• 从入门到自闭之Python基础——函数初识


    1. 文件操作:

    读操作:

    1. 格式:f = open("文件路径",mode = "r",encoding = "utf-8")

      f : 代表文件句柄

    2. 文件路径:

      1. 绝对路径:从根文件夹下查找

      2. 相对路径: 相对于某个文件进行查找

        f = open("D:Python_s25day08小姐姐电话号",mode="r",encoding="utf-8")# print(f.read())   # 全部读取
        (1)print(f.read(3))  # 按照字符读取
        (2)print(f.readline())  # 默认尾部有一个
        # (3)print(f.readline().strip())  # 读取一行# (4)print(f.readline().strip())  # 将
        去除# (5)print(f.readlines()) #一行一行读取,全部存储在列表中
        
    3. 读字节:rb

      1. 读取图像,视频时使用的的操作

      2. 字节操作,不能执行encoding

         f = open("timg.jpg",mode="rb")# print(f.read())    # 全部读取
         (1) print(f.read(3))     # 按照字节读取
         (2)(f.readline())      # 按照行进行读取
         (3)print(f.readlines())
        
    4. r 和 rb 的区别:

      1. r 需要指定encoding,rb 不需要

      2. r模式中的read(数字)代表按照字符读取

        rb模式中的read(数字)代表按照字节读取

      3. read 和 readlines 如果文件较大时,会出现内存溢出

      面试题  ****
      当文件较大时,会出现内存溢出现象
      解决办法:
      使用for循环进行读取
      

    写操作

    1. ​ 只写,写字符:w

      1. 特性:写操作--清空写

        • 先清空文件(打开文件时就清空)
        • 在写入内容
      2. 当文件模式为w 和 a 模式时,有文件就使用当前文件,没有文件那就创建一个新的文件

      3. 写入的内容必须是字符串

        ff = open("a1",mode="w",encoding="utf-8")# ff.write("[1,2,3,4]
        ")  # 写的内容必须是字符串
        ff.write('1111
        ')  # 写的内容必须是字符串 ff.write('2222
        ')  # 写的内容必须是字符串
        
    2. 只写,写字节:wb

      1. 清空写,写的是字节

        ff = open("a1",mode="w",encoding="utf-8")
        ff.write("[1,2,3,4]
        ")  # 写的内容必须是字符串# ff.write('1111
        ')  # 写的内容必须是字符串# ff.write('2222
        ')  # 写的内容必须是字符串
        
    3. 追加操作

      1. 追加写,写文本(a)

        f = open("b1",mode="a",encoding="utf-8")
        f.write("你好啊
        ")
        f.write("我好啊
        ")
        f.write("他好啊
        ")
        f.write("大家好啊
        ")
        
      2. 追加写,写字节(ab)

    4. 其他操作:

      1. 读写:r+

        # 坑 -- 使用方式是错误
        # f = open("b1",mode="r+",encoding="utf-8")
        # f.write("今天是周一")
        # print(f.read())
        
        
        # 正确的操作:
        # f = open("b1",mode="r+",encoding="utf-8")
        # print(f.read())
        # f.write("今天是周一")
        
      2. 写读:w+

        # w+ 写读 (有点用)
        # f = open("b1",mode="w+",encoding="utf-8")
        # f.write("今天是周一")
        # f.seek(0)  # 移动光标
        # print(f.read())
        
      3. 追加读:a +

        # a+ 追加读  # 坑
        f = open("b1",mode="a+",encoding="utf-8")
        f.write("今天是周一")
        f.seek(0)  # 移动光标
        f.write("啊啊啊啊")
        print(f.read())
        
      4. 其他操作:

        # seek() 移动光标
        # f.seek(0,0)  # 移动光标到文件的头部
        # f.seek(0,1)  # 移动光标到当前位置
        # f.seek(0,2)  # 移动光标到文件末尾
        # f.seek(6)   # 光标是按照字节移动
        
        # 查看光标:
        # tell 查光标
        # f = open("c1","r",encoding="gbk")
        # print(f.read(3))
        # print(f.tell())  # 按照字节进行计算
        
      5. 修改文件:

