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【常见的内置函数】
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1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。
python常见的内置函数有:
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True;空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False,是则返回False,如果有一个为True,则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型,如果参数不为空或不为0,返回True;参数为0或没有参数,返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的,并且每个元素的值范围: 0 = x 256(即0-255)。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。(可以加括号的都可以调用)
8. chr()函数用一个范围在range(256)内(即0~255)的整数作参数,返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. dir()函数不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。
扩展资料:
如何查看python3.6的内置函数?
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE;
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个;
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数;
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法,我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)";
5、然后回车,同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数;
6、这里我们可以使用python内置函数len()来查看python内置函数的个数,这里我们直接输入"len(dir(builtins))";
7、回车之后我们可以看到系统返回值153,说明我们现在这个版本中有153个内置函数;
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help",python内置函数有一百多个,我们当然不能记住所有的函数,这里python提供了一个"help"函数,我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法,这里我们直接输入"help(len)",然后回车,会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释,当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
networkx是python的一个库,它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取,可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api,其参数类型通常为图对象。
函数API的调用,按照以下步骤来创建构建图:
1.networkx的加载
在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可
import networkx as nx
2.图对象的创建
networkx提供了四种基本图对象:Graph,DiGraph,MultiGraph,MultiDiGraph。
使用如下调用方式,可以创建以上四种图对象的空图。
G=nx.Graph()
G=nx.DiGraph()
G=nx.MultiGraph()
G=nx.MultiDiGraph()
在 networkx中,图的各个节点允许以哈希表对象来表示,而对于图中边的各个参量,则可以通过与边相关联的方式来标识,一般而言,对于权重,用weight作为keyword,而对于其他的参数,使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。
3.在2中,创建的只是一副空图,为了得到一个有节点、有边的图,一般采用下面这个函数:
1
2
G.add_edge(1,2) #default edge data=1
G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9
add_edge()函数,该函数在调用时需要传入两个参数u和v,以及多个可选参数
u和v即图中的两个节点,如果图中不存在节点,在调用时会自动将这两个节点添加入内,同时构建两个节点之间的连接关系,可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是,如果图中已经存在了这条边,重新进行添加时会对这条边进行跟新操作(也就是覆盖了原有的信息)。
对于该函数,除了上述的构建方式以外,还有以下几种方式来创建边:
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G.add_edge(*e) # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7) #using many arguements to create edge
G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container
有时候,当采用默认方式创建边以后,我们可能还会往边里面添加边的相关参数,这时候,可以采用下面的方式来更新边的信息:
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3
4
5
#For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5}) #更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5}) #更新边的信息
#上述两种更新方式,择一选取即可
细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候,提到了add_edges_from()函数,该函数也是用来创建边的,该方式与add_edges()略有不同,比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建,它来的更为便利。这个函数在调用时,需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递:
默认创建节点之间的边:
1
G.add_edges_from([(u,v)])
也可以这么写,在创建的同时添加信息:
1
G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')
通过上述方式,就构建了一个3-4-1的图的连接,并给每条边打上了标签。
由此你就可以创建出自己的图模型了。
题目链接
难度:简单 类型: 链表
请编写一个函数,使其可以删除某个链表中给定的(非末尾)节点,你将只被给定要求被删除的节点。
示例1
示例2
删除节点的方法就是让该节点上一节点的next直接指向该节点的下一个节点,跨过该节点
但由于只告诉了当前要删除的节点,根据链表的性质可知,无法获得该节点的前一个节点
所以,让要删除的节点的val等于该节点下一个节点的val,再删除下一个节点即可
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