python基础技巧总结（四）

本是古典何须时尚 2022-05-16 03:21 184阅读 0赞

### 前三期请到我博客里找 ###

[https://blog.csdn.net/hebtu666][https_blog.csdn.net_hebtu666]

我们继续总结

### except的用法和作用 ###

try/except: 捕捉由PYTHON自身或写程序过程中引发的异常并恢复

except: 捕捉所有其他异常

except name: 只捕捉特定的异常

except name, value: 捕捉异常及格外的数据(实例)

except (name1,name2) 捕捉列出来的异常

except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得额外数据

else: 如果没有引发异常就运行

finally: 总是会运行此处代码

### Python自省 ###

这个也是python彪悍的特性.自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句就是运行时能够获得对象的类型.比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

## python容器 ##

列表：元素可变（任何数据类型），有序（可索引），append/insert/pop；

元组：元素不可变，但元素中的可变元素是可变的；有序（可索引）；而且元组可以被散列，例如作为字典的键。

集合：无序（不可被索引）、互异

字典：无序，键值对（key：value），key唯一不可重复

## `map()` ##

`map()`函数接收两个参数，一个是函数，一个是`Iterable`，`map`将传入的函数依次作用到序列的每个元素，***并把结果作为新的`Iterator`返回。（重点理解）***

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`上，就可以用`map()`实现如下：

>>> def f(x):
    ...     return x * x
    ...
    >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    >>> list(r)
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

`map()`作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

## reduce ##

`reduce`把一个函数作用在一个序列`[x1, x2, x3, ...]`上，这个函数必须接收两个参数，`reduce`把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

简单例子：

>>> from functools import reduce
    >>> def fn(x, y):
            return x * 10 + y
    
    >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
    13579

结合一下，我们可以自己写出int（）函数

from functools import reduce
    
    a={'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    
    def charnum(s):
        return a[s]
    
    def strint(s):
        return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(charnum, s))

下一期主要介绍更多相关函数和常见使用。

[https_blog.csdn.net_hebtu666]: https://blog.csdn.net/hebtu666