廖雪峰python函數(shù) python教程廖

Python 中關(guān)于filter函數(shù)問(wèn)題求教

看文字的話會(huì)很亂，和圖一起看會(huì)好一點(diǎn)

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首先，it是個(gè)生成器(_odd_iter)，并使n=3，隨后，it作為一個(gè)生成器存在于filter對(duì)象中(迭代器)，并使it為一個(gè)filter對(duì)象，經(jīng)過(guò)循環(huán)，到達(dá)next語(yǔ)句，先計(jì)算it _odd_iter(生成器)，生成了新的數(shù)之后，開始計(jì)算filter。第一次循環(huán)的時(shí)候第18行的代碼相當(dāng)于 it = filter(_not_divisible(3), it )，等號(hào)右面的it還在等待next調(diào)用生成值，生成值之后，就將它代入為lambda的x中……第二次循環(huán)的時(shí)候第18行代碼變成 it = filter(_not_divisible(5), filter(_not_divisible(3), it ) )，同樣等號(hào)右面的it仍然在等待next調(diào)用生成新的值

我剛看這個(gè)教程，不知道對(duì)不對(duì)。。。

對(duì)了我看見有一個(gè)人問(wèn)把代碼第18行改成 it = filter(lambda x: x % n 0, it)

會(huì)失去過(guò)濾功能，我覺得，lambda是一個(gè)臨時(shí)函數(shù)，所以覺得像filter(div(5), filter(div(3), it))這種存在多個(gè)lambda臨時(shí)函數(shù)的話是很奇怪的，

在調(diào)試時(shí)，發(fā)現(xiàn)filter只檢測(cè)了一個(gè)n(最近被賦值的)，相當(dāng)于7%5，9%7這樣，因此失去過(guò)濾素?cái)?shù)功能。模擬一下，在將要輸出5的時(shí)候，it = filter()的那行代碼變?yōu)椋?/p>

it = filter(lambda x : x % n 0 , filter (lambda x : x % n 0 , it ) )，it將值賦給x，但是，我覺得n被賦值時(shí)，會(huì)刷新其他lambda中的n，造成類似于 it =?filter(lambda x : x % 5 0 , filter (lambda x : x % 5 0 , it ) )的情況

python 中 return lambda 怎么理解？

lambda或者高階函數(shù)是一種設(shè)計(jì)模式，是否適合應(yīng)該要看更大范圍的設(shè)計(jì)需要。

脫離了需求場(chǎng)景，返回lambda根本是脫褲子放屁。

廖雪峰的python教程有一點(diǎn)地方?jīng)]看明白，求指導(dǎo)

題主貼了兩遍函數(shù)，似乎是一樣的，下面就分析這一個(gè)版本：

def?add_end(L=None):

if?L?is?None:

L?=?[]

L.append('END')

return?L

不明白題主說(shuō)的“一直往里面加END”是怎么回事。函數(shù)里既沒(méi)有循環(huán)也沒(méi)有遞歸，怎么會(huì)“一直”加。。。

關(guān)于默認(rèn)參數(shù)，其作用是：使?add_end()的返回值 與?add_end(None)的返回值相同。因此下面不再單獨(dú)分析輸入0個(gè)參數(shù)的情形。

“return的L是全局變量，而傳入的參數(shù)L是局部變量”這個(gè)說(shuō)法很奇怪。當(dāng)傳入的L是None時(shí)，該函數(shù)的會(huì)新生成一個(gè)list，向其中加入一個(gè)字符串‘END’，并返回這個(gè)新生成的list。而當(dāng)傳入的L是一個(gè)list，哪怕是空l(shuí)ist時(shí)，該函數(shù)的作用是向傳入的這個(gè)L新加一個(gè)元素'END'，并返回傳入的那個(gè)L。

L.append('END')這一行，如果縮進(jìn)的話：當(dāng)函數(shù)傳入的L不是None時(shí)，就不會(huì)向傳入的這個(gè)L新加一個(gè)元素'END'。因此縮進(jìn)與不縮進(jìn)的效果是不一樣的。

標(biāo)題名稱：廖雪峰python函數(shù) python教程廖
URL鏈接：http://muchs.cn/article2/doshcoc.html

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