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python的压缩函数 python 文件压缩( 二 )

IT技术只读


'b'
'c'
'c'
'a'
'b'
'c'
'c'
'c'
'a'
'b'
'b'
'c'
'a'
'c'
这个函数有个限制 ， 指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作 。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到
python 当中的zip( )函数到底是干嘛的？这个可以理解为拉链，将两个list拉到一起来，每个对应元素做一定操作后 ， 合并成一个list.
比如：
zip([1,2,3],['a','b','c'])
结果是
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法 。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对iterable序列依次执行function(item)操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列 。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列 。
返回结果为：，使用list函数可以输入序列内容 。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list ， 第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是：。使用print(list(my_new_list))可以得到结果 。
map函数的第一个参数，可以有多个参数 ， 当这种情况出现后 ， 后面的第二个参数需要是多个序列 。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值 。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值 。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果 ， 最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值 。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作 。
zip 函数原型如下：
zip函数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样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（*）操作符，可以将元组解压为列表 。
测试代码如下：
展示如何利用*操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典 。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列 ， 同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
测试代码如下：
返回结果为：。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率 。最好的学习资料永远是官方手册
python里面shutil是什么？shutil 是高级的文件，文件夹，压缩包处理模块 。
1.shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中
import shutil
shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
2.shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log')
3.shutil.copymode(src, dst)

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