第五章函数

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第五章 函数

5.1 函数的本质及应用场景

截至目前：面向过程编程(可读性差/可重用性差)

对于函数编程：

1. 本质：将N行代码拿到别处并给他起一个名字，以后通过名字就可以找到这段代码并执行
2. 应用场景：
   • 代码重复执行
   • 代码特别多超过一屏，可以选择通过函数进行代码的分割

# 面向过程编程 
user_input = input('请输入角色：')

if user_input == '管理员':    
    import smtplib    
    from email.mime.text import MIMEText    
    from email.utils import formataddr
    msg = MIMEText('管理员，我想演男一号，你想怎么着都行。', 'plain', 'utf-8')    
    msg['From'] = formataddr(["李邵奇", '15776556369@163.com'])    
    msg['To'] = formataddr(["管理员", '344522251@qq.com'])    
    msg['Subject'] = "亲爱的管理员"
    
    server = smtplib.SMTP("smtp.163.com", 25)           
    server.login("15776556369@163.com", "qq1105400511")          
    server.sendmail('15776556369@163.com', ['管理员', ], msg.as_string())
    server.quit() 
    
elif user_input == '业务员':    
    import smtplib    
    from email.mime.text import MIMEText    
    from email.utils import formataddr
    msg = MIMEText('业务员，我想演男一号，你想怎么着都行。', 'plain', 'utf-8')    
    msg['From'] = formataddr(["李邵奇", '15776556369@163.com'])    
    msg['To'] = formataddr(["业务员", '业务员'])    
    msg['Subject'] = "亲爱的业务员"
    
    server = smtplib.SMTP("smtp.163.com", 25)    
    server.login("15776556369@163.com", "qq1105400511")   
    server.sendmail('15776556369@163.com', ['业务员', ], msg.as_string())    
    server.quit() 
    
elif user_input == '老板':    
    import smtplib    
    from email.mime.text import MIMEText    
    from email.utils import formataddr
    
    msg = MIMEText('老板，我想演男一号，你想怎么着都行。', 'plain', 'utf-8')    
    msg['From'] = formataddr(["李邵奇", '15776556369@163.com'])    
    msg['To'] = formataddr(["老板", '老板邮箱'])    
    msg['Subject'] = "亲爱的老板"
    
    server = smtplib.SMTP("smtp.163.com", 25)    
    server.login("15776556369@163.com", "qq1105400511")    
    server.sendmail('15776556369@163.com', ['老板邮箱', ], msg.as_string())    
    server.quit()
#函数式编程
#先不考虑是否能执行，单纯为了比较函数式编程与面向过程编程的区别
def send_email():    
    import smtplib    
    from email.mime.text import MIMEText    
    from email.utils import formataddr
    
    msg = MIMEText('老板，我想演男一号，你想怎么着都行。', 'plain', 'utf-8')    
    msg['From'] = formataddr(["李邵奇", '15776556369@163.com'])    
    msg['To'] = formataddr(["老板", '老板邮箱'])    
    msg['Subject'] = "情爱的老板"
    
    server = smtplib.SMTP("smtp.163.com", 25)    
    server.login("15776556369@163.com", "qq1105400511")    
    server.sendmail('15776556369@163.com', ['老板邮箱', ], msg.as_string())
    server.quit()

user_input = input('请输入角色：')
if user_input == '管理员':    
    send_email() 
elif user_input == '业务员':    
    send_email() 
elif user_input == '老板':    
    send_email()

5.2 函数定义

5.2.1 基本定义函数

1. 基本形式

   def 函数名():       #函数的定义
       代码            #函数内容
   
   函数名()            #函数的执行

2. 注意

   • 函数如果不被调用，则内部代码永远不会被执行
   • len(计算长度)是python内部写好的一个函数

5.2.2 参数(个数不限制)

5.2.2.1 基本参数知识

def get_list_date(aaa):       #aaa：形式参数(形参)  任意个数
    v = [11,22,33,44]
    print(v[aaa])
    
get_list_date(1)             #1：实际参数(实参)   任意类型

• 发送邮件问题

  # 假如：管理员/业务员/老板用的是同一个邮箱。 
  def send_email(to):    
      import smtplib    
      from email.mime.text import MIMEText    
      from email.utils import formataddr
  
      msg = MIMEText('导演，我想演男一号，你想怎么着都行。', 'plain', 'utf-8')    
      msg['From'] = formataddr(["李邵奇", '15776556369@163.com'])    
      msg['To'] = formataddr(["导演", to])    
      msg['Subject'] = "情爱的导演"
  
      server = smtplib.SMTP("smtp.163.com", 25)    
      server.login("15776556369@163.com", "qq1105400511")  
      server.sendmail('15776556369@163.com', [to, ], msg.as_string())    
      server.quit() 
  
  def send_email(to):    
      template = "要给%s发送邮件" %(to,)    
      print(template)
  
  user_input = input('请输入角色：')
  if user_input == '管理员':    
      send_email('xxxx@qq.com') 
  elif user_input == '业务员':    
      send_email('xxxxo@qq.com') 
  elif user_input == '老板':    
      send_email('xoxox@qq.com')

