python符號函數

1. 在python語言中經常會用到函數,如果函數中需要多個參數,則參數之間用什麼符號

題主你好,

自定義函數時,如果函數中有多個參數,則這些參數之間使用 " 逗號 " 分隔.

我寫了個小例子,如圖:

寫在最後: 參數之間除了 " 逗號 "外, " 逗號 "後面還有空格, 這些空格不是必須的, 只是為了增加可讀性而加上的.

希望可以幫到題主, 歡迎追問

2. python數字字元使用什麼函數

檢查一下你之前是不是將str賦值為字元串了，str本來是一個函數的，你如果賦值了，在這里就無法調用，這里就變成了將一個字元串對象當作函數來用了。就像下面： >>> '10'+str(4)'104'>>> str='hello'>>> '10'+str(4)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in '10'+str(4)TypeError: 'str' object is not callable>>>

3. python 方法和函數的區別

在Python中，對這兩個東西有明確的規定：
函數function —— A series of statements which returns some value to a caller. It can also be passed zero or more arguments which may be used in the execution of the body.

方法method —— A function which is defined inside a class body. If called as an attribute of an instance of that class, the method will get the instance object as its first argument (which is usually called self).
從定義的角度上看，我們知道函數(function)就相當於一個數學公式，它理論上不與其它東西關系，它只需要相關的參數就可以。所以普通的在mole中定義的稱謂函數是很有道理的。
那麼方法的意思就很明確了，它是與某個對象相互關聯的，也就是說它的實現與某個對象有關聯關系。這就是方法。雖然它的定義方式和函數是一樣的。也就是說，在Class定義的函數就是方法。
從上面的角度看似乎很有道理。

>>> def fun():
pass
>>> type(fun)
<class 'function'> #沒有問題

>>> class Cla():
def fun():
pass
@classmethod
def fun1(cls):
pass
@staticmethod
def fun2():
pass
>>> i=Cla()
>>> Cla.fun.__class__
<class 'function'> #為什麼還是函數
>>> i.fun.__class__ #這個還像話
<class 'method'>
>>> type(Cla.fun1)
<class 'method'>#這里又是方法
>>> type(i.fun1)
<class 'method'>＃這里仍然是方法
>>> type(Cla.fun2)
<class 'function'>＃這里卻是函數
>>> type(i.fun2)
<class 'function'>＃這里卻是函數
事實上，上面的結果是可以解釋的：
1，普通方法（老版中直接就是"instancemethod"）在mole中與在Class中定義的普通函數，從其本身而言是沒有什麼區別的，他們都是對象函數屬性。 之所以會被說在Class中的定義的函數被稱為方法，是因為它本來就是面向將來的實例對象的，其實他們就是實例方法，這些方法是與實例相聯系的（從實例出發訪問該函數會自動賦值）。所以你從Class訪問仍然是一個函數
2，類方法（"classmethod"），因為類同樣是對象，所以如果函數與類進行聯系了話（與實例方法一樣的模式）那麼就能夠這么說了！
3，靜態方法，雖然定義在內部，並且也較方法，但是卻不與任何對象聯系，與從類訪問方法是一樣的，他們仍然是函數。
這樣看來上面的定義可以改改了：
函數的定義自然不變。
方法的定義可以是這樣的，與某個對象進行綁定使用的函數。注意哦。綁定不是指" . "這個符號，這個符號說實在的只有域名的作用。綁定在這里是指，會默認賦值該綁定的對象。

4. python的標識符有哪些

python函數的變數名,函數名都是標識符標識符遵循4點規則1 。標識符由字母、下劃線和數字組成2 。不能以數字開頭3 。區分大小寫4 。不能使用關字

定律是為實踐和事實所證明，反映事物在一定條件下發展變化的客觀規律的論斷。定律是一種理論模型，它用以描述特定情況、特定尺度下的現實世界，在其它尺度下可能會失效或者不準確。