        • import os 操作系统交互的接口

          # f = open('a2',"r",encoding="utf-8")
          # f1 = open("a1","w",encoding="utf-8")
          # for i in f:
          #     i = i.replace("日","天")
          #     f1.write(i)
          #
          # f.close()
          # f1.close()
          # os.remove("a2")   # 删除不能找回
          # os.rename("a1","a2")
          
           考点:
          # import os  # 操作系统交互的接口
          # f = open('a2',"r",encoding="utf-8")
          # f1 = open("a1","w",encoding="utf-8")
          # i = f1.read().replace("天","日")    # 将文件中全部内容读取 容易导致内存溢出
          # f1.write(i)
          #
          # f.close()
          # f1.close()
          # os.rename("a2","a3")
          # os.rename("a1","a2")
          
      6. with open:

        1. 自动关闭文件

        2. 同一时间操作多个文件

          # with open("a3","r",encoding="utf-8")as f,
          #         open('a2',"r",encoding="utf-8")as f1:
          #     print(f.read())
          #     print(f1.read())
          

    文件操作的目的

    ​ 持久化,永久储存

    2. 函数初识:

    定义:

    1. 将某个功能封装到一个空间中就是一个函数
    2. 减少重复代码
    lst = [1,2,3,4,5]	#列表,元祖,字典,字符串都可以求长度
    
    n = 0
    
    for i in list:
    	n += 1 
    print(list)
    

    定义函数:def——python关键字

    def ():
        函数体
    	# def-python 关键字,len-函数名--变量名一样,()必须要写的,格式规定,:代表语句结束
    

    函数的调用:

    • 函数名+()
      1. 在调用函数
      2. 接收返回值
    def yue():
    	print("掏出手机")
    	print("打开微信")
    	print("聊天")
    	print("约会")
    yue()
    
    #面向函数编程:
    def yue():
    	print("掏出手机")
    	print("打开微信")
    	print("聊天")
    	print("约会")
    yue()
    print("上班")
    yue()
    print("吃饭")
    

    函数的返回值(return):

    1. return 值 ==返回值
    2. 可以返回任意类型数据
    3. return返回多个内容是元祖的形式
    4. return下方不执行,并且会终止当前函数
    5. return不写或者写了return后面不写值都会返回None
    6. 函数的返回值返回给函数的调用者
    7. 函数的返回值可以有多个结果,
    def yue():
    	print("掏出手机")
    	print("打开微信")
    	print("聊天")
    	print("约会")
        print("......")
        return"女朋友"	#函数中遇到return,此函数结束,不再继续执行
    girl = yue()
    print(girl)
    

    函数的参数:

    1. 参数分类:

      1. 位置参数:一 一对应

      2. 默认参数:参数定义时括号中写好的就是默认参数

        • 不进行传参使用默认参数,使用传参时使用传递的参数
      3. 关键字参数(默认参数):按照名字进行传参

      4. 位置参数必须放在默认参数之前

      5. 混合·参数:未知参数和关键字参数一起传参

        def yue(a,app1="微信"):
        	print("掏出手机")
        	print(f"打开{a}{app1}")
        	print("聊天")
        	print("约会")
        yue("探探")
        
    2. 形参:函数定义阶段括号中的参数叫做形参

    3. 实参:函数调用阶段括号中的参数叫做实参

    4. 传参:将实参传递给形参的过程叫传参

      #例:
      def yue(app):		#形参
      	print("掏出手机")
      	print("打开"+app)
      	print("聊天")
      	print("约会")
      yue("app名字")#	实参	输出结果是yue()里面的内容,一个萝卜一个坑,括号里面的内容必须和前面def yue()数量一一对应
      
      传参:将实参传递给形参的过程叫传参
      

    三元运算(三目运算):

    1. 条件成立的结果 条件 条件不成立的结果(只可以使用if else)
    def	func(a,b):
    	return a if a > b else b 
    print(func(6,9))
    

    函数是一种编程思维

    3.动态位置参数:

    def eat(*args):	#函数的定义阶段	*聚合(打包)
    	print(args)	#元祖
    	print(*args)#函数体中的*,打散(解包)
    
    def eat(a,b,*c):	#a,b为位置参数>带*号的为动态位置参数
    	print(a)
    	print(b)
    	print(c)	#元祖、
    eat("面条","米饭","馒头","大饼")
    #输出结果:面条,米饭,('馒头', '大饼')
    