5.2.2.2 位置传参

• 传参：调用函数并传入参数
• 要求：严格按照位置进行传参
• 位置参数：positional argument
• 基本形式

def func(a,b):
    print(a,b)
    
func(11,22)               #位置都是一一对应的，a = 11，b = 22

5.2.2.3 关键字传参

• 关键字参数：keyword argument

• 基本形式

  def func(a,b):
      print(a,b)
  
  func(b = 11,a = 22)        #按照关键字进行传参，可以交换位置

• 注意：open(打开文件)是python内部写好的一个函数，运用的就是关键字传参

• 关键字传参和位置传参可以混合使用

  • 位置参数必须在关键字参数的前面
  • 位置参数的个数 + 关键字参数的个数 = 总参数个数
  • 一个参数不能传多次

5.2.2.4 默认参数：可传可不传

• 基本形式

  def func(a,b = 9):          #b就是默认参数，默认值为9
  #func函数接受两个参数，调用函数进行传值时，默认参数可传可不传，不传则使用默认值，传则使用传的值
      print(a,b)
  
  func(123)                   #a = 123，b使用默认值，即b = 9
  func(11,22)                 #a = 11，b = 22

• 对于默认值，如果是可变类型(对于函数的默认值慎用可变类型)

  # 如果要想给value设置默认是空列表
  
  # 不推荐(坑)
  def func(data,value=[]): 
      pass 
  
  # 推荐
  def func(data,value=None):
      if not value:
          value = []

• 面试题

  def func(a,b=[]):
      b.append(a)
      return b
  
  l1 = func(1)
  l2 = func(2,[11,22])
  l3 = func(3)
  
  # [1,3]   [11,22,2]   [1,3]
  print(l1,l2,l3)
  

5.2.2.5 万能参数(*args / **kwargs)

• *args

  • 可以接受任意个数的位置参数，并将参数转化为元组(注意实参里有*和没有的区别)
  • 只能使用位置传参
  • 基本形式

  def func(*args):
      print(args)
  
  func(1,2)                #args = (1,2)
  func((11,22,33))         #args = ((11,22,33),)    
  func(*(11,22,33))        #args = (11,22,33)       循环元组里的元素，加入到元组中
  func(*[11,22,33,44])     #args = (11,22,33,44)    循环列表里的元素，加入到元组中
  #注意实参里有*和没有的区别
  
  #特殊情况：
  def func(a,*args,b):     #a只能使用位置参数，b只能使用关键字参数
      print(a,args,b)
  
  func(1,2,3,4,b = 5)      #a = 1,args = (2,3,4),b = 5  
  

• **kwargs

  • 可以接受任意个数的关键字参数，并将参数转化为字典(注意实参里有**和没有的区别)
  • 只能使用关键字传参
  • 基本形式

  def func(**kwargs):
      print(kwargs)
  
  func(k1 = 1,k2 = 'alex')          #kwargs = {'k1':1,'k2':'alex'}
  func(**{'k1':'v1','k2':'v2'})     #kwargs = {'k1':'v1','k2':'v2'}    
  #注意实参里有**和没有的区别  
  

• 综合运用(*args和**kwargs一起使用)

def func(*args，**kwargs):
    print(args，kwargs)
    
func(1,2,3,4,k1 = 1,k2 = 2)              #args = (1,2,3,4),kwargs = {'k1':1,'k2':2}
func(*[1,2,3],**{'k1':'v1','k2':'v2'})   #args = (1,2,3),kwargs = {'k1':'v1','k2':'v2'} 

1. 参数相关重点

   • 定义函数

     #情况一：
     def func(a,b):
         pass
     
     #情况二：
     def func(a,b = None):
         pass
     
     #情况三：
     def func(*args，**kwargs):
         pass
     

   • 调用函数：位置参数 > 关键字参数

2. 练习题

# 1. 请写一个函数，函数计算列表 info = [11,22,33,44,55] 中所有元素的和。
def get_sum():
    info = [11,22,33,44,55]
    data = 0
    for item in info:
        data += item
    print(data)

get_sum()

# 2. 请写一个函数，函数计算列表中所有元素的和。
def get_list_sum(a1):
    data = 0
    for item in a1:
        data += item
    print(data)
    
get_list_sum([11,22,33])
get_list_sum([99,77,66])
v1 = [8712,123,123]
get_list_sum(v1)

# 3. 请写一个函数，函数将两个列表拼接起来。
def join_list(a1,a2):
    result = []
    result.extend(a1)
    result.extend(a2)
    print(result)
    
join_list([11,22,33],[55,66,77]

# 4. 计算一个列表的长度
def my_len(arg):
    count = 0
    for item in arg:
          count += 1
    print(count)

v = [11,22,33]
my_len(v)
len(v)

