yield statements
yield n
n += 1
print('Second Number ')
yield n
n += 1
print('Last Number ')
yield n
# Using for loop
for number in my_func():
print(number)
输出:
First Number
1
Second Number
2
Last Number
3
例 2:-
def str(my_str):
length = len(my_str)
for i in range(0, length ):
yield my_str[i]
# For loop to print the string as
# it is using generators and for loop.
for char in str("Shivam And Sachin"):
print(char, end ="")
输出:
Shivam And Sachin
注意:更多信息请参考 Python 中的生成器
装饰者
装饰者是 Python 的重要组成部分。它们非常有助于为之前实现的函数添加功能，而不会对原始函数进行任何更改。在 Decorators 中，函数作为参数传递给另一个函数，然后在包装函数中调用。它们允许我们包装另一个函数，以便扩展包装函数的功能，而无需永久修改它。装饰器通常在定义你想要装饰的函数之前被调用。当你想给现有代码一个更新的代码时，装饰器是非常有效的。
例 1:-
def decorator(a_func):
def wrapper():
print("Before executing function requiring decoration.")
a_func()
print("After executing requiring decoration.")
return wrapper
def function():
print("Function requiring decoration.")
function()
function = decorator(function)
function()
输出:
Function requiring decoration.
Before executing function requiring decoration.
Function requiring decoration.
After executing requiring decoration.
例 2:-
def flowerDecorator(func):
def newFlowerPot(n):
print("We are decorating the flower vase.")
print("You wanted to keep % d flowers in the vase." % n)
func(n)
print("Our decoration is done.")
return newFlowerPot
def flowerPot(n):
print("We have a flower vase.")
flowerPot = flowerDecorator(flowerPot)
flowerPot(5)
输出:
We are decorating the flower vase.
You wanted to keep 5 flowers in the vase.
We have a flower vase.
Our decoration is done.
注意:更多信息请参考 Python 中的装饰者
λ函数
Lambda 函数是一个小型匿名函数。这些类型的函数可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式。普通函数使用def关键字定义，而匿名函数使用关键字“lambda”定义。Lambda 函数不需要 return 语句，它们总是返回通过评估 lambda 表达式获得的值。
示例:-3 个数字相乘的代码。
x = lambda a, b, c : a * b*c
print(x(5, 4, 3))
输出:
60
例:-加 3 个数的代码。
x = lambda a, b, c : a + b+c
print(x(12, 40, 8))
输出:
60
注:更多信息请参考 Python lambda
地图
Map()是一个内置的 Python 函数，用于将函数应用于一系列元素，如列表或字典，并返回结果列表。Python map 对象是一个迭代器，所以我们可以迭代它的元素。我们还可以将地图对象转换为序列对象，如列表、元组等。这是一种简单有效的操作方式，例如映射两个列表或对列表或字典的元素进行排序。
示例:-将字符串转换为其长度的代码。 T3】
def func(n):
return len(n)
a =('Singla', 'Shivam', 'Sachin')
x = map(func, a)
print(a)
# convert the map into a list,
# for readability:
print(list(x))
输出:
('Singla', 'Shivam', 'Sachin')
[6, 6, 6]
示例:-将数字映射到其立方体的代码。 T3】
numbers = (1, 2, 3, 4)
res = map(lambda x: x * x*x, numbers)
# converting map object to list
numbersCube = list(res)
print(numbersCube)
输出:
[1, 8, 27, 64]
注意:更多信息请参考 Python 地图()函数
过滤器
Filter() 是一个内置函数，与 Map 函数非常相似，因为它将函数应用于序列(元组、字典、列表)。主要区别在于 filter()函数将一个函数和一个序列作为参数，并返回一个 iterable，只产生函数返回 True 的序列中的项目，而序列中计算结果为 False 的所有项目都被移除。简单地说，filter()方法从函数返回 true 的可迭代表的元素中构造一个迭代器。
例 1:-
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,
11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
# Function that filters out all
# numbers which are multiple of 4
def filter_numbers(num):
if num % 4 == 0:
return True
else:
return False
filtered_numbers = filter(filter_numbers, numbers)
filters = list(filtered_numbers)
print(filters)
输出:
[4, 8, 12, 16, 20]
例 2:-
# To sort all ages which
# are above 20 years
ages = [35, 21, 17, 18, 24,
32, 50, 59, 26, 6, 14]
def Func(x):
if x < 20:
return False
else:
return True
adults = filter(Func, ages)
for z in adults:
print(z)
输出:
35
21
24
32
50
59
26
注意:更多信息请参考 python 中的过滤器()
拉链和拉开拉链
Zip()是一个内置的 Python 函数，它为我们提供了元组的迭代器。Zip 是一种保存真实数据的容器。它将可迭代元素作为输入，并返回它们的迭代器(元组的迭代器)。它从左到右计算可迭代的。我们可以使用结果迭代器快速有效地解决常见的编程问题，比如创建字典。解压只是解压的相反过程，解压时我们使用带有zip()功能的*字符。
实施例 1:-
# ZIPPING
a = ("SHIVAM", "SACHIN", "VIKALP", "RAGHAV", "PRANAY")
b = ("SINGLA", "SINGLA", "GARG", "GUPTA", "GUPTA")
x = zip(a, b)
# use the tuple() function to display
# a readable version of the result:
print(tuple(x))
输出:
((“SHIVAM”、“SINGLA”)、(“SACHIN”、“SINGLA”)、(“VIKALP”、“GARG”)、(“RAGHAV”、“GUPTA”)、(“PRANAY”、“GUPTA”))
实施例 2:-
# ZIPPING AND UNZIPPING
name = ['sachin', 'shivam', 'vikalp']
age = [20, 18, 19]
result = zip(name, age)
result_list = list(result)
print(result_list)
n, a = zip(*result_list)
print('name =', n)
print('age =', a)
输出:
[('sachin', 20), ('shivam', 18), ('vikalp', 19)]
name = ('sachin', 'shivam', 'vikalp')
age = (20, 18, 19)
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