    确定思想:位置参数永远大于默认参数,动态参数也是一样

    # def eat(a,b,*args,d=2,**c):  # 位置参数 > 动态位置参数 > 默认参数 > **c是动态默认参数
    #     print(a)
    #     print(b)
    #     print(d)
    #     print(args)     # tuple
    #     print(c)        # dict
    # eat("面条","米饭","大烧饼","大煎饼",a1=1,b1=2)
    输出结果:
    # 输出结果:
    # 面条
    # 米饭
    # 2
    # ('大烧饼', '大煎饼')
    # {'a1': 1, 'b1': 2}
    

    ![img](file:///D:腾讯QQ1479018185ImageGroup~VTRNHNU_M_()XRO86F52{C.png)

    # def eat(*args,**kwargs):  # (万能传参)
    #     print(args) # tulpe
    #     print(kwargs) #dic
    
    # lst = [1,23,4,6,7]
    # dic = {"key1":1,"key2":3}
    # eat(*lst,**dic)
    输出结果:
    (1, 23, 4, 6, 7)
    {'key1': 1, 'key2': 3}
    

    ![img](file:///D:腾讯QQ1479018185ImageGroup[M{J43MZ8IT%]EX3(I)XL3L.png)

    *args:大家伙都用的名字,可以进行修改但是不建议

    **kwargs(聚合关键字参数)大家伙都用的名字,可以进行修改但是不建议

    定义时的优先级:

    位置参数 > 动态位置参数 > 默认参数 > 动态默认参数

    函数体中的 * :

    • 第一个代表:聚合

    • 第二个代表:打散

      def eat(a,b,*args):
      	print(a)	#面条
      	print(b)	#米饭
      	print(*c)	#元祖,(馒头,大饼)
      eat("面条","米饭","馒头","大饼")
      

      形参:

      • 位置参数:定义在函数体开头的时候
      • 动态位置参数:先执行位置参数,位置参数接收后额外的参数动态位置参数进行接收,获取到的是一个元祖
      • 默认参数:函数接收体接收到的函数
      • 动态关键字参数(默认):先执行默认参数,默认参数接收后,额外的默认参数动态进行接收,获取到的是一个字典

      实参和函数体:

      • *打散
      • **实参能够使用

    动态关键字参数:

    在函数的定义阶段*和**都是聚合

    函数体中的 * 就是打散,* args将元祖中的元素进行打散,**kwargs将字典的键获取

    def eat(a,b,*args,**kwargs):
    	print(a)	#面条
    	print(b)	#米饭
    	print(*args)	#元祖,(馒头,大饼)
        print(**kwargs)	#字典{'a1':1,'a2':4}
    eat("面条","米饭","馒头","大饼",a1=1,a2 = 4)
    
    

    形参:

    ​ 位置参数:

    ​ 动态位置参数:先执行位置参数,未知参数接收完后额外的参数动态位置参数进行接收,获取到的是一个元祖

    ​ 默认参数

    ​ 动态关键字参数:先执行默认参数,默认参数接收后额外的默认参数动态默认参数进行接收,获取的是一个字典

    实参和函数体:

    ​ *打散

    ​ **实参时能够使用

    4. 函数的注释

    查看函数名注释:.doc

    # def a(a:int,b:int):
    #     """
    #     “声明注释内容,例如此函数的意思就是进行加运算”
    #     :param a: int
    #     :param b: int
    #     :return:  int
    #     """
    #     return a + b
    

    查看函数的名字:.name

    5. 名称空间:

    1. 内置空间:python解释器自带的一块空间

    2. 全局空间:py文件中顶格写的就是全局空间

    3. 局部空间:函数体中就是局部空间

    4. 加载顺序:

      1. 内置空间

      2. 全局空间

      3. 局部空间

                # def func():
                #     a = 1
                #     print(a)
                # func()
        
        
    5. 取值顺序:

      1. 局部空间

      2. 全局空间

      3. 内置空间

        a = 10
        def func()
        	print(a)
        func()
        
        
    6. 作用域:

      1. 全局作用域:全局+内置
      2. 局部作用域:局部

    6.函数的嵌套

    ​ 不管在什么位置,只要是函数名()就是在调用一个函数。

    # 混合嵌套:
    # def f1():
    #     print(11)
    #
    # def f2():
    #     print(22)
    #     f1()
    #
    # def f3():
    #     print(33)
    #     f1()
    #
    # def run():
    #     f3()
    #     f2()
    #     f1()
    # run()
    
    
    例2:
    # def func(a):
    #     print(a)
    #     return f1(foo(a))
    #
    # def foo(b):
    #     print(b)
    #     return b + 5
    #
    # def f1(args):
    #     return args + 10
    #
    # print(func(5))
    输出结果:5,5,20
    
    
    # def foo(a):
    #     a = 10
    #     def f1(b):
    #         c = b
    #         def foo(c):
    #             print(c)
    #             print(foo.__doc__)
    #         foo(c)
    #         print(b)
    #     f1(a)
    #     print(a)
    # foo(25)
    输出结果:10,10,10
    
    

    7.修改全局:

    global,只修改全局

    nonlocal:修改局部,修改离他最近的一层,上一层没有继续向上层查找,只限局部

    # a = 10
    # def func():
    #     global a
    #     a = a - 6
    #     print(a)
    # fun ()
    
    
    # a = 100
    # def func():
    #     b = 10
    #     def foo():
    #         b = a
    #         def f1():
    #             nonlocal b
    #             b = b + 5
    #             print(b)  # 105
    #         f1()
    #         print(b)  # 105
    #     foo()
    #     print(b) # 10
    # func()
    # print(a) # 100
    
    

    8.函数名的使用以及第一类对象:

    函数名的第一类对象(概述):

    使用方式:

    • 函数名可以当做值赋值给变量

      def func():
      	print(1)
      print (func)	#查看函数的内存地址
      a = func
      print (a)		#
      
      
    • 函数名可以当做容器中的元素

      dic = {"1":login,"2":register,"3":index}
      msg = """
      1 登录
      2 注册
      3 主页
      """
      choose = input(msg)   # 1
      if choose.isdecimal():
           if dic.get(choose):
               dic[choose]()
           else:
               print("请正确输入!")
      
      
      
    • 函数名可以当做函数的参数

      def fuc(a):
      	a()
      	print(111)
      def foo():
      	print(222)
      	def f1()
      		print(333)
      	fun(f1)
      foo()
      
    • 函数名可以当函数的返回值

      def func():
      	def foo():
      		print(111)
      	return foo
      a = func()
      a()
      func()()		#foo()
      输出结果:111
      		111
      

    进阶题:

     def foo(a):
         def func(a):
             def f1(a):
                 print(a)
                 return "aelx"
             return f1(a)
         return func(a)
     print(foo(5))
    输出结果: 5 ,alex
    
     def func(a):
         a()
    
     def foo(b):
         return b()
     def f1(c):
         def a():
             def f3():
                 print(3333)
                 return [f3,a,f1]
             print(11)
             return f3()
         return c(a())
     def aa(b):
         print(111)
         return b
     print(f1(aa))
     输出结果:
    11
    3333
    111
    [<function f1.<locals>.a.<locals>.f3 at 0x00000187D0649C80>, <function f1.<locals>.a at 0x00000187D0649BF8>, <function f1 at 0x00000187D0649AE8>]
    
    def f1(c):
        def a():
            def f3():
                print(3333)
                return [f3,a,f1]
            print(11)
            return f3()
        ret = a()
        return c(ret)
    def aa(b):
        print(111)
        return b
    print(f1(aa))
    

    9.f-strings

    ​ f"{变量名}"

    ​ F"{变量名}"

    ​ f"""{变量名}"""

    print(F"姓名:{input('name:')} 年龄:{input('age:')}")
    
    def foo():
        print("is foo")
    
    
     lst = [1,2,3,4]
     dic = {"key1":23,"key2":56}
     print(f"""{dic['key1']}""")
    
    
     print(f"{3+5}")
     print(f"{3 if 3>2 else 2}")
    
    
     print(f"""{':'}""")
    
     msg = f"""{{{{'alex'}}}}"""	#必须是偶数
     print(msg)
    
     name = "alex"
     print(f"{name.upper()}")
    
     print(f"{':'}")
    
