• python之函数


    第一章 函数介绍

    函数的好处:
    1.减少代码重复性 (冗余)
    2.代码可读性高
    3.将功能进行封装(造工具)

    def 关键字 ---定义函数

    func 函数名 ---和变量规则一样

    ()
    声明语句结束
    def my_len():
        函数体
    

    第二章 函数调用

    my_len() 函数名 + ()

    def my_len():
      a = "123dsb"
      count = 0
      for i in a:
          count += 1
      print(count)
    
    my_len()  # 函数的调用
    

    第三章 函数的返回值

    def num():
        print(1)
        print(2)
        return  "123","321"  #返回的是元组
        print(3)
    
    num()
    print(num())
    

    return 的内容返回给函数的调用

    遇到return,此函数结束,return下面的代码将不会在执行

    return 返回多个内容的时候是元组,调用者可以直接使用解构获取多个变量

    return不能终止循环,只能终止函数

    return没写返回值,或者干脆就没写return,返回的结果都是是None

    第四章 函数的参数

    参数,也就是函数括号里的内容 函数在调用的时候指定一个具体的变量的值 就是参数

    def 函数名(参数):
    
        函数体
    

    形参: 函数定义()里的参数

    1. 可用位置参数  默认参数 混合参数
    

    实参: 函数调用()里的就是实参

    1. 位置参数 关键字参数  混合参数
    

    传参:将实参传递给形参的过程

    位置传参时:::::::::实参要与形参一一对应

    1.位置参数

    def yue(chat):    # chat  形参   
    
        print("拿出手机")   
    
        print("打开"+chat)   
    
        print("找个漂亮的妹子")   
    
        print("约不约")
    
    yue("陌陌")     # "陌陌"在这里就是实参
    

    2.默认参数

    姓名,性别,年龄
    def userinfo(name,age,sex="男"):  # 位置参数 > 默认参数
        print(name,sex,age)
    
    count = 5
    while count:
        name = input("name:")
        sex = input("sex(男性直接回车!):")
        age = input("age:")
        if sex == "女":
            userinfo(name,age,sex)
        else:
            userinfo(name, age)
        count -= 1
    

    3.关键字参数

    def func(a,c,b=1): # a,c位置参数 ,b=1 是默认参数
        print(a,b,c)
    
    func(a=1,b=5,c=2) # a=1,b=5,c=2 是关键字参数
    
    def func(a,b,c):
        print(a,b,c)
    func(1,2,c=5) # 混合参数
    
    

    第五章 三元运算符,枚举

    lst =[1,2,3]
    def func(b):
        return "da" if len(b)>5 else "xiaoyu"
    print(fun(lst))
    

    变量 = 条件成立的结果 条件判断 条件不成立 #####只适用于2个参数

    def  dunc():
        lst =[11,22,33]
        dic={}
        for k,v in enumerate(lst,10):  从第十个开始 默认为0
            dic[k]=v
        return dic
    

    第六章 形参的动态函数

    1.*args(动态位置参数)

    def func(a,b,*args):  #可以接收多个位置参数 可以解说多个 *在定义函数的时候叫做聚合
    	print(a,b,args)  #返回的是元组
        #print(a,b,*args)    * 打散  
      
    func(1,2,3,4,5)  
    
    ######位置参数>动态位置参数>默认参数
    def func (*args,a=1,b=2) 
    

    2.**kwargs(动态关键字参数)

    def func(a,b,**kwargs):
        print(a,b,kwargs) #返回字典
        #print(a,b,*kwargs) #拿到的是key
      
    func(1,2,c=1,d=2)
    #1 2 {'c': 1, 'd': 2}
    #1 2 c d
    

    3.参数优先级

    ######位置参数>动态位置参数>默认参数>动态关键字参数
    def func(a,b,*args,c=1,d=2,**kwargs):
        print(a,b,args,c,d,kwargs,)
    func(1,2,5,4,6,c=3,d=4,e="123",f="22")
    #1 2 (5, 4, 6) 3 4 {'e': '123', 'f': '22'}
    

