Python 和 JS 有哪些相同之处
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【嵌牛导读】Python 是一门运用很广泛的语言，自动化脚本、爬虫，甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者，也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等)，同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度，还是更好地迎接 AI 时代，Python 都是一门值得学习的语言。 【嵌牛鼻子】python与JS的相似之处 【嵌牛提问】python与JS有哪些相似呢？ 【嵌牛正文】 数据类型 在 Python 中，最常用的能够直接处理的数据类型有以下几种： 数字[整数(int)、浮点型(float)、长整型(long)、复数(complex)] 字符串(str) 布尔值(bool) 空值(None) 除此之外，Python 还提供了列表[list]、字典[dict] 等多种数据类型，这在下文中会介绍。 类型转换与类型判断 与 JS 十分类似，python 也能实现不同数据类型间的强制与隐式转换，例子如下： 强制类型转换:
int('3') # 3
str(3.14) # '3.14'
float('3.14') # 3.14
# 区别于 JS 只有 Number 一种类型，Python 中数字中的不同类型也能相互强制转换
float(3) # 3.0
bool(3) # True
bool(0) # False
隐式类型转换: 1 + 1.0 # 2.0 1 + False # 1 1.0 + True # 2.0 # 区别于 JS 的 String + Number = String,py 中 str + int 会报错 1 + '1' # TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects 此外写代码的时候经常会需要判断值的类型，可以 使用 python 提供的 type() 函数获取变量的类型，或者使用 isinstance(x,type) 来判断 x 是否属于相应的 type 类型。
type(1.3) == float # True
isinstance('a',str) # True
isinstance(1.3,int) # False
isinstance(True,bool) # True
isinstance([],list) # True
isinstance({},dict) # True
有序集合类型 集合是指包含一组元素的数据结构，有序集合即集合里面的元素是是按照顺序排列的，Python 中的有序集合大概有以下几类：list,tuple,str,unicode。 list 类型 Python 中 List 类型类似于 JS 中的 Array, L = [1,2,3] print L[-1] # '3' L.append(4) # 末尾添加元素 print L # [1,3,4] L.insert(0,'hi') # 指定索引位置添加元素 print L # ['hi',1,4] L.pop() # 末尾移除元素 L.pop(2) ?????? 2 ??? print L # ['hi',3] tuple 类型 tuple 类型是另一种有序的列表，中文翻译为" 元组 "。tuple 和 list 非常类似，但是，tuple 一旦创建完毕，就不能修改了。 t = (1,3) print t[0] # 1 t[0] = 11 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment t = (1) print t # 1 t 的结果是整数 1 t = (1,) # 为了避免出现如上有歧义的单元素 tuple，所以 Python 规定，单元素 tuple 要多加一个逗号"," print t # (1,) 无序集合类型 dict 类型 Python 中的 dict 类型类似于 JS 中的 {} (最大的不同是它是没有顺序的),它有如下特点: 查找速度快 (无论 dict 有 10 个元素还是 10 万个元素，查找速度都一样) 占用内存大 (与 list 类型相反) dict 中的 key 不能重复 dict 中存储的 key-value 序对是没有顺序的
d = {
'a': 1,'b': 2,'c': 3
}
print d # {'a': 1,'c': 3,'b': 2} 可以看出打印出的序对没有按正常的顺序打出
# 遍历 dict
for key,value in d.items():
print('%s: %s' % (key,value))
# a: 1
# c: 3
# b: 2
set 类型 有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，而且要保证这个集合的元素不会重复，这时，set 类型就派上用场了。set 类型有如下特点： set 存储的元素和 dict 的 key 类似，必须是不变对象 set 存储的元素也是没有顺序的
s = set(['A','B','C','C'])
print s # set(['A','B'])
s.add('D')
print s # set(['A','D'])
s.remove('D')
print s # set(['A','B'])
Python 中的迭代 在介绍完 Python 中的有序集合和无序集合类型后，必然存在遍历集合的 for 循环。但是和其它语言的标准 for 循环不同，Python 中的所有迭代是通过 for ... in 来完成的。以下给出一些常用的迭代 demos: 索引迭代： L = ['apple','banana','orange'] for index,name in enumerate(L): # enumerate() 函数把 ['apple','orange'] 变成了类似 [(0,'apple),(1,'banana'),(2,'orange')] 的形式 print index,'-',name # 0 - apple # 1 - banana # 2 - orange 迭代 dict 的 value:
d = { 'apple': 6,'banana': 8,'orange': 5 }
