/target=_blankclass=infotextkey>Python的初级函数是一种性能弱小的工具，它们可以清楚提高代码的灵敏性和可读性。

无论你是新手还是阅历丰盛的开发者，了解和把握初级函数都是十分关键的，由于它们可以协助你更轻松地处置各种编程义务。

1.Lambda函数：小而弱小

Lambda函数是一种匿名函数，它们可以在不定义完整函数的状况下创立便捷的性能。

示例代码，展示如何经常使用Lambda函数来求平方：

#示例1：Lambda函数用于求平方square=lambdax:x**2result=square(5)#结果为25

在这个示例中，咱们创立了一个Lambda函数，它接受一个参数x并前往x的平方。

Lambda函数可以在须要时轻松地创立，使代码愈加紧凑和可读。

2.map()函数：数据批量转换

map()函数准许咱们将一个函数运行于可迭代对象的每个元素，而后前往一个新的可迭代对象。这是一种批量转换数据的形式。

示例代码，展示如何经常使用map()函数将一个列表中的数字转换为它们的平方：

#示例2：经常使用map()函数将列表中的数字转换为它们的平方numbers=[1,2,3,4,5]squared=map(lambdax:x**2,numbers)squared_list=list(squared)#转换为列表

在这个示例中，传递了一个Lambda函数和一个数字列表给map()函数，它前往了一个蕴含每个数字的平方的新列表。

3.filter()函数：数据挑选

filter()函数准许咱们挑选可迭代对象的元素，只保管满足条件的元素。

示例代码，展示如何经常使用filter()函数挑选出一个数字列表中的偶数：

#示例3：经常使用filter()函数挑选出偶数numbers=[1,2,3,4,5]even=filter(lambdax:x%2==0,numbers)even_list=list(even)#转换为列表

在这个示例中，传递了一个Lambda函数和一个数字列表给filter()函数，它前往了一个只蕴含偶数的新列表。

4.reduce()函数：数据累积

reduce()函数在Python2中是内置函数，但在Python3中被移到了functools模块。它准许依次将一个函数运行于可迭代对象的元素，累积计算结果。

示例代码，展示如何经常使用reduce()函数计算一个数字列表的乘积：

#示例4：经常使用reduce()函数计算数字列表的乘积fromfunctoolsimportreducenumbers=[1,2,3,4,5]product=reduce(lambdax,y:x*y,numbers)

在这个示例中，经常使用reduce()函数将Lambda函数运行于列表中的元素，依次计算它们的乘积。

5.高阶函数：函数作为参数和前往值

高阶函数是那些接受函数作为参数并/或前往函数的函数。这使得咱们可以将函数作为参数传递给其余函数，或许将函数作为前往值从其余函数中前往。

示例代码，展示如何编写一个接受函数作为参数的高阶函数：

#示例5：编写高阶函数接受函数作为参数defly_function(func,>在这个示例中，咱们定义了一个名为apply_function的高阶函数，接受一个函数和一个数据列表，并将该函数运行于数据列表的每个元素，前往一个蕴含结果的新列表。
6.闭包：函数的形态
闭包是嵌套函数，它们可以捕捉并记住其所在作用域的变量。这使得咱们可以创立具备形态的函数。
示例代码，展示如何创立一个闭包来记载函数的调用次数：
#示例6：经常使用闭包记载函数的调用次数defcounter():count=0defincrement():nonlocalcountcount+=1returncountreturnincrementcounter_func=counter()print(counter_func())#输入1print(counter_func())#输入2
在这个示例中，定义了一个counter函数，它前往一个外部函数increment，该外部函数可以访问并修正外部函数的变量count。
这样，就可以创立一个具备形态的计数器函数。
7.装璜器：修正函数的行为
装璜器是初级函数，用于修正其余函数的行为。通罕用于减少额外的性能，例如日志记载、性能剖析或权限审核，而不须要修正原始函数的代码。
示例代码，展示如何创立一个装璜器来记载函数的口头期间：
#示例7：创立装璜器记载函数口头期间importtimedeftiming_decorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):start_time=time.time()result=func(*args,**kwargs)end_time=time.time()print(f"{func.__name__}口头期间：{end_time-start_time}秒")returnresultreturnwrapper@timing_decoratordefslow_function():time.sleep(2)slow_function()#打印口头期间
在这个示例中，定义了一个装璜器timing_decorator，接受一个函数作为参数，并前往一个新的函数wrapper，该函数记载函数的口头期间。
论断
Lambda函数准许你轻松创立小型函数，从而在代码中愈加紧凑。map()、filter()和reduce()等函数协助你批量处置数据，使代码更具可保养性。高阶函数让你能够将函数作为参数传递给其余函数，从而成功模块化和复用性。闭包准许你创立具备形态的函数，而装璜器则使你能够轻松减少性能而无需修正原始函数。
初级函数不只提供了弱小的工具，还能够优化你的编程技艺和代码组织才干。经过始终练习和运行这些概念，能够愈加自信地处置各种编程应战，并编写出愈加优雅和高效的Python代码。

