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一切皆对象

首先我们来理解下Python中的函数def hi(name="yasoob"): return "hi " + nameprint(hi())# output: 'hi yasoob'# 我们甚至可以将一个函数赋值给一个变量，比如greet = hi# 我们这里没有在使用小括号，因为我们并不是在调用hi函数# 而是在将它放在greet变量里头。

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一切，对象， python，进阶
装饰器

装饰器(Decorators)是Python的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Python范儿）。大多数初学者不知道在哪儿使用它们，所以我将要分享下，哪些区域里装饰器可以让你的代码更简洁。首先，让我们讨论下如何写你自己的装饰器。这可能是最难掌握的概念之一。我们会每次只讨论一个步骤，这样你能完全理解它。

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装饰， python，进阶
三元运算符

三元运算符通常在Python里被称为条件表达式，这些表达式基于真(true)/假(false)的条件判断，在Python 2.4以上才有了三元操作。

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set(集合)数据结构

set(集合)是一个非常有用的数据结构。它与列表(list)的行为类似，区别在于set不能包含重复的值。这在很多情况下非常有用。例如你可能想检查列表中是否包含重复的元素，你有两个选择，第一个需要使用for循环，就像这样：some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']duplicates = []for value in some_list: if some_list.count(value) >

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Reduce

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，Reduce 是个非常有用的函数。举个例子，当你需要计算一个整数列表的乘积时。通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。现在我们来试试 reduce：from functools import reduceproduct = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )# Output: 24

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Filter

顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 这里是一个简短的例子：number_list = range(-5, 5)less_than_zero = filter(lambda x: x <

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Map

Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。这是它的规范：规范map(function_to_apply, list_of_inputs)大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。比方说：items = [1, 2, 3, 4, 5]squared = []for i in items: squared.append(i**2)Map可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现。

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Map，Filter 和 Reduce

Map，Filter 和 Reduce 三个函数能为函数式编程提供便利。我们会通过实例一个一个讨论并理解它们。

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生成器(Generators)

生成器也是一种迭代器，但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们，要么用一个“for”循环，要么将它们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数来实现的。然而，它们并不返回一个值，而是yield(暂且译作“生出”)一个值。

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迭代(Iteration)

用简单的话讲，它就是从某个地方（比如一个列表）取出一个元素的过程。当我们使用一个循环来遍历某个东西时，这个过程本身就叫迭代。现在既然我们有了这些术语的基本理解，那我们开始理解生成器吧。

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迭代， iteration， python，进阶
迭代器(Iterator)

任意对象，只要定义了next(Python2) 或者__next__方法，它就是一个迭代器。就这么简单。现在我们来理解迭代(iteration)

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可迭代对象(Iterable)

Python中任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法(这些双下划线方法会在其他章节中全面解释)，那么它就是一个可迭代对象。简单说，可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象。那迭代器又是什么呢？

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生成器（Generators）

首先我们要理解迭代器(iterators)。根据维基百科，迭代器是一个让程序员可以遍历一个容器（特别是列表）的对象。然而，一个迭代器在遍历并读取一个容器的数据元素时，并不会执行一个迭代。你可能有点晕了，那我们来个慢动作。换句话说这里有三个部分：可迭代对象(Iterable)迭代器(Iterator)迭代(Iteration)上面这些部分互相联系。

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调试（Debugging）

利用好调试，能大大提高你捕捉代码Bug的。大部分新人忽略了Python debugger(pdb)的重要性。在这个章节我只会告诉你一些重要的命令，你可以从官方文档中学习到更多。译者注，参考：https://docs.python.org/2/library/pdb.htmlOr https://docs.python.org/3/library/pdb.

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调试， debugging， python，进阶
什么时候使用它们？

这还真的要看你的需求而定。最常见的用例是在写函数装饰器的时候（会在另一章里讨论）。此外它也可以用来做猴子补丁(monkey patching)。猴子补丁的意思是在程序运行时(runtime)修改某些代码。打个比方，你有一个类，里面有个叫get_info的函数会调用一个API并返回相应的数据。如果我们想测试它，可以把API调用替换成一些测试数据。

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使用 *args 和 **kwargs 来调用函数

那现在我们将看到怎样使用*args和**kwargs 来调用一个函数。假设，你有这样一个小函数：def test_args_kwargs(arg1, arg2, arg3): print("arg1:", arg1) print("arg2:", arg2) print("arg3:", arg3)你可以使用*args或**kwargs来给这个小函数传递参数。下面是怎样做：# 首先使用 *args>>> args = ("two", 3, 5)>>>

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使用， args， kwargs，调用，函数
**kwargs 的用法

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。如果你想要在一个函数里处理带名字的参数, 你应该使用**kwargs。这里有个让你上手的例子:def greet_me(**kwargs): for key, value in kwargs.items(): print("{0} == {1}".format(key, value))>>>

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*args 的用法

*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。这里的不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你, 所以在这个场景下使用这两个关键字。 *args 是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.

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*args 和 **kwargs

我观察到，大部分新的Python程序员都需要花上大量时间理解清楚 *args 和**kwargs这两个魔法变量。那么它们到底是什么? 首先让我告诉你, 其实并不是必须写成*args 和**kwargs。只有变量前面的 *(星号)才是必须的. 你也可以写成*var 和**vars. 而写成*args 和**kwargs只是一个通俗的命名约定。那就让我们先看一下*args吧。

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关于原作者

我是 Muhammad Yasoob Ullah Khalid. 我已经广泛使用 Python 编程3年多了. 同时参与了很多开源项目. 并定期在我的博客里写一些关于Python有趣的话题. 2014年我在柏林举办的欧洲最大的Python会议EuroPython上做过精彩的演讲. 译者注：分享的主题为：《Session: Web Scraping in Python 101》地址：https://ep2014.europython.

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关于，原作者， python，进阶

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