01. Python 工具
02. Python 基础
03. Numpy
- Numpy 简介
- Matplotlib 基础
- Numpy 数组及其索引
- 数组类型
- 数组方法
- 数组排序
- 数组形状
- 对角线
- 数组与字符串的转换
- 数组属性方法总结
- 生成数组的函数
- 矩阵
- 一般函数
- 向量化函数
- 二元运算
- ufunc 对象
- choose 函数实现条件筛选
- 数组广播机制
- 数组读写
- 结构化数组
- 记录数组
- 内存映射
- 从 Matlab 到 Numpy
04. Scipy
05. Python 进阶
- sys 模块简介
- 与操作系统进行交互:os 模块
- CSV 文件和 csv 模块
- 正则表达式和 re 模块
- datetime 模块
- SQL 数据库
- 对象关系映射
- 函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归
- 迭代器
- 生成器
- with 语句和上下文管理器
- 修饰符
- 修饰符的使用
- operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 作用域
- 动态编译
06. Matplotlib
- Pyplot 教程
- 使用 style 来配置 pyplot 风格
- 处理文本(基础)
- 处理文本(数学表达式)
- 图像基础
- 注释
- 标签
- figures, subplots, axes 和 ticks 对象
- 不要迷信默认设置
- 各种绘图实例
07. 使用其他语言进行扩展
- 简介
- Python 扩展模块
- Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
- Cython:Cython 语法,调用其他C库
- Cython:class 和 cdef class,使用 C++
- Cython:Typed memoryviews
- 生成编译注释
- ctypes
08. 面向对象编程
09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
10. 有趣的第三方模块
11. 有用的工具
- pprint 模块:打印 Python 对象
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- json 模块:处理 JSON 数据
- glob 模块:文件模式匹配
- shutil 模块:高级文件操作
- gzip, zipfile, tarfile 模块:处理压缩文件
- logging 模块:记录日志
- string 模块:字符串处理
- collections 模块:更多数据结构
- requests 模块:HTTP for Human
12. Pandas
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修饰符
函数是一种对象
在 Python
中,函数是也是一种对象。
In [1]:
def foo(x):
print x
print(type(foo))
<type 'function'>
查看函数拥有的方法:
In [2]:
dir(foo)
Out[2]:
['__call__',
'__class__',
'__closure__',
'__code__',
'__defaults__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__doc__',
'__format__',
'__get__',
'__getattribute__',
'__globals__',
'__hash__',
'__init__',
'__module__',
'__name__',
'__new__',
'__reduce__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__subclasshook__',
'func_closure',
'func_code',
'func_defaults',
'func_dict',
'func_doc',
'func_globals',
'func_name']
在这些方法中,__call__
是最重要的一种方法:
In [3]:
foo.__call__(42)
42
相当于:
In [4]:
foo(42)
42
因为函数是对象,所以函数可以作为参数传入另一个函数:
In [5]:
def bar(f, x):
x += 1
f(x)
In [6]:
bar(foo, 4)
5
修饰符
修饰符是这样的一种函数,它接受一个函数作为输入,通常输出也是一个函数:
In [7]:
def dec(f):
print 'I am decorating function', id(f)
return f
将 len
函数作为参数传入这个修饰符函数:
In [8]:
declen = dec(len)
I am decorating function 33716168
使用这个新生成的函数:
In [9]:
declen([10,20,30])
Out[9]:
3
上面的例子中,我们仅仅返回了函数的本身,也可以利用这个函数生成一个新的函数,看一个新的例子:
In [10]:
def loud(f):
def new_func(*args, **kw):
print 'calling with', args, kw
rtn = f(*args, **kw)
print 'return value is', rtn
return rtn
return new_func
In [11]:
loudlen = loud(len)
In [12]:
loudlen([10, 20, 30])
calling with ([10, 20, 30],) {}
return value is 3
Out[12]:
3
用 @ 来使用修饰符
Python
使用 @
符号来将某个函数替换为修饰符之后的函数:
例如这个函数:
In [13]:
def foo(x):
print x
foo = dec(foo)
I am decorating function 64021672
可以替换为:
In [14]:
@dec
def foo(x):
print x
I am decorating function 64021112
事实上,如果修饰符返回的是一个函数,那么可以链式的使用修饰符:
@dec1
@dec2
def foo(x):
print x
使用修饰符 loud
来定义这个函数:
In [15]:
@loud
def foo(x):
print x
In [16]:
foo(42)
calling with (42,) {}
42
return value is None
例子
定义两个修饰器函数,一个将原来的函数值加一,另一个乘二:
In [17]:
def plus_one(f):
def new_func(x):
return f(x) + 1
return new_func
def times_two(f):
def new_func(x):
return f(x) * 2
return new_func
定义函数,先乘二再加一:
In [18]:
@plus_one
@times_two
def foo(x):
return int(x)
In [19]:
foo(13)
Out[19]:
27
修饰器工厂
decorators factories
是返回修饰器的函数,例如:
In [20]:
def super_dec(x, y, z):
def dec(f):
def new_func(*args, **kw):
print x + y + z
return f(*args, **kw)
return new_func
return dec
它的作用在于产生一个可以接受参数的修饰器,例如我们想将 loud
输出的内容写入一个文件去,可以这样做:
In [21]:
def super_loud(filename):
fp = open(filename, 'w')
def loud(f):
def new_func(*args, **kw):
fp.write('calling with' + str(args) + str(kw))
# 确保内容被写入
fp.flush()
fp.close()
rtn = f(*args, **kw)
return rtn
return new_func
return loud
可以这样使用这个修饰器工厂:
In [22]:
@super_loud('test.txt')
def foo(x):
print x
调用 foo
就会在文件中写入内容:
In [23]:
foo(12)
12
查看文件内容:
In [24]:
with open('test.txt') as fp:
print fp.read()
calling with(12,){}
In [25]:
import os
os.remove('test.txt')
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