print d.values() # [6,8,5]
for v in d.values()
print v
# 6
# 8
# 5
迭代 dict 的 key 和 value:
d = { 'apple': 6,'orange': 5 }
for key,value in d.items()
print key,':',value
# apple : 6
# banana: 8
# orange: 5
切片操作符 Python 提供的切片操作符类似于 JS 提供的原生函数 slice()。有了切片操作符，大大简化了一些原来得用循环的操作。 L = ['apple','orange','pear'] L[0:2] # ['apple','banana'] 取前 2 个元素 L[:2] # ['apple','banana'] 如果第一个索引是 0，可以省略 L[:] # ['apple','pear'] 只用一个 : ，表示从头到尾 L[::2] # ['apple','orange'] 第三个参数表示每 N 个取一个，这里表示从头开始，每 2 个元素取出一个来 列表生成器 如果要生成 [1x1,2x2,3x3,...,10x10] 怎么做？方法一是循环： L = [] for x in range(1,11): L.append(x * x) 但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的 list： # 把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循环，就可以把 list 创建出来 [x * x for x in range(1,11)] # [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] 列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断(类似于 JS 中的 filter() 函数)，示例如下： [x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0] # [4,100] for 循环可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多层 for 循环来生成列表。 [m + n for m in 'ABC' for n in '123'] Python 函数 默认参数 JS 中 ES6 的 默认参数正是借鉴于 Python，用法如下：
def greet(name='World'):
print 'Hello,' + name + '.'
greet() # Hello,World.
greet('Python') # Hello,Python.
可变参数 类似于 JS 函数中自动识别传入参数的个数，Python 也提供了定义可变参数，即在可变参数的名字前面带上个 * 号。
def fn(*args):
print args
fn() # ()
fn('a') # ('a',)
fn('a','b') # ('a','b')
Python 解释器会把传入的一组参数组装成一个 tuple 传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。 常用高阶函数 Python 中常用的函数 (map、reduce、filter) 的作用和 JS 中一致，只是用法稍微不同。 map 函数: 接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 def f(x): return x * x print map(f,[1,5,6,7,9]) # [1,81] reduce 函数: 接收一个函数 f 和一个 list(可以接受第三个值作为初始值)，reduce() 对 list 的每个元素反复调用函数 f，并返回最终结果值。 def f(x,y): return x * y reduce(f,5]) # 15 filter 函数: 接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter() 根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新 list。 def is_odd(x): return x % 2 == 1 filter(is_odd,12,17]) # [1,17] 匿名函数 和 JS 的匿名函数不同的地方是，Python 的匿名函数中只能有一个表达式，且不能写 return。拿 map() 函数为例： map(lambda x: x * x,81] 关键词 lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数，可以看出匿名函数 lambda x: x* x实际上就是: def f(x): return x * x 闭包 之前写过一些关于 JS 闭包的文章，比如 深入浅出JavaScript之闭包（Closure）、以及 读书笔记-你不知道的 JavaScript (上)，Python 中闭包的定义和 JS 中的是一致的即：内层函数引用了外层函数的变量，然后返回内层函数。下面来看下 Py 中闭包之 for 循环经典问题：
# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1,4):
def f():
return i * i
fs.append(f)
return fs
f1,f2,f3 = count() # 这种写法相当于 ES6 中的解构赋值
print f1(),f2(),f3() # 9 9 9
老问题了，f1(),f3() 结果不应该是 1,9 吗，实际结果为什么都是 9 呢？ 原因就是当 count() 函数返回了 3 个函数时，这 3 个函数所引用的变量 i 的值已经变成了 3。由于 f1、f2、f3 并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时，i 已经变为 3 了。 要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。代码修改如下: （编辑：安卓应用网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |