python覆盖函数 python print覆盖

如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完

相关问答

Q1: python生成excel不管运行几次都不覆盖代码怎么写

当需要每次运行python代码生成Excel文件而又不希望之前生成的文件被覆盖时，可以使用os库函数来实现。os模块有一个rename函数，可以用来将一个文件重命名或移动到另一个文件夹。因此，可以在程序开始执行之前检查文件是否存在，若存在则将文件重命名，并生成一个新的文件保存新的Excel文件。

Q2: Python 导入其他文件中的类

导入 import module_name

调用 module_name.function_name()

在这种情况中，不会出现下面两种方式的缺点，即具有相同函数名的问题，因为一个文件中不存在两个相同的文件名。但缺点是能不清晰显示出使用到的函数，调用的时候也需要重复写模块名。

导入 from module_name import function_name1 , (function_name2...)

调用 function_name()

在这种情况中，虽然能清楚的表示出使用到的函数，如果是多个不同的模块，但其中的函数名有重叠时，后导入的模块函数为能使用的函数，即产生覆盖函数。

导入 from module_name import *

调用 function_name()

这种方法不推荐使用，因为它集合了前两种方式的缺点，即导入不清晰，调用全部函数会更容易造成覆盖函数。

Q3: Python 几个重要的内置函数

在学习Python的过程中，有几个比较重要的内置函数：help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。

第一、help()函数

Help()函数的参数分为两种：如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’)，它就会寻找以‘print’为名的模块、类等，找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字，和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错。

第二、dir()函数

dir()函数返回任意对象的属性和方法列表，包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易，但是记住每个模块包含什么却不是这么简单，您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法，可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容，当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型，包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。

第三、input与raw_input函数

都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。

第四、Print()函数

Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的。

第五、type()函数

Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的函数非常有用，它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。

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