Python第十一课 学习笔记
补充和global nonlocal
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补充
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默认参数的陷阱
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# 默认参数的陷阱： def func(name,sex='男'): print(name) print(sex) func('jarvis') # 陷阱只针对于默认参数是可变的数据类型： def func(name,alist=[]): alist.append(name) return alist ret1 = func('one') print(ret1,id(ret1)) # ['one'] ret2 = func('two') print(ret2,id(ret2)) # ['one','two'] # 如果你的默认参数指向的是可变的数据类型，那么你无论调用多少次这个默认参数，都是同一个。 def func(a, list=[]): list.append(a) return list print(func(10,)) # [10] print(func(20,[])) # [20] print(func(100,)) # [10,100] def func(a, list= []): list.append(a) return list ret1 = func(10,) # ret1 = [10] ret2 = func(20,[]) # ret2 = [20] ret3 = func(100,) # ret3 = [10,100] print(ret1) # [10,100] re1和re3使用的同一个列表 print(ret2) # [20] print(ret3) # [10,100] -
局部作用域的坑
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count = 1 def func(): count += 1 print(count) func() # 函数中，如果你定义了一个变量，但是在定义这个变量之前对其引用了，那么解释器认为：语法问题（先引用后定义） # 你应该在使用之前先定义。 count = 1 def func(): print(count) count = 3 func() -
global nonlocal
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# global # 在局部作用域声明一个全局变量。 name = 'jarvis' def func(): global name name = 'one' print(name) func() print(name) # 修改一个全局变量 count = 1 def func(): global count count += 1 print(count) func() print(count) # nonlocal # 不能够操作全局变量。 count = 1 def func(): nonlocal count count += 1 func() #报错 # 局部作用域：内层函数对外层函数的局部变量进行修改。 def wrapper(): count = 1 def inner(): nonlocal count count += 1 print(count) inner() print(count) wrapper()
函数名的运用
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# 函数名 + ()就可以执行此函数。 def func(): print(666) func() # 函数名指向的是函数的内存地址。 a = 1 a() func() #报错 def func(): print(666) print(func,type(func)) # <function func at 0x000001BA864E1D08> func() # 函数名就是变量 def func(): print(666) f = func f1 = f f2 = f1 f() func() f1() f2() def func(): print('in func') def func1(): print('in func1') func1 = func func1() # 函数名可以作为容器类数据类型的元素 def func1(): print('in func1') def func2(): print('in func2') def func3(): print('in func3') l1 = [func1,func2,func3] for i in l1: i() # 函数名可以作为函数的参数 def func(): print('in func') def func1(x): x() # func() print('in func1') func1(func) # 函数名可以作为函数的返回值 def func(): print('in func') def func1(x): # x = func print('in func1') return x ret = func1(func) # func ret() # func()
新特性：格式化输出
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格式化输出
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# %s format name = 'jarvis' age = 18 msg = '我叫%s,今年%s' %(name,age) msg1 = '我叫{},今年{}'.format(name,age) # 新特性：格式化输出 name = 'jarvis' age = 18 msg = f'我叫{name},今年{age}' print(msg) # 可以加表达式 dic = {'name':'jarvis','age': 18} msg = f'我叫{dic["name"]},今年{dic["age"]}' print(msg) count = 7 print(f'最终结果：{count**2}') name = 'jarvis' msg = f'我的名字是{name.upper()}' print(msg) # 结合函数写： def _sum(a,b): return a + b msg = f'最终的结果是：{_sum(10,20)}' print(msg) # ! , : { } ;这些标点不能出现在{}这里面 # 优点 # 结构更加简化 # 可以结合表达式，函数进行使用 # 效率提升很多
迭代器
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可迭代对象
- 字面意思：对象：python中一切皆对象。一个实实在在存在的值，对象。
- 可迭代：更新迭代。重复的，循环的一个过程，更新迭代每次都有新的内容，可以进行循环更新的一个实实在在的值。
- 专业角度：可迭代对象：内部含有
'__iter__'方法的对象，可迭代对象。 - 目前学过的可迭代对象：str list tuple dict set range 文件句柄
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获取对象的所有方法并且以字符串的形式表现：dir()
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判断一个对象是否是可迭代对象
s1 = 'fjdskl' l1 = [1,2,3] print(dir(s1)) print(dir((l1))) print('__iter__' in dir(s1)) print('__iter__' in dir(range(10))) -
可迭代对象小结
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字面意思：可以进行循环更新的一个实实在在的值。
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专业角度： 内部含有
'__iter__'方法的对象，可迭代对象。 -
判断一个对象是不是可迭代对象：
'__iter__'in dir(对象) -
str list tuple dict set range
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优点：
- 存储的数据直接能显示，比较直观
- 拥有的方法比较多，操作方便
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缺点：
- 占用内存
- 不能直接通过for循环，不能直接取值（索引，key）
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迭代器的定义
- 字面意思：更新迭代，器：工具：可更新迭代的工具。
- 专业角度：内部含有
'__iter__'方法并且含有'__next__'方法的对象就是迭代器。 - 可以判断是否是迭代器：
'__iter__'and'__next__'在不在dir(对象)
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判断一个对象是否是迭代器
with open('文件1',encoding='utf-8',mode='w') as f1: print(('__iter__' in dir(f1)) and ('__next__' in dir(f1))) -
迭代器的取值
#可迭代对象可以转化成迭代器 s1 = 'fjdag' obj = iter(s1) # s1.__iter__() print(obj) print(next(obj)) # print(obj.__next__()) print(next(obj)) # print(obj.__next__()) print(next(obj)) # print(obj.__next__()) print(next(obj)) # print(obj.__next__()) print(next(obj)) # print(obj.__next__()) #多一个就会报错 l1 = [11,22,33,44,55,66] obj = iter(l1) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) print(next(obj)) -
可迭代对象如何转化成迭代器
iter([1,2,3]) -
while循环模拟for循环机制
l1 = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1111,1133,15652] # 将可迭代对象转化成迭代器。 obj = iter(l1) while 1: try: print(next(obj)) except StopIteration: break -
小结
- 字面意思：更新迭代，器：工具：可更新迭代的工具。
- 专业角度：内部含有
'__iter__'方法并且含有'__next__'方法的对象就是迭代器。 - 优点：
- 节省内存
- 惰性机制，next一次，取一个值
- 缺点：
- 速度慢
- 不走回头路
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可迭代对象与迭代器的对比
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可迭代对象
- 可迭代对象是一个操作方法比较多，比较直观，存储数据相对少（几百万个对象，8G内存是可以承受的）的一个数据集。
- 当你侧重于对于数据可以灵活处理，并且内存空间足够，将数据集设置为可迭代对象是明确的选择。
- 迭代器
- 迭代器是一个非常节省内存，可以记录取值位置，可以直接通过循环+next方法取值，但是不直观，操作方法比较单一的数据集。
- 当你的数据量过大，大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时，将数据集设置为迭代器是一个不错的选择。