函数---以功能为导向

1.三元运算(简单，有结果，必须有if else)

a = 1
b = 2
c = a if a > b else b
print(c)

 ==左右判断是否相等和一致，is判断内存地址id()

2.函数

1.函数变量：

（1）动态变量 ：*args 接收位置参数，组织成tuple

　　　　　　　　**kwargs接收关键字参数，组成一个dict 

　　　　PS：参数顺序：位置参数，*args，默认参数，**kwargs

　　　　　　lis1 = [1,2,3,4,5,6,7]

　　　　　　func(*lis1)  #站在实参的角度上，给一个序列加上*，就是将这个序列按照顺序打散

2.闭包(嵌套函数，内部函数调用外部函数)基本格式：

def func1():
    a = 1
    def func2():
        print('a')
    return func2

func = func1()
func()

 优点：避免多次调用函数，局部变量a不断生成消失

名称空间：当程序执行时，将变量于值的的关系放在一个空间

临时名称空间：函数中的变量以及值的对应关系放在一个空间中，这个空间会随着函数结束而消失

内置名称空间：python自带的：包括内置函数等

全局作用域：内置名称空间和全局名称空间

局部作用域：临时名称空间

global：在函数中声明一个全局变量，在函数中修改一个全局变量

nonlocal：在函数中对父级或者更高级的变量进行修改，但是不能修改全局变量

函数名的运用：可以作为变量。可以作为容器类的元素，可以作为函数的参数，可以作为函数的返回值

3.一个修改文件的函数示例

def func1(f, old, new):
    with open(f, encoding='utf-8') as f1, open('%s.bak'%f, w,encoding='utf-8') as f2:
        for line in f1:
            if old in line:
                line = line.replace(old, new)
            f2.write(line)

import os
os.remove(f1)
os.rename('%s.bak'%f, f)

 4. 装饰器

 #不想修改函数的调用方式，但是还是想在函数前后添加功能，本质是闭包函数

 #原则：开放封闭原则

　　开放：对拓展是开放的

　　封闭：对修改是封闭的

 #语法糖： @装饰器函数名

　　　　　　被装饰函数体

　　　　　　被装饰函数调用

(1)一个装饰器wrapper的标准格式

from functools import wraps
def wrapper(f):
    @wraps(f)   
    def inner(*args,**kwargs):
        print(在被装饰函数之前做的事)
        ret = f(*args,**kwargs)
        print(在被装饰函数之后做的事)
        return ret
    return inner

@wrapper  #f = wrapper(f)
def f(*args, **kwargs):
     print(*args, **kwargs) 

 

 

（2）装饰器的进阶

func.__name__ #返回函数名的str格式

#带参数的装饰器

#多个装饰器装饰一个函数

 

5.迭代器（iterator）

#可迭代(iterable)：数据类型拥有__iter__()方法就可迭代（可迭代协议）;  __iter__()方法独有三种方法__setstate__(), __next__(), __length_hint__();

#迭代器协议---内部含有__iter__(), __next__()就是迭代器

#[]是可迭代的   [].__iter__()是迭代器

#for循环其实就是在使用迭代器

#迭代器的特点： #节省内存，惰性机制，一条路走到黑

#简单模拟for

lis = [1,2,1245,1243,346,34623,2352]
iterator = lis.__iter__()
try:
    while 1:
        print(iterator.__next__())
except StopIteration:
    print('done')

 6.生成器----本质是迭代器

#生成器函数----含有yield关键字，必须写在函数里，不能和return共用

#从生成器中取值：__next__    for loop 　数据类型强制转换  send(None)

#列表推导式和生成器表达式

 [i for i in range(30) if i %3 ==0]   返回一个列表

 [i for name in names for i in name if name.count('e') == 2]

 (i for in range(10))   返回一个生成器

#字典推导式

例：将dict key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}

m_re = {mcase[k]: k for k in mcase}

#集合推导式

{x **2 for i in [1, -1, 2]} 自带去重

7.内置函数

 https://www.processon.com/mindmap/5c87ba86e4b02b2ce495b486

8.匿名函数

函数名 = lambda 参数 : 返回值 

 max min sorted filter map(会根据提供的函数对指定序列做映射)

>>> def square(x) :            # 计算平方数
            return x ** 2

>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]    

9.递归：自己调用自己，最大的作用就是遍历树形结构

递归深度最大997次，998次报错

10.二分查找