python——函数

函数

1、先定义后调用；定义阶段，只检测语法不执行代码。
2、可以返回任意类型的数据(元组，字典，函数)。
3、如果没有return默认返回None。
4、返回多个值，要用括号括起来，以逗号隔开。

函数的三种形式：

1、  无参函数
2、  有参函数（依赖于调用者传入参数）
3、  空函数       （函数体为pass）

执行函数的两种形式：

1、语句形式：直接调用函数，输出语句的执行结果
2、表达式形式：得到的是return的结果

执行函数得到的结果都是函数的返回值

实例：

def func():
    print('from func')
func()           #语句形式

res=func()       #表达式形式
print(res)

参数：

分类：

形参：位置参数、默认参数、*args、命名关键字参数、**kwargs（定义在*后面的位置参数和默认参数叫作命名关键字参数；用来限制实参必须以关键字的形式传值。；默认参数通常要定义成不可变类型）
实参：位置参数、关键字参数

命名关键字参数：

例子：按说默认参数要在*args前面，但是下面这个是命名关键字参数。

def register(*args, name='egon', age):
    print(args)
    print(name)
    print(age)

register(name='egon',age=18)

可变长参数

按位置定义的可变长度的实参： 由*接收，保存成元组类型。
按关键字定义的可变长度的实参：由**接收，保存成字典的形式。
(英文单词：Positional argument  位置参数)

可变长实质：

def index(name, group):
    print('welcome %s to index page, group is: %s' %(name, group))

def wrapper(*args, **kwargs):
    index(*args, **kwargs)           # *，**分别把接收到的位置参数和关键字参数拆开,                                                                # 结果：index(1,2,3,z=3,y=2,x=1)
wrapper(1,2,3,x=1,y=2,z=3)

结果：

TypeError: index() got an unexpected keyword argument 'x' #因为传给index函数的参数不止两个

名称空间

三者的加载顺序：   内置名称空间==》全局名称空间==》局部名称空间

取值的顺序：           局部名称空间==》全局名称空间==》内置名称空间

名称空间介绍：

内置名称空间：解释器启动就会生成

全局名称空间：文件级别定义的名字属于全局名称空间

局部名称空间：定义在函数内部的名字；               调用函数时生效，调用结束失效。

作用域

全局作用域：内置名称空间与全局名称空间的名字属于全局范围（在整个文件的任意一个位置都能被引用）

局部作用域：局部名称空间的名字属于局部范围（只在函数内部可以被引用，局部有效）

易误导：

dic={'x':1}
l=[1,2,3]
salary=1000

def foo():
    dic['x']=2         #修改了在全局名称空间中定义的dic字典
    dic['y']=3
    l.append(4)        
    global salary
    salary=0
foo()
print(dic)
print(l)
print(salary)

函数是第一对象

1、  函数是第一类对象：指的是函数可以被当做数据传递（因此可以得出下面几条结论）

2、  可以当做函数的参数或返回值

3、  可以被引用（f=func）

4、  函数可以当做容器数据类型的元素：（字典的value）                **

def select():
    print('select function')

func_dic={
    'select':select,           #函数作为字典的值
}
              

func_dic['select']()           #用键取到值（值是函数）后，加上括号就可以执行。

总结、感想：

函数是一个个的功能模块，字典相当于Django的路由， while循环是逻辑。这段代码中while循环是图纸，函数和字典是工具

闭包函数

内部函数：函数内部定义的函数。

闭包函数：1 内部函数  2 包含对外部作用域而非全局作用域的引用

闭包函数的特点：

         1、自带作用域

         2、延迟计算

闭包函数的实例：

def func():
    name='egon'

x=1
    def bar():
        print(name)

        print(x) 
    return bar

f=func()
print(f.__closure__)        #查看闭包函数引用的名字；验证闭包函数
print(f.__closure__[0].cell_contents)   #查看闭包函数引用的第一个名字的值。
f()

装饰器

一：开放封闭原则，对扩展是开放的，对修改是封闭的
二：装饰器可以是任意可调用对象，被装饰的对象也可以是任意可调用对象，
三：装饰器的功能是：
        在不修改被装饰对象源代码以及调用方式的前提下添加新功能

