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python中函数重命名 函数的名称可以随意命名python

如何用python表示一次函数

1、点击键盘win+r,打开运行窗口;在窗口中输入cmd",点击确定,打开windows命令行窗口。

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2、在cmd命令行窗口中输入"python",进入python交互窗口。

3、引入matplotlib模块的pyplot()函数,并重命名为py;引入numpy模块,并重命名为np。

4、使用函数np.arrange(start,end,step)创建变量x的取值范围,是一个一维数组,使用y=3*x+1,创建y是与自变量x相对应的一维数组。

5、使用函数plt.plot(x,y)绘制一元一次函数y=3x+1的函数图像。

6、使用函数plt.title()给图像添加标题,使用函数plt.xlabel()给横轴添加标签,使用函数plt.ylabel()给纵轴添加标签,使用函数plt.tick_params()设置刻度标记的大小。

7、使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像。

在python2.6下,写个重命名文件的函数,要支持中文的,

import os

import re

for file in os.listdir(filepath):

if os.isfile(os.path.join(filepath,file)):

newfile = re.sub(name1,name2,file)

os.rename(os.path.join(filepath,file),os.path.join(filepath,newfile))

应该能跑吧。。 没试过

关于python对文件的处理

Python可以用来处理文件,包括读取、写入、复制和删除文件。它提供了一组简单而强大的函数,可以完成对文件的基本操作。以下是其中几个常用的函数:

open()函数:用于打开文件,可以指定文件的模式(读、写或其他);

read()函数:用于读取文件中的内容;

write()函数:用于写入文件;

close()函数:用于关闭文件;

copy()函数:用于复制文件;

remove()函数:用于删除文件;

rename()函数:用于重命名文件。

Python还提供了一些模块,可以更方便地处理文件,如os、shutil和glob模块等。

在Python中使用Asyncio系统(3-4)Task 和 Future

Task 和 Future

前面我们讨论了协程,以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task,因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程,就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类,它提供了与循环交互操作的所有功能。

可以这样简单地理解:Future表示某个活动的未来完成状态,并由循环管理。Task是完全相同的,但是具体的“activity”是一个协程——可能是你用async def函数加上create_task()创建的协程。

Future类表示与循环交互的某个东西的状态。这个描述太模糊了,不太有用,所以你可以将Future实例视为一个切换器,一个完成状态的切换器。当创建Future实例时,切换设置为“尚未完成”状态,但稍后它将是“完成”状态。事实上,Future实例有一个名为done()的方法,它允许你检查状态,如示例 3-15所示。

示例 3-15. 用done()方法检查完成状态

Future实例还可以执行以下操作:

• 设置一个result值(用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值)

• 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)

• 增加一个Future完成时回调的函数

即使Task更常见,也不可能完全避免使用Future:例如,在执行器上运行函数将返回Future实例,而不是Task。让我们快速看一下 示例 3-16 ,了解一下直接使用Future实例是什么感觉。

示例 3-16. 与Future实例的交互

(L3)创建一个简单的 main函数。我们运行这个函数,等上一会儿然后在Future f上设置一个结果。

(L5)设置一个结果。

(L8)手动创建一个Future实例。注意,这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环,但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用)。

(L9)在做任何事情之前,确认future还没有完成。

(L11)安排main()协程,传递future。请记住,main()协程所做的所有工作就是sleep,然后切换Future实例。(注意main()协程还不会开始运行:协程只在事件循环运行时才开始运行。)

(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete()。这和你以前见过的不一样。现在循环正在运行,main()协程将开始执行.

(L16)最终,当future的结果被设置时,它就完成了。完成后,可以访问结果。

当然,你不太可能以这里所示的方式直接使用Future;代码示例仅用于教育目的。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的。

你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么。在Python 3.8之前可以这样做,但现在不允许这么做了。任务实例是协程对象的包装器,它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果,如 示例 3-17所示那样。

示例 3-17. 在task上调用set_result

(L13)唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例。当然,Task API要求我们提供一个协程;这里我们使用sleep()只是因为简单方便。

(L7)正在传入一个Task实例。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类),但从Python 3.8开始,我们不再允许在Task上调用set_result():尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是,一个Task代表一个正在运行的协程,所以结果应该总是来自于task自身。

(L10, L24)但是,我们仍然可以cancel()一个任务,它将在底层协程中引发CancelledError。

Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧!