    4.万能参数

    #万能传参,可以接受所有的
    def func(*args,**kwargs): 
        print(args,kwargs,)
    func(1,2,5,4,6,a=1,b=2,c=3)
    #(1, 2, 5, 4, 6) {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    
    字典和列表打散传入
    func(*[1,2,3,4],*[12,2,2,2,2,2],**{1:2,2:3})
    

    5.形参的第四章传参方式,仅限关键字参数

    # 
    def fun(a,*args,sex="男",c,**kwargs):
        print(a)
        print(args)
        print(sex)
        print(c)
        print(kwargs)
    fun(1,3,2,c=4,name="zbb")
    
    

    第七章 函数的注释

    def func1(user,password):
        """
        密码加密
        :param user: 用户名 str
        :param password: 密码 str
        :return: 加密的密码 MD5
        """
        print(user,password)
    
    print(func1.__doc__)
    
    print(func1.__name__)
    
    

    第八章 名称空间

    1.名称空间分类:

    1. 全局空间--> 我们直接在py文件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间
    2. 局部空间--> 在函数中声明的变量会放在局部命名空间
    3. 内置空间--> 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int这些都是内置命名空间

    2.加载顺序

    内置 > 全局空间 >局部空间

    取值顺序

    局部空间 > 全局空间 >内置

    都没有就报错

    3,作用域

    作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为 全局作用域 和 局部作用域

    1. 全局作用域: 全局命名空间 + 内置命名空间
    2. 局部作用域: 局部命名空间

    第九章 函数的嵌套

    不管在什么位置,只要是函数名+() 就是在调用此函数

    函数调用执行后,函数体中开辟的空间就自动销毁了

    def func():
        print(1)
        def f1():
            print(2)
        return f1()
    print(func())
    
    
    

    1.函数互相引用

    def func():
        a = 1
        foo()
        print(a)
    
    def foo():
        b = 2
        print(b)
    func()
    
    

    2.global

    作用1:在局部作用域中可以更改全局作用域的变量

    a=1
    def func():
        global a  # 声明修改全局变量的值
        a += 1    
    func()
    print(a)
    
    

    global在局部作用域也可以声明一个全局变量。

    def func():
        global a
        a = 3
    func()
    print(a)
    
    

    3.nonlocal

    nonlocal是python3x新加的功能,与global用法差不多,就是在局部作用域如果想对父级作用域的变量进行改变时,需要用到nonlocal,当然这个用的不是很多,了解即可。

    def add_b():
        b = 42
        def do_global():
            b = 10
            print(b)
            def dd_nonlocal():
                nonlocal b
                b = b + 20
                print(b)
            dd_nonlocal()
            print(b)
        do_global()
        print(b)
    add_b()
    
    

    nonlocal :在外层的函数中,修改局部空间的变量值.完全不涉及全局变量,
    只修改离它最近的一层,最近的一层没有变量继续向上找,直到找到最外层函数

    第十章函数名的使用

    函数名是一个变量, 但它是一个特殊的变量, 与括号配合可以执行函数的变量

    1.函数名的内存地址

    def func():   
        print("呵呵")
    print(func)
    
    结果: <function func at 0x1101e4ea0>
    
    

    2.函数名可以直接赋值给其他变量

    def func():   
        print("呵呵")
        print(func)
    a = func    # 把函数当成一个值赋值给另一个变量
    
    a()     # 函数调用 func()
    
    

    3.函数名可以当做容器类的元素

    def func1():   
        print("呵呵")
    def func2():   
        print("呵呵")
    def func3():   
        print("呵呵")
    def func4():  
         print("呵呵")
    
    lst = [func1, func2, func3]
    for i in lst:  
         i()
    
    

    4.函数名可以当做函数的参数

    def func():   
        print("吃了么")
    def func2(fn):   
        print("我是func2")   
        fn()    # 执行传递过来的fn   
        print("我是func2")
    func2(func)     # 把函数func当成参数传递给func2的参数fn
    
    

    5.函数名可以当做函数的返回值

    def func_1():   
        print("这里是函数1")   
        def func_2():       
            print("这里是函数2")   
        print("这里是函数1")   
        return func_2
    fn = func_1()  
    # 执行函数1.  函数1返回的是函数2, 这时fn指向的就是上面函数2
    fn()    # 执行func_2函数
    
    

