标签：res reverse lex 内存 dong round sum int strip
函数: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，只需要调用其函数名即可。
特性: 减少重复代码 是程序变的可扩展 是程序变得易维护
函数参数：
参数可以让你的函数变得跟灵活，不只你能做死循环的动作，还可以根据调用时传参的不同来决定函数内部的执行流程
形参变量
只有在被调用的时候才分配内存单元，，在调用结束时，即可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
可是常量，变量，表达式，函数等，无论实参是何种类型的量，再进行函数调用时，他们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。
Def calc(x，y)： x,y 形参
Res = x**y
Retrun res
C = calc（a,b） a,b 实参
默认参数必须要放在位置参数的后边。 def function(name ，age ，course，city=’北京’)
关键参数 def function(name，age，course=’py’，country=‘cn’) function(’张鉴’，course=’py’，age=22，country=’KOR’)
非固定参数 -- 方式一 以元祖形式的
def send_alert(msg,*args): #*之后的可以有很多同类型的参数，打包成元祖，例如账户邮箱等
for u in args:
print(‘warning!!!‘,u,msg)
send_alert(‘error!!‘,‘alex‘,‘ccn‘,‘zj‘)
非固定参数 -- 方式二 非固定参数必须放在最后习惯
uz = [‘pig‘,‘ccn‘,‘zj‘]
def send_alert(msg,*user):
for u in user:
print(‘warning!!!‘,u,msg)
send_alert(‘error!!‘,*uz)
传字典 就用**
def func(name,*args,**kw): #**is dic -zidian
print(name,args,kw)
dic = {‘ccn‘:‘zj‘}
func(‘alex‘,22,‘mashaladi‘,‘50w‘,addr=‘shandong‘,num=31344141,**dic)
函数-返回值
函数外部的代码想要获取函数执行的结果，就可以在函数里用return语句把结果返回
retrun 代表一个函数的结束 ，只要碰到retrun就结束，后边有多少代码都不执行了
函数-局部变量
指定义在函数里边的变量 ，只能在局部生效，函数一点执行结束，变量就消失了在内存里
定义在函数顶层的一级代码的变量，为全局变量。全局变量，全部代码都可以调用
如果想在函数中使用修改全局变量可以使用global -- 不建议使用，一般情况下不用
函数-函数中修改列表中的数据
names = [‘Alex‘,‘Black‘,‘Peiqi‘]
def change_name():
#global names
del names[2]
names[1] = ‘Write‘
names = [‘123’,’465’] #这个是不可以修改的，如果想要修改就要加上global
print(names)
change_name()
print(names)
函数-嵌套函数
def func1():
print(‘Alex‘)
def func2():
print(‘Peiqi‘)
func2()
func1( )
函数要想执行 必须被调用
函数-作用域
在Python中一个函数就是一个作用域，局部变量其实就是放在作用域中
代码写完之后作用域就生成了，无论函数在哪里调用了，被如何调用了，都会回到最初定义的地方进行向上查找。
函数- 匿名函数 lambda
def calc(x,y):
if x > y:
return x**y
else:
return x/y
func = lambda x,y:x**y if x < y else x/y #shengming anonymous function
print(func(3,3))
print(calc(3,3))
函数-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
可以将函数当做一个函数参数传进来就是高阶函数
只需要满足任意一个条件，即是高阶函数 1.接收一个或多个函数作为输入参数2.return 返回另外一个函数
递归介绍 --递归与栈的关系
递归就是在函数的执行过程中调用自己
def recursion(n):
# sum(n)
print(n)
recursion(n+1)
recursion(1)
递归的作用:可以解决一些复杂的数学问题，例如斐波那契，汉诺塔
递归的特点:
1.必须有一个明确的结束条件，否则就会变成死循环，最终撑爆系统内存
2.每次进入更深的一次递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3.递归执行效率不高，递归层次过多会导致栈溢出
求阶乘
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
return n * factorial(n-1)
print(factorial(10))
尾递归优化：
只保留一层函数的栈数据，他的当前层不需要等待上一层的结果，而是当前层就需要当前层的数据，但是在Python中即使你写了尾递归的优化也是没有用的，Python还是会给你保留上千次的递归。但是要明白概念，C语言是有这种优化的。
def cal(n):
print(n)
return cal(n+1)
cal(1)
内置函数 built-in function
abs 求绝对值
all # return True 例如列表中，可能有none，0，all会遍历列表(数据结构)所有元素，只要有一个FALSE，就会显示false
any 与all 相反，只要有一个True 就是True
ascii 返回一个字符的ascii的值
bin 返回一个整数的二进制格式
bool 判断一个数据结构是True or FALSE bool([]) 空列表、集合、元祖、字典就是FALSE
bytearray # 把byte变成bytearray，可修改的数组
bytes # bytes(“中国”，“utf-8”)
callable # 判断一个对象是否可以调用，面向对象用的
chr #返回一个数字的ascii字符， 比如char(97) 返回就是a
Delattr # 面向对象用的
dir 返回一个对象可调用，操作的属性，功能
divmod #返回除法的商和余数
enumerate # 返回列表的索引和元素，比如 d = [“alex”,”jack”],enumerate（d） 之后得到(0,”alex”)(1,”jack”)
eval # 可以把字符串形式的list，dict，set等，转换成原有的数据类型
exec # 把字符串格式的代码 ，进行解释并执行，比如exec("print(‘hello world‘)")， 就是解释成print(‘hello world’) 并执行
exit # 退出程序
filter #对list、dict、set等可迭代的对象进行过滤 ，filter(lambda x: x>10, [1,2,3,4,56,66,77,9,10]),过滤出所有大于10的值 list(filter(lambda x:x > 10,[1,2,3,45,5,5,6,7,77])) [45, 77]
