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Python魔法函数(特殊函数)

Python中如何实现运算符的重载,即实现例如a+b这样的运算符操作呢?

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在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字,所以要实现运算符的重载,就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头,双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数,它在创建类对象时被自动调用。

下面我们来看个简单的例子。

上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+,当执行a+b语句时,python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3,则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。

代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数,当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式,便于打印输出,因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。

代码中还有一个特殊的 __call__ 函数,该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。

以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。

输出结果为:

上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数,注意有些对象也是这种形式,例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。

以上代码在Python3.6运行通过.

Python中的常用内置函数有哪些呢?

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。

它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。

python编程例子有哪些?

python编程经典例子:

1、画爱心表白、图形都是由一系列的点(X,Y)构成的曲线,由于X,Y满足一定的关系,所以就可以建立模型,建立表达式expression,当满足时,两个for循环(for X in range;for Y in range)就会每行每列的打印。

2、快递查询工具、此Python小项目需要用到json与requests两个库,还需调用API。

3、用python编程完成图像识别、鼠标模拟,需要调用OpenCV框架。

扩展资料:

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出,而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始,而减少缩进则表示语句块的退出,缩进成为了语法的一部分。

Python高难度代码例子、Python最复杂代码例子

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最近学习pytorch,看到下面的Python高难度代码例子和Python最复杂代码例子:

from google.colab import output as colab_output

from base64 import b64decode

from io import BytesIO

from pydub import AudioSegment

RECORD = """

const sleep = time = new Promise(resolve = setTimeout(resolve, time))

const b2text = blob = new Promise(resolve = {

const reader = new FileReader()

reader.onloadend = e = resolve(e.srcElement.result)

reader.readAsDataURL(blob)

})

var record = time = new Promise(async resolve = {

stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })

recorder = new MediaRecorder(stream)

chunks = []

recorder.ondataavailable = e = chunks.push(e.data)

recorder.start()

await sleep(time)

recorder.onstop = async ()={

blob = new Blob(chunks)

text = await b2text(blob)

resolve(text)

}

recorder.stop()

})

"""

def record(seconds=1):

display(ipd.Javascript(RECORD))

print(f"Recording started for {seconds} seconds.")

s = colab_output.eval_js("record(%d)" % (seconds * 1000))

print("Recording ended.")

b = b64decode(s.split(",")[1])

fileformat = "wav"

filename = f"_audio.{fileformat}"

AudioSegment.from_file(BytesIO(b)).export(filename, format=fileformat)

return torchaudio.load(filename)

waveform, sample_rate = record()

print(f"Predicted: {predict(waveform)}.")

ipd.Audio(waveform.numpy(), rate=sample_rate)

js 的Promise函数对象编程,字符串javascript函数对象,IPython解释js对象,解释结果和python代码结合,IPython Shell显示非字符串数据,python音频使用IPython简单调用。

复杂Python模块下的多知识点结合代码,是Python高难度代码的体现。

Js的Promise理解为动态函数,比C++的类成员函数和全局函数这类静态形式的函数处理灵活,不过初学者理解起来麻烦。代码里sleep和b2text都代表一些处理函数,也就是几行代码,而不是数据。通常来讲,变量一般代表数据,但是这里代表了指令。


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