Python中针对函数处理的特殊方法

Python中针对函数处理的特殊方法（精选5篇）由网友“武英玄”投稿提供，这里小编给大家推荐一些Python中针对函数处理的特殊方法，方便大家学习。

篇1：Python中针对函数处理的特殊方法

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篇2：python处理大数字的方法

作者：依山带水 字体：[增加 减小] 类型：

这篇文章主要介绍了python处理大数字的方法,涉及Python递归操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了python处理大数字的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：

def getFactorial(n): “”“returns the factorial of n”“” if n == 0: return 1 else: k = n * getFactorial(n-1) return kfor k in range(1, 70): print “factorial of”, k,“=”, getFactorial(k)

运行结果如下：

factorial of 1 = 1factorial of 2 = 2factorial of 3 = 6factorial of 4 = 24factorial of 5 = 120factorial of 6 = 720factorial of 7 = 5040factorial of 8 = 40320factorial of 9 = 362880factorial of 10 = 3628800factorial of 11 = 39916800factorial of 12 = 479001600factorial of 13 = 6227020800factorial of 14 = 87178291200factorial of 15 = 1307674368000factorial of 16 = 20922789888000factorial of 17 = 355687428096000factorial of 18 = 6402373705728000factorial of 19 = 12164510040883factorial of 20 = 243290176640000factorial of 21 = 51090942171709440000factorial of 22 = 1124000727777607680000factorial of 23 = 2585738884976640000factorial of 24 = 620448401733239439360000factorial of 25 = 15511210043330985984000000factorial of 26 = 403291461126605635584000000factorial of 27 = 10888869450418352160768000000factorial of 28 = 304888344611713860501504000000factorial of 29 = 8841761993739701954543616000000factorial of 30 = 265252859812191058636308480000000factorial of 31 = 8222838654177922817725562880000000factorial of 32 = 263130836933693530167218012160000000factorial of 33 = 8683317618811886495518194401280000000factorial of 34 = 295232799039604140847618609643520000000factorial of 35 = 10333147966386144929666651337523200000000factorial of 36 = 371993326789901217467999448150835200000000factorial of 37 = 13763753091226345046315979581580902400000000factorial of 38 = 523022617466601111760007224100074291200000000factorial of 39 = 20397882081197443358640281739902897356800000000factorial of 40 = 815915283247897734345611269596115894272000000000factorial of 41 = 33452526613163807108170062053440751665152000000000factorial of 42 = 1405006117752879898543142606244511569936384000000000factorial of 43 = 60415263063373835637355132068513997507264512000000000factorial of 44 = 2658271574788448768043625811014615890319638528000000000factorial of 45 = 119622220865480194561963161495657715064383733760000000000factorial of 46 = 5502622159812088949850305428800254892961651752960000000000factorial of 47 = 258623241511168180642964355153611979969197632389120000000000factorial of 48 = 12413915592536072670862289047373375038521486354677760000000000factorial of 49 = 608281864034267560872252163321295376887552831379210240000000000factorial of 50 = 3041409313378043612608166064768844377641568960512000000000000factorial of 51 = 155111875328738228022424301646930321106325976986112000000000000factorial of 52 = 80658175170943878571660636856403766975289505440883277824000000000000factorial of 53 = 4274883284060025564298013753389399649690343788366813724672000000000000factorial of 54 = 230843697339241380472092742683027581083278564571807941132288000000000000factorial of 55 = 12696403353658275925965100847566516959580321051449436762275840000000000000factorial of 56 = 710998587804863451854045647463724949736497978881168458687447040000000000000factorial of 57 = 40526919504877216755680601905432322134980384796226602145184481280000000000000factorial of 58 = 2350561331282878571829474910515074683828862318181142924420699914240000000000000factorial of 59 = 138683118545689835737939019720389406345902876772687432540821294940160000000000000factorial of 60 = 8320987112741390144276341183223364380754172606361245952449277696409600000000000000factorial of 61 = 507580213877224798800856812176625227226004528988036003099405939480985600000000000000factorial of 62 = 31469973260387937525653122354950764088012280797258232192163168247821107200000000000000factorial of 63 = 1982608315404440064116146708361898137544773690227268628106279599612729753600000000000000factorial of 64 = 126886932185884164103433389335161480802865516174545192198801894375214704230400000000000000factorial of 65 = 8247650592082470666723170306785496252186258551345437492922123134388955774976000000000000000factorial of 66 = 544344939077443064003729240247842752644293064388798874532860126869671081148416000000000000000factorial of 67 = 36471110918188685288249859096605464427167635314049524593701628500267962436943872000000000000000factorial of 68 = 248003554243683059960099041856917158104739955367672371710738018221445712183296000000000000000factorial of 69 = 171122452428141311372468338881272839092270544893520369393648040923257279754140647424000000000000000

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助，

篇3：Python 中的处理.net

Python 是由 Guido van Rossum 开发 的、可免费获得的、非常高级的解释型语言，其语法简单易懂，而其 面向对象 的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。 字符串 -- 不可改变的序列 如同大多数高级编程语言一样，变长字符串是