frozenset #将一个集合变成只读
globals #打印全局作用于里的值，全局变量
hash # hash函数
hex #返回一个10进制的16进制表现形式 例如hex(10) 返回’0xa’
id #查看对象内存地址
isinstance #判断一个数据结构的类型 isinstance(a,list) a是数据，list是数据类型 True
map #list(map(lambda x:x**2,a)) a是列表 map类似于filter
max # 求最大值 max(a)
min # 求最小值
Object #面向对象用
oct #8进制数
ord # 返回acsii的字符对应的10进制数 ord(‘a’) 返回97
reversed #可以将列表翻转 和list.reverse() 功能一样
round #可以把小数四舍五入成整数
Sum # 求和 a=[1,2,3] sum(a) 6
Zip # a= [1,2,3] b = [‘a‘,‘b‘,‘c‘] list(zip(a,b)) [(1, ‘a‘), (2, ‘b‘), (3, ‘c‘)]
名称空间 name spase
Name space ，顾名思义就是存放名字的地方 举例说明: 变量 x=1 ，1存放于内存中，那名字x存放在哪里呢？名称空间正式存放名字x与1绑定关系的地方。
Python名称空间有4中 :LEGB
Locals: 函数内部的名字空间，局部变量
Enclosing function：在嵌套函数中外部函数的名字空间，如果fun2嵌套在fun1里，对fun2来说，fun1的名字空间就是enclosing
Globals ：当前的模块空间，模块就是一些py文件，也就是说，globals()类似全局变量
_builtins_：内置模块空间，也就是内置变量或内置函数的名字空间，存放内置方法之类的
不同变量的作用域不同就是由这个变量所在的名称空间决定的。
闭包现象
def closure():
name = "alex"
def inner():
print("inner",name)
return inner
func = closure() # retrun inner mem address
func()
由于name变量被inner函数调用着，名称空间得不到释放，所以在函数外也可以被调用，这种情况情况叫做闭包
函数进阶:装饰器 ，又称语法糖
在不改变源代码和调用方式的情况下扩展一些新的功能:例如加上认证的模式
# -*- coding:utf-8 -*-
account = {
‘is_auth‘ : False,
‘alex‘ : ‘123‘,
‘jack‘ : ‘abc‘
}
def login(func):
def inner():
if account[‘is_auth‘] is False:
username = input(‘username>>‘).strip()
password = input(‘password>>‘).strip()
if username in account :
if password == account[username]:
print(‘welcome‘)
account[‘is_auth‘] = True
func()
else :
print(‘password is error ,please try again‘)
else:
print(‘username not found ‘)
else:
print(‘user already login‘)
func()
return inner
def home():
print("---home page---")
@login
def tencent():
#login()
print(‘---tencetn---‘)
def alibaba():
print("---alibaba---")
@login
def jingdong():
#login()
print("---jingdong---")
home()
tencent = login(tencent) #这里存放的就是inner的内存地址,inner实现了闭包，不会执行里边的func()
#print(tencent)
jingdong = login(jingdong)
tencent()
jingdong()
列表生成式
现有个需求，现有列表 a = [1,2,3,4,5,6] 要求你把列表里的每一个值加1. 如何是实现
a = [1,2,3,4,5,6775,9]
a = [i+1 for i in a] # list_builder 列表生成器
print(a)
生成器 -- generator
g = (x * x for x in range(10))
for i in g:
print(i)
函数生成器
# -*- coding:utf-8 -*-
def febonacci(n):
a = 0
b = 1
count = 0
while count < n:
tmp = a
a = b
b = tmp + b
#print(b)
yield b # 暂停 return
count +=1
f = febonacci(20)
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
用生成器实现并发编程
# -*- coding:utf-8 -*-
# def g_test():
# while True:
# n = yield
# print("receive from outside:",n)
#
# g = g_test()
# g.__next__() # 调用生成器，同时会发送None到yield
#
# for i in range(10):
# g.send(i) # 调用生成器，同时发送i
# 通过生成器实现多并发效果，线程就是cpu的执行的任务单元
# 吃包子 c1，c2，c3 消费者
# 生产者 product
def cosumer(name):
print("comsumer %s ready eat "%name)
while True:
baozi = yield
print("comsumer %s start eat num:%s"%(name,baozi))
c1 = cosumer("c1")
c1.__next__()
c2 = cosumer("c2")
c2.__next__()
c3 = cosumer("c3")
c3.__next__()
for i in range(10):
print("we product %s times baozi"%i)
c1.send(i)
c2.send(i)
c3.send(i)
迭代器
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
1.一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等
2.一类generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可直接作用于for循环的对象是否是iterable，可得带的意思就是可遍历、可循环。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。
迭代器 几乎等同于 生成器
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zjaiccn/p/12909662.html
