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python的函数打包 python打包pyd
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Python的函数都有哪些
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。
相关问答
Q1: qt中如何解包利用python 的struct.pack()函数打包的数据
在Python中使用struct模块打包数据和在C/C++语言中定义一个结构体(也是把多个成员打包到一块)差不多。
只要客户端告诉了你打包的数据的格式(比如:数据包的总长度、数据包中各个数据域的长度及类型,以及端序——大端还是小端),然后定义一个等价的C语言结构体,并把接收到的数据放入一个这样的结构体变量(对象)中就完成了解包工作。然后,访问结构体中的特定成员,就是访问传送过来的特定数据了。
Q2: python zip函数的用法
定义:zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些 tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压),看下面的例子就明白了:
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a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
对于这个并不是很常用函数,下面举几个例子说明它的用法:
* 二维矩阵变换(矩阵的行列互换)
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通过python列表推导的方法,我们也能轻易完成这个任务
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print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数:
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a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
这种方法速度更快但也更难以理解,将list看成tuple解压,恰好得到我们“行列互换”的效果,再通过对每个元素应用list()函数,将tuple转换为list
* 以指定概率获取元素
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import random def random_pick(seq,probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x cumulative_probability: break return item for i in range(15): random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6]) 'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'
这个函数有个限制,指定概率的列表必须和元素一一对应,而且和为1,否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下,先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x,利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple,然后将每个元素的概率进行叠加,直到和大于x终止循环
这样,”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率,同理”b”为0.1-0.4,”c”为0.4-1.0,假设x是在0-1之间平均取值的,显然我们的目的已经达到
Q3: 将python打包成exe
return 应该放在一个函数里面的,
将python打包成exe的程序有很多,比如py2exe、PyInstaller等等,但是到目前为止,它们对python3.1支持的都不好,所以这里我要介绍一下cx_freeze 4.2.2,它还能支持跨平台,可以在windows和linux运行。
cx_freeze的下载网址为 ,要根据已安装的python版本进行选择。比如我使用的是python3.1,所以就要下载cx_Freeze-4.2.2.win32-py3.1.msi这个文件。运行这个安装包后,相关程序就会被拷贝到python的目录下。主要在两个地方,一个是C:/Python31/Scripts,另一个是C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze
在以前版本的cx_Freeze中,是通过FreezePython.py这个脚本将py转换为exe,而在4.2.2这个版本中,FreezePython.py已经不见了,主要的工作交给了C:/Python31/Scripts下的cxfreeze.bat来完成。
使用cx_Freeze完成python打包exe主要有两种方法:
第一种,直接运行cxfreeze.bat通过:
先进入cmd命令行,进入C:/Python31/Scripts目录,然后运行cxfreeze.bat -h 就可以看到它的使用说明了。我们可以用cx_freeze自己的sample做个试验。
进入到c:/python31/scripts/下,运行
cxfreeze C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze/samples/PyQt4/PyQt4app.py --install-dir=d:/123
pytqt4app.py就会被打包成exe,并且它所用到的库文件,也被一并考到了d:/123目录下。
关于python的函数打包和python打包pyd的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。





