Python开发技术详解-笔记_第05章-模块与函数

超、凢脫俗 2022-09-17 13:22 135阅读 0赞

5 模块与函数  
  
结构化程序设计可以把复杂的问题分解为若干个子任务,  
针对子任务定义实现的模块和函数.  
  
\- 模块的创建和使用方法  
\- Python中的内置模块  
\- Python中的常用模块  
\- 函数的创建和使用方法  
\- lambda 函数  
\- generator 函数  
\- 函数化程序设计

#  5.1 Python的程序结构 #

\-Python的程序由 包(package)、模块(module)、函数 组成.  
\-包 是一系列模块组成的集合.  
\-模块 是处理某一类问题的函数和类的集合.  
  
\-包 就是一个完成特定任务的工具箱,Python提供了许多有用的工具包,  
如字符串处理、图形用户接口、web应用、图像图形处理等  
这些自带的工具包和模块安装在Python的安装目录下的Lib目录  
\-文件 \_\_init\_\_.py 包的注册文件.  
\-包中至少含有一个\_\_init\_\_.py文件,该文件的内容可以为空.  
\_\_init\_\_.py 用于标识当前文件夹是一个包

# 5.2 模块 #

\-Python的程序是由一个个模块组成,一个Python文件就是一个模块.

##  5.2.1 模块的创建 ##

\-模块把一组相关的函数或代码组织到一个文件中.  
\-当导入一个模块时,Python 依次查找  
\-当前目录,  
\-lib目录, %python%\\lib  
\-site-packages目录 %python%\\Lib\\site-packages  
\-环境变量PYTHONPATH指定的目录  
可通过sys.path语句搜索模块的查找路径  
\-举例,(同一目录)  
\-myModule.py 定义函数 和 类  
\-callModule.py 导入myModule, 调用函数和类的成员  
  
\--------- myModule.py ---------  
def func():  
print "myModule.func()...."  
class MyClass :  
def myClassFunc(self) :  
print "myModule.MyClass.myClassFunc()"  
  
\--------- callModule.py -------  
import myModule  
  
myModule.func()  
instance = myModule.MyClass()  
instance.myClassFunc()

##  5.2.2 模块的导入 ##

在使用一个模块中的函数或类之前, 首先需要导入该模块.  
① import module\_name  
② from module\_name import func\_name  
③ from module\_name import \*  
  
注: import语句可以多次导入, 即使导入同一模块  
import语句可以置于程序中的任意位置, 甚至可以置于条件语句  
  
if 1 > 0 :  
import os  
print os.path

##  5.2.3 模块的内置属性 ##

模块有一些内置属性, 用于完成特定的任务, 如:  
\_\_name\_\_ : 判断当前模块是否是程序的入口  
\_\_doc\_\_ : 文档字符串

##  5.2.4 模块的内置函数 ##

内联模块buildin, 定义了一些常用的函数

###  1) apply() ###

①语法:  
apply(func\[,args \[,kwargs\]\])  
②说明:  
func : 自定义函数  
args : 自定义函数参数的列表或元组,省略则没有任何参数  
kwargs: 参数1=值1,参数2=值2,...  
③功能:  
调用可变参数列表的函数, 可替代"\*"及"\*\*"的作用  
  
④举例:  
>>> def sum(num1,num2) :  
... return num1 + num2  
...  
>>> print apply( sum,(1,2) )  
3

###  2) filter() ###

①语法:  
filter(func, sequence) --> list,tuple,string  
②说明:  
func : 过滤函数, 当为None时,所有itme都为True  
sequence : 待处理的序列  
返回值: 类型与sequence一致  
③功能:  
对某个序列做过滤处理  
④举例:  
>>> def isOdd(num) :  
... return num % 2  
...  
>>> print filter( isOdd, range(1, 10) )  
\[1, 3, 5, 7, 9\]

###  3) reduce() ###

①语法:  
reduce(func, sequence\[, initial\]) ---> value  
②说明:  
func : 函数, 对sequence的每个元素连续操作  
sequence : 待处理的序列  
initial : 指定时,initial 首先传递给func  
③功能:  
对序列中元素的连续操作可以通过循环来处理  
④举例:  
>>> def sum(num1, num2) :  
... return num1 + num2  
...  
>>> print reduce( sum, range(1, 10 + 1) )  
55  
>>> print reduce( sum, range(1, 10 + 1), 10 )  
65

###  4) map() ###

①语法:  
map(func, sequence\[, sequence, ...\]) --> list  
②说明:  
func : 函数, 对序列每个元素的操作  
sequence : 待处理的序列  
返回值: 每个被处理后的元素组成的列表  
③功能:  
对多个序列的相同索引元素进行操作,短的补 None, 返回列表  
④举例:  
>>> def power(num) :  
... return num \*\* num  
...  
>>> print map( power, range(1, 3 + 1) )  
\[1, 4, 27\]  
>>> def sum(num1, num2) :  
... return num1 + num2  
...  
>>> print map( sum, range(1, 3 + 1), range(10, 30 + 1, 10) )  
\[11, 22, 33\]

