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函数名的第一类对象及使用
# 第一类对象 -- 特殊点 # def func(): # print(1) # # print(func) # a = func # a() # def func(): # print(1) # # lst = [func,func,func] # for i in lst: # i() # def func(f): # f() # def foo(): # print(123) # func(foo) # def func(): # def foo(): # print(123) # return foo # a = func() # a() # 1.可以当做值被赋值给变量 # 2.当做元素存放在容器中 # 3.函数名可以当做函数的参数 # def func(f): # f() # # def foo(): # print("is foo") # # func(foo) # 4.函数名可以当做函数的返回值 # def f1(): # def f2(): # print(1) # def f3(): # print(2) # return f2 # ret = f2() # f2 函数的内存地址 # return ret # # print(f1()) -
f格式化
# python3.6版本及以上才能够使用 # s = f"你好{'常鑫'}" # 填充字符串 # s1 = F"你好{'常鑫'}" # s1 = f"你还是挺好的{s}" # 填充变量 # print(s1) # s1 = f"{35+15}" # 填充计算公式 # print(s1) # a = 10 # b = 20 # s1 = f"{a if a>b else b}" # 填充表达式 # print(s1) # s1 = f"{{{{{{'常鑫吃..'}}}}}}" # 填充大括号 # print(s1) # s1 = f"{{}}" # print(s1) # s1 = f"{'{}{}{}{}{}'}" # print(s1) # s1 = f"{print(123)}" # print(s1) # def prin(a): # print(a) # # s1 = f"{prin(123)}" # prin(s1) # def foo(): # def func(): # a = 1 # return a # return func() # # s1 = f"{foo()}" # print(s1) # lst = [1,3,4,5,6] # s1 = f"{lst[0:5]}" # print(s1) # [1,3,4,5,6] # dic = {"key1":123,"key2":345} # s1 = f"{dic['key2']}" # print(s1) # %s,format,f -
迭代器
# 迭代: 器:工具 # 可迭代对象 # list,dict,str,set,tuple -- 可迭代对象 使用灵活 # 方式一: # list.__iter__() # dict.__iter__() # str.__iter__() # set.__iter__() # tuple.__iter__() # 方法二: # 查看源码 # 方法三: # print(dir(list)) # 官方声明只要具有__iter__()方法的就是可迭代对象 # 可迭代对象的优点: # 1.使用灵活 # 2.直接查看值 # 可迭代对象的缺点: # 1.消耗内存 # list,tuple,str -- 索引 # dict -- 键 # set -- 直接取值 # 迭代器: # 官方声明只要具有__iter__()方法__next__()方法就是迭代器 # f = open("xxxx","w") # f.__iter__() # f.__next__() # lst = [1,2,3,4,6] # new_list = lst.__iter__() #将可迭代对象转换成迭代器 # # new_list.__iter__() # new_list.__next__() # s = "123434" # new_s = s.__iter__() #将可迭代对象转换成迭代器 # print(new_s) # new_s.__iter__() # new_s.__next__() # new_s = s.__iter__() #将可迭代对象转换成迭代器 # print(new_s) # new_s.__iter__() # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # s = "12343" # 更改版for的本质 # s = [1,2,3,4,5,7] # count = len(s) # new_s = s.__iter__() # while count: # print(new_s.__next__()) # count -= 1 # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # print(new_s.__next__()) # s = "12345" # new_s = s.__iter__() # while True: # try: # print(new_s.__next__()) # for真实本质 # except StopIteration: # break # except Exception: # print("我是万能的!") # break # 总结: # 可迭代对象: # 优点:使用灵活,可以直接查看值 # 缺点:占内存,不能迭代取值 # # 迭代器: # 优点:节省内存,惰性机制 # 缺点:使用不灵活,操作比较繁琐,不能直接查看元素 # 迭代器的特性: # 1.一次性的(用完就没有了) # 2.不能逆行(不能后退) # 3.惰性机制(节省内存) # 什么是可迭代对象: # 具有很多私有方法,具有__iter__()方法的就是一个可迭代对象 # 什么是迭代器: # 具有__iter__()和__next__()方法的就是迭代器 # 迭代器什么时候使用:当容器中数据量较多的时候使用迭代器 -
递归
递归 # 1.自己调用自己 (不断调用自己本身) -- 死递归 # 2.有明确的终止条件 # 满足以上两个才是有效递归 # 递:一直执行直到碰到结束条件 # 归:从结束条件开始往回退 # 官方声明: 最大层次1000,实际测试 998/997 # def func(): # print(123) # func() # func() # def age(n): # 1,2,3 # if n == 3: # return "猜对了" # else: # age(n+1) # print(age(1)) # def age2(n): # if n == 3: # return "猜对了" # # def age1(n): # if n == 3: # return "猜对了" # else: # age2(n+1) # # def age(n): # if n == 3: # return "猜对了" # else: # age1(n+1) # age(1) # 1.宝元 18-2-2-2 # 2.太白 18-2-2 # 3.wusir 18-2 # 4.alex 18 # def age(n): # if n == 4: # return 18 # else: # return age(n+1)-2 # print(age(1)) # def age4(n): # if n == 4: # return 18 # def age3(n): # if n == 4: # 问的是不是第四个了 # return 18 # else: # return age4(n+1)-2 # def age2(n): # if n == 4: # 问的是不是第四个了 # return 18 # else: # return age3(n+1)-2 # def age1(n): # if n == 4: # 问的是不是第四个了 # return 18 # else: # return age2(n+1)-2 # print(age1(1))