Python入门必备知识点有哪些？

Python入门必备知识点

1、什么是Python? 使用Pvthon的优缺点有哪些?

Python是一种面向对象的解释性的交互式语言，带有对象、模块、线程、异常和内存自动管理的机制。使用Python的优点有:简单、易学、轻便可移植、可扩展、可读性具有多种内建数据类型、开源等等。使用Python的缺点有:运行速度慢，代码不能加密(解释性语言，发布python应用只能发布源代码，不像C发布编译后的应用文件)

2、什么是PEP 8?

PEP8是一种编码规范，是一系列关于如何让Python代码更加具有可读性的编码建议。

3、什么是序列化和反序列化?

序列化:将在内存中的变量转为可存储或传输的过程。应用JSON传输，序列化为统一格式ison反序列化:与序列化的过程相反Pickle模块允许我们将Python对象转换成一个string表示的信息，并且可以使用dump函数将其保存到一个文件中去，这样的过程称为序列化。而使用文件中保存的对象信息重构Python对象的过程称为反序列化。

4、Python是如何被解释执行的?

Pvthon是一种解释型语言，它可以直接从源代码运行程序。程序员编写的源代码首先转变成一种中间语言代码，然后再被转换成能够直接执行的机器语言代码。

是如何进行内存管理的?

Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。所有的Python对象和数据结构都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆，而程序员不可以。将Pvthon堆空间中的内存分配给Pvthon对象的工作是由Python内存管理器完成的。而内核API则会提供给程序员一些相关的工具来完成涉及到内存的编码工作。

6.能够找到程序中的bug进行静态分析的工具有哪些?

Python还内置废品回收器，从而进行回收释放内存到堆空间能够找到程序中的bug进行静态分析的工具有哪些?6、PyChecker是一种能够发现Python源代码中的bug并对其中的代码风格和复杂度进行警告的静态分析工具。另外一种工具是Pylint，它能够验证模块是否满足编码标准。

7、什么是Python装饰器?

用来装饰一个函数从而使这个函数在不修改本身的函数定义外，动态产生额外的功能;装饰函数的入参为需要被装饰的函数。装饰器本质上是一个返回函数的高阶函数一个Python装饰器是我们在符合Python语法的同时又方便地对函数做的一些特定的修改。

8、列表、元组、集合、字典的区别是什么?

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

9、怎样理解字典和列表?

它们是一种用来创建可变对象的语法结构，数据容器dic插入、查找速度比list快，不会随key的增加而增加，但list会随着元素的增加而增加(偏移量)

10、参数是如何通过值或者引用传递的?

python中确切说应该是“传对象引用”的方式，引用对象传递。一切皆对象，参数皆引用如果函数收到的是一个可变对象(比如列表、字典)的引用，则可修改对象的原始值==相当于“引用传递”方式如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字、字符、元组)，就不能直接修改原始对象指向的值==相当于“值传递”方式。

Python性能分析指南

原文来源 | Huy Nguyen译文来源 | 开源中国虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析，但是当这样的问题出现时，如果能知道Python生态系统中的许多种工具，这样总是可以让人安心的。 分析一个程序的性能可以归结为回答4个基本的问题：1.它运行的有多块？2.那里是速度的瓶颈？3.它使用了多少内存？4.哪里发生了内存泄漏？下面，我们将用一些很酷的工具，深入细节的回答这些问题。 使用time工具粗糙定时首先，我们可以使用快速然而粗糙的工具：古老的unix工具time，来为我们的代码检测运行时间。 上面三个输入变量的意义在文章 stackoverflow article 中有详细介绍。 简单的说：real – 表示实际的程序运行时间user – 表示程序在用户态的cpu总时间sys – 表示在内核态的cpu总时间通过sys和user时间的求和，你可以直观的得到系统上没有其他程序运行时你的程序运行所需要的CPU周期。 若sys和user时间之和远远少于real时间，那么你可以猜测你的程序的主要性能问题很可能与IO等待相关。 使用计时上下文管理器进行细粒度计时我们的下一个技术涉及访问细粒度计时信息的直接代码指令。 这是一小段代码，我发现使用专门的计时测量是非常重要的为了使用它，你需要用Python的with关键字和Timer上下文管理器包装想要计时的代码块。 它将会在你的代码块开始执行的时候启动计时器，在你的代码块结束的时候停止计时器。 这是一个使用上述代码片段的例子：我经常将这些计时器的输出记录到文件中，这样就可以观察我的程序的性能如何随着时间进化。 使用分析器逐行统计时间和执行频率Robert Kern有一个称作line_profiler的不错的项目，我经常使用它查看我的脚步中每行代码多快多频繁的被执行。 想要使用它，你需要通过pip安装该python包：一旦安装完成，你将会使用一个称做“line_profiler”的新模组和一个“”可执行脚本。 想要使用该工具，首先修改你的源代码，在想要测量的函数上装饰@profile装饰器。 不要担心，你不需要导入任何模组。 脚本将会在执行的时候将它自动地注入到你的脚步的运行时。 一旦你已经设置好了@profile装饰器，使用执行你的脚步。 -l选项通知kernprof注入@profile装饰器到你的脚步的内建函数，-v选项通知kernprof在脚本执行完毕的时候显示计时信息。 上述脚本的输出看起来像这样：寻找具有高Hits值或高Time值的行。 这些就是可以通过优化带来最大改善的地方。 程序使用了多少内存？现在我们对计时有了较好的理解，那么让我们继续弄清楚程序使用了多少内存。 我们很幸运，Fabian Pedregosa模仿Robert Kern的line_profiler实现了一个不错的内存分析器。 首先使用pip安装：（这里建议安装psutil包，因为它可以大大改善memory_profiler的性能）。 就像line_profiler，memory_profiler也需要在感兴趣的函数上面装饰@profile装饰器：想要观察你的函数使用了多少内存，像下面这样执行：一旦程序退出，你将会看到看起来像这样的输出：line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门，两者都有在IPython中的快捷命令。 你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容：在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun，它们的行为类似于他们的命令行形式。 主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰你要分析的函数。 只需要在IPython会话中像先前一样直接运行分析：这样可以节省你很多时间和精力，因为你的源代码不需要为使用这些分析命令而进行修改。 内存泄漏在哪里？cPython解释器使用引用计数做为记录内存使用的主要方法。 这意味着每个对象包含一个计数器，当某处对该对象的引用被存储时计数器增加，当引用被删除时计数器递减。 当计数器到达零时，cPython解释器就知道该对象不再被使用，所以删除对象，释放占用的内存。 如果程序中不再被使用的对象的引用一直被占有，那么就经常发生内存泄漏。 查找这种“内存泄漏”最快的方式是使用Marius Gedminas编写的objgraph，这是一个极好的工具。 该工具允许你查看内存中对象的数量，定位含有该对象的引用的所有代码的位置。 一开始，首先安装objgraph：一旦你已经安装了这个工具，在你的代码中插入一行声明调用调试器：最普遍的对象是哪些？在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象：哪些对象已经被添加或删除？我们也可以查看两个时间点之间那些对象已经被添加或删除：谁引用着泄漏的对象？继续，你还可以查看哪里包含给定对象的引用。 让我们以下述简单的程序做为一个例子：想要看看哪里包含变量x的引用，执行_backref()函数：该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/，它看起来是像这样：在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象：最下面有红字的盒子是我们感兴趣的对象。 我们可以看到，它被符号x引用了一次，被列表y引用了三次。 如果是x引起了一个内存泄漏，我们可以使用这个方法，通过跟踪它的所有引用，来检查为什么它没有自动的被释放。 回顾一下，objgraph 使我们可以：显示占据python程序内存的头N个对象显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用努力与精度在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析python程序的性能。 通过这些工具与技术的武装，你可以获得所有需要的信息，来跟踪一个python程序中大多数的内存泄漏，以及识别出其速度瓶颈。 对许多其他观点来说，运行一次性能分析就意味着在努力目标与事实精度之间做出平衡。 如果感到困惑，那么就实现能适应你目前需求的最简单的解决方案。 参考stack overflow – time explained（堆栈溢出 – 时间解释）line_profiler（线性分析器）memory_profiler（内存分析器）objgraph（对象图）end