装饰器实例：

       计算打开网页的时间：

import time

import random

#装饰器

def timmer(func):

    def wrapper(*args,**kwargs):            #*,** 接收被装饰函数的参数。

        start_time = time.time()

        res=func(*args,**kwargs)

        stop_time=time.time()

        print('run time is %s' %(stop_time-start_time))

        return res              #被装饰的函数return的内容。

    return wrapper

#被装饰函数

def home(name):

    time.sleep(random.randrange(1,3))

    print('welecome to %s HOME page' %name)

    return 123123123123123123123123123123123123123123

home()             #home=timmer(home)

1、迭代器：

1、Zip,min ,max 都是迭代器。

2、数字不可迭代。

什么是可迭代对象：

   含有__iter__方法就是可迭代对象。

什么是迭代器：

   执行__iter__()方法得到的结果就是迭代器（可以用next取值）

d={'a':1,'b':2,'c':3}
i=d.__iter__() #i叫迭代器，d叫做可迭代对象。
print(i)
print(i.__next__())
print(i.__next__())

next 触发迭代器的执行。

def func(n):
    while True:
        yield n
        n-=1
g=func(5)
print(next(g))

查看是否可迭代：

# print(hasattr(d,'__iter__'))          #适合python3

For取值

for i in d:
    print(i)

while取值

obj=d.__iter__()
while True:
    try:
        print(obj.__next__())
    except StopIteration:
        break

2、生成器

1. 生成器：包含yield关键字的函数执行得到的结果。
2. 生成器本质就是迭代器。
3. 生成器的用途：模拟管道，惰性计算。

Yield的作用：把__iter__和__next__方法封到函数里。

 

Yield的表达式形式

send

Send基于暂停的yield，给yield传一个值，再继续往下走。

表达式形式的yield,第一件事应该是初始化，让生成器走到一个暂停的位置。

写个装饰器：初始化生成器。给多个生成器使用。

def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        x=func(*args,**kwargs)
        next(x)
        return x
    return wrapper

@init

def eater(name):
    print('%s please ready' % name)
    food_list=[]
    while True:
        food = yield food_list
        food_list.append(food)
        print('please %s eat %s' %(name,food))

def make_food(people,n):
    for i in range(n):
        people.send('food%s' %i)

eater('alex').send('tudou')
make_food(eater('alex'),5)

应用：grep –rl ‘root’ /etc

Day22 ==》3面向过程编程

 

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
import os
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

#阶段一：递归地找文件的绝对路径，把路径发给阶段二。
def search(target,start_path):
    'search file obspath'
    g = os.walk(start_path)
    for par_dir,_,files in g:
        #print(par_dir,files)
        for file in files:
            file_path = r'%s\%s' % (par_dir,file)
            target.send(file_path)

#阶段二：收到文件路径，打开文件获取对象，把文件对象发给阶段三。
@init
def opener(target):
    'get file obj: f=open(filepath'
    while True:
        file_path=yield
        with open(file_path) as f:
            target.send((file_path,f))  #需要以元组的形式

#阶段三：收到文件对象,for循环读取文件的每一行内容,把每一行内容发给阶段四.
@init
def cat(target):
    'read file'
    while True:
        filepath,f=yield
        for line in f:
            target.send((filepath,line))

#阶段四：收到一行内容，判断root是否在这一行中，如果在，则把文件名发给阶段五。
@init
def grep(target,pattern):
    'grep function'
    while True:
        filepath,line=yield
        if pattern in line:
            target.send(filepath)

#阶段五：
@init
def printer():
    'print function'
    while True:
        filename=yield
        print(filename)
start_path=r'd:dddd'
search(opener(cat(grep(printer(),'root'))),start_path)

厨师做包子给吃货（yield，面向过程，）

#!/usr/bin/env python
#coding:GBK
#厨师 , count：造多少个包子
import time
import random
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        res=func(*args,**kwargs)
        next(res)
        return res
    return wrapper

def producer(target,count):
    for i in range(count):
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('33[35m厨师造好的包子%s33[0m'%i)
        target.send('baozi%s' %i)