沒有任何一種理論可以描述宇宙當中的所有情況，也沒有任何一種理論可能完全正確。人生同樣有其客觀規律可循。

一、生活定律 痛苦定律:死無疑是痛苦的，然而還有比死更痛苦的東西，那就是等死。

幸福定律:如果你不再總是想著自己是否幸福時，你就獲得幸福了。

錯誤定律:人人都會有過失，但是，只有重復這些過失時，你才犯了錯誤。

沉默定律:在辯論時，沉默是一種最難駁倒的觀點。

動力定律:動力往往只是起源於兩種原因:希望，或者絕望。

受辱定律:受辱時的唯一辦法是忽視它，不能忽視它時就藐視它;如果連藐視它也不能，那麼你就只能受辱了。

愚蠢定律:愚蠢大多是在手腳或舌頭運轉得比大腦還快的時候產生的。

化妝定律:在修飾打扮上花費的時間有多少，你就需要掩飾的缺點也就有多少。

省時定律:要想學會最節省時間的辦法，首先就需要學會說"不"。

地位定律:有人站在山頂上，有人站在山腳下，雖然所處的地位不同，但在兩者的眼中所看到的對方，卻是同樣大小的。

失敗定律:失敗並不以為著浪費時間與生命，卻往往意味著你又有理由去擁有新的時間與生命了。

談話定律:最使人厭煩的談話有兩種:從來不停下來想想;或者，從來也不想停下來。

誤解定律:被某個人誤解，麻煩並不大;被許多人誤解，那麻煩就大了。

結局定律:有一個可怕的結局，也比不上沒有任何結局可怕。

二、工作定律

安全定律:最安全的單位幾十年沒有得過安全獎(最安全證明你們安全沒有做工作)

需要定律:同樣兩個相同的單位，同樣的辦公費。多少年以後，發生了變化(證明你們單位辦公不需要那麼多的錢)出來反對，這種成功的概論會歸結為零。

評比定律:領導認為誰好，誰就好。(只要領導看你不順眼，再辛辛苦苦地工作也是白費力氣。)

一票否決定律:在一個單位，比如升工資，比如提拔任用，一個人提出來，往往成功的概率最大，而另一個人站

接受教育定律:每個單位都有吊兒郎當不好好乾工作的人。但領導往往在批評這些人的時候，這些人恰恰不在場，於是，便出現了遵紀守法的人，經常接受教育的尷尬局面。

哭鬧定律;那個部門沒有幾個因為經常的哭鬧而得到了實惠，他有什麼理由不經常哭鬧下去。(此定理也適用那些經常在領導面前叫苦叫累的部門)

能者多勞定律:在同一科室里，有的人雖然在其崗，但卻不能勝任本職工作，那他的工作只能由能勝任該項工作的人去代勞。

不平衡定律:年年當先進的部門或個人，一年沒有當先進便想不通;從未當先進的部門或個人，當上先進後便想不到。

少勞多得定律:一般的單位，都分為合同工、(過去稱為正式工)協議工、臨時工等等。拿錢越少的工作量越大，而且越容易被解僱;拿錢越多的越沒有多少事情可干，而且最不容易被解僱。

5. python注釋符號是什麼

python中的注釋有多種，有單行注釋，多行注釋，批量注釋，中文注釋也是常用的。

一、python單行注釋符號(#)：井號(#)常被用作單行注釋符號，在代碼中使用#時，它右邊的任何數據都會被忽略，當做是注釋。print 1 #輸出1，#號右邊的內容在執行的時候是不會被輸出的。

二、批量、多行注釋符號：在python中也會有注釋有很多行的時候，這種情況下就需要批量多行注釋符了。多行注釋是用三引號''' '''包含的。

python正則表達式的注釋方法：學過正則都知道，那簡直是天書，為了提高正則的可讀性，正則表達式中提供了X(VERBOSE): 詳細模式。這個模式下正則表達式可以是多行，忽略空白字元，並可以加入注釋。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

6. python 常用的系統函數有哪些

1.常用內置函數：(不用import就可以直接使用)
help(obj) 在線幫助, obj可是任何類型
callable(obj) 查看一個obj是不是可以像函數一樣調用
repr(obj) 得到obj的表示字元串，可以利用這個字元串eval重建該對象的一個拷貝
eval_r(str) 表示合法的python表達式，返回這個表達式
dir(obj) 查看obj的name space中可見的name
hasattr(obj,name) 查看一個obj的name space中是否有name
getattr(obj,name) 得到一個obj的name space中的一個name
setattr(obj,name,value) 為一個obj的name space中的一個name指向vale這個object
delattr(obj,name) 從obj的name space中刪除一個name
vars(obj) 返回一個object的name space。用dictionary表示
locals() 返回一個局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一個全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一個obj的類型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子類