# 5. 发邮件的示例        
def send_email(role,to):
    template = "要给%s%s发送邮件" %(role,to,)
    print(template)
 
user_input = input('请输入角色：')
if user_input == '管理员':
    send_email('管理员','xxxx@qq.com')
elif user_input == '业务员':
    send_email('业务员','xxxxo@qq.com')
elif user_input == '老板':
    send_email('老板','xoxox@qq.com')

5.2.3 返回值(return)

1. 作用
   • 返回值
   • 终止函数的执行
2. 基本形式

def func(arg):
    代码             #函数内容
    return 9         #返回值为9，默认：return None

val = func('ads')    #设置一个变量接收返回值
print(val) #9
#特殊情况：
def func():
    return 2,3,'alex'     #返回是一个元组

val = func()
print(val)                #(2,3,'alex')

1. 返回值相关重点
   • 函数没有返回值，默认返回：None
   • 函数内部执行过程中一旦遇到return就终止
   • return可以返回任意类型

# 练习题：

# 1. 写函数，计算一个列表中有多少个数字，打印： 列表中有%s个数字。
#    提示：type('x') == int 判断是否是数字。
# 方式一：
def get_list_counter1(data_list):
    count = 0
    for item in data_list:
        if type(item) == int:
            count += 1
    msg = "列表中有%s个数字" %(count,)
    print(msg)
    
get_list_counter1([1,22,3,'alex',8])

# 方式二：
def get_list_counter2(data_list):
    count = 0
    for item in data_list:
        if type(item) == int:
            count += 1
    return count
    
v = get_list_counter1([1,22,3,'alex',8])
msg = "列表中有%s个数字" %(v,)
print(msg)

# 2. 写函数，计算一个列表中偶数索引位置的数据构造成另外一个列表，并返回。
# 方式一：
def get_data_list1(arg):
    v = arg[::2]
    return v

data = get_data_list1([11,22,33,44,55,66])

# 方式二：
def get_data_list2(arg):
    v = []
    for i in range(0,len(arg)):
        if i % 2 == 0:
            v.append(arg[i])
    return v

data = get_data_list2([11,22,33,44,55,66])

# 3. 读取文件，将文件的内容构造成指定格式的数据，并返回。
"""
a.log文件
    alex|123|18
    eric|uiuf|19
    ...
目标结构：
a.  ["alex|123|18","eric|uiuf|19"] 并返回。
b. [['alex','123','18'],['eric','uiuf','19']]
c. [
    {'name':'alex','pwd':'123','age':'18'},
    {'name':'eric','pwd':'uiuf','age':'19'},
 ]
"""
def a():
    info = []
    with open('a.log',mode='r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            info.append(line)
    return info

def b():
    info = []
    with open('a.log',mode='r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            v = line.split('|')
            info.append(v)
    return info

def c():
    info = []
    with open('a.log',mode='r',encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            list = line.split('|')
            v = {}
            v['name'] = list[0]
            v['pwd'] = list[1]
            v['age'] = list[2]
            info.append(v)
    return info

date1 = a()
date2 = b()
date3 = c()
print(date1,date2,date3)

1. 数据类型中的方法有没有返回值

   • 无返回值

     #示例：
     v = [11,22,33]
     v.append(99) 
     

   • 仅有返回值：

     #示例一：
     v = "alex"
     result = v.split('l')
     
     #示例二：
     v = {'k1':'v2'}
     result1 = v.get('k1')
     result2 = v.keys()
     

   • 有返回+修改数据

     #示例：
     v = [11,22,33]
     result = v.pop()          # 将被删除的数据赋值给result
     

   • 常用需记住的

     • str
       • strip，返回字符串
       • split，返回列表
       • replace，返回字符串
       • join，返回字符串
     • list
       • append，无
       • insert，无
       • pop，返回要删除的数据
       • remove，无
       • find/index，返回索引的位置的数据
     • dict
       • get，返回索引键的值
       • keys，返回字典的所有键
       • values，返回字典的所有值
       • items，返回字典所有的键值对

5.2.4 总结

1. 函数的基本结构：

#情况一
def f1():
    函数内容
f1()

#情况二
def f2(a):
    函数内容    
f2(1)

#情况三
def f3():
    函数内容
    return 
v1 = f3()

#情况四
def f4(a1,a2):
    函数内容
    return a1+a2
v2 = f4(1,7)

1. 函数内部的数据是否会混乱?
   • 函数内部执行相互之间不会混乱
   • 执行完毕 + 内部元素不被其他人使用 => 销毁

5.3 函数小高级

5.3.1 函数名可以当作变量来使用

#示例一：
def func():
    print(123)
    
func_list = [func, func, func]
# func_list[0]()
# func_list[1]()
# func_list[2]()
for item in func_list:
    v = item()
    print(v)
    