###  5) 常用内置模块函数列表 ###

abs(x) 绝对值  
apply(func\[, args\[ ,kwargs\]\]) 调用可变参数函数  
bool(\[x\]) 转boolean值  
cmp(x, y) 比较大小  
delattr(obj, name) <==> del obj.name  
eval(s\[, globals\[, locals\]\]) 计算表达式的值  
float(x) 转float值  
hash(object) hash值  
help(\[object\]) 帮助  
id(x) 返回对象的标识  
input(\[prompt\]) 控制台接收数字,返回数字  
int(x) 转整型值  
len(obj) 元素个数  
range(\[start,\]\[end\]\[,step\]) 生成并返回一个list  
raw\_input(\[prompt\]) 控制台接收,返回字符串  
reduce(func, sequence\[, initial\]) 对序列进行累计计算  
round(x, n=0) 四舍五入  
set(\[iterable\]) 返回一个set集合  
sorted(iterable\[, cmp\[, key\[, reverse\]\]\]) 返回排序后的list  
sum(iterable\[,start=0\]) 序列元素值的和  
type(obj) 对象的类型  
xrange(start\[, end\[, step\]\]) 类似range(),每次返回一个值  
zip(sequence1\[, sequence2,...\]) 相同索引元素组成元组,返回list

##  5.2.5 自定义包 ##

\- 包就是一个 包含 \_\_init\_\_.py文件 的文件夹.  
\- \_\_init\_\_.py 也可以用于提供当前包的模块列表  
如 childpack2.\_\_init\_\_ 中的 \_\_all\_\_ = \["myModule2"\]  
当 from...import \* 时, 可以导入\_\_all\_\_指定的模块  
\- 举例如下:  
  
①组织结构  
parentpack  
|-- main.py  
|-- childpack1  
|-- \_\_init\_\_.py  
|-- myModule1.py  
|-- childpack2  
|-- \_\_init\_\_.py  
|-- myModule2.py  
  
②main.py

# 
    # from childpack1 import myModule1
    # myModule1.func()
    # 
    import childpack1.myModule1
    childpack1.myModule1.func()
    
    from childpack2 import *
    myModule2.func()

③childpack1

|-- \_\_init\_\_.py

if __name__ == "__main__" :
        print "childpack1.__init__", "as main"
    else :
        print "childpack1", "is init..."

|-- myModule1.py

def func() :
        print "childpack1.myModule.func()"
    
    if __name__ == '__main__':
        print "childpack1.myModule as main"    
    else :
        print "childpack1.myModule is being called"

④childpack1

|-- \_\_init\_\_.py

__all__ = ["myModule2"]
    
    
    if __name__ == "__main__" :
        print "childpack2.__init__", "as main"
    else :
        print "childpack2", "is init..."

|-- myModule2.py

def func() :
        print "childpack2.myModule.func()"
    
    if __name__ == '__main__':
        print "childpack2.myModule2 as main"    
    else :
        print "childpack2.myModule2 is being called"

##  5.3.5 递归函数 ##

###  (1) 概念 ###

递归函数可以在函数主体内直接或间接调用自己.  
递归的过程分为两个阶段  
\- 递推  
\- 回归  
  
第一阶段 递推  
  
递归函数在内部调用自己.  
每一次函数调用又重新开始执行此函数的代码,  
直到某一级递归程序结束.  
  
第二阶段 回归  
  
递归函数从后往前返回.  
递归函数从最后一级开始返回,  
直到返回到第一次调用的函数体内.  
即递归逐级调用完毕后,再按照相反的顺序逐级返回.

###  (2) 注意 ###

递归函数需要编写递归结束条件,否则递归程序将无法结束.

###  (3) 递归函数的结构 ###

1. 判断是否结束  
2. 递推  
3. 回归

###  (4) 普通递归 ###

\#-\*- encoding:UTF-8 -\*-  
def recursion(num) :  
if num > 1 : \#判断递归是否结束  
num = num \* recursion( num - 1 ) \#递推  
return num \#回归  
  
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':  
print recursion(4)

###  (5) 使用reduce()函数快速实现递归 ###

>>> reduce(lambda x, y : x \* y, xrange(1,5+1))  
120

##  5.3.6 lambda函数 ##

###  (1) 作用 ###

lambda函数用于创建一个匿名函数,函数名未和标识符进行绑定.  
可以返回一些简单的运行结果.

###  (2) 语法 ###

lambda 形参1,形参2,... : 表达式

###  (3) 注意 ###

lambda也称之为表达式.  
lambda中只能使用表达式,不能使用判断、循环等多重语句

###  (4) 举例 ###

num1 = 2  
num2 = 4  
  
sum = lambda x, y : x + y  
sub = lambda x, y : x - y  
  
print sum(2,4)  
print sub(2,4)

## 5.3.7 Generator 函数 ##

###  (1) 作用 ###

生成器(Generator)的作用是一次产生一个数据项,并把数据项输出.  
可在 for 中使用, 是迭代器性能更佳.

###  (2) 语法 ###

def 函数名(参数列表) :  
  
...  
  
yield 表达式

###  (3) 说明 ###

使用 yield生成数据项  
当使用 next 时, 当没有数据生成时 抛出 StopIteration

###  (4) 举例 ###

generator.py

#-*- encoding:UTF-8 -*-
    
    def myGenerator(num) :
        for i in xrange(0,num) :
            yield i
    
    def useInFor() :
        for i in myGenerator(3) :
            print i
    
    def useNext() :
        var = myGenerator(3)
        print var.next()
        print var.next()
        print var.next()
        print var.next()
    
    if __name__ == '__main__':
        # useInFor()
        useNext()