在第22页的“快速入门”中,我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前,有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。事实上,这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future()。一些开发人员推荐create_task(),而其他人推荐ensure_future()。

在我为这本书做研究的过程中,我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首。API的大部分内容都非常清晰,但在学习过程中还存在一些严重的障碍,这就是其中之一。当你遇到ensure_future()时,你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!

在Python 3.6 asyncio 文档中,这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题:

asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)

安排执行一个协程对象:把它包装在future中。返回一个Task对象。如果参数是Future,则直接返回。

什么!? 当我第一次读到这篇文章时,我很困惑。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:

这个函数很好地说明了针对终端用户开发人员的asyncio API(高级API)和针对框架设计人员的asyncio API(低级API)之间的区别。让我们在示例 3-18中自习看看它是如何工作的。

示例 3-18. 仔细看看ensure_future()在做什么

(L3)一个简单的什么都不做的协程函数。我们只需要一些能组成协程的东西。

(L6)我们通过直接调用该函数来创建协程对象。你的代码很少会这样做,但我想在这里明确地表示,我们正在向每个create_task()和ensure_future()传递一个协程对象。

(L7)获取一个循环。

(L9)首先,我们使用loop.create_task()在循环中调度协程,并返回一个新的Task实例。

(L10)验证类型。到目前为止,没有什么有趣的。

(L12)我们展示了asyncio.ensure_future()可以被用来执行与create_task()相同的动作:我们传入了一个协程,并返回了一个Task实例(并且协程已经被安排在循环中运行)!如果传入的是协程,那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之间没有区别。

(L15)如果我们给ensure_future()传递一个Task实例会发生什么呢?注意我们要传递的Task实例是已经在第4步通过loop.create_task()创建好的。

(L16)返回的Task实例与传入的Task实例完全相同:它在被传递时没有被改变。

直接传递Future实例的意义何在?为什么用同一个函数做两件不同的事情?答案是,ensure_future()的目的是让框架作者向最终用户开发者提供可以处理两种参数的API。不相信我?这是ex-BDFL自己说的:

ensure_future()的要点是,如果你有一个可能是协程或Future(后者包括一个Task,因为它是Future的子类)的东西,并且你想能够调用一个只在Future上定义的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。当它已经是Future(或Task)时,它什么也不做;当它是协程时,它将它包装在Task中。

如果您知道您有一个协程,并且希望它被调度,那么正确的API是create_task()。唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API),它接受协程或Future,你需要对它做一些事情,需要你有一个Future。

—Guido van Rossum

总而言之,asyncio.sure_future()是一个为框架设计者准备的辅助函数。这一点最容易通过与一种更常见的函数进行类比来解释,所以我们来做这个解释。如果你有几年的编程经验,你可能已经见过类似于例3-19中的istify()函数的函数。示例 3-19中listify()的函数。

示例 3-19. 一个强制输入列表的工具函数

这个函数试图将参数转换为一个列表,不管输入的是什么。api和框架中经常使用这类函数将输入强制转换为已知类型,这将简化后续代码——在本例中,您知道参数(来自listify()的输出)将始终是一个列表。

如果我将listify()函数重命名为ensure_list(),那么您应该开始看到与asyncio.ensure_future()的类似之处:它总是试图将参数强制转换为Future(或子类)类型。这是一个实用函数,它使框架开发人员(而不是像你我这样的终端用户开发人员)的工作变得更容易。

实际上,asyncio标准库模块本身使用ensure_future()正是出于这个原因。当你下次查看API时,你会发现函数参数被描述为“可等待对象”,很可能内部使用ensure_future()强制转换参数。例如,asyncio.gather()函数就像下面的代码一样:

aws参数表示“可等待对象”,包括协程、task和future。在内部,gather()使用ensure_future()进行类型强制转换:task和future保持不变,而把协程强制转为task。

这里的关键是,作为终端用户应用程序开发人员,应该永远不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架设计师的工具。如果你需要在事件循环上调度协程,只需直接使用asyncio.create_task()来完成。

在接下来的几节中,我们将回到语言级别的特性,从异步上下文管理器开始。

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:


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