#示例二：
def func():
    print(123)
def bar():
    print(666)

info = {'k1': func, 'k2': bar}
info['k1']()
info['k2']()

#注意区别：
def func():
    return 123

func_list1 = [func,func,func]
func_list2 = [func(),func(),func()]
print(func_list1)
print(func_list2)

5.3.2 函数可以当作参数进行传递

#示例：
def func(arg):
    v1 = arg()
    print(v1)    
def show():
    print(666)
    
result = func(show)
print(result)
#面试题：多个函数的调用
def func():
    print('话费查询')
def bar():
    print('语音沟通')
def base():
    print('业务办理')
def show():
    print('流量查询')
def test():
    print('人工服务')

info = {
    'f1': func,
    'f2': bar,
    'f3':base,
    'f4':show,
    'f5':test
}
choice = input('请选择要选择功能：')
function_name = info.get(choice)
if function_name:
    function_name()
else:
    print('输入错误')

5.3.3 匿名函数： lambda表达式

1. 作用：用于表达简单的函数

2. 基本形式：

   #三元运算，为了解决简单的if else的情况
   if 1 == 1:
       a = 123
   else:
       a = 456
   #用三元运算表示：
   a =  123  if 1 == 1 else 456
   
   #lambda表达式，为了解决简单函数的情况
   def func(a1,a2):
       return a1 + a2 
   #用lambda表达式表示：
   func = lambda a1,a2: a1+a2          #隐含了return
   

3. 重点：

   • lambda表达式只能用一行表示函数
   • 用lambda表达式表示函数时，无法设置新变量，只能用参数作变量
   • 列表所有方法基本上都是返回None，字符串的所有方法基本上都是返回新值

4. 练习题

   # 练习题1
   USER_LIST = []
   def func0(x):
       v = USER_LIST.append(x)
       return v 
   result = func0('alex')
   print(result)              #None
   
   # 练习题2
   def func0(x):
       v = x.strip()
       return v 
   result = func0(' alex ')
   print(result)               #'alex'
   
   # 练习题3
   USER_LIST = []
   func1 = lambda x: USER_LIST.append(x)
   v1 = func1('alex')
   print(v1)                    #None
   print(USER_LIST)             #['alex']
   
   # 练习题4
   func1 = lambda x: x.split('l')
   v1 = func1('alex')
   print(v1)                    #['a','ex']
   
   # 练习题5
   func_list = [lambda x:x.strip(), lambda y:y+199,lambda x,y:x+y]
   v1 = func_list[0]('alex ')
   print(v1)                    #'alex'
   v2 = func_list[1](100)
   print(v2)                    #299
   v3 = func_list[2](1,2)
   print(v3)                    #3
   

5.4 函数中高级

5.4.1 函数可以做返回值

#示例：
def func():
    print(123)
def bar():
    return func

v = bar()
v()

5.4.2 闭包

1. 概念：为函数创建一块区域并为其维护自己数据，以后执行方便调用
2. 应用场景：
   • 装饰器
   • SQLAlchemy源码

#示例：
name = 'oldboy'
def bar(name):
    def inner():
        print(name)
    return inner
v1 = bar('alex') # { name=alex, inner }  # 闭包，为函数创建一块区域（内部变量供自己使用），为他以后执行提供数据。
v2 = bar('eric') # { name=eric, inner }
v1()
v2()

#区分：
# 不是闭包
def func1(name):
    def inner():
        return 123
    return inner 

# 是闭包：封装值 + 内层函数需要使用。
def func2(name):
    def inner():
        print(name)
        return 123
    return inner 
#练习题：
#第一题
name = 'alex'
def base():
    print(name)
def func():
    name = 'eric'
    base()
func() 
    
# 第二题
name = 'alex'
def func():
    name = 'eric'
    def base():
        print(name)
    base()
func()

# 第三题
name = 'alex'
def func():
    name = 'eric'
    def base():
        print(name)
    return base 
base = func()
base()

#注意：函数在何时被谁创建？
#示例：
info = []
def func():
    print(item)   
for item in range(10):
    info.append(func)

info[0]()


#面试题
info = []
def func(i):
    def inner():
        print(i)
    return inner
for item in range(10):
    info.append(func(item))

info[0]()
info[1]()
info[4]()

5.4.3 高阶函数

1. 把函数当作参数传递
2. 把函数当作返回值
3. 注意：对函数进行赋值

5.5 内置函数

函数分为自定义函数和内置函数

python内置函数分类：

5.5.1 强制转换

• int() / str() / bool() / list() / tuple() / dict() / set()

5.5.2 输入输出

• input() / print()

5.5.3 数学相关

• abs()：计算绝对值

• sum()：求和

• float()：转化为浮点型(小数)

  v = 55
  v1 = float(55)
  print(v1)        #55.0
  

  • 补充：int(55.5) #只保留整数：55

• max()：找到最大值

• min()：找到最小值

• divmod()：取两数相除的商和余数

  #示例：
  a,b = divmod(1001,5)
  print(a,b)          ##a=200,b=1
  
  

