深入python函数 函数 python

python函数深入浅出 17.random.randint()函数详解

random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。

randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

random.randint() 函数的例子：

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n：a=n=b

a必须小于或等于b，否则报错。

其他random的方法：

无

随机数是用于生成测试入参的好办法，也常见于各种需要随机的场合。

但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难，因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出：

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

相关问答

Q1: python函数深入浅出 12.os.getcwd()函数详解

os是python自带的系统模块，需要import使用

os 源于英文Operating System（操作系统）的缩写

cwd 则是源于Current Working Directory,中文意思是 当前工作目录

所以os.getcwd() 指获取当前工作目录

示例深入python函数：

getcwd()方法语法格式如下：

总之，举例来讲，os.getcwd()、sys.path[0] （sys.argv[0]）和 file 的区别是这样的：

假设目录结构是：

然后我们在C:\test下面执行

这时sub_path.py里面与各种用法对应的值其实是：

无

path的准确定位对于import包，读写文件都非常重要，

如果一时不能理解，可以在文件执行开头多加几个

print帮助我们确定那个路径是我们希望拿到的，然后将其设为全局变量就好深入python函数了

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

Q2: python函数深入浅出 11.math.pow()及其相关函数详解

这是math模块的一个函数

pow() 源于英文power深入python函数，返回给定数字的乘幂

所以深入python函数我们执行math.pow()示例：

注意：math 模块则会把参数转换为 float。

math是非常常用的数学计算包，其中math.pow()语法如下

参数说明：

等同于写法

但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数

其他常用的数学函数有：

python2 有cmp(x,y)函数，python3移除了cmp，新增了 operator模块,提供了如下比较方法

作为比较函数

在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

Q3: python函数深入浅出 7.help()函数详解

help 源于英文，标识帮助

help函数是python的一个内置函数（python的内置函数可以直接调用,无需import）

所以我们执行help示例：

2.函数定义源码及其用法拆解

一些不常用的函数或是模块的用途不是很清楚，这时候就需要用到help函数来查看帮助。

参数说明：

也可传入一个数据结构查询帮助方法

如下，就可以展示出可以对list做的操作

还可以具体到某个方法：

3.版本差异

无版本差异

4.学习建议

当手边资料较少时，不要忘了系统提供的help函数可以提供给我们陌生方法的用法参考。

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Q4: python函数深入浅出 16.time.sleep()函数详解

time.sleep() 函数命名来源于英文单词time(时间)和sleep(睡眠)。

time 是python带的非内置库，使用时需要import,主要用于处理和时间相关的操作。

time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行。

time.sleep() 函数的例子：

可以注释掉time.sleep(2)再运行一次对比一下

可以看到虽然都是打印出一样的结果，但time.sleep()加入了等待时间

这里还要解释一下python中线程与进程的区别。

举个例子，厨房做菜看成是一个进程，那么这个进程下面就可能有多个人或一个人（cpu基本执行单元，即线程）来执行，多个人可以分别洗菜，刷碗，摆盘等等同时作业，他们又是共享这个厨房的资源的。每个人存在一定的资源竞争关系，比如炉火只有1个。

这里time.sleep是针对线程执行的，也就是其中一个人去sleep睡觉了，不影响其他人的继续工作。

参数

该函数没有返回值。

结果类似如下：

可以看到秒数相差了5

无

time.sleep()常用于推迟执行的场景

在python中，与时间相关的模块有：time，datetime以及calendar

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Q5: 深入理解Python reduce函数

例如上面的例子，实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多：

第一种：用sum函数。

sum(lst)

第二种：循环方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三种：递推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四种：reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一个序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数，例如1出现了两次，2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储，元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多

第一种：for循环判断

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二种：比较取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三种：用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的，并且要有一个统计结果的，能够用循环或者递归方式解决的问题，一般情况下都可以用reduce方式实现。

深入python函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于函数 python、深入python函数的信息别忘了在本站进行查找喔。