4-函数

why_rookie 发布于2019-07-30 16:22 / 2693人阅读

摘要：可以被函数调用并提取元素的对象称为迭代器对象。判断一个对象是否为迭代器对象将转为对象生成器生成器使用的函数被称为是生成器函数。

通用函数

def fun(*args, **kwargs):
    print(args) # 元组
    print(kwargs) # 字典 关键字传参

匿名函数

lambda x：x*x if x>5
lambda num:"TRUE" if num == 1 else "FALSE"

装饰器

本身是一个闭包，就是一个返回函数的函数 
闭包：把一个函数作为参数，返回一个代替版的函数

        
def getAge(age):
    print("我的年龄是 %d" % age)
def getHeight(height):
    print(height)
            
def outer(paraFun):
    def inner(num):
        # 添加检测条件
        if num < 0:
            num = 12
        paraFun(num)
    return inner
            
outer(getAge) === inner
outer(getAge)(-12)

#语法糖 @后可以继续使用原来函数的名字
def outer(func):
    def inner(num):
        if num < 0:
            num = 99999
         func(num)
    return inner

@outer   # 相当于 getAge  == outer(getAge)
def getAge(age):
    print(age)
# f4 = outer(getAge)
# f4(-90)
getAge(-99)

@outer
def getWeight(ww):
        print(ww)
getWeight(-99)

偏函数

int("1010",base=2)
def myInt(str):
    return int(str, base=2)
import functools 
newInt = functools.partial(int, base=2)

迭代器

可迭代对象：可以直接作用于for循环的对象，叫做可迭代对象[Iterable] 可以直接作用于for的对象：1、基本数据类型：list 
tuple dict set string 2、generator生成器：带有yield的生成器函数

from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable))  # T
print(isinstance({}, Iterable))  # T
print(isinstance((), Iterable))  # T
print(isinstance("abc", Iterable))  # T
print(isinstance((x for x in range(5)), Iterable))   # T

迭代器：Iterator 迭代器：不仅可以作用于for循环，也可以使用next()
函数不断用并获取下一个值，直到取出最后一个。当取出嘴一个元素时，再继续调用next()时，会提出一个StopIteration错误表示无法继续下一个数据的提取。可以被next()函数调用并提取元素的对象称为迭代器对象。判断一个对象是否为迭代器对象：isinstance(obj,
Iterator)

from  collections import Iterator
print(isinstance([], Iterator))  # F
print(isinstance({}, Iterator))  # F
print(isinstance((), Iterator))  # F
print(isinstance("abc", Iterator))  # F
print(isinstance((x for x in range(5)), Iterator))  # T
        
# 将list、tuple、dict、str转为Iterator对象
a = iter([1, 2, 3]

生成器

生成器：generator：使用yield的函数被称为是生成器函数。使用yield的函数与普通函数的区别：生成器函数是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作可以认为生成器就是一个迭代器

        
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return

for i in fib(6):
       print(i)
   
   
   # 生成器打印杨辉三角
def Triangle(n):
    l, index = [1], 0
    while index < n:
        yield l
        l = [1] + [l[i] + l[i + 1] for i in range(len(l) - 1)] + [1]
        index += 1
for x in Triangle(10):
    print(x)

闭包

闭包：概念：在函数体内定义的内部函数，并且该内部函数使用的外部函数的变量，外部函数将内部函数作为返回值返回，该内部函数就叫做闭包。

优点：避免变量污染全局环境，我们可以在全局范围内间接使用局部变量。
缺点：数据会长期驻留在内存中，造成内存浪费，在IE浏览器中，极易崩溃，所以请慎重使用。

作用域

built-in Global Enclosing Local
变量查找规则：L->E->G->B
只有module class def lambda 才会引入新的作用域

i = 666
def outer():
    i = 555   # 局部变量
    def inner():
        nonlocal i  # nonlocal 非局部的
        i = 444   #
        print("inner ==", i)
    inner()
    print("outer ==", i)
        
outer() # 444

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