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Lambda函数、Map函数、Filter函数、Zip函数、Reduce函数。
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Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.。Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。Filter是Python中的另一个内置函数，当需要区分其他类型的数据时，这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。
Python（英国发音：/paθn/美国发音：/paθn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
1 文件读取全文本操作
在一定场景下我们需要把文本全部内容读取出来，进行处理。python提供三种函数读取文件，分别是read readline readlines，
read()：读取文件的全部内容，加上参数可以指定读取的字符。
readline()：读取文件的一行。
readlines()：读取文件的所有行到内存中。
不同场景下我们可以选择不同函数对文件进行读取。
1.1 方法一
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt=file.read()
# 全文本的处理
file.close()
使用read函数将文件中的内容全部读取，放在字符串变量txt中。这样操作适合于文本较小，处理简单的情况，当文件较大时，这种方式处理时不合适的。一次性读取较大的文件到内存中，会耗费较多的时间和资源。这时候分批处理效果更好。
1.2 方法二
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt= file.read(4)
# 文本的处理while txt != ""txt= file.read(4)
# 批量文本处理
file.close()
这种方法适合于分批处理文本信息，每次批量读入，批量处理，不会对内存造成较大的压力。
1.3 方法三
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")for line infile.readlines():
# 处理每一行数据
file.close()
这种处理方式适合处理以行为分割特点的文本，并且文本较小，因为这种处理方式需要一次性把文件所有内容读取到内存中。
1.4 方法四
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r") # 这里的file时文件句柄for line infile:
# 处理每一行数据
file.close()
这种方式和方法三中的区别是分行读入，逐行处理，不会一次性把文件所有内容都读入到内存中，对一些大文件的处理是很有效的。
2 文件写入文本操作
文件写入有两种写入函数和一种辅助支持。
write()：向文件中写入一个字符或者字节流
writelines()：将一个元素全为字符串的列表写入到文件中 需要注意的是，writelines写入列表元素的时候会把列表元素的内容拼接到一起写入，不会有换行和空格 。
seek()： 辅助写入函数offset偏移量参数代表含义如下
0 - 文件开头
1 - 当前位置
2 - 文件结尾
2.1 方法一
file_name = input("output.txt", "w+")
text= "hello world!"file_name.write(text)
file.close()
2.2 方法二
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.writelines(list)for line infile:
# 读取写入的数据，这时候发现是没有任何内容的
file.close()
我们增加一行代码就可以读取到写入的文件内容，利用seek()函数调整写操作指针的位置，可以实现写操作之后的正常读取。
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.readlines(list)
file_name.seek(0) # 调整写的指针到文件的开始位置for line infile:
# 读取写入的数据，这时候会读出一行写入的数据。
file.close()
在其它python文件中调用这个文件时，就不满足__name__ == '__main__'这个条件了，所以你找错地方了。
不通过python文件调用它，就满足这个条件。
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一般情况下，我们都是在这个判断后做测试：
直接运行dbpoll.py将执行文档中的测试
而使用这个文件里的功能，则是常规的引入：import后实例化相应的类：
网页链接
python ctypes 第一句话：
ctypes is a foreign function library for Python. It provides C compatible data types, and allows calling functions in DLLs or shared libraries. It can be used to wrap these libraries in pure Python.
没看到有说可以直接访问data。
你可以这样加这样的函数：
int get_a()
{
return a;
}
再在python里面调用。
共享变量的方法。
没有办法直接实现你的需求，但是，你可以用共享变量的方法实现，比如：
def worker(procnum, return_dict):
'''worker function'''
print str(procnum) + ' represent!'
return_dict[procnum] = procnumif __name__ == '__main__':
manager = Manager()
return_dict = manager.dict()
jobs = [] for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,return_dict))
jobs.append(p)
p.start() for proc in jobs:
proc.join() print return_dict.values()
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将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容
假设有一个用户列表，要问候其中的每位用户
将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改，在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的
一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司，需要打印的设计存储在一个列表中，打印后转移到另一个列表中。
有时候需要禁止函数修改列表，为解决这个问题，可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本，不影响元件
有时候，预先布置的函数需要接受多少个实参，python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参
一个制作披萨的寒素，它需要接受很多配料，但无法确定顾客要多少种配料，下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参，这个形参都将他们统统收入囊中
如果要让函数接受不同类型的实参，必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后
python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参收集到最后一个形参中
如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参，必须将该形参放在*toppings的前面
有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息，再这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对，调用语句提供了多少就接受多少
创建用户简介：你知道你将收到有关用户的信息，但不确定会是什么样的信息，在下面示例中，build_profile()接受名和姓，同时还接受任意数量的关键字实参