python符号函数

1. 在python语言中经常会用到函数,如果函数中需要多个参数,则参数之间用什么符号

题主你好,

自定义函数时,如果函数中有多个参数,则这些参数之间使用 " 逗号 " 分隔.

我写了个小例子,如图:

写在最后: 参数之间除了 " 逗号 "外, " 逗号 "后面还有空格, 这些空格不是必须的, 只是为了增加可读性而加上的.

希望可以帮到题主, 欢迎追问

2. python数字字符使用什么函数

检查一下你之前是不是将str赋值为字符串了，str本来是一个函数的，你如果赋值了，在这里就无法调用，这里就变成了将一个字符串对象当作函数来用了。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 方法和函数的区别

在Python中，对这两个东西有明确的规定：
函数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).
从定义的角度上看，我们知道函数(function)就相当于一个数学公式，它理论上不与其它东西关系，它只需要相关的参数就可以。所以普通的在mole中定义的称谓函数是很有道理的。
那么方法的意思就很明确了，它是与某个对象相互关联的，也就是说它的实现与某个对象有关联关系。这就是方法。虽然它的定义方式和函数是一样的。也就是说，在Class定义的函数就是方法。
从上面的角度看似乎很有道理。

>>> def fun():
pass
>>> type(fun)
<class 'function'> #没有问题

>>> class Cla():
def fun():
pass
@classmethod
def fun1(cls):
pass
@staticmethod
def fun2():
pass
>>> i=Cla()
>>> Cla.fun.__class__
<class 'function'> #为什么还是函数
>>> i.fun.__class__ #这个还像话
<class 'method'>
>>> type(Cla.fun1)
<class 'method'>#这里又是方法
>>> type(i.fun1)
<class 'method'>＃这里仍然是方法
>>> type(Cla.fun2)
<class 'function'>＃这里却是函数
>>> type(i.fun2)
<class 'function'>＃这里却是函数
事实上，上面的结果是可以解释的：
1，普通方法（老版中直接就是"instancemethod"）在mole中与在Class中定义的普通函数，从其本身而言是没有什么区别的，他们都是对象函数属性。 之所以会被说在Class中的定义的函数被称为方法，是因为它本来就是面向将来的实例对象的，其实他们就是实例方法，这些方法是与实例相联系的（从实例出发访问该函数会自动赋值）。所以你从Class访问仍然是一个函数
2，类方法（"classmethod"），因为类同样是对象，所以如果函数与类进行联系了话（与实例方法一样的模式）那么就能够这么说了！
3，静态方法，虽然定义在内部，并且也较方法，但是却不与任何对象联系，与从类访问方法是一样的，他们仍然是函数。
这样看来上面的定义可以改改了：
函数的定义自然不变。
方法的定义可以是这样的，与某个对象进行绑定使用的函数。注意哦。绑定不是指" . "这个符号，这个符号说实在的只有域名的作用。绑定在这里是指，会默认赋值该绑定的对象。

4. python的标识符有哪些

python函数的变量名,函数名都是标识符标识符遵循4点规则1 。标识符由字母、下划线和数字组成2 。不能以数字开头3 。区分大小写4 。不能使用关字

定律是为实践和事实所证明，反映事物在一定条件下发展变化的客观规律的论断。定律是一种理论模型，它用以描述特定情况、特定尺度下的现实世界，在其它尺度下可能会失效或者不准确。

