2012-3-9
[函数]
1.函数
def functionName (param1,param2,...): #参数可选,以逗号隔开
return <return value> # optional,可以没有return
def hello():
print 'hello world!' #要有缩进
def listSum(list):
#不需要指明数据类型,python 会自动处理
sum =0
for i in list:
sum +=i
return sum
2.函数调用
r=hello() #输出hello world
print r #输出none
3.默认参数
def cube(x=5):
# x默认值为5
return x**3
#返回x的乘方
4.参数传递-按顺序
def sum (x,y,z) :
return x+y+z
sum(1,2,3)#按参数顺序传递
5.参数传递-按名字
def sum (x,y,z) :
return x+y+z
sum(1,z=2,y=3) #按参数名字传递
6.可变长参数
参数使用*开头,就是可变长参数,即参数可以是1个,或者多个
def appendParams(*list):
temp =[]
for i in list #可以是一个list或者多个list
temp.extend(i) #把list里的值加到temp里面
return temp
a=[1,2]
b=[3,4]
print appendParams(a,b) #输出 [1,2,3,4]
7.作用域
内置作用域:python内置
全局作用域:当前文件范围
局部作用域:函数
8.lambda表达式
#感觉没太大用处,了解即可
声明一个匿名函数,lambda里不能使用print,不能使用其他语句(带冒号的)
fun = lambda x:x*x -x
fun(3) #输出6
[模块]
模块就是以.py结尾的,包含函数和变量的Python文件
1.导入模块
import 模块名
improt 模块名 as 新名字
from 模块名 import 函数名 #使用from导入函数时, 调用函数时不需要加模块名
import string
print string.capitalize("hello") #输出Hello
from string import * #导入string里面所有的函数
print capitalize("hello") #输出Hello
2.编写模块
新建一个文件 testModule.py
内容如下
def show():
print 'hello module'
name='I am module name'
其他python文件里
import testModule
testModule.show() #输出hello module
3.模块变量
相当于java里的类变量,属于全局变量
import testModule
print testModule.name #输出I am module name
testModule.name ='new module name'
print testModule.name #输出new module name
4.模块路径
默认路径是当前目录下,以及sys模块中的path变量里面查找
import sys
import os
print sys.path #输出path
modulePath=os.getcwd()+'\\module' #os.getcwd()得到的是当前目录
sys.path.append(modulePath)
print sys.path
5.模块编译
import py_compile
py_compile.compile('module.py') #目录下会出现一个module.pyc
优化编译,后缀是.pyo
python -o module.py #优化编译,力度小,不会出错
python -oo module.py #优化编译,力度大,但是可能会有错
6.__name__属性
如果模块被其他模块导入,__name__属性为该模块的名字
如果模块没有被其他模块导入,则__name__属性为__main__
if __name__ == '__main__':
print 'I am not a module'
else:
print 'I am '+ __name__
7.dir()函数
获取模块里的所有变量名,函数名
import sys
print dir(sys) #列出sys里所有的变量,函数名
a=[1,2]
b='test'
print dir()
#列出当前目录所有变量函数名
8.模块包 Package
C:\PYTHON27\TEST\PACKAGE
└─A
│ __init__.py
│
├─B
│ test1.py
│ __init__.py
│
└─C
test1.py
test2.py
__init__.py
把__init__.py 放在某个目录下,则该目录成为一个package
引入package的主要目的就是减少module的命名冲突
from A.B import test1
import A.B.test1 #这两种都是一样的
[正则表达式]
1.基本元字符
.
匹配除换行符以外的任何单个字符 r.d匹配red,rid,rad
*
匹配*之前的任意个字符 r*d 匹配 rd,rrd,rrrrd
+
匹配*之前的1个或多个字符
r+d 匹配 rrd,rrrrd
|
匹配|之前或之后的字符
red|blue匹配red,blue
^
匹配行首
$
匹配行尾
?
匹配?之前的0个或1个字符
r?d匹配rrd,rd
\
转义字符
[]
匹配位于[]内的任何一个字符
r[ae]d匹配rad,red
()
将位于()内的内容当作一个整体
{}
按{}内的次数进行匹配 13[0-3][0-9]{8} 匹配联通号码
2.元字符的组合使用
.*匹配任意个字符
r.*d匹配rd,read,red
.+匹配任意一个或者多个字符
.?匹配任意的一个或者0个字符
[a-z] 匹配a到z之间的小写字母
[a-zA-Z0-9]匹配任意字母或者数字
16:30 2012-3-9
正则表达式暂且下跳过吧,能看懂简单的即可,等以后再返回细学~
TO Be continued ...