    6.函数形参可变类型的坑

    def extendList(val,list=[]):
        list.append(val)
        return list
    print('list1=%s'% extendList(10))
    print('list2=%s'% extendList(123,[]))
    print('list3=%s'% extendList('a'))
    #一步一步的执行,结果可想
    #list1=[10]   
    #list2=[123]
    #list3=[10, 'a']
    
    
    def extendList(val,list=[]):
        list.append(val)
        return list
    
    list1 = extendList(10)  #执行了
    list2 = extendList(123,[])#执行了
    list3 = extendList('a')#执行了
    
    print('list1=%s'%list1)
    print('list2=%s'%list2)
    print('list3=%s'%list3)
    
    
    #是先执行完所有的 才打印
    list1=[10, 'a']
    list2=[123]
    list3=[10, 'a']
    
    

    第十一章 f-string字符串格式化

    f-strings 是python3.6开始加入标准库的格式化输出新的写法,这个格式化输出比之前的%s 或者 format 效率高并且更加简化

    1.举例用法

    s= f"我是{'张'}"  #填充字符串
    print(s)
    
    # s1 =f"你好{s}" #填充变量
    # print(s1)
    
    
    # s1 = f"{12+13}" #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)
    
    
    
    print(f"{{73}}")  # {73}
    print(f"{{{73}}}")  # {73}
    print(f"{{{{73}}}}")  # {{73}}
    m = 21
    # ! , : { } ;这些标点不能出现在{} 这里面。
    # print(f'{;12}')  # 报错
    # 所以使用lambda 表达式会出现一些问题。
    # 解决方式:可将lambda嵌套在圆括号里面解决此问题。
    x = 5
    print(f'{(lambda x: x*2) (x)}')  # 10
    
    

    第十二章 迭代器

    1.什么叫迭代?

    迭代就是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果而来

    我们接触到的可迭代对象有

    str list tuple dic set range 文件句柄等,int,bool这些不能称为可迭代对象

    2.查看对象内部方法

    查看是否有str.iter__

    s1 = 'alex'
    print(dir(s1))
    #['__add__', '__class__', ' '__iter__', '__le_,.......]
    print('__iter__' in dir(s1))  # True
    
    

    3.优缺点

    优点:

    1. 使用灵活
    
    
    1. 可以直观的查看里面的数据

    缺点:

    1.占用内存。

    2.可迭代对象不能迭代取值(除去索引,key以外)

    2.什么叫迭代器

    在python中,内部含有__Iter__方法并且含有__next__方法的对象就是迭代器

    f = open('file',encoding='utf-8', mode='w')
    print('__iter__' in dir("123"))  # True
    print('__next__' in dir("123")  # False
    
    

    1.可迭代对象如何转化成迭代器:

    l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    obj = l1.__iter__()
    # <list_iterator object at 0x000002057FE1A3C8>
    # 或
    obj = iter(l1)
    print(obj)
    # <list_iterator object at 0x102cc67f0>
    
    

    2.迭代器取值

    可迭代对象是不可以一直迭代取值的(除去用索引,切片以及Key),但是转化成迭代器就可以了,迭代器是利用__next__()进行取值:

    l1 = [1, 2, 3,]
    obj = l1.__iter__()  # 或者 iter(l1)
    # print(obj)  # <list_iterator object at 0x000002057FE1A3C8>
    ret = obj.__next__()  
    print(ret)  #1
    ret = obj.__next__()
    print(ret)  #2
    
    

    3.while模拟for的内部循环机制:

    #这是假的
    s = "121234"
    count = len(s)
    new_s=iter(s)
    while count:
        print(next(new_s))
        count -=1
    
    
    #异常捕获,不会报错
    s = "1234"
    new_s=iter(s)
    while True:
        try:
            print(next(new_s))
        except StopIteration:
            break
    
    
    #不写下面的        
        except Exception:
            print("是万能的")
            break
    
    

    4.优点缺点

    优点:

    1. 节省内存。 惰性机制
    2. 迭代器在内存中相当于只占一个数据的空间:因为每次取值都上一条数据会在内存释放,加载当前的此条数据。

    缺点:

    1. 一次性的
    2. 不能直观的查看里面的数据。
    3. 取值时不走回头路,只能一直向下取值。
    l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    obj = iter(l1)
    
    for i in range(2):
        print(next(obj))  # 1,2
    
    for i in range(2):
        print(next(obj))  #3,4
    
    
    

    5.总结

    应用: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。

    第十二章 递归

    1. 自己调用自己
    2. 有明确的终止条件

    满足以上条件才是递归

    递:

    ​ 一直执行到结束条件

    def func():
        print(123)
        func()
    
    func()
    
    

    第十三章 生成器

    **生成器的本质就是迭代器 **

    迭代器都是(内置的)

    Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3])。

    生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。

    1.生成器的创建方式

    在python中有三种方式来创建生成器:

    1. 通过生成器函数
    2. 通过生成器推导式
    3. python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形式生成,只不过1是自己写的生成器函数,3是python提供的生成器函数而已

    2.生成器函数

    def func():
        print(11)
        return 22
    ret = func()
    print(ret)
    # 运行结果:
    11
    22
    
    

    将函数中的return换成yield,这样func就不是函数了,而是一个生成器函数

    def func():
        print(11)
        yield 22
    print(func()) #产生生成器
    #yield 也是返回
    
    
    def func():
        print(11)
        yield 22
    
    a=func()  #只是产生了生成器
    print(a.__next__())  #这才是调用
    #11
    # 22
    
    

    yield会记录执行位置

    一个 yield 对应一个__next__()

    next超过yield数量,就会报错,与迭代器一样。

    def func():
        # print(11)
        yield 22
        yield   44
    
    a=func()
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
    
    
    def  zz():
        if 3>2:
            yield 11
        if 2<3:
            yield 22
        yield  33
    
    a=zz()
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
    
    

    3.yield与return的区别:

    return 可以写多个但是只执行一次,占用内存。

    yield可以写多个执行多次,非常的节省内存,而且还可以保留上次的位置。

    yield 可以将循环 临时暂停

    4.yield from

    在把可迭代对象中的每一个数据作为生成器的结果挨个返回

    # 对比yield 与 yield from 
    def func():
        lst = ['卫龙','老冰棍','北冰洋','牛羊配']
        yield lst
    g = func()
    print(g)
    print(next(g))  # 只是返回一个列表
    ​
    def func():
        lst = ['卫龙','老冰棍','北冰洋','牛羊配']
        yield from lst
    g = func()
    print(g)
    # 他会将这个可迭代对象(列表)的每个元素当成迭代器的每个结果进行返回。
    print(next(g))
    print(next(g))
    print(next(g))
    print(next(g))
    '''
    yield from ['卫龙','老冰棍','北冰洋','牛羊配'] 
    等同于:
        yield '卫龙'
        yield '老冰棍'
        yield '北冰洋'
        yield '牛羊配'
    
    

    小坑

    返回的结果是将第一个列表的元素全部返回后,在返回第二个列表

    def func():
        lst1 = ['卫龙', '老冰棍', '北冰洋', '牛羊配']
        lst2 = ['馒头', '花卷', '豆包', '大饼']
        yield from lst1
        yield from lst2
    
    
    g = func()
    for i in g:
        print(i)
    
    
    # 在函数中将return改写成yield就是一个生成器
    # yield 会记录执行位置
    # return 和 yield 都是返回,
    # return 可以写多个,但是只执行一次,yield可以写多个,还可以返回多次
    # 一个__next__() 对应 一个yield
    # 生成器可以使用for循环获取值
    # yield from -- 将可迭代对象元素逐个返回
    # 在函数的内部 yield 能将for循环和while循环进行临时暂停
    
    

    第十四章 推导式

    1.列表推导式

    1.循环模式:[变量(加工的变量) for 变量 in iterable]

    2.筛选模式: [变量(加工的变量) for 变量 in iterable if 条件]

    li = []
    for i in range(10):
        li.append(i)
    print(li)  
    
    

    循环模式

    #升级版本推导式  
    print([i  for i in range(20)])
    
    

    筛选模式

    print([i  for i in range(20) if i  %2 == 0])
    
    

    2.生成器表达式

    循环模式

    g = (i for i  in range(20))
    print(next(g))
    print(next(g))
    
    
    print(list((i for i in range(20))) #转变为列表
    
    