#吃货
@init
def consummer(name):
    while True:
        food=yield
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('33[36m%s start to eat %s33[0m' %(name,food))
producer(consummer('alex'),4)
#*************************
def producer(count):
    res=[]
    for i in range(count):
        res.append('baozi%s' %i)
    return res
# print(producer(4))
def consumer(name,res):
    for i in res:
        print('%s吃%s'%(name,i))
consumer('alex',producer(4))

3、列表解析

print([i for i in range(10) if i>5])

s='hello'
res=[i.upper() for i in s]  
print(res)

l=[1,31,73,84,57,22]
l_new=[]
for i in l:
    if i > 50:
        l_new.append(i)
print(l_new)

print([i for i in l if i > 50])  #列表解析

l1=['x','y','z']
l2=[1,2,3]
l3=[(a,b) for a in l1 for b in l2]
print(l3)

print('
'.join([''.join(['%s*%s=%-2s '%(y,x,x*y)for y in range(1,x+1)])for x in range(1,10)]))

4、生成器表达式（元组）

a=(i for i in range(10) if i > 5)

print(next(a))

g=(i for i in range(10000000000) )  #生成器表达式，语法和列表解析一样#得到的结果是生成器#生成器就是迭代器
print(g)                            
print(next(g))                                                                      
print(next(g))
print(next(g))
print(g.__next__())

5、三元表达式：

格式：

Res = True if 1>2 else False

def f(x,y):
    return x - y if x>y else abs(x-y)   #如果x大于y就返回x-y的值 ，否则就返回x-y的绝对值
print(f(3,4))

6、拉链函数

salaries={'egon':3000,
          'alex':90000000,
          'wupeiqi':10000,
          'yuanhao':2000}
print(max(salaries))    #默认按key，z最大。
print(max(salaries.values())) #找出最大的values
res=zip(salaries.values(),salaries.keys())  #拉链函数。
print(max(res)[-1])

7、列表推倒式:

#列表推导式是利用其他列表创建新列表的一种方法。

1、求总价格

1、文件a.txt内容：每一行内容分别为商品名字，价钱，个数；

要求一：使用列表解析，从文件a.txt中取出每一行，做成下述格式：[{‘name’:'apple','price':10,'count':3},{...},{...},...]

要求二：求出总共消费了多少钱（5分）

apple  10.3    3
tesla  100000  1
mac    3000    2
lenovo 30000   3
chicken   10   3

答案

with open(r'inspectionProfiles621a.txt','r') as f:
    l=[float(line.split()[1])*int(line.split()[2]) for line in f]               ==》由[换成（，就变成了生成器，然后由next取值，sum是自带next功能的函数。
    print(sum(l))  =>with代码段执行完，文件就关闭。所以这个print必须在with代码段下面。

第二种方式：将数据做成字典类型，进行处理

goods_info=[]
with open(r'inspectionProfiles621a.txt','r') as f:
    for line in f:
        l = line.split()
        goods_info.append({'name':l[0],'price':l[1],'count':l[2]})
print(goods_info)

2、求1到10每个数的平方

# a=[x*x for x in range(10)]
# print(a)

3、求出1到10的2次方幂中能被3整除幂。

在推导式中添加一个if就可以完成：

# b=[x*x for x in range(10) if x % 3 ==0] #for循环取值后放到左边，再if判断。
# print(b)

4、两个for循环的列表推导式

# c=[(x,y) for x in range(3) for y in range(3)]
# print(c)
#
d=[[x,y] for x in range(2) for y in range(2)]
print(d)
#结果：[[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
e=[x*y for x in range(2) for y in range(2)]
print(e)
#结果：[0, 0, 0, 1]
#——————————————————————————————————————
# a=(x*x for x in range(10))  #小括号中有for循环就是生成器
# print(a.__next__())
# print(a.__next__())

9、匿名函数：

#有名函数如果只需要调用一次，要关闭，避免占用内存。

func=lambda x:x**2
print(func(2))

f1=lambda x,y:x+y
print(f1(2,5))

ff=lambda x:x>1
print(ff(3))