python库函数的用法 python中的函数库

Python函数及变量的定义和使用

def 函数名():                                                

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   函数体                                             

   return  返回值                            

def 函数名（非可选参数，可选参数）:

   函数体 

return 返回值

def 函数名(参数，*b):

    函数体

    return 返回值

函数名 = lambda 参数 : 表达式

例1：f = lambda x , y  :  x + y                        

调用：f(6 + 8)     输出：14                             

例2： f = lambda : "没有参数的lambda函数！"

调用： print(f())    输出: 没有参数的lambda函数!

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。

Python中range()函数的用法

Python range()函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中。

注意：Python3 range()返回的是一个可迭代对象，类型是对象，而不是列表类型，所以打印的时候不会打印列表。

函数语法：

range(start,stop[,step])

参数说明：

start：计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);

stop：计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;

step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。

实例：

range(10) # 从 0 开始到 9

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(1, 11) # 从 1 开始到 10

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(0, 30, 5) # 步长为 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

range(0, 10, 3) # 步长为 3

[0, 3, 6, 9]

range(0, -10, -1) # 负数

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

range(0)

[]

range(1, 0)

[]

以下是range在for中的使用，循环出runoob的每个字母：

x = 'runoob'

for i in range(len(x)) :

... print(x[i])

...

r

u

n

o

o

b

Python—Numpy库的用法

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。

[('age', 'i1')]

[10 20 30]

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码：

[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]

[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]

[1 2 3]

[1 2 3]

[(1, 2, 3) (4, 5)]

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

原始数组的转置是： [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]

修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

C风格是横着顺序

F风格是竖着的顺序

原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

修改后的数组是： [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]

第一个数组： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

第二个数组： [1 2 3 4]

修改后的数组是： 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4

原始数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

调用 flat 函数之后： 5

原数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

展开的数组：默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]

以 F 风格顺序展开的数组： [0 4 1 5 2 6 3 7]

原数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]

转置数组： [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]

python的内建函数和库函数的区别是什么？

【区别】：

标准库函数都需要import xxx才能取得。

内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【补充】：

1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。

我们常用的比较运算符有

大于 对应的内建比较函数为 __gt__()

大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()

等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()

小于 对应的内建比较函数为 __lt__()

小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()

2.库函数（Library function）是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。

参考资料

百度.百度[引用时间2018-4-12]

关于python中几个函数的用法

函数调用

myFun()

# 函数的参数

# 单个参数

# 场景

# 需要动态的调整函数体中某一个处理信息

# 则可以, 以参数的形式接收到相关数据

# 定义

# def 函数名(参数名称):

# 函数体

# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用该参数

# 函数的调用

# 函数名(参数值)

# 形参和实参的概念

# 上述函数定义中, "参数名称"即为形参;

# 在调用函数的时候, 传递的真实数据, 即为实参

# 多个参数

# 场景

# 需要动态的调整函数体中多个处理信息时

# 则可以以 逗号 做分割, 接收多个参数

# 定义

# def 函数名(参数名称1, 参数名称2):

# 函数体

# 函数体中, 可以直接以变量的方式使用所有参数

# 调用

# 方式1

# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)

# 形参和实参一一对应

# 方式2

# 函数名(参数名称1=参数1, 参数名称n = 参数n...)

# 可以指明形参名称

# 称为"关键字参数"

# 不需要严格按照顺序

# 不定长参数

# 场景

# 如果函数体中, 需要处理的数据, 不确定长度

# 则可以以不定长参数的方式接收数据

# 方式1

# 定义

# def 函数名(*args):

# 元组

# 函数体

# 函数体中, 可以直接以元组变量的方式使用该参数

# 使用

# 函数名(参数1, 参数2, 参数3...)