没有任何一种理论可以描述宇宙当中的所有情况，也没有任何一种理论可能完全正确。人生同样有其客观规律可循。

一、生活定律 痛苦定律:死无疑是痛苦的，然而还有比死更痛苦的东西，那就是等死。

幸福定律:如果你不再总是想着自己是否幸福时，你就获得幸福了。

错误定律:人人都会有过失，但是，只有重复这些过失时，你才犯了错误。

沉默定律:在辩论时，沉默是一种最难驳倒的观点。

动力定律:动力往往只是起源于两种原因:希望，或者绝望。

受辱定律:受辱时的唯一办法是忽视它，不能忽视它时就藐视它;如果连藐视它也不能，那么你就只能受辱了。

愚蠢定律:愚蠢大多是在手脚或舌头运转得比大脑还快的时候产生的。

化妆定律:在修饰打扮上花费的时间有多少，你就需要掩饰的缺点也就有多少。

省时定律:要想学会最节省时间的办法，首先就需要学会说"不"。

地位定律:有人站在山顶上，有人站在山脚下，虽然所处的地位不同，但在两者的眼中所看到的对方，却是同样大小的。

失败定律:失败并不以为着浪费时间与生命，却往往意味着你又有理由去拥有新的时间与生命了。

谈话定律:最使人厌烦的谈话有两种:从来不停下来想想;或者，从来也不想停下来。

误解定律:被某个人误解，麻烦并不大;被许多人误解，那麻烦就大了。

结局定律:有一个可怕的结局，也比不上没有任何结局可怕。

二、工作定律

安全定律:最安全的单位几十年没有得过安全奖(最安全证明你们安全没有做工作)

需要定律:同样两个相同的单位，同样的办公费。多少年以后，发生了变化(证明你们单位办公不需要那么多的钱)出来反对，这种成功的概论会归结为零。

评比定律:领导认为谁好，谁就好。(只要领导看你不顺眼，再辛辛苦苦地工作也是白费力气。)

一票否决定律:在一个单位，比如升工资，比如提拔任用，一个人提出来，往往成功的概率最大，而另一个人站

接受教育定律:每个单位都有吊儿郎当不好好干工作的人。但领导往往在批评这些人的时候，这些人恰恰不在场，于是，便出现了遵纪守法的人，经常接受教育的尴尬局面。

哭闹定律;那个部门没有几个因为经常的哭闹而得到了实惠，他有什么理由不经常哭闹下去。(此定理也适用那些经常在领导面前叫苦叫累的部门)

能者多劳定律:在同一科室里，有的人虽然在其岗，但却不能胜任本职工作，那他的工作只能由能胜任该项工作的人去代劳。

不平衡定律:年年当先进的部门或个人，一年没有当先进便想不通;从未当先进的部门或个人，当上先进后便想不到。

少劳多得定律:一般的单位，都分为合同工、(过去称为正式工)协议工、临时工等等。拿钱越少的工作量越大，而且越容易被解雇;拿钱越多的越没有多少事情可干，而且最不容易被解雇。

5. python注释符号是什么

python中的注释有多种，有单行注释，多行注释，批量注释，中文注释也是常用的。

一、python单行注释符号(#)：井号(#)常被用作单行注释符号，在代码中使用#时，它右边的任何数据都会被忽略，当做是注释。print 1 #输出1，#号右边的内容在执行的时候是不会被输出的。

二、批量、多行注释符号：在python中也会有注释有很多行的时候，这种情况下就需要批量多行注释符了。多行注释是用三引号''' '''包含的。

python正则表达式的注释方法：学过正则都知道，那简直是天书，为了提高正则的可读性，正则表达式中提供了X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

6. python 常用的系统函数有哪些

1.常用内置函数：(不用import就可以直接使用)
help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型
callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用
repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝
eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式
dir(obj) 查看obj的name space中可见的name
hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name
getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name
setattr(obj,name,value) 为一个obj的name space中的一个name指向vale这个object
delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name
vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类

类型转换函数
chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符
ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值
oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串
hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串
str(obj) 得到obj的字符串描述
list(seq) 把一个sequence转换成一个list
tuple(seq) 把一个sequence转换成一个tuple
dict(),dict(list) 转换成一个dictionary
int(x) 转换成一个integer
long(x) 转换成一个long interger
float(x) 转换成一个浮点数
complex(x) 转换成复数
max(...) 求最大值
min(...) 求最小值
用于执行程序的内置函数
complie 如果一段代码经常要使用,那么先编译,再运行会更快。

2.和操作系统相关的调用
系统相关的信息模块 import sys
sys.argv是一个list,包含所有的命令行参数.
sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分别表示标准输入输出,错误输出的文件对象.
sys.stdin.readline() 从标准输入读一行 sys.stdout.write("a") 屏幕输出a
sys.exit(exit_code) 退出程序
sys.moles 是一个dictionary，表示系统中所有可用的mole
sys.platform 得到运行的操作系统环境
sys.path 是一个list,指明所有查找mole，package的路径.