    

    10.迭代器:是基于上一次停留的位置,进行取值

    1. 可迭代对象:

      1. list,tuple,str,set,dict取值方式只能直接看、

      2. 只要具有__ iter __()方法就是一个可迭代对象

         lst = [1,23,4,5]
         for i in lst:
             print(i)
        
        
         lst = [1,2,3,4]
         lst.__iter__()
         dict.__iter__()
        
        
    2. 迭代器:工具

      • 具有__ iter __ () 和 __ next __ () 两个方法才是迭代器

      • lst = [1,2,3,4,5]
        l = lst.__iter__()  # 将可迭代对象转换成迭代器
          
        l.__iter__()  # 迭代器指定__iter__()还是原来的迭代器
        print(l.__next__())   # 1
        print(l.__next__())   # 2
        
        
    3. for循环的本质(重点):

       while True:
           try:		#异常处理机制
               print(l.__next__())
           except StopIteration:	#接收到异常提醒就终止
               break
      
      
       lst = []
       for i in range(10000):
           lst.append(i)
      
       l = lst.__iter__()
      
       for i in range(16):
           print(l.__next__())
      
       print(''.center(50,"*"))
      
       for i in range(16):
           print(l.__next__())
      
       print(''.center(50,"*"))
       for i in range(16):
           print(l.__next__())
      
      
    4. 优点:

      • 惰性机制:节省空间
    5. 缺点:

      1. 不能直接查看值 -- 迭代器查看到的是一个迭代器的内存地址
      2. 一次性,用完就没了
      3. 不能逆行,后退,只能继续执行下一条
    6. 空间换时间:容器存储大量的数据,取值快,占用空间大

    7. 时间换空间:迭代器就是一个节省了空间,但是取值慢

    8. 可迭代对象:具有 iter() 方法的就是一个可迭代对象

    9. 迭代器:具有 iter()和next()方法就是一个迭代器

    10. python2和python3中的区别:

      1. python 3
        • iter ()和 __ iter __() 都有
        • next () 和 __ next __ () 都有
      2. Python 2
        • iter ()和 __ iter __()
        • next ()

    11.什么是生成器

    1. 核心:生成器的本质就是一个迭代器
      1. 迭代器是python自带的的
      2. 生成器是程序员自己写的一种迭代器
    2. 编写方式:
      1. 基于函数编写
      2. 推导式编写
    def func ():
    	print("这是一个函数")
    	return“函数”
    func()
    
    def func():
    	print("这是一个生成器")
    	yield"生成器"
    #func()		生成一个生成器
    print(func().__next__)	#启动生成器
    输出结果:获取到的是一个生成器的
    

    ![1 (F:Python学习笔记图片1 (2)-1565944439197.png)](C:UsersheyulDesktop1 (2).png)

    1. 内存地址函数体中出现yield代表要声明一个生成器,generator -- 生成器
      获取到的是一个生成器的内存地址
    # 获取到的是一个生成器的内存地址
    # <generator object func at 0x00000087C2A10CA8>
    
    # def func():
    #     msg = input("请输入内容")
    #     yield msg
    #     print("这是第二次启动")
    #     yield "生成器2"
    #     yield "生成器3"
    #     yield "生成器4"
    #
    # g = func()
    # print(next(g))
    # print(next(g))
    # print(next(g))
    # print(next(g))
    
    # 执行结果:
    # 请输入内容>>>>你好
    # 你好
    # 这是第二次启动
    # 生成器2
    # 生成器3
    # 生成器4
    

    一个yield 必须对应一个next

    # def func():
    #     lst =[]
    #     for i in range(100000):
    #         lst.append(i)
    #     return lst
    # print(func())
    # 输出结果:[0~100000]
    
    1. 用途:节省空间,例题:吃包子问题

    2. 使用场景:

      1. 当文件或容器中数据量较大时,建议使用生成器
    3. 可迭代对象:(python 3 )

