Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
Содержание книги
- 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)
- def my_method(self): print "self:", self
- from Multimethod import Method, Generic, AmbiguousMethodError
- Должен возвращать кортеж из аргументов,который будет
- Лекция#5:Численные алгоритмы.Матричные
1 -2 3 -3
Таким образом,takewhile() дает значения,пока условие истинно,а остальные значения даже не берет из итератора(именно не берет,а не высасывает все до конца!).И,наоборот,dropwhile() ничего не выдает,пока выполняется условие,зато потом выдает все без остатка.
Функция itertools.izip()
Функция izip() аналогична встроенной zip(),но не тратит много памяти на построение списка кортежей,так как итератор выдает их строго по требованию.
Функция itertools.groupby()
Эта функция дебютировала вPython 2.4.Функция принимает два аргумента:итератор(обязательный) и необязательный аргумент - функцию, дающую значение ключа: groupby(iterable[, func]).Результатом является итератор,который возвращает двухэлементный кортеж:ключ и итератор по идущим подряд элементам с этим ключом.Если второй аргумент опущен,элемент итератора сам является ключом.В следующем примере группируются идущие подряд положительные и отрицательные элементы:
import itertools, math
lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
for k, i in itertools.groupby(lst, lambda x: x > 0): print k, list(i)
Функция itertools.tee()
Эта функция тоже появилась вPython 2.4.Она позволяет клонировать итераторы.Первый аргумент-итератор,подлежащий клонированию.Второй(N) --количество необходимых
копий.Функция возвращает кортеж из N итераторов.По умолчанию N=2.Функция имеет смысл,только если итераторы задействованы более или менее параллельно.В противном случае выгоднее превратить исходный итератор в список.
Собственный итератор
Для полноты описания здесь представлен пример итератора,определенного пользователем.Если пример не очень понятен,можно вернуться к нему после изучения объектно-ориентированного программирования:
class Fibonacci:
|