  • 注意：divmod在分页展示时用得比较多

    # 练习题  请通过分页对数据进行展示
    """
    要求：
        每页显示10条数据
        让用户输入要查看的页面：页码
    """
    
    USER_LIST = []
    for i in range(1,836):
        temp = {'name':'你-%s' %i,'email':'123%s@qq.com' %i }
        USER_LIST.append(temp)
    
    # 数据总条数
    total_count = len(USER_LIST)
    
    # 每页显示10条
    per_page_count= 10
    
    # 总页码数
    max_page_num,a = divmod(total_count,per_page_count)
    if a>0:
        max_page_num += 1
    
    while True:
        pager = int(input('要查看第几页：'))
        if pager < 1 or pager > max_page_num:
            print('页码不合法，必须是 1 ~ %s' %max_page_num )
        else:
            start = (pager-1) * per_page_count
            end = pager * per_page_count
            data = USER_LIST[start:end]
            for item in data:
                print(item)
    

• pow()：指数

  v = pow(2,3)      #相当于2**3
  print(v)         # 8
  

• round()：保留几位小数，默认保留整数，还会四舍五入

  v = round(1.127,2)       #第二个数代表保留几位小数，默认是None
  print(v)         # 1.13  四舍五入
  

5.5.4 进制转换相关

• bin()：将十进制转换成二进制

• oct()：将十进制转换成八进制

• int()：将其他进制转换成十进制

  • 默认：base = 10

  # 二进制转化成十进制
  v1 = '0b1101'
  result = int(v1,base=2)         #base=2说明读取的是二进制
  print(result)
  
  # 八进制转化成十进制
  v1 = '0o1101'
  result = int(v1,base=8)
  print(result)
  
  # 十六进制转化成十进制
  v1 = '0x1101'
  result = int(v1,base=16)
  print(result)
  

• hex()：将十进制转换成十六进制

#1字节等于8位
# IP: 192.168.12.79  ->  001010010 . 001010010 . 001010010 . 001010010

# 请将 ip = "192.168.12.79" 中的每个十进制数转换成二进制并通过,连接起来生成一个新的字符串。
ip = "192.168.12.79"
ip_list = ip.split('.') # ['192','168','12','79']
result = []
for item in ip_list:
    result.append(bin(int(item)))
print(','.join(result))


#面试题：
# 请将 ip = "192.168.12.79" 中的每个十进制数转换成二进制: 
#          0010100100001010010001010010001010010 -> 十进制的值。
# 3232238671
ip = '192.168.12.79'
v = ip.split('.')
info = []
for i in v:
    date = str(bin(int(i)))
    if len(date) > 10:
        date = date[-8:]
    else:
        count = 10 - len(date)
        date = date.replace('0b','0'*count)
    info.append(date)
val = "".join(info)
a = int(val,base=2)
print(a)

5.5.5 编码相关

• chr()：将十进制数字转换成 unicode 编码中的对应字符串

• ord()：根据字符在 unicode 编码中找到其对应的十进制

  #应用：生成随机验证码
  import random          # 导入一个模块 
  def get_random_code(length=6):
      data = []
      for i in range(length):
          v = random.randint(65,90)
          data.append(chr(v))
      return  ''.join(data)
  
  code = get_random_code()
  print(code)
  

5.5.6 内置函数高级

• map(函数，可迭代对象)：一起执行

  • 循环每个元素（第二个参数），然后让每个元素执行函数（第一个参数），将每个函数执行的结果保存到新的列表中，并返回

  #示例：
  v1 = [11,22,33,44]
  result = map(lambda x:x+100,v1)
  print(list(result)) 
  

• filter(函数，可迭代对象)：进行筛选

  #示例：
  v1 = [11,22,33,'asd',44,'xf']
  
  def func(x):
      if type(x) == int:
          return True
      return False
  result = filter(func,v1) 
  print(list(result))
  
  # 用lambda表达式：
  result = filter(lambda x: True if type(x) == int else False ,v1)
  print(list(result))
  # 相当于：
  result = filter(lambda x: type(x) == int ,v1)
  print(list(result))
  

• map / filter(python2与python3的区别九)

  • python2：返回列表，直接创建值，可以通过索引取值
  • python3：返回迭代器，不直接创建值，通过循环，边循环边创建

• reduce(函数，可迭代对象)：得到结果

  import functools
  v1 = ['wo','hao','e']
  def func(x,y):
      return x+y
  result = functools.reduce(func,v1) 
  print(result)
  
  # 用lambda表达式：
  result = functools.reduce(lambda x,y:x+y,v1)
  print(result)
  

5.5.7 类相关

• type()：查看数据类型

  class Foo:
      pass
  
  obj = Foo()
  if type(obj) == Foo:
      print('obj是Foo类的对象')
  