    筛选模式

    g = (i for i  in range(20) if i %2 ==1)
    for i in g:
        print(i)
    
    

    3.字典推导式

    print({i:i+1 for i in range(10)})
    print({i:i+1 for i in range(10) if i % 2 == 0})
    #{键:值 for循环 加工条件}
    
    

    4.集合推导式

    print({i for i in range(10)})
    print({i for i in range(10) if i % 2 == 0})
    
    

    第十五章 内置函数一(了解)

    eval:执行字符串类型的代码,并返回最终结果。千万不能使用

    eval('2 + 2')  # 4
    
    

    exec:执行字符串类型的代码。 千万不能使用

    for i in [1,2,3]:
        print(i)
    '''
    exec(s)   
    1
    2
    3
    
    

    hash:获取一个对象(可哈希对象:int,str,Bool,tuple)的哈希值。

    print(hash(12322))
    print(hash('123'))
    print(hash('arg'))
    print(hash('alex'))
    print(hash(True))
    print(hash(False))
    print(hash((1,2,3)))
    #判断时候哈希
    
    

    help:函数用于查看函数或模块用途的详细说明。

    print(help(list))
    print(help(str.split))
    
    

    callable:函数用于检查一个对象是否是可调用的。如果返回True,仍然可能调用失败;但如果返回False,调用对象ojbect绝对不会成功。

    name = 'alex'
    def func():
        pass
    print(callable(name))  # False
    print(callable(func))  # True
    
    

    int:函数用于将一个字符串或数字转换为整型。

    print(int())  # 0
    print(int('12'))  # 12
    print(int(3.6))  # 3
    print(int('0100',base=2))  # 将2进制的 0100 转化成十进制。结果为 4
    
    

    float:函数用于将整数和字符串转换成浮点数。

    complex:函数用于创建一个值为 real + imag * j 的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串,则不需要指定第二个参数。。

    print(float(3))  # 3.0
    print(complex(1,2))  # (1+2j)
    
    

    bin:将十进制转换成二进制并返回。

    oct:将十进制转化成八进制字符串并返回。

    hex:将十进制转化成十六进制字符串并返回。

    print(bin(10),type(bin(10)))  # 0b1010 <class 'str'>
    print(oct(10),type(oct(10)))  # 0o12 <class 'str'>
    print(hex(10),type(hex(10)))  # 0xa <class 'str'>
    
    

    divmod:计算除数与被除数的结果,返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。

    round:保留浮点数的小数位数,默认保留整数。

    pow:求xy次幂。(三个参数为xy的结果对z取余)

    print(divmod(7,2))  # (3, 1)
    print(round(7/3,2))  # 2.33
    print(round(7/3))  # 2
    print(round(3.32567,3))  # 3.326
    print(pow(2,3))  # 两个参数为2**3次幂
    print(pow(2,3,3))  # 三个参数为2**3次幂,对3取余。
    
    

    bytes:用于不同编码之间的转化。

    # s = '你好'
    # bs = s.encode('utf-8')
    # print(bs)
    # s1 = bs.decode('utf-8')
    # print(s1)
    # bs = bytes(s,encoding='utf-8')
    # print(bs)
    # b = '你好'.encode('gbk')
    # b1 = b.decode('gbk')
    # print(b1.encode('utf-8'))
    
    

    ord:输入字符找当前字符编码的位置

    chr:输入当前编码的位置数字找出其对应的字符

    # ord 输入字符找该字符编码的位置
    # print(ord('a'))
    # print(ord('中'))
    
    # chr 输入位置数字找出其对应的字符
    # print(chr(97))
    # print(chr(20013))
    
    

    repr:返回一个对象的string形式(原形毕露)。

    # %r  原封不动的写出来
    # name = 'taibai'
    # print('我叫%r'%name)
    
    # repr 原形毕露
    print(repr('{"name":"alex"}'))
    print('{"name":"alex"}')
    
    

    all:可迭代对象中,全都是True才是True

    any:可迭代对象中,有一个True 就是True

    # all  可迭代对象中,全都是True才是True
    # any  可迭代对象中,有一个True 就是True
    # print(all([1,2,True,0]))
    # print(any([1,'',0]))
    
    

    print(globals()) 查看全局的变量

    print(nonlobals()) 查看局部的

    第十六章 内置函数二

    高阶函数:内置函数中还可以套函数的函数

    常见高阶函数:sorted()、filter()、map()、max()、min()、reduce()

