python函数重命名,python函数名的命名规则

python函数的名称可以随意命名对吗

错，函数的命名不能用python的保留字。['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

相关问答

Q1: python在重命名时黑框出现闪退

重命名时黑框出现闪退。

第一步首先找到我们平时编辑python后，将文件储存的所在文件夹的位置，尝试下双击，看是否能打开。第二步如果打不开或者闪退，可以尝试选择打开方式，选择Python应用程序或者文本编译器看看是否能够打开文件。如果尝试了双击，未打开，接着选择打开方式pthon，还是失败。然后选择平时的文本编译器Geany，成功打开了命名为comment。py的python文件。

第三步尝试用文本编译器执行该python文件，看看能否运行。结果显示可以成功运行。第四步尝试在完成后的程序末尾加上函数input()，加入这个函数后，相当于在等待你输入，这是一个还未完结的程序。再选择保存。第五步退出geany编译器，再次找到该python文件，尝试双击或者选择python程序打开该文件。问题就解决了。

Q2: 在python2.6下，写个重命名文件的函数，要支持中文的，

import os

import re

for file in os.listdir(filepath):

if os.isfile(os.path.join(filepath,file)):

newfile = re.sub(name1,name2,file)

os.rename(os.path.join(filepath,file),os.path.join(filepath,newfile))

应该能跑吧。。 没试过

Q3: python中函数名的命名规则

Python 命名一般来说有一下不成文的规则 ：

模块名一般使用全部小写 如 myphone

类名第一个字母大写，如果有多个单词，每一个单词的第一个字母大写如 : MyPhone

函数名 ： 小写， 如果有多个单词用下划线隔开 如 my_phone

常量名字一般全大写 ： MYPHONE

Q4: 用python使文件名按照一定规则批量重命名

所用模块：import os

（一）打开文件夹，获得旧文件名

path=r"D:\exp\resultdata"   //文件夹途径

for (root, dirs, files) in os.walk(path):

os.walk(path)//遍历D:\exp\resultdata下文件

（二）获得新文件名（如何打开一个文件）

一般新文件名都保存在一个文件中

new_names_files=open('文件名.txt','r')

content=open('文件名.txt','r')(此时content是一个含有所有new name 的列表)

注意：对新名字（字符串）会有一些操作

（1）对文件名（字符）的分割

用split（）进行分割

a=''wer.werrew/"

（2）list 添加新的元素、

用append（）进行添加

（3）字典添加新的元素

用update（）进行添加

实例：

（三）重命名

利用os.rename()函数

实例：旧名字与新名字的数字相对

file=['1.max','2.max'……]//旧名字

for file in files:

        oldname = os.path.join(root,file)

        namesp=file.split('.')

        new_namesp=d[int(namesp[0])]//数字相对

        newname = os.path.join(root,new_namesp)

        os.rename(oldname,newname)

Q5: 怎么对python的dataframe重命名

使用rename函数

1、字典型数据类型

例：

d = {"星座":"Constellation", '身高':'Height'}

df.rename(columns=d)

2、函数的方法

def f(x):

    return x[0]

df.rename(columns=f)