python库函数解读,python语法库

python中ord()函数与input的区别

区别在于ord()函数是Python中的一个库函数，用于从给定字符值中获取数字值，它接受一个字符并返回一个整数，即用于将字符转换为整数，即用于获取ASCII给定字符的值，input（）函数在python中是代表输入的意思，简单的理解就是用户通过键盘输入的内容，python程序可以接收到。这是人机交互的重要窗口。默认是按文本方式处理的，如果要输入的是数值，需要用int（）或者float（）函数处理下。

10年的桓仁网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都营销网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整桓仁建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“桓仁网站设计”,“桓仁网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

Python内置turtle海龟库函数讲解1

1、返回原点

home()

无参数，直接调用

2、画圆

circle(radius,extent,steps)

参数：radius 指定圆的半径，extent 绘制圆弧的夹角，steps 多边形变数不给默认值

3、画点

dot(size,color)

参数：size绘制点的直径值，color点的色彩

4、印章

stamp()

无参数

5、清除印章

clearstamp(stampid)清楚印章

clearstamps(n=None) 清楚多个印章

参数:stampid是调用stamp函数返回的ID值，n为None则删除全部印章，如果n0则删除前n个印章，n

一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。如下所示：

map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义？闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包？

如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别：

简单的使用如下：

偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义：

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：

Python内置turtle海龟库函数讲解 4

一、海龟状态函数

1、显示海龟

showturtle()或st()

无参数直接调用

2、隐藏海龟

hideturtle()或ht()

无参数直接调用

3、返回海龟的状态（True或False）

isvisible()

无参数直接调用

二、外观函数

1、改变海龟的外形或返回当前海龟形状

shape(name)

默认的参数是："arrow", "turtle", "circle", "square", "triangle", "classic"。

2、设置海龟尺寸模式

resizemode(rmode)

参数：默认值（"auto", "user", "noresize"）

3、调整海龟的大小或返回当前大小参数值

shapesize(wid,len,outline)或turtle.sieze(wid,len,outline)

参数 wid 正数 len 正数 outline正数

4、设置或返回当前的剪切因子

shearfactor()

参数: shear 实数

5、设置倾角

settiltangle(angle)

参数：angle角度和海龟朝向不同

6、设置海龟与朝向的夹角

tilt(angle)

Python|range函数用法完全解读

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中（链接见文末），我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。

在系统学习迭代器之前，我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的，现在却突然发现，它生成的只是可迭代对象，而并不是迭代器！ （PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代对象）

于是，我有了这样的疑问：为什么 range() 不生成迭代器呢？在查找答案的过程中，我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此，本文将和大家全面地认识一下 range ，期待与你共同学习进步。

1、range() 是什么？

它的语法：range(start, stop [,step]) ；start 指的是计数起始值，默认是 0；stop 指的是计数结束值，但不包括 stop ；step 是步长，默认为 1，不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

对于 range() 函数，有几个注意点：（1）它表示的是左闭右开区间；（2）它接收的参数必须是整数，可以是负数，但不能是浮点数等其它类型；（3）它是不可变的序列类型，可以进行判断元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代对象，却不是迭代器。

2、 为什么range()不生产迭代器？

可以获得迭代器的内置方法很多，例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等，但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了（若有反例，欢迎告知）。这就是我存在知识误区的地方。

在 for-循环 遍历时，可迭代对象与迭代器的性能是一样的，即它们都是惰性求值的，在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代对象不支持自遍历（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即 getitem () 方法）。

虽然有这些差别，但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于，为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器，偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢？把它们都统一起来，不是更好么？

事实上，Pyhton 为了规范性就干过不少这种事，例如，Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法，而 Python3 就干掉了其中一种，还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点，令 range() 生成的是迭代器呢？

关于这个问题，我没找到官方解释，以下纯属个人观点 。

zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数，是对它们的一种再加工的过程，因此也希望马上产出确定的结果来，所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处，即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候，作为结果的迭代器因为是消耗型的，不会被错误地使用。

而 range() 方法就不同了，它接收的参数不是可迭代对象，本身是一种初次加工的过程，所以设计它为可迭代对象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。

也就是说，range() 方法作为一种初级生产者，它生产的原料本身就有很大用途，早早把它变为迭代器的话，无疑是一种画蛇添足的行为。

对于这种解读，你是否觉得有道理呢？欢迎就这个话题与我探讨。

3、range 类型是什么？

以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路，我研究了一下它产生的 range 对象，一研究就发现，这个 range 对象也并不简单。

首先奇怪的一点就是，它竟然是不可变序列！我从未注意过这一点。虽然说，我从未想过修改 range() 的值，但这一不可修改的特性还是令我惊讶。

翻看文档，官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型：列表、元组和范围（range）对象。（There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.）

这我倒一直没注意，原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列！我一直记挂着字符串是不可变的序列类型，不曾想，这里还有一位不可变的序列类型呢。

那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢？

普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种，不支持进行加法拼接与乘法重复。

那么问题来了：同样是不可变序列，为什么字符串和元组就支持上述两种操作，而偏偏 range 序列不支持呢？虽然不能直接修改不可变序列，但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊，为何 range 对象连这都不支持呢？

且看官方文档的解释：

…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.

原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列，而重复与拼接通常会破坏这种模式…

问题的关键就在于 range 序列的 pattern，仔细想想，其实它表示的就是一个等差数列啊（喵，高中数学知识没忘…），拼接两个等差数列，或者重复拼接一个等差数列，想想确实不妥，这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论，其它修改动作也会破坏等差数列结构，所以统统不给修改就是了。

4、小结

回顾全文，我得到了两个偏冷门的结论：range 是可迭代对象而不是迭代器；range 对象是不可变的等差序列。

若单纯看结论的话，你也许没有感触，或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问，为什么 range 不是迭代器呢，为什么 range 是不可变序列呢？对这俩问题，你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢？（PS：我决定了，若有机会面试别人，我必要问这两个问题的嘿~）

由于 range 对象这细微而有意思的特性，我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的，所以对于迭代器的基础知识介绍不多，另外，还有一种特殊的迭代器也值得单独成文，那就是生成器了。

网页标题：python库函数解读,python语法库
分享URL：http://cdiso.cn/article/hdeojj.html