    1.abs() #绝对值

    返回的都是正数

    2.enumerate --枚举

    可迭代对象","序号的起始值" # 默认的起始值是0

    lst =[1,2,3,4,5]
    
    print([ i  for i in enumerate(lst)])
    #[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)] 
    
    
    print(dict([i for i in enumerate(range(20),1)]))
    
    

    3.max 求最大值

    print(max("123")) #可以列表等
    
    

    4.min 最小值

    print(min("123"))
    
    

    5.sum 求和

    print(sum([1,2,3,10],100))
    
    

    6.print()

    #更换链接符
    print(1,2,3,4,sep="*")
    #1*2*3*4
    
    
    print(1,end='	')
    print(1,end="")
    print(1)
    #1	11
    
    
    #项文件中添加
    print(12345,file=open("1.txt","w",encoding="utf-8"))
    
    

    print(dict(key=1,a="alex")) #字典的一种写法

    7.zip() 拉链

    按照最少的进行合并

    lst1 =[1,2,3,4,5]
    lst2=['a',"w","q","a","b","qwe"]
    print(list(zip(lst1,lst2)))
    print(dict(list(zip(lst1,lst2))))  #面试题
    
    

    第十七章 匿名函数

    1.匿名函数

    lambda 是一行函数

    形参可以不写

    返回值必须要写

    f=lambda x,y:x+y
    print(f(1,2))
    print(f.__name__) #查看函数的名字
    # lambda #关键字 ---定义函数  就是函数名
    # x,y   形参
    # x+y  返回值   只能返回一个数据类型
    
    

    一行调用

    print((lambda x,y:x+y)(1,2))
    
    
    lst =list((lambda i:i*i for i in range(6)))
    print(lst[2](3))
    
    
    lst =list((lambda :i*i for i in range(6)))
    print(lst[2]())
    
    

    第十八章 重要内置函数

    1.format

    print(format(13,">20"))  #右对齐
    print(format(13,"<20"))  #左对齐
    print(format(13,"^0"))  #左对齐
    
    print(format(13,"b"))  #2
    print(format(13,"d"))  #10
    print(format(13,"o"))   #8
    print(format(13,"x"))  #16
    
    

    2.filter过滤

    lst =[1,2,3,4,5]
    def fun(s):
        return s>3
    
    print(list(filter(fun,lst)))
    #fun  过滤条件  lst迭代对象
    print(list(filter(lambda x:x,lst)))
    
    

    3.map()对象映射

    print(list(map(lambda x:x+1,[1,2,3,4])))
    #对可迭代对象中每个元素进行加工
    
    

    4.翻转

    lst = [1,2,3,4,5]
    lst.reverse()
    print(lst)
    
    lst1 = list(reversed(lst))
    print(lst)
    print(lst1)
    
    

    5.排序sorted

    升序

    lst = [1,23,34,4,5,213,123,41,12,32,1]
    print(sorted(lst))   # 升序
    print(lst)
    
    

    降序

    lst = [1,23,34,4,5,213,123,41,12,32,1]
    print(sorted(lst,reverse=True))  # 降序
    
    

    key

    dic = {"key":1,"key1":2,"key3":56}
    print(sorted(dic,key=lambda x:dic[x],reverse=True))  # key是指定排序规则
    
    
    print(max([1,2,-33,4,5],key=abs))  # 按照绝对值的大小,返回此序列最小值
    
    

    6.累计算reduce

    累计算

    from functools import reduce
    # reduce 累计算
    print(reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3,4,5]))
    
    