類型轉換函數
chr(i) 把一個ASCII數值,變成字元
ord(i) 把一個字元或者unicode字元,變成ASCII數值
oct(x) 把整數x變成八進製表示的字元串
hex(x) 把整數x變成十六進製表示的字元串
str(obj) 得到obj的字元串描述
list(seq) 把一個sequence轉換成一個list
tuple(seq) 把一個sequence轉換成一個tuple
dict(),dict(list) 轉換成一個dictionary
int(x) 轉換成一個integer
long(x) 轉換成一個long interger
float(x) 轉換成一個浮點數
complex(x) 轉換成復數
max(...) 求最大值
min(...) 求最小值
用於執行程序的內置函數
complie 如果一段代碼經常要使用,那麼先編譯,再運行會更快。

2.和操作系統相關的調用
系統相關的信息模塊 import sys
sys.argv是一個list,包含所有的命令行參數.
sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分別表示標准輸入輸出,錯誤輸出的文件對象.
sys.stdin.readline() 從標准輸入讀一行 sys.stdout.write("a") 屏幕輸出a
sys.exit(exit_code) 退出程序
sys.moles 是一個dictionary，表示系統中所有可用的mole
sys.platform 得到運行的操作系統環境
sys.path 是一個list,指明所有查找mole，package的路徑.

操作系統相關的調用和操作 import os
os.environ 一個dictionary 包含環境變數的映射關系 os.environ["HOME"] 可以得到環境變數HOME的值
os.chdir(dir) 改變當前目錄 os.chdir('d:\\outlook') 注意windows下用到轉義
os.getcwd() 得到當前目錄
os.getegid() 得到有效組id os.getgid() 得到組id
os.getuid() 得到用戶id os.geteuid() 得到有效用戶id
os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()
os.getgruops() 得到用戶組名稱列表
os.getlogin() 得到用戶登錄名稱
os.getenv 得到環境變數
os.putenv 設置環境變數
os.umask 設置umask
os.system(cmd) 利用系統調用，運行cmd命令
操作舉例：
os.mkdir('/tmp/xx') os.system("echo 'hello' > /tmp/xx/a.txt") os.listdir('/tmp/xx')
os.rename('/tmp/xx/a.txt','/tmp/xx/b.txt') os.remove('/tmp/xx/b.txt') os.rmdir('/tmp/xx')
用python編寫一個簡單的shell
#!/usr/bin/python
import os, sys
cmd = sys.stdin.readline()
while cmd:
os.system(cmd)
cmd = sys.stdin.readline()

用os.path編寫平台無關的程序
os.path.abspath("1.txt") == os.path.join(os.getcwd(), "1.txt")
os.path.split(os.getcwd()) 用於分開一個目錄名稱中的目錄部分和文件名稱部分。
os.path.join(os.getcwd(), os.pardir, 'a', 'a.doc') 全成路徑名稱.
os.pardir 表示當前平台下上一級目錄的字元 ..
os.path.getctime("/root/1.txt") 返回1.txt的ctime(創建時間)時間戳
os.path.exists(os.getcwd()) 判斷文件是否存在
os.path.expanser('~/dir') 把~擴展成用戶根目錄
os.path.expandvars('$PATH') 擴展環境變數PATH
os.path.isfile(os.getcwd()) 判斷是否是文件名，1是0否
os.path.isdir('c:\Python26\temp') 判斷是否是目錄,1是0否
os.path.islink('/home/huaying/111.sql') 是否是符號連接 windows下不可用
os.path.ismout(os.getcwd()) 是否是文件系統安裝點 windows下不可用
os.path.samefile(os.getcwd(), '/home/huaying') 看看兩個文件名是不是指的是同一個文件
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")
遍歷/home/huaying下所有子目錄包括本目錄,對於每個目錄都會調用函數test_fun.
例：在某個目錄中，和他所有的子目錄中查找名稱是a.c的文件或目錄。
def test_fun(filename, dirname, names): //filename即是walk中的a.c dirname是訪問的目錄名稱
if filename in names: //names是一個list,包含dirname目錄下的所有內容
print os.path.join(dirname, filename)
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")