• issubclass(类，类或其基类)：判断前一个类是否是后一个类或其基类的子类

  • 结果是布尔类型，是 -> True，否 -> False

  class Base:
      pass
  
  class Base1(Base):
      pass
  
  class Foo(Base1):
      pass
  
  class Bar:
      pass
  
  print(issubclass(Bar,Base))
  print(issubclass(Foo,Base))
  

• isinstance(对象，类或其基类)：判断一个对象是否是一个类或其基类的实例(对象)

  • 结果是布尔类型，是 -> True，否 -> False
  • 注意：判断一个对象是否是一个类的实例(对象)，一定要用type，不要用isinstance

  class Base(object):
      pass
  
  class Foo(Base):
      pass
  
  obj = Foo()
  print(isinstance(obj,Foo))  # 判断obj是否是Foo类或其基类的实例（对象）
  print(isinstance(obj,Base)) # 判断obj是否是Foo类或其基类的实例（对象）
  

• super().方法名()：根据self对象所属的类的继承关系，按照顺序依次找方法并执行(找到第一个为止)

  class Base(object):
      def func(self):
          super().func()  # 根据self对象所属类的继承关系，按照顺序挨个找func方法并执行(找到第一个为止)
          print('base.func')
  
  class Bar(object):
      def func(self):
          print('bar.func')
  
  class Foo(Base,Bar): # Foo -> Base -> Bar
      pass
  
  obj = Foo()
  obj.func()
  

5.5.8 其他

• len() ：计算长度
• open() ：打开文件
• range()
• id() ：查看内存地址

5.7 作用域

5.7.1 分类

• 全局作用域：在python中，相当于一个py文件

  • 全局作用域中的变量称为全局变量
  • 全局变量必须全用大写

• 局部作用域：在python中，相当于一个函数

  • 局部作用域中的变量称为局部变量
  • 局部变量则用小写

  USER_LIST = [11,22,3]         #全局变量
  def func():
      name = 'asdf'             #局部变量
      USER_LIST.append(12)
      USER_LIST.append(name)
  func()
  print(USER_LIST)
  

5.7.2 递归

• 函数自己调用自己。（效率低）

  def func():
      print(1)
      func()
  
  func()
  

  # 递归的返回值
  def func(a):
      if a == 5:
          return 100000
      result = func(a+1) + 10
  v = func(1)
  
  name = 'alex'
  def func():
      def inner():
          print(name)
       return inner
  v =func()
  

5.7.3 总结

• 在python中，一个函数就是一个作用域

• 作用域中查找数据规则：

  • 优先在自己的作用域里找数据
  • 自己没有就去 ‘父级‘ 中找，没有就去 ‘父级‘ 的 ‘父级‘ 中找，直到找至全局作用域
  • 如果最后全局作用域中也没有，就会报错
  • 寻找时注意：父级作用域中的值到底是什么

  #示例一：
  x = 10
  def func():
      x = 9
      print(x)           
      def x1():
          x = 8
          print(x)
  func()               # 9
  
  #示例二：
  x = 10
  def func():
      x = 9
      print(x)
      def x1():
          x = 8
          print(x)
      x1()
  func()               # 9   8
  
  #示例三：
  x = 10
  def func():
      x = 9
      print(x)
      def x1():
          x = 8
          print(x)
      print(x)
      x1()
  func()               # 9   9   8   
  
  #示例四：
  x = 10
  def func():
      x = 9
      print(x)
      def x1():
          x = 8
          print(x)
      x1()
      print(x)
  func()               # 9   8   9 
  
  #示例五：
  x = 10
  def func():
      x = 9
      print(x)
      def x1():
          print(x)
      x1()
      print(x)
  func()               # 9   9   9
  
  #示例六：
  x = 10
  def func():
      x = 8
      print(x)
      def x1():
          print(x)
      x = 9
      x1()
      x = 10
      print(x)
  func()               # 8   9   10
  
  #示例七：
  x = 10
  def func():
      x = 8
      print(x)
      def x1():
          print(x)
      x1()
      x = 9
      x1()
      x = 10
      print(x)
  func()               # 8   8   9   10
  

• 对于子作用域：

  • 只能找到 ‘父级‘ 中的值，默认无法重新为 ‘父级‘ 的变量进行赋值

  • 如果非要对变量进行重新赋值，使用 global / nonlocal 进行强制赋值

    • global：直接找到全局的变量，再进行重新赋值，其他的不更改
    • nonlocal：只找到 ‘父级‘ 的变量，进行重新赋值，其他的不更改
    • 建议：一般不要使用，以免造成代码混乱

    #global示例：
    name = 'oldboy'
    def func():
        name = 'alex'
        def inner():
            global name      #直接找到全局的name
            name = 'abc'     #再进行重新赋值
        inner()
        print(name)          #'alex'
    func()
    print(name)              #'abc'
    
