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      python構(gòu)建函數(shù) python構(gòu)建函數(shù)圖像

      Python函數(shù)的定義(構(gòu)造)和調(diào)用

      這里來(lái)給大家演示一下,函數(shù)的定義或構(gòu)造,并調(diào)用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)封裝后的效果。

      站在用戶的角度思考問(wèn)題,與客戶深入溝通,找到惠城網(wǎng)站設(shè)計(jì)與惠城網(wǎng)站推廣的解決方案,憑借多年的經(jīng)驗(yàn),讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合,創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品,建站類型包括:網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋惠城地區(qū)。

      首先我們來(lái)看看想實(shí)現(xiàn)下面的這個(gè)效果,如果不使用函數(shù)應(yīng)該怎么實(shí)現(xiàn)。

      以上兩種返回結(jié)果都是1-9這幾個(gè)數(shù)字。

      以上兩種方法,第一種代碼重復(fù)率太高,代碼美觀效果太差,雖然能實(shí)現(xiàn)效果,但是因?yàn)閿?shù)量比較少,還能手工打出來(lái)這幾行代碼,如果是打印1-100000就很難實(shí)現(xiàn)了。這時(shí)候for循環(huán)還是可以實(shí)現(xiàn)的,但是for循環(huán)只能實(shí)現(xiàn)類似的數(shù)字和變量循環(huán),無(wú)法進(jìn)行復(fù)雜的功能開發(fā)。鑒于此,函數(shù)這個(gè)概念就被python引入了,下面先來(lái)看看函數(shù)是怎么實(shí)現(xiàn)上面的效果的,還是兩種方法。

      這時(shí)候如果想實(shí)現(xiàn)上面的打印結(jié)果就直接使用函數(shù)名+小括號(hào)調(diào)用函數(shù)就可以了,這種類型的語(yǔ)法,不僅可以反復(fù)使用,而且封裝后的代碼更美觀。

      使用Python構(gòu)造經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)(ECDF)

      對(duì)于一個(gè)樣本序列 ,經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定義為

      其中 是一個(gè)指示函數(shù),如果 ,指示函數(shù)取值為1,否則取值為0,因此 能反映在樣本中小于 的元素?cái)?shù)量占比。

      根據(jù)格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一個(gè)樣本滿足獨(dú)立同分布(IID),那么其經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) 會(huì)趨近于真實(shí)的累積分布函數(shù) 。

      首先定義一個(gè)類,命名為ECDF:

      我們采用均勻分布(Uniform)進(jìn)行驗(yàn)證,導(dǎo)入 uniform 包,然后進(jìn)行兩輪抽樣,第一輪抽取10次,第二輪抽取1000次,比較輸出的結(jié)果。

      輸出結(jié)果為:

      而我們知道,在真實(shí)的0到1均勻分布中, 時(shí), ,從模擬結(jié)果可以看出,樣本量越大,最終的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)值也越接近于真實(shí)的累積分布函數(shù)值,因此格利文科定理得以證明。

      在Python中定義Main函數(shù)

      目錄

      許多編程語(yǔ)言都有一個(gè)特殊的函數(shù),當(dāng)操作系統(tǒng)開始運(yùn)行程序時(shí)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行該函數(shù)。這個(gè)函數(shù)通常被命名為main(),并且依據(jù)語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)具有特定的返回類型和參數(shù)。另一方面,Python解釋器從文件頂部開始執(zhí)行腳本,并且沒(méi)有自動(dòng)執(zhí)行的特殊函數(shù)。

      盡管如此,為程序的執(zhí)行定義一個(gè)起始點(diǎn)有助于理解程序是如何運(yùn)行的。Python程序員提出了幾種方式對(duì)此進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

      本文結(jié)束時(shí),您將了解以下內(nèi)容:

      Python中的基本main()函數(shù)

      一些Python腳本中,包含一個(gè)函數(shù)定義和一個(gè)條件語(yǔ)句,如下所示:

      此代碼中,包含一個(gè)main()函數(shù),在程序執(zhí)行時(shí)打印Hello World!。此外,還包含一個(gè)條件(或if)語(yǔ)句,用于檢查__name__的值并將其與字符串"__main__"進(jìn)行比較。當(dāng)if語(yǔ)句為True時(shí),Python解釋器將執(zhí)行main()函數(shù)。更多關(guān)于Python條件語(yǔ)句的信息可以由此獲得。

      這種代碼模式在Python文件中非常常見(jiàn),它將作為腳本執(zhí)行并導(dǎo)入另一個(gè)模塊。為了幫助理解這段代碼的執(zhí)行方式,首先需要了解Python解釋器如何根據(jù)代碼的執(zhí)行方式設(shè)置__name__。

      Python中的執(zhí)行模式

      Python解釋器執(zhí)行代碼有兩種方式:

      更多內(nèi)容可參考如何運(yùn)行Python腳本。無(wú)論采用哪種方式,Python都會(huì)定義一個(gè)名為__name__的特殊變量,該變量包含一個(gè)字符串,其值取決于代碼的使用方式。

      本文將如下示例文件保存為execution_methods.py,以 探索 代碼如何根據(jù)上下文改變行為:

      在此文件中,定義了三個(gè)對(duì)print()函數(shù)的調(diào)用。前兩個(gè)打印一些介紹性短語(yǔ)。第三個(gè)print()會(huì)先打印短語(yǔ)The value __name__ is,之后將使用Python內(nèi)置的repr()函數(shù)打印出__name__變量。

      在Python中,repr()函數(shù)將對(duì)象轉(zhuǎn)化為供解釋器讀取的形式。上述示例通過(guò)使用repr()函數(shù)來(lái)強(qiáng)調(diào)__name__的值為字符串。更多關(guān)于repr()的內(nèi)容可參考Python文檔。

      在本文中,您將隨處可見(jiàn)文件(file),模塊(module)和腳本(script)這三個(gè)字眼。實(shí)際上,三者之間并無(wú)太大的差別。不過(guò),在強(qiáng)調(diào)代碼目的時(shí),還是存在細(xì)微的差異:

      “如何運(yùn)行Python腳本”一文也討論了三者的差別。

      基于命令行執(zhí)行

      在這類方法中,Python腳本將通過(guò)命令行來(lái)執(zhí)行。

      執(zhí)行腳本時(shí),無(wú)法與Python解釋器正在執(zhí)行的代碼交互。關(guān)于如何通過(guò)命令行執(zhí)行代碼的詳細(xì)信息對(duì)本文而言并不重要,但您可以通過(guò)展開下框閱讀更多有關(guān)Windows,Linux和macOS之間命令行差異的內(nèi)容。

      命令行環(huán)境

      不同的操作系統(tǒng)在使用命令行執(zhí)行代碼時(shí)存在細(xì)微的差異。

      在Linux和macOS中,通常使用如下命令:

      美元符號(hào)($)之前的內(nèi)容可能有所不同,具體取決于您的用戶名和計(jì)算機(jī)名稱。您鍵入的命令位于$之后。在Linux或macOS上,Python3的可執(zhí)行文件名為python3,因此可以通過(guò)輸入python3 script_name.py來(lái)運(yùn)行python腳本。

      在Windows上,命令提示符通常如下所示:

      根據(jù)您的用戶名,之前的內(nèi)容可能會(huì)有所不同,您輸入的命令位于之后。在Windows上,Python3的可執(zhí)行文件通常為python。因此可以通過(guò)輸入python script_name.py來(lái)運(yùn)行python腳本。

      無(wú)論哪種操作系統(tǒng),本文的Python腳本的輸出結(jié)果都是相同的。因此本文以Linux和macOS為例。

      使用命令行執(zhí)行execution_methods.py,如下所示:

      在這個(gè)示例中,__name__具有值'__main__',其中引號(hào)(')表明該值為字符串類型。

      請(qǐng)記住,在Python中,使用單引號(hào)(')和雙引號(hào)(")定義的字符串沒(méi)有區(qū)別。更多關(guān)于字符串的內(nèi)容請(qǐng)參考Python的基本數(shù)據(jù)類型。

      如果在腳本中包含"shebang行"并直接執(zhí)行它(./execution_methods.py),或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run,將會(huì)獲取相同的結(jié)果。

      您還可以通過(guò)向命令行添加-m參數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)以模塊的方式執(zhí)行。通常情況下,推薦如下方式pip: python3 -m pip install package_name。

      添加-m參數(shù)將會(huì)運(yùn)行包中__main__.py的代碼。更多關(guān)于__main__.py文件的內(nèi)容可參考如何將開源Python包發(fā)布到PyPI中。

      在三種情況中,__name__都具有相同的值:字符串'__main__'。

      技術(shù)細(xì)節(jié):Python文檔中具體定義了__name__何時(shí)取值為'__main__'。

      當(dāng)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)輸入,腳本或者交互提示中讀取數(shù)據(jù)時(shí),模塊的__name__將取值為'__main__'。(來(lái)源)

      __name__與__doc__,__package__和其他屬性一起存儲(chǔ)在模塊的全局命名空間。更多關(guān)于屬性的信息可參考Python數(shù)據(jù)模型文檔,特別是關(guān)于模塊和包的信息,請(qǐng)參閱Python Import文檔。

      導(dǎo)入模塊或解釋器

      接下來(lái)是Python解釋器執(zhí)行代碼的第二種方式:導(dǎo)入。在開發(fā)模塊或腳本時(shí),可以使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入他人已經(jīng)構(gòu)建的模塊。

      在導(dǎo)入過(guò)程中,Python執(zhí)行指定模塊中定義的語(yǔ)句(但僅在第一次導(dǎo)入模塊時(shí))。要演示導(dǎo)入execution_methods.py文件的結(jié)果,需要啟動(dòng)Python解釋器,然后導(dǎo)入execution_methods.py文件:

      在此代碼輸出中,Python解釋器執(zhí)行了三次print()函數(shù)調(diào)用。前兩行由于沒(méi)有變量,在輸出方面與在命令行上作為腳本執(zhí)行時(shí)完全相同。但是第三個(gè)輸出存在差異。

      當(dāng)Python解釋器導(dǎo)入代碼時(shí),__name__的值與要導(dǎo)入的模塊的名稱相同。您可以通過(guò)第三行的輸出了解這一點(diǎn)。__name__的值為'execution_methods',是Python導(dǎo)入的.py文件。

      注意如果您在沒(méi)有退出Python時(shí)再次導(dǎo)入模塊,將不會(huì)有輸出。

      注意:更多關(guān)于導(dǎo)入在Python中如何工作的內(nèi)容請(qǐng)參考官方文檔和Python中的絕對(duì)和相對(duì)導(dǎo)入。

      Main函數(shù)的最佳實(shí)踐

      既然您已經(jīng)了解兩種執(zhí)行方式上的差異,那么掌握一些最佳實(shí)踐方案還是很有用的。它們將適用于編寫作為腳本運(yùn)行的代碼或者在另一個(gè)模塊導(dǎo)入的代碼。

      如下是四種實(shí)踐方式:

      將大部分代碼放入函數(shù)或類中

      請(qǐng)記住,Python解釋器在導(dǎo)入模塊時(shí)會(huì)執(zhí)行模塊中的所有代碼。有時(shí)如果想要實(shí)現(xiàn)用戶可控的代碼,會(huì)導(dǎo)致一些副作用,例如:

      在這種情況下,想要實(shí)現(xiàn)用戶控制觸發(fā)此代碼的執(zhí)行,而不是讓Python解釋器在導(dǎo)入模塊時(shí)執(zhí)行代碼。

      因此,最佳方法是將大部分代碼包含在函數(shù)或類中。這是因?yàn)楫?dāng)Python解釋器遇到def或class關(guān)鍵字時(shí),它只存儲(chǔ)這些定義供以后使用,并且在用戶通知之前不會(huì)實(shí)際執(zhí)行。

      將如下代碼保存在best_practices.py以證明這個(gè)想法:

      在此代碼中,首先從time模塊中導(dǎo)入sleep()。

      在這個(gè)示例中,參數(shù)以秒的形式傳入sleep()函數(shù)中,解釋器將暫停一段時(shí)間再運(yùn)行。隨后,使用print()函數(shù)打印關(guān)于代碼描述的語(yǔ)句。

      之后,定義一個(gè)process_data()函數(shù),執(zhí)行如下五項(xiàng)操作:

      在命令行中執(zhí)行

      當(dāng)你將此文件作為腳本用命令行執(zhí)行時(shí)會(huì)發(fā)生什么呢?

      Python解釋器將執(zhí)行函數(shù)定義之外的from time import sleep和print(),之后將創(chuàng)建函數(shù)process_data()。然后,腳本將退出而不做任何進(jìn)一步的操作,因?yàn)槟_本沒(méi)有任何執(zhí)行process_data()的代碼。

      如下是這段腳本的執(zhí)行結(jié)果:

      我們?cè)谶@里看到的輸出是第一個(gè)print()的結(jié)果。注意,從time導(dǎo)入和定義process_data()函數(shù)不產(chǎn)生結(jié)果。具體來(lái)說(shuō),調(diào)用定義在process_data()內(nèi)部的print()不會(huì)打印結(jié)果。

      導(dǎo)入模塊或解釋器執(zhí)行

      在會(huì)話(或其他模塊)中導(dǎo)入此文件時(shí),Python解釋器將執(zhí)行相同的步驟。

      Python解釋器導(dǎo)入文件后,您可以使用已導(dǎo)入模塊中定義的任何變量,類或函數(shù)。為了證明這一點(diǎn),我們將使用可交互的Python解釋器。啟動(dòng)解釋器,然后鍵入import best_practices:

      導(dǎo)入best_practices.py后唯一的輸出來(lái)自process_data()函數(shù)外定義的print()。導(dǎo)入模塊或解釋器執(zhí)行與基于命令行執(zhí)行類似。

      使用__name__控制代碼的執(zhí)行

      如何實(shí)現(xiàn)基于命令行而不使用Python解釋器導(dǎo)入文件來(lái)執(zhí)行呢?

      您可以使用__name__來(lái)決定執(zhí)行上下文,并且當(dāng)__name__等于"__main__"時(shí)才執(zhí)行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代碼:

      這段代碼添加了一個(gè)條件語(yǔ)句來(lái)檢驗(yàn)__name__的值。當(dāng)值為"__main__"時(shí),條件為True。記住當(dāng)__name__變量的特殊值為"__main__"時(shí)意味著Python解釋器會(huì)執(zhí)行腳本而不是將其導(dǎo)入。

      條件語(yǔ)塊內(nèi)添加了四行代碼(第12,13,14和15行):

      現(xiàn)在,在命令行中運(yùn)行best_practices.py,并觀察輸出的變化:

      首先,輸出顯示了process_data()函數(shù)外的print()的調(diào)用結(jié)果。

      之后,data的值被打印。因?yàn)楫?dāng)Python解釋器將文件作為腳本執(zhí)行時(shí),變量__name__具有值"__main__",因此條件語(yǔ)句被計(jì)算為True。

      接下來(lái),腳本將調(diào)用process_data()并傳入data進(jìn)行修改。當(dāng)process_data執(zhí)行時(shí),將輸出一些狀態(tài)信息。最終,將輸出modified_data的值。

      現(xiàn)在您可以驗(yàn)證從解釋器(或其他模塊)導(dǎo)入best_practices.py后發(fā)生的事情了。如下示例演示了這種情況:

      注意,當(dāng)前結(jié)果與將條件語(yǔ)句添加到文件末尾之前相同。因?yàn)榇藭r(shí)__name__變量的值為"best_practices",因此條件語(yǔ)句結(jié)果為False,Python將不執(zhí)行process_data()。

      創(chuàng)建名為main()的函數(shù)來(lái)包含要運(yùn)行的代碼

      現(xiàn)在,您可以編寫作為腳本由從命令行執(zhí)行并導(dǎo)入且沒(méi)有副作用的Python代碼。接下來(lái),您將學(xué)習(xí)如何編寫代碼并使其他程序員能輕松地理解其含義。

      許多語(yǔ)言,如C,C++,Java以及其他的一些語(yǔ)言,都會(huì)定義一個(gè)叫做main()的函數(shù),當(dāng)編譯程序時(shí),操作系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用該函數(shù)。此函數(shù)通常被稱為入口點(diǎn)(entry point),因?yàn)樗浅绦蜻M(jìn)入執(zhí)行的起始位置。

      相比之下,Python沒(méi)有一個(gè)特殊的函數(shù)作為腳本的入口點(diǎn)。實(shí)際上在Python中可以將入口點(diǎn)定義成任何名稱。

      盡管Python不要求將函數(shù)命名為main(),但是最佳的做法是將入口點(diǎn)函數(shù)命名為main()。這樣方便其他程序員定位程序的起點(diǎn)。

      此外,main()函數(shù)應(yīng)該包含Python解釋器執(zhí)行文件時(shí)要運(yùn)行的任何代碼。這比將代碼放入條件語(yǔ)塊中更好,因?yàn)橛脩艨梢栽趯?dǎo)入模塊時(shí)重復(fù)使用main()函數(shù)。

      修改best_practices.py文件如下所示:

      在這個(gè)示例中,定義了一個(gè)main()函數(shù),它包含了上面的條件語(yǔ)句塊。之后修改條件語(yǔ)塊執(zhí)行main()。如果您將此代碼作為腳本運(yùn)行或?qū)耄瑢@得與上一節(jié)相同的輸出。

      在main()中調(diào)用其他函數(shù)

      另一種常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方式是在main()中調(diào)用其他函數(shù),而不是直接將代碼寫入main()。這樣做的好處在于可以實(shí)現(xiàn)將幾個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的子任務(wù)整合。

      例如,某個(gè)腳本有如下功能:

      如果在單獨(dú)的函數(shù)中各自實(shí)現(xiàn)這些子任務(wù),您(或其他用戶)可以很容易地實(shí)現(xiàn)代碼重用。之后您可以在main()函數(shù)中創(chuàng)建默認(rèn)的工作流。

      您可以根據(jù)自己的情況選擇是否使用此方案。將任務(wù)拆分為多個(gè)函數(shù)會(huì)使重用更容易,但會(huì)增加他人理解代碼的難度。

      修改best_practices.py文件如下所示:

      在此示例代碼中,文件的前10行具有與之前相同的內(nèi)容。第12行的第二個(gè)函數(shù)創(chuàng)建并返回一些示例數(shù)據(jù),第17行的第三個(gè)函數(shù)模擬將修改后的數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。

      第21行定義了main()函數(shù)。在此示例中,對(duì)main()做出修改,它將調(diào)用數(shù)據(jù)讀取,數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)寫入等功能。

      首先,從read_data_from_web()中創(chuàng)建data。將data作為參數(shù)傳入process_data(),之后將返回modified_data。最后,將modified_data傳入write_data_to_database()。

      腳本的最后兩行是條件語(yǔ)塊用于驗(yàn)證__name__,并且如果if語(yǔ)句為True,則執(zhí)行main()。

      在命令行中運(yùn)行如下所示:

      根據(jù)執(zhí)行結(jié)果,Python解釋器在執(zhí)行main()函數(shù)時(shí),將依次執(zhí)行read_data_from_web(),process_data()以及write_data_to_database()。當(dāng)然,您也可以導(dǎo)入best_practices.py文件并重用process_data()作為不同的數(shù)據(jù)輸入源,如下所示:

      在此示例中,導(dǎo)入了best_practices并且將其簡(jiǎn)寫為bp。

      導(dǎo)入過(guò)程會(huì)導(dǎo)致Python解釋器執(zhí)行best_practices.py的全部代碼,因此輸出顯示解釋文件用途的信息。

      然后,從文件中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)而不是從Web中讀取數(shù)據(jù)。之后,可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函數(shù)。在此情況下,可以利用代碼重寫來(lái)取代在main()函數(shù)中實(shí)現(xiàn)全部的代碼邏輯。

      實(shí)踐總結(jié)

      以下是Python中main()函數(shù)的四個(gè)關(guān)鍵最佳實(shí)踐:

      結(jié)論

      恭喜!您現(xiàn)在已經(jīng)了解如何創(chuàng)建Python main()函數(shù)了。

      本文介紹了如下內(nèi)容:

      現(xiàn)在,您可以開始編寫一些非常棒的關(guān)于Python main()函數(shù)代碼啦!

      Python析構(gòu)函數(shù)

      Python中有兩個(gè)特殊的方法, 一個(gè)是構(gòu)造函數(shù) init , 另一個(gè)是析構(gòu)函數(shù) del ,統(tǒng)稱為魔術(shù)方法。

      構(gòu)造函數(shù) init ,創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象之后Python會(huì)自動(dòng)執(zhí)行此方法,把初始化的屬性特點(diǎn)放到實(shí)例對(duì)象里。

      構(gòu)造函數(shù)是創(chuàng)建并初始對(duì)象屬性,那么對(duì)象使用完成后,系統(tǒng)是怎么處理這些呢?

      這個(gè)時(shí)候,Python引入了銷毀對(duì)象功能的析構(gòu)函數(shù) del ()

      析構(gòu)函數(shù) del 是對(duì)象沒(méi)有被引用時(shí)會(huì)觸發(fā)垃圾回收機(jī)制,進(jìn)行內(nèi)存釋放.

      python 內(nèi)置的 del 方法稱為析構(gòu)方法。用于實(shí)現(xiàn)對(duì)象被銷毀時(shí)所需的操作。

      常見(jiàn)的應(yīng)用常見(jiàn)如:

      析構(gòu)方法 del ()是可選的,如果不提供,則Python 會(huì)在后臺(tái)提供默認(rèn)析構(gòu)函數(shù)

      如果要顯式的調(diào)用析構(gòu)函數(shù),可以使用del關(guān)鍵字: del obj

      析構(gòu)方法的作用是銷毀對(duì)象的,在python中采用垃圾回收機(jī)制。

      Python垃圾回收機(jī)制核心思想是:

      詳細(xì)說(shuō)明:

      我們主動(dòng)刪除對(duì)象調(diào)用del 對(duì)象;程序運(yùn)行結(jié)束后,python也會(huì)自動(dòng)進(jìn)行刪除其他的對(duì)象。

      注意:

      如果我們重寫子類的 del () 方法(父類為非 object 的類),則必須顯式調(diào)用父類的 del () 方法,這樣才能保證在回收子類對(duì)象時(shí),其占用的資源(可能包含繼承自父類的部分資源)能被徹底釋放

      我們本期學(xué)習(xí)了Python內(nèi)置函數(shù)析構(gòu)函數(shù),用于沒(méi)有被引用的對(duì)象進(jìn)行回收處理,一般情況下,我們不用刻意去調(diào)用,python內(nèi)部會(huì)對(duì)進(jìn)行觸發(fā)。

      以上是本期內(nèi)容,歡迎大佬們?cè)u(píng)論區(qū)指正,下期見(jiàn)~


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