文件操作
打開文件
f = open("filename", "r") r只讀 w寫 rw讀寫 rb讀二進制 wb寫二進制 w+寫追加
讀寫文件
f.write("a") f.write(str) 寫一字元串 f.writeline() f.readlines() 與下read類同
f.read() 全讀出來 f.read(size) 表示從文件中讀取size個字元
f.readline() 讀一行,到文件結尾,返回空串. f.readlines() 讀取全部，返回一個list. list每個元素表示一行，包含"\n"\
f.tell() 返回當前文件讀取位置
f.seek(off, where) 定位文件讀寫位置. off表示偏移量，正數向文件尾移動，負數表示向開頭移動。
where為0表示從開始算起,1表示從當前位置算,2表示從結尾算.
f.flush() 刷新緩存
關閉文件
f.close()

regular expression 正則表達式 import re
簡單的regexp
p = re.compile("abc") if p.match("abc") : print "match"
上例中首先生成一個pattern(模式),如果和某個字元串匹配，就返回一個match object
除某些特殊字元metacharacter元字元，大多數字元都和自身匹配。
這些特殊字元是 。^ $ * + ? { [ ] \ | ( )
字元集合(用[]表示)
列出字元,如[abc]表示匹配a或b或c,大多數metacharacter在[]中只表示和本身匹配。例：
a = ".^$*+?{\\|()" 大多數metachar在[]中都和本身匹配，但"^[]\"不同
p = re.compile("["+a+"]")
for i in a:
if p.match(i):
print "[%s] is match" %i
else:
print "[%s] is not match" %i
在[]中包含[]本身，表示"["或者"]"匹配.用
和
表示.
^出現在[]的開頭,表示取反.[^abc]表示除了a,b,c之外的所有字元。^沒有出現在開頭，即於身身匹配。
-可表示範圍.[a-zA-Z]匹配任何一個英文字母。[0-9]匹配任何數字。
\在[]中的妙用。
\d [0-9]
\D [^0-9]
\s [ \t\n\r\f\v]
\S [^ \t\n\r\f\v]
\w [a-zA-Z0-9_]
\W [^a-zA-Z0-9_]
\t 表示和tab匹配, 其他的都和字元串的表示法一致
\x20 表示和十六進制ascii 0x20匹配
有了\，可以在[]中表示任何字元。註：單獨的一個"."如果沒有出現[]中，表示出了換行\n以外的匹配任何字元,類似[^\n].
regexp的重復
{m,n}表示出現m個以上(含m個),n個以下(含n個). 如ab{1,3}c和abc,abbc,abbbc匹配，不會與ac,abbbc匹配。
m是下界，n是上界。m省略表下界是0,n省略，表上界無限大。
*表示{,} +表示{1,} ?表示{0,1}
最大匹配和最小匹配 python都是最大匹配，如果要最小匹配，在*,+,?,{m,n}後面加一個?.
match object的end可以得到匹配的最後一個字元的位置。
re.compile("a*").match('aaaa').end() 4 最大匹配
re.compile("a*?").match('aaaa').end() 0 最小匹配
使用原始字元串
字元串表示方法中用\\表示字元\.大量使用影響可讀性。
解決方法：在字元串前面加一個r表示raw格式。
a = r"\a" print a 結果是\a
a = r"\"a" print a 結果是\"a
使用re模塊
先用re.compile得到一個RegexObject 表示一個regexp
後用pattern的match,search的方法,得到MatchObject
再用match object得到匹配的位置,匹配的字元串等信息
RegxObject常用函數:
>>> re.compile("a").match("abab") 如果abab的開頭和re.compile("a")匹配，得到MatchObject
<_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8>
>>> print re.compile("a").match("bbab")
None 註：從str的開頭開始匹配
>>> re.compile("a").search("abab") 在abab中搜索第一個和re_obj匹配的部分
<_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8>
>>> print re.compile("a").search("bbab")
<_sre.SRE_Match object at 0x8184e18> 和match()不同,不必從開頭匹配
re_obj.findall(str) 返回str中搜索所有和re_obj匹配的部分.
返回一個tuple,其中元素是匹配的字元串.
MatchObject的常用函數
m.start() 返回起始位置,m.end()返回結束位置(不包含該位置的字元).
m.span() 返回一個tuple表示(m.start(), m.end())
m.pos(), m.endpos(), m.re(), m.string()
m.re().search(m.string(), m.pos(), m.endpos()) 會得到m本身
m.finditer()可以返回一個iterator,用來遍歷所有找到的MatchObject.
for m in re.compile("[ab]").finditer("tatbxaxb"):
print m.span()
高級regexp
| 表示聯合多個regexp. A B兩個regexp，A|B表示和A匹配或者跟B匹配.
^ 表示只匹配一行的開始行首,^只有在開頭才有此特殊意義。
$ 表示只匹配一行的結尾
\A 表示只匹配第一行字元串的開頭 ^匹配每一行的行首
\Z 表示只匹配行一行字元串的結尾 $匹配第一行的行尾
\b 只匹配詞的邊界 例：\binfo\b 只會匹配"info" 不會匹配information
\B 表示匹配非單詞邊界
示例如下：
>>> print re.compile(r"\binfo\b").match("info ") #使用raw格式 \b表示單詞邊界
<_sre.SRE_Match object at 0x817aa98>
>>> print re.compile("\binfo\b").match("info ") #沒有使用raw \b表示退格符號
None
>>> print re.compile("\binfo\b").match("\binfo\b ")
<_sre.SRE_Match object at 0x8174948>
分組(Group) 示例：re.compile("(a(b)c)d").match("abcd").groups() ('abc', 'b')
#!/usr/local/bin/python
import re
x = """
name: Charles
Address: BUPT

