Python 总结：进阶1

1. 函数参数传递

• 对于基本数据类型，是值传递，变量传递给函数后函数在内存复制一个新的变量，再对这个新的变量操作，原变量不受影响。

• 对于表这种变量，是指针传递，类似C/C++中指针的概念，传的是地址。

2. 字典

• 定义一个字典：

  dic = {}dic =  {'tom':11, 'sam':57,'lily':100}

• 字典不能通过下标来引用元素，只能是通过键：

  dic['tom'] = 30

3. 循环对象

• 循环对象包含一个next()方法（在python3中是__next__()方法）每次都会返回到下一个结果，在结束一系列结果之后，举出StopIteration错误：

  # 以下代码在终端输入，通过文件运行，注意下面是python3的输入方式>>>f = open('test.txt')>>>f.__next__()>>>f.__next__()

4. 生成器

• 编写生成器和函数类似，只是在return的地方改为yield。生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。生成器自身又构成一个循环器，每次循环使用一个yield返回的值：

  def gen():    a = 100    yield a    a = a*8    yield a    yield 1000for i in gen():    print i"""     运行结果如下: 100 800 1000"""

5 函数对象

• lambda函数，可以利用lambda函数的语法定义函数：

  func = lambda x,y: x+yprint(func(1,3))

• 函数可以作为一个对象，进行参数传递。函数名(比如func)即该对象：

  def test(f, a, b):  print 'test'  print f(a, b)test(func, 3, 5)

6. 一些特殊的内置函数

• map()函数：下面例子中map()有两个参数，一个是lambda所定义的函数对象，一个是包含有多个元素的表。map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素，每次作用的结果储存于返回的表re中：

  # map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素，每次作用的结果储存于返回的表re中。re = map((lambda x: x+3),[1,2,3])# map()将每次从两个表中分别取出一个元素，带入lambda所定义的函数。re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,8])"""在Python 3.X中，map()的返回值是一个循环对象。可以利用list()函数，将该循环对象转换成表。所以运行结果如下：>>> list(re)[7, 9, 11]"""

• filter()函数：filter函数的第一个参数也是一个函数对象。它也是将作为参数的函数对象作用于多个元素。如果函数对象返回的是True，则该次的元素被储存于返回的表中。需要注意的是，在Python 3.X中，filter返回的不是表，而是循环对象：

  def func(a):    if a > 100:        return True    else:        return Falseprint filter(func,[10,56,100,200,300])"""Python3下应该写成：re = list(filter(func,[10,56,100,200,300]))print(re)运行结果：[200,300]"""

• reduce()函数：reduce函数的第一个参数也是函数，但有一个要求，就是这个函数自身能接收两个参数。reduce可以累进地将函数作用于各个参数。下例中，reduce的第一个参数是lambda函数，它接收两个参数x,y, 返回x+y。reduce将表中的前两个元素(1和2)传递给lambda函数，得到3。该返回值(3)将作为lambda函数的第一个参数，而表中的下一个元素(5)作为lambda函数的第二个参数，进行下一次的对lambda函数的调用，得到8。依次调用lambda函数，每次lambda函数的第一个参数是上一次运算结果，而第二个参数为表中的下一个元素，直到表中没有剩余元素。

  print(reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,3,4,5]))"""提醒： reduce()函数在3.0里面不能直接用的，它被定义在了functools包里面，需要引入包。运行结果是：(((1+2)+3)+4)+5=15"""

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  Reference：http://www.cnblogs.com/vamei