    #nonlocal示例：
    name = "oldboy"
    def func():
        name = 'alex'
        def inner():
            nonlocal name    #找到上一级的name
            name = 'abc'     #再进行重新赋值
        inner()
        print(name)          #'abc'
    func()
    print(name)              #"oldboy"
    

5.8 推导式

5.8.1 列表推导式

# 目的：方便的生成一个列表
# 格式：
v1 = [i for i in 可迭代对象 ]
v2 = [i for i in 可迭代对象 if 条件 ]      #条件为true才进行append
# 示例：
v1 = [ i for i in 'alex' ]  
v2 = [i+100 for i in range(10)]
v3 = [99 if i>5 else 66  for i in range(10)]

def func():
    return 100
v4 = [func for i in range(10)]

v5 = [lambda : 100 for i in range(10)]
result = v5[9]()

v6 = [lambda :i for i in range(10)]
result = v6[5]()

# 新浪微博面试题
v7 = [lambda x:x*i for i in range(10)] 
# 1.请问 v7 是什么？
# 2.请问 v7[0](2) 的结果是什么？

# 面试题
def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
# num() -> [函数,函数,函数,函数]
print([ m(2) for m in num() ]) # [6,6,6,6]

5.8.2 集合推导式

# 目的：方便的生成一个集合
# 格式：
v1 = { i for i in 'alex' }

5.8.3 字典推导式

# 目的：方便的生成一个字典
# 格式：
v1 = { 'k'+str(i):i for i in range(10)}

5.8.4 生成器推导式

# 列表推导式，立即循环创建所有元素
"""
def func():
    result = []
    for i in range(10):
        result.append(i)
    return result
v1 = func()
"""
v1 = [i for i in range(10)]
print(v1)

# 生成器推导式，创建了一个生成器，内部循环为执行
"""
def func():
    for i in range(10):
        yield i
v2 = func()
"""
v2 = (i for i in range(10))
for item in v2:
    print(item)

# 面试题：请比较 [i for i in range(10)] 和 (i for i in range(10)) 的区别？

5.9 装饰器

5.8.1 目的

• 在不改变原函数内部代码的基础上，在函数执行之前和之后自动执行某个功能

5.8.2 应用场景

• 想要为函数扩展功能时，可以选择用装饰器

5.8.3 基本装饰器

1. 基本格式：

   def func(arg):
       def inner():
           v = arg()
           return v 
       return inner 
   
   # 重点：
   # 第一步：执行func函数并将下面的函数参数传递，相当于：func(index)
   # 第二步：将func的返回值重新赋值给下面的函数名。 index = func(index)
   @func 
   def index():
       print(123)
       return 666
   
   print(index)
   

2. 总结

   • 编写格式：

   def 外层函数(参数):
       def 内层函数(*args,**kwargs)
        return 参数(*args,**kwargs)
       return 内层函数
   

   • 应用格式：

   @外层函数
   def index():             #要装饰的函数
       pass
   
   index()
   

   # 装饰器的编写
   def x(func):
       def y():
           # 前
           ret = func()
           # 后
           return ret 
        return y 
   
   # 装饰器的应用
   @x
   def index():
       return 10
   
   # 执行函数，自动触发装饰器了
   v = index()
   print(v)
   

3. 示例：

   def func(arg):
       def inner():
           print('before')
           v = arg()
           print('after')
           return v 
       return inner 
   
   def index():
       print('123')
       return '666'
   
   # 示例一
   v1 = index() # 执行index函数，打印123并返回666赋值给v1.
   
   # 示例二
   v2 = func(index) # v2是inner函数，arg=index函数
   index = 666 
   v3 = v2()
   
   # 示例三
   v4 = func(index)
   index = v4  # index ==> inner 
   index()
   
   # 示例四
   index = func(index)
   index()
   

5.8.4 带参数的装饰器

1. 应用场景：flask框架 / django缓存 / 写装饰器实现被装饰的函数要执行N次

   # 第一步：执行 ret = xxx(index)
   # 第二步：将返回值赋值给 index = ret 
   @xxx
   def index():
       pass
   
   # 第一步：执行 v1 = uuu(9)
   # 第二步：ret = v1(index)
   # 第三步：index = ret 
   @uuu(9)
   def index():
       pass
   

2. 区别：

   # 普通装饰器
   def wrapper(func):
       def inner(*args,**kwargs):
           data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
           return data
       return inner 
   
   @wrapper
   def index():
       pass
   
   # 带参数装饰器 
   def x(counter):
       def wrapper(func):
           def inner(*args,**kwargs):
               data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
               return data
           return inner 
    return wrapper 
   
   @x(9)
   def index():
       pass
   

3. 练习题

   # 习题一：
   # 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，把每次结果添加到列表中，最终返回列表。
   def xxx(counter):
       def wrapper(func):
           def inner(*args,**kwargs):
               v = []
               for i in range(counter):
                   data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
                   v.append(data)
               return v
           return inner
       return wrapper
   