      • 优点:list,tuple,str 节省时间,取值方便,使用灵活(具有自己的私有办法)
      • 缺点:消耗内存
    4. 迭代器:

      • 优点:节省空间
      • 缺点:不能直接查看值,使用不灵活,消耗时间,一次性,不可逆
    5. 生成器:

      • 优点:节省空间,人为定义
      • 缺点:不能直接查看值,消耗时间,一次性,不可逆行
    6. yield 和 return 区别:

      1. 相同点
        • 都是返回内容
        • 都可以返回多次,但是return写多个只会执行一个
      2. 不同点
        • return会终止函数,yield是暂停生成器
        • yield能够记录当前执行位置
    7. 区别:通过send区别什么是迭代器,什么是生成器

      • 迭代器的地址<list_iterator>

      • 生成器的地址

        # 数据类型 (pyhton3: range() | python2 :xrange()) 都是可迭代对象 __iter__()
        # 文件句柄是迭代器  __iter__() __next__()
        

    没有send方法就是一个迭代器,具有send方法就是一个生成器

    # def func():
    #     lst = [1,2,3,45,6]
    #     lst1 = ["alex","wusir","taibi","baoyuan"]
    #     yield from lst
    #     yield from lst1
    # g = func()
    # print(g)
    # 输出结果:<generator object func at 0x0000010DA038CF68>
    
    1. yield from将可迭代对象逐个返回

      yield 将可迭代对象一次性返回

    12. 什么是推导式

    1. 列表推导式:
      1. 循环模式:([变量 for循环])
        • print([i for i in range(10)])
      2. 筛选模式:[加工后的变量 for循环 加工条件]
        • print ([i for i in range(10) if i > 2])
        • print ([i for i in range(10) if i % 2 == 0])
    2. 集合推导式:
      1. 普通循环:{变量 for循环}
        • print ({i for i in range(10)})
      2. 筛选模式:{加工后的变量for循环 加工条件}
        • print({i for i in range (10) if i % 2 == 1})
    3. 字典推导式:
      1. 普通:{键:值 for循环}
        • print {"key":"value" for i in range (10)}
      2. 筛选:{加工后的键:值 for循环 加工条件}
        • print({i : i+1 for i in range(10) if i % 2 == 0})
    4. 生成器推导式(面试必问):
      1. 普通模式:(变量 for 循环)
        • tu = (i for i in range(10))这是生成器,切记
      2. 筛选模式:(加工后的变量 for 循环 加工条件)
    tu = (i for i in range(10)if  i > 5)
    	for i in tu :					
            print(i)
    

    13. 内置函数一:

    1. eval:执行字符串类型的代码

    2. exac:执行字符串社类型的代码

      eval与exac 禁止使用

    3. hash()作用就是区分可变数据类型与不可变数据类型

      # print(hash("123"))
      # print(hash(12))
      # print(hash(-1))
      # print(hash(-10))
      # print(hash((2,1)))
      
      # dic = {[1,2,3]:2}
      # print(hash([1,2,3]))
      
      
    4. help():查看帮助信息

    5. callable():查看对象是否可以调用,

      # def func():
      #     print(1)
      # lst = [1,23,4,]
      # print(callable(lst))   # 查看对象是否可调用
      
      
    6. int():将字符串或数字转换成整型

    7. float():转换成浮点数

    8. complex():复数

    9. bin():十进制转二进制

    10. oct():十进制转八进制

    11. hex():十进制转十六进制

    12. divmod():计算除数与被除数结果,包含一个商和余数的元祖

    13. round():保留浮点数的小数位数,可以设定保留位数,默认保留整数

    14. pow():求x ** y次幂(三个参数的时候为x ** y的结果对第三个参数取余)

    15. bytes():用于不同编码之间的转换,建议使用encode

    16. ord():通过元素获取当前表位编码位置

    17. chr():通过表位序号查找对应的元素

    18. repr():查看数据的原生态(给程序员使用的)

    19. all():判断容器汇总的元素是否都为真,返回true

    20. any():判断容器中的元素有一个为真,就是True

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/heyulong1214/p/11396604.html
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