不可錯過的 Python 的高階玩法

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后臺回復(fù)【大禮包】送你Python自學(xué)大禮包

Python 是世界上最流行的編程語言（TIOBE Index for April 2022），它易于上手且多才多藝，除了用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建外, 還能用來創(chuàng)建Web應(yīng)用、桌面應(yīng)用、游戲和運維腳本等多種多樣的程序。

Python 語言語法簡潔，易于上手, 但當(dāng)你深入研究時, 會發(fā)現(xiàn) Python 有很多高級用法，這些高級用法可以大幅度提高代碼的可讀性和運行效率。

此外, Python 包含了海量的高質(zhì)量第三方庫, 許多重要的庫已經(jīng)成為 Python 開發(fā)不可或缺的內(nèi)容。

《高階 Python：代碼精進(jìn)之路》一書可以幫你掌握 Python 語言的高級特性，以及 Python 科學(xué)計算基石——numpy 的使用方法（numpy 的 API 設(shè)計非常優(yōu)秀，深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow、PyTorch 都使用了 numpy 相似的 API，并且可以和 numpy 混用）。

下面介紹幾個 Python 的高級用法。

Python 列表的索引和切片是非常強大的功能, 它們可以讓你在 Python 中獲取列表中的任意元素。除了支持常見的正索引外, Python 還支持負(fù)索引和切片。

正索引

   a_list = [100, 200, 300, 400, 500, 600]     print(a_list[0])      # 輸出 100.     print(a_list[1])      # 輸出 200.     print(a_list[2])      # 輸出 300.

負(fù)索引

   a_list = [100, 200, 300, 400, 500, 600]     print(a_list[-1])     # 輸出 600.     print(a_list[-3])     # 輸出 400.

切片

以下是列表切片的一些示例：

   a_list = [1, 2, 5, 10, 20, 30] 
    b_list = a_list[1:3]      # 生成 [2, 5]     c_list = a_list[4:]       # 生成 [20, 30]     d_list = a_list[-4:-1]        # 生成 [5, 10, 20]     e_list = a_list[-1:]          # 生成 [30]

字符串格式化在命令行工具開發(fā)中非常重要, str 類包含基礎(chǔ)的，用于文本對齊的方法：左對齊，右對齊或居中對齊。

str.ljust(width [, fillchar])    # 左對齊str.rjust(width [, fillchar])    # 右對齊 str.center(width [, fillchar])   # 中間對齊 digit_str.zfill(width)           # 用“0”填充

下面是一些例子：

new_str = 'Help!'.center(10, '#') print(new_str)

該例的輸出為：

##Help!###

new_str = '750'.rjust(6, '0') print(new_str)

此例的輸出為：

000750

上例只是一個簡單的字符串格式化樣例，《高階 Python：代碼精進(jìn)之路》一書中還介紹了許多更復(fù)雜的格式化方法。

Python 2.0 版本引入的最重要的功能之一就是列表推導(dǎo)式。它提供了一種從列表中生成一系列值的緊湊語法。它也可以應(yīng)用于字典，集合（set）和其他類型的集合。

假設(shè)你要創(chuàng)建一個包含 a_list 中每個元素的平方的新列表，一種可能的實現(xiàn)方式如下：

   b_list = [ ]     for i in a_list:         b_list.append(i * i)

如果 a_list 包含元素 [1，2，3]，則這些語句的結(jié)果是創(chuàng)建一個包含 [1，4，9] 的新列表，并將此列表分配給變量 b_list。在這種情況下，相應(yīng)的列表推導(dǎo)式如下所示：

   b_list = [i * i   for i in a_list]

假設(shè)想講一個元組列表轉(zhuǎn)換為字典,元組列表如下:

   vals_list = [ ('pi', 3.14), ('phi', 1.618) ]

字典可以用下面的代碼生成：

   my_dict = { i[0]: i[1] for i in vals_list }

注意在鍵值表達(dá)式（i[0]：i[1]）中冒號(:)的使用。

Python 最通用的功能之一就是能夠訪問可變長度參數(shù)的列表。借助此功能，你的函數(shù)可以處理任意數(shù)量的參數(shù)，就像內(nèi)置的 print 函數(shù)一樣。可變長參數(shù)的特性也可以擴展到命名參數(shù)。

   def func_name([ordinary_args,] *args):         statements

這里的中括號表示 *args 前面可以有任意數(shù)量的普通參數(shù)，在此表示為 ordinary_args。此類參數(shù)是可選的。下面是示例代碼：

   def my_var_func(*args):         print('The number of args is', len(args))         for item in args:             print(items)

此函數(shù) my_var_func 可接受任意長度的參數(shù)列表。

   >>> my_var_func(10, 20, 30, 40)     The number of args is 4     10     20     30     40

可變長參數(shù)列表還支持關(guān)鍵字參數(shù),如下所示：

   def pr_named_vals(**kwargs):         for k in kwargs:             print(k, ':', kwargs[k])

上面的函數(shù)遍歷了 kwargs 表示的字典參數(shù)，打印出傳入?yún)?shù)的鍵（對應(yīng)于參數(shù)名稱）和對應(yīng)的值。

   For example:     >>> pr_named_vals(a=10, b=20, c=30)     a : 10     b : 20     c : 30

args 和 kwargs 可以組合使用,下面是一個例子。

   def pr_vals_2(*args, **kwargs):         for i in args:             print(i)         for k in kwargs:             print(k, ':', kwargs[k]) 
    pr_vals_2(1, 2, 3, -4, a=100, b=200)

運行時，此程序?qū)⒋蛴∫韵聝?nèi)容：

   1    2    3    -4    a : 100    b : 200

線性代數(shù)運算在深度學(xué)習(xí)中非常重要，numpy 庫為 Python 提供了高效的線性代數(shù)運算模塊。

numpy 的線性代數(shù)模塊非常完備，以計算點積為例進(jìn)行介紹。

使用 numpy 時，可以使用點積函數(shù) dot 計算點積。

numpy.dot(A, B, out=None)

A 和 B 是要進(jìn)行點積運算的兩個數(shù)組；out 參數(shù)（如果已指定）是用于存儲結(jié)果的正確形狀的數(shù)組，“正確形狀”取決于 A 和 B 的形狀。

兩個一維數(shù)組的點積很簡單。數(shù)組的長度必須相同。點積計算是將 A 中的每個元素與其 B 中的對應(yīng)元素相乘，然后對這些乘積求和，得出一個標(biāo)量值。

D. P. = A[0]*B[0] + A[1]*B[1] + ... + A[N-1] * B[N-1]

例子：

import numpy as np  A = np.ones(5)  B = np.arange(5)  print(A, B)  [1. 1. 1. 1. 1.] [0 1 2 3 4]  np.dot(A, A)  5.0  np.dot(A, B)  10.0  np.dot(B, B)  30

二維矩陣之間的點積比較復(fù)雜。與數(shù)組之間的普通乘法一樣，兩個數(shù)組的形狀必須兼容，但這只需要在其中一個維度上相等即可。

下面是描述點積應(yīng)用到二維數(shù)組通用模式：

(A, B) * (B, C) => (A, C)

思考下面的 2×3 數(shù)組，再結(jié)合一個 3×2 數(shù)組，其點積是 2×2 數(shù)組。

A = np.arange(6).reshape(2,3)  B = np.arange(6).reshape(3,2)  C = np.dot(A, B)  print(A, B, sep='\n\n')  print('\nDot product:\n', C)[[0 1 2]  [3 4 5]]
[[0 1]  [2 3]  [4 5]]
Dot product:  [[10 13]   [28 40]]

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