    第十九章 闭包

    1.在嵌套函数中,使用非全局变量 且不是本层的 就是闭包

    闭包的作用,保证数据的安全性

    例子:

    def func():
        a = 1
        def f1():
            def foo():
                print(a)
            return foo
        return f1
    # ret = func()
    # a = ret()
    # a()
    
    func()()()
    
    
    def func():
        avg_lst = []  # 自由变量
        def foo(pirce):
            avg_lst.append(pirce)
            avg = sum(avg_lst) / len(avg_lst)
            return avg
        return foo
    ret = func()
    
    print(ret(150000))
    print(ret(160000))
    print(ret(170000))
    print(ret(150000))
    print(ret(180000))
    print(ret.__closure__)  #判断是否是闭包
    
    
    闭包的作用:
    1.  保证数据的安全性
    2.  装饰器
    
    
    了解:
    print(ret.__code__.co_freevars)  # 获取的是自由变量
    print(ret.__code__.co_varnames)  # 获取的是局部变量
    
    

    第二十章 装饰器

    作用在不修改源码及调用方式前提下额外增加一些功能

    1.开放原则

    1.对扩展是开放的 : 增加新功能

    2.对修改是封闭的(修改已经实现的功能)

    版本一

    测试此函数的执行效率

    3.语法

    语法糖 -- 甜语法糖必须放在被装饰的函数正上方
    
    
    标准版(装饰器):
    def func(a):  #a是要被装饰的函数名
        def foo(*args,**kwargs):
            "装饰之前的操作"
            ret = a(*args,**kwargs)
            "装饰之后的操作"
            return ret
        return foo
    @func
    def f1(*args,**kwargs):
        print(f"这是一个{args}")
        return "我可以返回了"
    f1(1,2,3,34,4,5)
    
    

    版本low

    import  time
    def times(fu):
        def  inner():
            start_time=time.time()
            fu()
            print(time.time() - start_time)
        return inner
    
    def foo():
        time.sleep(3)
        print(12324)
    
    foo = times(foo)
    foo()
    
    

    版本高级

    # 高级
    import time
    def wrapper(f):
        def inner(*args,**kwargs):
            "被装饰前"
            start_time = time.time()
            f(*args,**kwargs) # func("alex")
            print(time.time() - start_time)
            "被装饰后"
        return inner  # 切记不要加括号
    
    @wrapper  # foo = wrapper(foo)
    def foo(*args,**kwargs):
        print(f"这是{args}函数")
        time.sleep(3) #模拟网络延时
    # foo = wrapper(foo)
    foo("al","su")
    
    

    第二十一章 带参数的装饰器

    装饰器其实就是一个闭包函数,再说简单点就是两层的函数

    举例

    ./

    def auth(argv):
        def wrapper(func):
            def inner(*args,**kwargs):
                func(*args,**kwargs)
            return inner
        return wrapper
    
    
    login_dic={
        "flag":False,
        "username":None
    }
    
    def auth(argv):
        def wrapper(func):
            def inner(*args,**kwargs):
                if login_dic["flag"]:
                    func(*args,**kwargs)
                else:
                    if argv == "QQ":
                        print("欢迎登陆QQ")
                        user = input("username")
                        pwd = input("password")
                        if user == "zbb" and pwd=="zbb123":
                            login_dic["flag"] =True
                            login_dic["username"]=user
                            func(*args,**kwargs)
                        else:
                            print("用户名,密码")
            return inner
        return wrapper
    
    @auth("QQ")
    def foo():
        print("qq登录")
    
    # wrapper = auth("QQ")
    # foo = wrapper(foo)
    foo()
    
    

    第二十二章 多个装饰器装饰一个参数

    def wrapper1(func):
        def inner1(*args,**kwargs):
            print(1)
            func(*args,**kwargs)
            print(11)
        return inner1
    
    def wrapper2(func):  # func == foo
        def inner2(*args,**kwargs):
            func(*args, **kwargs)
            print(22)
        return inner2
    
    def wrapper3(func):
        def inner3(*args,**kwargs):
            print(3)
            func(*args, **kwargs)
            print(33)
        return inner3
    @wrapper1  # 1 11
    @wrapper3  # 3 33
    @wrapper2  #  8 22
    
    def foo():
        print(8)
    
    # foo = wrapper2(foo)  # foo == inner2
    # foo = wrapper3(foo)  # inner3 = wrapper3(inner2)
    # foo = wrapper1(foo)  # inner1 = wrapper1(inner3)
    foo()   
    
    
    
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