python高階函數

⑴ python 中 return lambda 怎麼理解

lambda或者高階函數是一種設計模式，是否適合應該要看更大范圍的設計需要。
脫離了需求場景，返回lambda根本是脫褲子放屁。

⑵ 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

⑶ python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同：
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進制數據，從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開辟一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。

⑷ python高階函數有哪些

1、map
map()函數接受兩個參數，一個是函數，灶枝一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每一個元素上，並把結果作為新的Iterator返回。
舉例，比如我們有一個函數f(x)=x*2，要把這個函數作用在一個list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()實現。
>>> def f(x):
... return x*2
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以，map()作為高階函數，事實上它把運算規則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x*2，還可以計算任意復雜的函數，比如把這個list所有的數字轉為字元串：
>>> list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、rece
rece是把一個函數作用在一個序列[x1, x2,
x3……]上，這個函數必須接收兩個參數，rece把結果繼續和序列的下一個元素做累計計算。簡單來說，就是先計算x1和x2的結果，再拿結果與x3計算，依次類推。比如說一個序列求和，就可以氏毀用rece實現。
>>> from functools import rece
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> rece(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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也就是說，假設python沒有提供int()函數，你完全可以自己寫一個把字元串轉化為整數的函數，而且只需要幾行代碼。
3、filter
用於過濾序列，和map函數類似，filter也接收一個函數和一個序列，不同於map的是，filter把傳入的函數依次作用於每一個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素，例如，在一個list中，刪隱核敏掉偶數，只保留奇數，可以這么寫：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 結果: [1, 5, 9, 15]
把一個序列中的空字元串刪掉，可以這么寫：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 結果: ["A", "B", "C"]
可見用filter()這個高階函數，關鍵在於正確實現一個篩選函數。
4、sorted
無論冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數字，我們可以直接比較，但如果是字元串或者兩個dict呢?直接比較數學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數抽象出來，Python內置的sorted()函數就可以對list進行排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

⑸ 學了java後怎麼學python

1.Python基礎語法-主線任務1

使用python就像一個自由度超高的游戲，你得學會以下幾點python基礎語法，拿到進入這個游戲世界的鑰匙：

• 計算機組成原理

• Python開發環境

• Python變數

• 流程式控制制語句

• 高級變數類型

• 函數應用

• 文件操作

• 面向對象編程

• 異常處理

• 模塊和包

2.Python高階語法-主線任務2

學習完基礎語法，寫寫演算法題不成問題，但是對應更復雜的環境和需求需要學習一些高階內容，學完以下內容就可以刷副本，攢經驗升級了：

• 網路編程

• 並發編程

• 資料庫編程

• 正則表達式

• Linux系統應用

• 函數的高級應用

• Python語法高階
  學完以上兩個主線任務就可以進行正式的工作內容，副本1，2，3一組緊密相關，副本4單獨一組，副本5，6一組緊密相關，也可以從這三組選一個來學盡快加入工作

3.副本1-前端開發

看你對做個網頁做個app有沒有興趣，學完副本3，4可以動手做一個相關的產品，來以此去求職，當然做的質量越高，學的東西就要越多，工資也是成正比的

• HTML

• CSS

• PS的應用

• JavaScript

• jQuery

• Vue.js框架

4.副本2-後端開發

對於網頁，游戲等的後台支持，需要熟練掌握框架的使用，掌握資料庫原理及相關優化

• Djano框架

• 資料庫mySQL，Redis，MongoDB

• git項目管理

• 介面開發

• flask框架

5.副本3-爬蟲

爬蟲就是爬取網路上的數據，無論是網頁還是app，只要你能看到的數據都能爬取下來，當然有爬蟲就有反爬蟲，兩種職業互相博益還是挺有意思的，精通爬蟲必須要精通副本1-前端開發，你得知道網頁時怎麼來的，才能更好的爬取下來，爬下來的數據也可以為副本4-數據分析做准備

• 爬蟲開發

• scrapy框架

• 索引操作

• 備份和回復

• 定製化爬蟲採集系統

6.副本4-自動化運維

主要利用shell來做一些自動化腳本的發布

7.副本5-數據分析

數據分析主要學習兩個科學計算庫numpy和pandas，兩個可視化庫matplotlib和seaborn，學完之後數據清洗，數據展示沒有問題，用python畫出了圖才能給別人講出有意思的故事，同時也能為學習副本6-人工智慧打下牢固的基礎

• 數據結構和演算法

• 科學計算pandas和numpy

• 數據可視化matplotlib和seaborn

• 金融數據分析等

8.副本6-人工智慧

python之所以能火，主要是因為人工智慧的風口，所謂風口上的 都會飛，那麼python也許就是風口上的代碼，人工智慧的兩大目的分別是分類和預測，主要在識別圖片和預測未來等應用場景，同時python又有最大開源庫可以調用這些包來應用，所以應用起來非常方便，但是如果想從事人工智慧行業，需要一定的數學基礎，了解底層演算法，才能更好的進入到神經網路和深度學習的領域

• 機器學習

• 量化交易

• 機器視覺

• 深度學習

• 自然語言處理

⑹ 學習python 、h5、js需要會高等函數嗎

不用

高階函數

編輯

原理

在數學和計算機科學中，高階函數是至少滿足下列一個條件的函數:

• 接受一個或多個函數作為輸入

• 輸出一個函數

在數學中它們也叫做運算元(運算符)或泛函。微積分中的導數就是常見的例子，因為它映射一個函數到另一個函數。

在無類型lambda演算，所有函數都是高階的；在有類型lambda演算（大多數函數式編程語言都從中演化而來）中，高階函數一般是那些函數型別包含多於一個箭頭的函數。在函數式編程中，返回另一個函數的高階函數被稱為柯里化的函數。

在很多函數式編程語言中能找到的 map 函數是高階函數的一個例子。它接受一個函數 f 作為參數，並返回接受一個列表並應用 f 到它的每個元素的一個函數。[1]

範例

高階函數的其他例子包括函數復合、積分和常量函數 λx.λy.x。

這是一個Python的例子, 其中函式 g() 有一引數以及回傳一函數. 這個例子會列印 100 ( g(f,7)= (7+3)×(7+3) ).

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deff(x):returnx+3defg(function,x):returnfunction(x)*function(x)printg(f,7)

⑺ python自定義函數有哪些

Python的自定義函數格式中規中矩，用def引導自定義函數名，用括弧給出該函數的參數，在冒號後換行通過縮進確定函數體。在格式上和條件判斷語句有些相似。

如果函數名和變數名沖突了，相當於重新賦值。而python解釋是從上到下的，也就是說此時誰在下面誰佔用這個變數名。剩下的那個就只能在內存中等待垃圾回收了。

自定義函數的參數：

按道理來說，即使Python不嚴格要求定義函數參數，但這方面的知識有助於理解自定義函數中參數操作的情況，還是應該說明一下的。

可以簡單地理解為在定義函數時括弧中聲明的參數是我們在函數使用中會用到的參數，在調用函數時括弧中的變數就是參加函數運算用到的變數，換個名字參數（用於定義）和變數（用於調用）就足以理解了。