name: Ann
Address: BUPT
"""
#p = re.compile(r"^name:(.*)\n^Address:(.*)\n", re.M)
p = re.compile(r"^name:(?P.*)\n^Address:(?P.*)\n", re.M)
for m in p.finditer(x):
print m.span()
print "here is your friends list"
print "%s, %s"%m.groups()
Compile Flag
用re.compile得到RegxObject時，可以有一些flag用來調整RegxObject的詳細特徵.
DOTALL, S 讓.匹配任意字元,包括換行符\n
IGNORECASE, I 忽略大小寫
LOCALES, L 讓\w \W \b \B和當前的locale一致
MULTILINE, M 多行模式，隻影響^和$(參見上例)
VERBOSE, X verbose模式

7. Python中定義函數的使用方法

4.6. 定義函數
我們可以創建一個用來生成指定邊界的斐波那契數列的函數:
>>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a < n:
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
關鍵字 def 引入了一個函數 定義。在其後必須跟有函數名和包括形式參數的圓括弧。函數體語句從下一行開始，必須是縮進的。
函數體的第一行語句可以是可選的字元串文本，這個字元串是函數的文檔字元串，或者稱為 docstring。（更多關於 docstrings 的信息請參考 文檔字元串） 有些工具通過 docstrings 自動生成在線的或可列印的文檔，或者讓用戶通過代碼交互瀏覽；在你的代碼中包含 docstrings 是一個好的實踐，讓它成為習慣吧。
函數 調用 會為函數局部變數生成一個新的符號表。確切的說，所有函數中的變數賦值都是將值存儲在局部符號表。變數引用首先在局部符號表中查找，然後是包含函數的局部符號表，然後是全局符號表，最後是內置名字表。因此，全局變數不能在函數中直接賦值（除非用 global 語句命名），盡管他們可以被引用。
函數引用的實際參數在函數調用時引入局部符號表，因此，實參總是 傳值調用 （這里的 值 總是一個對象 引用 ，而不是該對象的值）。[1] 一個函數被另一個函數調用時，一個新的局部符號表在調用過程中被創建。
一個函數定義會在當前符號表內引入函數名。函數名指代的值（即函數體）有一個被 Python 解釋器認定為 用戶自定義函數 的類型。 這個值可以賦予其他的名字（即變數名），然後它也可以被當作函數使用。這可以作為通用的重命名機制:
>>> fib
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
如果你使用過其他語言，你可能會反對說：fib 不是一個函數，而是一個方法，因為它並不返回任何值。事實上，沒有 return 語句的函數確實會返回一個值，雖然是一個相當令人厭煩的值（指 None ）。這個值被稱為 None （這是一個內建名稱）。如果 None 值是唯一被書寫的值，那麼在寫的時候通常會被解釋器忽略（即不輸出任何內容）。如果你確實想看到這個值的輸出內容，請使用 print() 函數:

8. Python基礎 numpy中的常見函數有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經提供了類似於矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數
1.where()按條件返回數組的索引值
2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數組，元素個數為N個
4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組
6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件condlist返回對應元素結果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數組維度
a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組
a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設置數組a的范圍為(m,n),數組中大於n的元素設定為n,小於m的元素設定為m
2.a.compress()返回根據給定條件篩選後的數組

數組屬性
1.a.dtype數組a的數據類型
2.a.shape數組a的維度
3.a.ndim數組a的維數
4.a.size數組a所含元素的總個數
5.a.itemsize數組a的元素在內存中所佔的位元組數
6.a.nbytes整個數組a所佔的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算
1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、最大值、最小值、中位數、方差、標准差
3.a.prod()數組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關系數
6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。