[静下心来看python]-[16]-[partial]

2016/04/29 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2395 views

>> from operator import add, mul
>>> from functools import partial
>>> add1 = partial(add, 1)
# add1(x) == add(1, x)
>>> mul100 = partial(mul, 100) # mul100(x) == mul(100, x)
>>>
>>> add1(10)
11
>>> add1(1)
2
>>> mul100(10)
1000
>>> mul100(500)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

>> from operator import add, mul

>>> from functools import partial

>>> add1 = partial(add, 1)

# add1(x) == add(1, x)

>>> mul100 = partial(mul, 100) # mul100(x) == mul(100, x)

>>>

>>> add1(10)

11

>>> add1(1)

2

>>> mul100(10)

1000

>>> mul100(500)

有些时候这样的操作让我们能够更加清晰的展示我们的程序

[静下心来看python]-[15]-[filter]

2016/04/28 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2405 views

from random import randint 
allNums = []
for eachNum in range(9):
allNums.append(randint(1, 99))
print filter(lambda n: n%2, allNums)

1

2

3

4

5

from random import randint

allNums = []

for eachNum in range(9):

allNums.append(randint(1, 99))

print filter(lambda n: n%2, allNums)

filter就是把前边的函数应用到没个元素上，然后true的留下，false的滚

>>> map((lambda x: x+2), [0, 1, 2, 3, 4, 5])
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>>
>>> map(lambda x: x**2, range(6))
[0, 1, 4, 9, 16, 25]
>>> [x+2 for x in range(6)]
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>>
>>>[x**2 for x in range(6)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

>>> map((lambda x: x+2), [0, 1, 2, 3, 4, 5])

[2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>>

>>> map(lambda x: x**2, range(6))

[0, 1, 4, 9, 16, 25]

>>> [x+2 for x in range(6)]

[2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>>

>>>[x**2 for x in range(6)]

[0, 1, 4, 9, 16, 25]

map的作用是将函数应用到没个元素，得到一个由新元素组成的新的数组 [crayon-642255d……

[静下心来看python]-[14]-[lambda]

2016/04/27 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2478 views

我们先来看一个例子：

def add(x, y): return x + y

1	def add(x, y): return x + y

我们定义了一个函数叫add，有两个参数，返回结果是x+y

def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

1	def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

这个usuallyAdd2的区别在于y有了默认值如果使用lambda如何表现呢？ [crayon-642255dd2d0cf5……

[静下心来看python]-[13]-[yield]

2016/04/26 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2610 views

列表解析: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 生成器最大的却别是它并不返回一个真正的数组

rows = [1,2,3,17]

def cols():
    yield 56
    yield 2
    yield 1
    
abc = cols()

for i in abc:
    print i

print rows
print abc

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

rows = [1,2,3,17]

def cols():

yield 56

yield 2

yield 1

abc = cols()

for i in abc:

print i

print rows

print abc

只有在调用的时候，才会……

[静下心来看python]-[12]-[for… else…]

2016/04/22 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2463 views

我们一般不会在其它语言中遇到for 循环和 while循环后跟 else 但是在Python中我们会 else的意义在于执行完所有循环之后，再执行else模块，注意，break会跳过else模块看例子：

def showMaxFactior(num):
    count = num / 2 
    while count > 1:
        if num % count == 0 :
            print 'largest factor is :%s ' % count
            break
        count -= 1
    else:
        print 'is Prive'

for eachItem in range(20):
    showMaxFactior(eachItem)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

def showMaxFactior(num):

count = num / 2

while count > 1:

if num % count == 0 :

print 'largest factor is :%s ' % count

break

count -= 1

else:

print 'is Prive'

for eachItem in range(20):

showMaxFactior(eachItem)

[静下心来看python]-[11]-[seq]

2016/04/21 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2498 views

判断一个元素是否在seq中 obj [not] in sequence 两个类型相同的sequence推荐使用extend 来合并，效率要高于 + dir(list) 可以看到所有list的属性喝方法

>>> dir(list)
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

1

2

>>> dir(list)

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

[静下心来看python]-[10]-[name]

2016/04/20 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2358 views

python有一个特性，就是那些没有缩进的代码，在被导入的时候就会被执行，不管你是不是真的需要执行，由于这个特性，有时候我们只是想导入一个模块，然后调用里边一个方法，并不需要把导入的模块所有的功能跑一遍所以，主程序代码总是会被执行，但是我们又不想怎么办？ __name__！如果模块是被别人导入的，那么这个__name__就是模块的名……

[静下心来看python]-[9]-[enumerate]

2016/04/19 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2448 views

enumerate是一个内置函数，作用就在于解决了计数的问题

>>> for i,ch in enumerate(foo):
...     print ch,'%d' % i
... 
a 0
b 1
c 2
>>>

1

2

3

4

5

6

7

>>> for i,ch in enumerate(foo):

... print ch,'%d' % i

...

a 0

b 1

c 2

>>>

my_list = ['apple', 'banana', 'grapes', 'pear']
for c, value in enumerate(my_list, 1):
    print(c, value)

# Output:
# 1 apple
# 2 banana
# 3 grapes
# 4 pear

1

2

3

4

5

6

7

8

9

my_list = ['apple', 'banana', 'grapes', 'pear']

for c, value in enumerate(my_list, 1):

print(c, value)

# Output:

# 1 apple

# 2 banana

# 3 grapes

# 4 pear

[静下心来看python]-[8]-[切片]

2016/04/18 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2369 views

切片：[:] 一个很有意思的概念,从某位置到某位置比如 0～2，3～4，4～6 注意，如果是从开始的位置开始可以省略，所以我们会看到[:2] 同理，如果是结束到最后的位置，也可以省略[3:]

>>> pystr = 'Python'
>>> pystr[0]
'P'
>>> pystr[-1]
'n'
>>> pystr[2:5]
'tho'
>>> pystr[:2]
'Py'
>>> pystr[3:]
'hon'
>>>

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

>>> pystr = 'Python'

>>> pystr[0]

'P'

>>> pystr[-1]

'n'

>>> pystr[2:5]

'tho'

>>> pystr[:2]

'Py'

>>> pystr[3:]

'hon'

>>>

另外： pystr[2:7]并不会报错，只是返回的结果和pystr……

[静下心来看python]-[7]-[try-except-finally]

2016/04/17 | 静下心来看python | Zhiming Zhang | 暂无评论 | 2487 views

写代码肯定会遇到异常，比如我们要处理一个证整数，你输入了一个整数，或者我们要打开的文件不存在，也会异常…. 这个时候我们需要一个try来解决这个问题 try的格式是:

try:
    #可能出现错误的代码
except:
    #错误恢复代码，就是遇到错误之后不是停止程序，二是执行这段代码

1

2

3

4

try:

#可能出现错误的代码

except:

#错误恢复代码，就是遇到错误之后不是停止程序，二是执行这段代码

看一个例子：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
try:

    data = open('test.txt')

    for each_line in data:
        try:
            (name,score) = each_line.split(":")
            print "%s got : %s " % (name,score)

        except ValueError:
            pass


    data.close()
except IOError:
    print "The data file is missiing"

1

2

3

4

5

6

7

8

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11

12

13

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15

16

17

18

#!/usr/bin/env python

# coding=utf-8

try:

data = open('test.txt')

for each_line in data:

try:

(name,score) = each_line.split(":")

print "%s got : %s " % (name,score)

except ValueError:

pass

data.close()

except IOError:

print "The data file is missiing"

上边的例子就是……

熟悉Ansible,Docker,Zabbix,Python,Shell,Iptables的这么一个devops

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