操作系统相关的调用和操作 import os
os.environ 一个dictionary 包含环境变量的映射关系 os.environ["HOME"] 可以得到环境变量HOME的值
os.chdir(dir) 改变当前目录 os.chdir('d:\\outlook') 注意windows下用到转义
os.getcwd() 得到当前目录
os.getegid() 得到有效组id os.getgid() 得到组id
os.getuid() 得到用户id os.geteuid() 得到有效用户id
os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()
os.getgruops() 得到用户组名称列表
os.getlogin() 得到用户登录名称
os.getenv 得到环境变量
os.putenv 设置环境变量
os.umask 设置umask
os.system(cmd) 利用系统调用，运行cmd命令
操作举例：
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编写一个简单的shell
#!/usr/bin/python
import os, sys
cmd = sys.stdin.readline()
while cmd:
os.system(cmd)
cmd = sys.stdin.readline()

用os.path编写平台无关的程序
os.path.abspath("1.txt") == os.path.join(os.getcwd(), "1.txt")
os.path.split(os.getcwd()) 用于分开一个目录名称中的目录部分和文件名称部分。
os.path.join(os.getcwd(), os.pardir, 'a', 'a.doc') 全成路径名称.
os.pardir 表示当前平台下上一级目录的字符 ..
os.path.getctime("/root/1.txt") 返回1.txt的ctime(创建时间)时间戳
os.path.exists(os.getcwd()) 判断文件是否存在
os.path.expanser('~/dir') 把~扩展成用户根目录
os.path.expandvars('$PATH') 扩展环境变量PATH
os.path.isfile(os.getcwd()) 判断是否是文件名，1是0否
os.path.isdir('c:\Python26\temp') 判断是否是目录,1是0否
os.path.islink('/home/huaying/111.sql') 是否是符号连接 windows下不可用
os.path.ismout(os.getcwd()) 是否是文件系统安装点 windows下不可用
os.path.samefile(os.getcwd(), '/home/huaying') 看看两个文件名是不是指的是同一个文件
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")
遍历/home/huaying下所有子目录包括本目录,对于每个目录都会调用函数test_fun.
例：在某个目录中，和他所有的子目录中查找名称是a.c的文件或目录。
def test_fun(filename, dirname, names): //filename即是walk中的a.c dirname是访问的目录名称
if filename in names: //names是一个list,包含dirname目录下的所有内容
print os.path.join(dirname, filename)
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")

文件操作
打开文件
f = open("filename", "r") r只读 w写 rw读写 rb读二进制 wb写二进制 w+写追加
读写文件
f.write("a") f.write(str) 写一字符串 f.writeline() f.readlines() 与下read类同
f.read() 全读出来 f.read(size) 表示从文件中读取size个字符
f.readline() 读一行,到文件结尾,返回空串. f.readlines() 读取全部，返回一个list. list每个元素表示一行，包含"\n"\
f.tell() 返回当前文件读取位置
f.seek(off, where) 定位文件读写位置. off表示偏移量，正数向文件尾移动，负数表示向开头移动。
where为0表示从开始算起,1表示从当前位置算,2表示从结尾算.
f.flush() 刷新缓存
关闭文件
f.close()