分享到:
相关推荐
字符串2.1 字符串的创建2.2 字符串与数值的相互转换2.3 字符串的连接、复制和转义2.4 字符串的替换、分隔与合并2.5 Python的字符串常用内建函数2.6 字符串截取3. 正则表达式3.1 正则表达式基础知识3.2 正则表达式...
全国计算机等级考试二级Python学习笔记可以从以下几个方面进行总结: 1. Python基础知识 - Python语法基础:变量、数据类型、运算符、流程控制语句等。 - Python常用内置数据结构:列表、元组、字典、集合的定义、...
python 基础学习笔记内容位自学阶段所记录 从数据结构 到函数 对象 闭包 装饰器 正则表达式.....短小精悍,适合闲读。本来想直接发出来,pdf没办法上传到博客,我已经一年多不更博客了。
根据b站千峰教育所做的笔记 1.Python基础 1.1使用基础 1.2PIP使用 1.3内置函数/变量/模块 1.4代码输入基础知识细节 1.5列表 1.6元组 1.7字典 1.8集合 1.9公共方法 1.10推导式 1.11函数 1.12文件操作 1.13语法错误与...
(二)使用re进行判断 1)什么是正则表达式? 2)用regex实现以上代码 re中的数字字符 创建正则表达式对象 匹配 Regex对象 你一定熟悉文本查找、文本输入。比如我们谷歌一个问题来寻找答案,或则在我们的计算机里...
Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。 re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一...
二、 Python基础(chapter3) 12 三、 python对象(chapter4) 19 四、 数字(chapter5) 25 五、 序列: 字符串, 列表和元组(chapter6) 30 六、 映射和集合类型(chapter7) 41 七、 条件和循环(chapter8) 46 八、 文件和...
模块介绍2.time &datetime模块3.random4.os5.sys6.shutil7.json & picle8.shelve9.xml处理10.hashlib11.logging模块12.re正则表达式 1.模块介绍 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合。 类似于函数式编程和面向...
Python小白到大牛视频笔记,思维导图转化版,与视频完美匹配。共分为四篇:第一篇Python基础(第1章~第8章),第二篇Python进阶(第9章~第15章),第三篇Python实用库(第16章~第20章),第四篇Python项目实战(第21...
目录 一、Re(正则表达式)库入门 1、正则表达式的概念 (1)正则表达式的定义 (2)正则表达式的概念 ...(3)Re库主要功能函数 (4)re.search(pattern, string, flags=0) (5)re.match(pattern, s
Python小白到大牛视频笔记,思维导图,与视频完美匹配。共分为四篇:第一篇Python基础(第1章~第8章),第二篇Python进阶(第9章~第15章),第三篇Python实用库(第16章~第20章),第四篇Python项目实战(第21章~第...
第四讲 讲解神经网络的优化:包括损失函数、学习率、滑动平均和正则化。 第五讲 讲解全连接网络:使用MNIST数据集,搭建全连接网络实现手写数字的识别。包括前向传播、反向传播、识别准确率输出和反向传播断点续训。...
自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例,基于Tensorflow和PyTorch框架,Transformer,BERT,ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解,以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种...
Ng教授的Coursera机器学习课程的python代码实现。 原始课程是在MATLAB中完成的 2020年6月6日的所有家庭作业在jupyter笔记本中编码,所有功能都在每个笔记本文件中定义 教学大纲 第一周 机器学习导论 监督学习 无监督...
Notebook 只会显示结果和模型比较 为了刷新我的知识,我将尝试仅使用 python 和有限的 numpy/pandas 函数从头开始实现一些基本的机器学习算法。 我的模型实现将与来自流行的 ML 库 (sklearn) 的现有模型进行比较 ...
costFunction.py提供了用于线性回归的成本函数的纯实现,以及在两种情况下都使用正则化的梯度下降以及分离的,“可科学优化的”成本函数和梯度函数。 在给定笔记本设置下的算法可达到〜96%的准确度。 关于训练集的...
作为本练习的一部分,将探索各种机器学习技术。 粗略概述如下: 数据输入 EDA 使用梯度下降的线性回归 线性回归成本函数 线性回归梯度函数 梯度下降功能 拟合线性回归参数 学习率调整 参数解释和可视化 多项式...