Python 是由 Guido van Rossum开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。

字符串 -- 不可改变的序列

如同大多数高级编程语言一样，变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串（或其它值），程序员不必为此操心。Python 还有一些其它高级语言没有的字符串处理功能。

在 Python 中，字符串是“不可改变的序列”。尽管不能“按位置”修改字符串（如字节组），但程序可以引用字符串的元素或子序列，就象使用任何序列一样。Python 使用灵活的“分片”操作来引用子序列，字符片段的格式类似于电子表格中一定范围的行或列。以下交互式会话说明了字符串和字符片段的的用法：

字符串和分片

>>>s = “mary had a little lamb”

>>>s[0] # index is zero-based

'm'

>>>s[3] = 'x' # changing element in-place fails

Traceback (innermost last):

File “”, line 1, in ?

TypeError: object doesn't support item assignment

>>>s[11:18] # 'slice' a subsequence

'little '

>>>s[:4] # empty slice-begin assumes zero

'mary'

>>>s[4] # index 4 is not included in slice [:4]

' '

>>>s[5:-5] # can use “from end” index with negatives

'had a little'

>>>s[:5]+s[5:] # slice-begin & slice-end are complimentary

'mary had a little lamb'

另一个功能强大的字符串操作就是简单的 in 关键字。它提供了两个直观有效的构造：

in 关键字

>>>s = “mary had a little lamb”

>>>for c in s[11:18]: print c, # print each char in slice

...

l i t t l e

>>>if 'x' in s: print 'got x' # test for char oclearcase/“ target=”_blank“ >ccurrence

...

>>>if 'y' in s: print 'got y' # test for char occurrence

...

got y

在 Python 中，有几种方法可以构成字符串文字，

可以使用单引号或双引号，只要左引号和右引号匹配，常用的还有其它引号的变化形式。如果字符串包含换行符或嵌入引号，三重引号可以很方便地定义这样的字符串，如下例所示：

三重引号的使用

>>>s2 = ”“”Mary had a little lamb

... its fleece was white as snow

... and everywhere that Mary went

... the lamb was sure to go“”“

>>>print s2

Mary had a little lamb

its fleece was white as snow

and everywhere that Mary went

the lamb was sure to go

使用单引号或三重引号的字符串前面可以加一个字母 ”r“ 以表示 Python 不应该解释规则表达式特殊字符。例如：

使用 ”r-strings“

>>>s3 = ”this and that“

>>>print s3

this

and

that

>>>s4 = r”this and that“

>>>print s4

this and that

在 ”r-strings“ 中，可能另外组成换码符的反斜杠被当作是常规反斜杠。在以后的规则表达式讨论中会进一步说明这个话题。

文件和字符串变量

我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示，但对于连续的面向行的处理，它却是不必要的，并且如果文件大于可用内存，则不可能实现这种处理。

.readline() 和 .readlines() 非常相似。它们都在类似于以下的结构中使用：

Python .readlines() 示例

fh = open('c:autoexec.bat')

for line in fh.readlines():

print line

.readline() 和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件，象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表，该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。另一方面，.readline() 每次只读取一行，通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 .readline()。

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原文转自：www.ltesting.net

篇4：Python中的filter函数的用法

作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：

这篇文章主要介绍了Python中的filter()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下

Python内建的filter()函数用于过滤序列，

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n): return n % 2 == 1filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s): return s and s.strip()filter(not_empty, [‘A‘, ‘‘, ‘B‘, None, ‘C‘, ‘ ‘])# 结果: [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数，

练习

请尝试用filter()删除1~100的素数。

篇5：Python中自定义函数的教程

作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：转载

这篇文章主要介绍了简单讲解Python中内置函数的使用,函数的使用是Python学习当中的基本功,需要的朋友可以参考下

在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回，

我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：

def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x

请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确。

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。

return None可以简写为return。

空函数

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：

def nop(): pass

pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。

pass还可以用在其他语句里，比如：

if age >= 18: pass

缺少了pass，代码运行就会有语法错误。

参数检查

调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：

>>>my_abs(1, 2)Traceback (most recent call last): File ”“, line 1, in TypeError: my_abs() takes exactly 1 argument (2 given)

但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：

>>>my_abs(‘A‘)‘A‘>>>abs(‘A‘)Traceback (most recent call last): File ”“, line 1, in TypeError: bad operand type for abs(): ‘str‘

当传入了不恰当的参数时，内置函数abs会检查出参数错误，而我们定义的my_abs没有参数检查，所以，这个函数定义不够完善，

让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance实现：

def my_abs(x): if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError(‘bad operand type‘) if x >= 0: return x else: return -x

添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：

>>>my_abs(‘A‘)Traceback (most recent call last): File ”“, line 1, in File ”", line 3, in my_absTypeError: bad operand type

错误和异常处理将在后续讲到。

返回多个值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：

import mathdef move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

>>>x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>>print x, y151.961524227 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

>>>r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>>print r(151.96152422706632, 70.0)

原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

小结

定义函数时，需要确定函数名和参数个数；

如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；

函数体内部可以用return随时返回函数结果；

函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。

函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。

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