regular expression 正则表达式 import re
简单的regexp
p = re.compile("abc") if p.match("abc") : print "match"
上例中首先生成一个pattern(模式),如果和某个字符串匹配，就返回一个match object
除某些特殊字符metacharacter元字符，大多数字符都和自身匹配。
这些特殊字符是 。^ $ * + ? { [ ] \ | ( )
字符集合(用[]表示)
列出字符,如[abc]表示匹配a或b或c,大多数metacharacter在[]中只表示和本身匹配。例：
a = ".^$*+?{\\|()" 大多数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.
^出现在[]的开头,表示取反.[^abc]表示除了a,b,c之外的所有字符。^没有出现在开头，即于身身匹配。
-可表示范围.[a-zA-Z]匹配任何一个英文字母。[0-9]匹配任何数字。
\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, 其他的都和字符串的表示法一致
\x20 表示和十六进制ascii 0x20匹配
有了\，可以在[]中表示任何字符。注：单独的一个"."如果没有出现[]中，表示出了换行\n以外的匹配任何字符,类似[^\n].
regexp的重复
{m,n}表示出现m个以上(含m个),n个以下(含n个). 如ab{1,3}c和abc,abbc,abbbc匹配，不会与ac,abbbc匹配。
m是下界，n是上界。m省略表下界是0,n省略，表上界无限大。
*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}后面加一个?.
match object的end可以得到匹配的最后一个字符的位置。
re.compile("a*").match('aaaa').end() 4 最大匹配
re.compile("a*?").match('aaaa').end() 0 最小匹配
使用原始字符串
字符串表示方法中用\\表示字符\.大量使用影响可读性。
解决方法：在字符串前面加一个r表示raw格式。
a = r"\a" print a 结果是\a
a = r"\"a" print a 结果是\"a
使用re模块
先用re.compile得到一个RegexObject 表示一个regexp
后用pattern的match,search的方法,得到MatchObject
再用match object得到匹配的位置,匹配的字符串等信息
RegxObject常用函数:
>>> re.compile("a").match("abab") 如果abab的开头和re.compile("a")匹配，得到MatchObject
<_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8>
>>> print re.compile("a").match("bbab")
None 注：从str的开头开始匹配
>>> re.compile("a").search("abab") 在abab中搜索第一个和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,不必从开头匹配
re_obj.findall(str) 返回str中搜索所有和re_obj匹配的部分.
返回一个tuple,其中元素是匹配的字符串.
MatchObject的常用函数
m.start() 返回起始位置,m.end()返回结束位置(不包含该位置的字符).
m.span() 返回一个tuple表示(m.start(), m.end())
m.pos(), m.endpos(), m.re(), m.string()
m.re().search(m.string(), m.pos(), m.endpos()) 会得到m本身
m.finditer()可以返回一个iterator,用来遍历所有找到的MatchObject.
for m in re.compile("[ab]").finditer("tatbxaxb"):
print m.span()
高级regexp
| 表示联合多个regexp. A B两个regexp，A|B表示和A匹配或者跟B匹配.
^ 表示只匹配一行的开始行首,^只有在开头才有此特殊意义。
$ 表示只匹配一行的结尾
\A 表示只匹配第一行字符串的开头 ^匹配每一行的行首
\Z 表示只匹配行一行字符串的结尾 $匹配第一行的行尾
\b 只匹配词的边界 例：\binfo\b 只会匹配"info" 不会匹配information
\B 表示匹配非单词边界
示例如下：
>>> print re.compile(r"\binfo\b").match("info ") #使用raw格式 \b表示单词边界
<_sre.SRE_Match object at 0x817aa98>
>>> print re.compile("\binfo\b").match("info ") #没有使用raw \b表示退格符号
None
>>> print re.compile("\binfo\b").match("\binfo\b ")
<_sre.SRE_Match object at 0x8174948>
分组(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时，可以有一些flag用来调整RegxObject的详细特征.
DOTALL, S 让.匹配任意字符,包括换行符\n
IGNORECASE, I 忽略大小写
LOCALES, L 让\w \W \b \B和当前的locale一致
MULTILINE, M 多行模式，只影响^和$(参见上例)
VERBOSE, X verbose模式

7. Python中定义函数的使用方法

4.6. 定义函数
我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:
>>> 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
关键字 def 引入了一个函数 定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始，必须是缩进的。
函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本，这个字符串是函数的文档字符串，或者称为 docstring。（更多关于 docstrings 的信息请参考 文档字符串） 有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档，或者让用户通过代码交互浏览；在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践，让它成为习惯吧。
函数 调用 会为函数局部变量生成一个新的符号表。确切的说，所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找，然后是包含函数的局部符号表，然后是全局符号表，最后是内置名字表。因此，全局变量不能在函数中直接赋值（除非用 global 语句命名），尽管他们可以被引用。
函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表，因此，实参总是 传值调用 （这里的 值 总是一个对象 引用 ，而不是该对象的值）。[1] 一个函数被另一个函数调用时，一个新的局部符号表在调用过程中被创建。
一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。函数名指代的值（即函数体）有一个被 Python 解释器认定为 用户自定义函数 的类型。 这个值可以赋予其他的名字（即变量名），然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:
>>> fib
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
如果你使用过其他语言，你可能会反对说：fib 不是一个函数，而是一个方法，因为它并不返回任何值。事实上，没有 return 语句的函数确实会返回一个值，虽然是一个相当令人厌烦的值（指 None ）。这个值被称为 None （这是一个内建名称）。如果 None 值是唯一被书写的值，那么在写的时候通常会被解释器忽略（即不输出任何内容）。如果你确实想看到这个值的输出内容，请使用 print() 函数:

8. Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a

数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。