   @xxx(5)
   def index():
       return 8
   v = index()
   print(v)
   
   # 习题二：
   # 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回最后一次执行的结果【面试题】
   def xxx(counter):
       def wrapper(func):
           def inner(*args,**kwargs):
               for i in range(counter):
                   data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
               return data
           return inner
       return wrapper
   
   @xxx(5)
   def index():
       return 8
   v = index()
   print(v)
   
   # 习题三：
   # 写一个带参数的装饰器，实现：参数是多少，被装饰的函数就要执行多少次，并返回执行结果中最大的值。
   def xxx(counter):
       def wrapper(func):
           def inner(*args,**kwargs):
               value = 0
               for i in range(counter):
                   data = func(*args,**kwargs) # 执行原函数并获取返回值
                   if data > value:
                       value = data 
               return value
           return inner
       return wrapper
   
   @xxx(5)
   def index():
       return 8
   v = index()
   print(v)
   

5.10 迭代器

5.10.1 基本知识

1. 用途：对 某种对象(str/list/tuple/dict/set类创建的对象-可迭代对象)中的元素进行逐一获取

2. 表象：具有__next__方法且每次调用都获取可迭代对象中的元素(从前到后一个一个获取)

3. 示例：

   • 列表转换成迭代器：
     • v1 = iter([11,22,33,44])
     • v1 = [11,22,33,44].__iter__()
   • 迭代器想要获取每个值：反复调用 val = v1.__next__()

   v1 = [11,22,33,44]
   
   # 列表转换成迭代器
   v2 = iter(v1)
   
   # 迭代器获取每个值
   result1 = v2.__next__()
   print(result1)
   result2 = v2.__next__()
   print(result2)
   result3 = v2.__next__()
   print(result3)
   result4 = v2.__next__()
   print(result4)
   
   result5 = v2.__next__()
   print(result5)    # 报错：Stoplteration    表示已经迭代结束
   

4. for循环：运用了迭代器

   v1 = [11,22,33,44]
   
   # 1.内部会将v1转换成迭代器
   # 2.内部反复执行 迭代器.__next__()
   # 3.取完不报错
   for item in v1:
       print(item)
   

5.10.2 可迭代对象

1. 表象：可以被for循环的对象就可以称为是可迭代对象

2. 如何让一个对象变成可迭代对象？

   • 在类中实现__iter__方法且返回一个迭代器(生成器)

   # 示例一：
   class Foo:
       def __iter__(self):
           return iter([1,2,3,4])
   
   obj = Foo()
   
   # 示例二：
   class Foo:
       def __iter__(self):
           yield 1
           yield 2
           yield 3
   
   obj = Foo()
   

3. 注意：只要能被for循环，就是去看他内部的__iter__方法

5.11 生成器

5.11.1 基本知识

1. 可以理解为：函数的变异、特殊的迭代器、特殊的可迭代对象

2. 生成器的作用：

   • 生成数据
   • 迭代

3. 示例：

   # 生成器函数（内部是否包含yield）
   def func():
       print('F1')
       yield 1
       print('F2')
       yield 2
       print('F3')
       yield 100
       print('F4')
   # 函数内部代码不会执行，返回一个 生成器对象 。
   v1 = func()
   # 生成器是可以被for循环，一旦开始循环那么函数内部代码就会开始执行。
   for item in v1:
       print(item)
   

5.11.2 关键字

1. yield

   • 用途：判断函数是否是生成器函数

2. yield from

   • 用途：从当前生成器函数跳到其他生成器函数中，执行结束后再回原函数继续执行下面代码

   def base():
       yield 88
       yield 99
   
   def func():
       yield 1
       yield 2
       yield from base()   # 跳到base函数
       yield 3
   
   result = func()
   for item in result:
       print(item)       # 1   2   88   99   3
   

5.11.3 总结

1. 重点：

   • 函数中如果存在yield，那么该函数就是一个生成器函数
   • 调用生成器函数会返回一个生成器
   • 生成器只有被for循环时，生成器函数内部的代码才会执行，每次循环都会获取yield返回的值

2. 建议：

   • 生成器函数中一般不要有return

   • 如果需要终止生成器函数中的循环，可以用return

     def func():
         count = 1
         while True:
             yield count
             count += 1
             if count == 100:
                 return
     val = func()
     for item in val:
         print(item)
     

3. 生成器示例：读取大文件内容

   def func():
       #  分批去读取文件中的内容，将文件的内容返回给调用者。
       cursor = 0
       while True:
           f = open('db', 'r', encoding='utf-8')    # 通过网络连接上redis
           # 代指  redis[0:10]
           f.seek(cursor)
           data_list =[]
           for i in range(10):
               line = f.readline()
               if not line:
                   return
               data_list.append(line)
           cursor = f.tell()
           f.close()  # 关闭与redis的连接
   
           for row in data_list:
               yield row
   
   for item in func():
       print(item)
   

第五章函数

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hanfe1/p/11511116.html