本次学习内容：
- 字典查询快的原因
- 字符编码
- 函数定义
- 局部变量、全局变量
- 返回值
- 嵌套函数
- 递归（二分查找）
- 三元运算
- map
- lamba
- 函数式编程
- 高阶函数
- 内置函数
字典查询快的原因：
字典占用内存比列表多，但是查询速度比列表快的多
为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法
dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。
那为什么会快呢？通过数字去hash表中查看数字时，采用某种算法，maybe是二分法，查询的次数很少。
key -->hash值-->类似二分查找，找到hash值索引-->value对应的内存地址
字符编码
先说python2
- py2里默认编码是ascii
- 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存，因为到了内存里，这段代码其实是以bytes二进制格式存的，不过即使是2进制流，也可以按不同的编码格式转成2进制流，你懂么？
- 如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_，就可以写中文了， 不声明的话，python在处理这段代码时按ascii，显然会出错， 加了这个声明后，里面的代码就全是utf-8格式了
- 在有#_*_coding:utf-8*_的情况下，你在声明变量如果写成name=u"大保健"，那这个字符就是unicode格式，不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
- utf-8 to gbk怎么转，utf8先decode成unicode,再encode成gbk
再说python3
- py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮
- 你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以
- 但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感觉好像还加了一个动作，就是encode的数据变成了bytes里，我操，这是怎么个情况，因为在py3里，str and bytes做了明确的区分，你可以理解为bytes就是2进制流，你会说，我看到的不是010101这样的2进制呀， 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装，否则让你直接看到一堆2进制，你能看出哪个字符对应哪段2进制么？什么？自己换算，得了吧，你连超过2位数的数字加减运算都费劲，还还是省省心吧。
- 那你说，在py2里好像也有bytes呀，是的，不过py2里的bytes只是对str做了个别名，没有像py3一样给你显示的多出来一层封装，但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧， 无论是2还是3， 从硬盘到内存，数据格式都是 010101二进制到-->b'xe4xbdxa0xe5xa5xbd' bytes类型－－>按照指定编码转成你能看懂的文字
总结：
- utf8中一个中文占3个字节
- python2中utf8转gbk 先decode成unicode 再encode成gbk
- 只有unicode能encode、decode
编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换，不过生活正在变美好，期待一个不需要转码的世界。
函数的定义
定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可
特性:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
函数的定义主要有如下要点：
- def：表示函数的关键字
- 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
- 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
- 参数：为函数体提供数据
- 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。
def func(name):#func函数名，name参数 print('my name is',name)#函数体 func('hongpeng')#调用func函数
形参：变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参：可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
上面的例子中name就是形参，'hongpeng'就是实参
函数的几种参数
1.普通参数
像下面例子中的name，age，job
2.默认参数
在定义函数时直接赋值，调用函数如果不指明默认就是定义函数时赋的值，指明的话就是你赋的值，定义时特别要注意默认参数在最后。
def inf(name,age,job,country='CN'): print('the information of %s'.center(50,'-')%name) print('name:',name) print('age:',age) print('job:',job) print('country:',country) inf('hongpeng',21,'ops') inf('alex',31,'loser','JP') #输出 --------------the information of hongpeng--------------- name: hongpeng age: 21 job: ops country: CN --------------the information of alex--------------- name: alex age: 31 job: loser country: JP
3.关键参数
正常情况下，给函数传参数要按顺序，如果一个函数中参数太多或者不想按顺序就可以用关键参数，只需调用时指定参数名即可，好像没什么卵用。。。非固定参数**kwargs在传参数的时候会用到。
4.非固定参数
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
*args
def inf(name,age,job,*args):#*args会把多个传入的参数放入一个元组中 print(name,age,job,args) inf('hongpeng',21,'ops') inf1('hongpeng',21,'ops','CN','python') #输出 hongpeng 21 ops ()#因为没有传值，所以args为空 hongpeng 21 ops ('CN', 'python')
**kwargs
def inf(name,age,job,**kwargs):#**kwargs把传入参数放在字典中，所以调用时参数得用关键参数的形式 print(name,age,job,kwargs) inf('hongpeng',21,'ops') inf('hongpeng',21,'ops',country = 'CN',lesson = 'python') #输出 hongpeng 21 ops {} hongpeng 21 ops {'lesson': 'python', 'country': 'CN'}
局部变量和全局变量
name = 'alex' def inf(): name = 'hongpeng' print('函数里面的name:',name) inf() print('函数外的name:',name)
函数里面的name改变并没有影响到外部的name
如果想在函数里面对全局变量改变，用global，但是一般不会在函数里面去改全局变量的值，so，忘了它吧。
name = 'alex' def inf(): global name name = 'hongpeng' print('函数里面的name:',name) inf() print('函数外的name:',name) #输出 函数里面的name: hongpeng 函数外的name: hongpeng
返回值
def auth(): username = input("username:").strip() password = input("password:").strip() #get data from db _username = "alex" _password = "alex3714" if username == _username and password == _password: print("passed authentication!") # global login_status # login_status = True #局部变量 # print("-->",login_status) return True, 1,2 print("after return ....") else: return False def home(): if login_status == True: print("welcome to home page") else: auth() def pay(): if login_status == True: print("welcome to pay page") else: auth() login_status = auth() print(login_status) # print(login_status) home() pay()
name = 'ALEX' def name(): name = 'alex' def name2(): name = 'hongpeng' print('3name:',name) name2() print('2name',name) name() #输出 3name: hongpeng 2name alex
递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
def calc(n): print(n) if n//2> 0: calc(n//2) calc(10) #输出 10 5 2 1 def calc(n): if n//2> 0: calc(n//2) print(n) calc(10) #输出 1 2 5 10
递归特性：
1.必须有一个明确的结束条件
2.每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归有所减少
3.递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出
递归实际应用（二分查找）
def find(dataset,find_num): if len(dataset) > 0: mid_pos = int(len(dataset)/2) if dataset[mid_pos] == find_num: print('find the number',dataset[mid_pos]) elif dataset[mid_pos] > find_num: print('going to left side') print(dataset[mid_pos]) find(dataset[0:mid_pos],find_num) else: print('going to right side') print(dataset[mid_pos+1]) find(dataset[mid_pos+1:],find_num) else: print("can't find the num") data = range(0,10000,5) find(data,88)
匿名函数+map+三元运算
#匿名函数 n = lambda x,y:x+y print(n(4,5))
#map函数 data = map(lambda n:n**2,range(5)) for i in data: print(i)
#三元运算 a = 4 b = 5 c = a if a >10 else b print(c)
#函数+lambda+map+三元运算
def calc(n): return -n data = map(lambda x:x**2 if x>5 else calc(x),range(10)) for i in data: print(i)
高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
def calc(x,y,f): return f(x)+f(y) res = calc(4,-5,abs) print(res) #输出 9
内置函数
abs()绝对值
all()都为真，True
any()任意值为真，True
callable()能否被调用
chr(98)根据数据找到ascii中对应的字母
ord('b')根据字母找ascii中的数字
globals()把当前程序所在内存里的所有数据都以字典形式打印出来
local()
power()次方
frozenset()
reversed()反转
round()四舍五入
slice()
#slice a = range(20) pattern = slice(3,8,2) for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2] print(i)
sorted()
zip()
a = [-5,1,3,5,7,9] b = [2,4,6,8] for i in zip(a,b): print(i) #输出 (-5, 2) (1, 4) (3, 6) (5, 8)