python函数

一.函数的定义、参数、返回值

二.函数变量

　　注意：函数的作用域只跟函数声明时定义的作用域有关，跟函数的调用位置无任何关系

三.匿名函数

　　形式：lambda 变量:返回值

　　一般配合高阶函数使用

a = lambda x:x+1
# a --> 得到内存地址
a(3)
# 执行函数，得到4

四.高阶函数

五.内置函数

内置函数官方文档

六.Python三大器

迭代器

　　概念：迭代，顾名思义就是重复做一些事很多次（就现在循环中做的那样），每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值。

　　可迭代对象：对象.__iter__()方法(或者iter(对象))，执行后得到的结果是迭代器对象。

　　迭代器对象：内置__iter__()和__next__() <==>等价于 iter(对象)、next(对象)。
　　
　　　　注：①迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象；
　　　　　　②迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身；

　　for循环本质
　　　　①将可迭代对象用__iter__方法转换成迭代器对象；
　　　　②然后执行__next__；
　　　　③到结束捕捉异常，退出循环；

 

　　优缺点
　　　　优点
　　　　--- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式；
　　　　--- 惰性计算，节省内存；
　　缺点
　　　　--- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
　　　　--- 一次性的，只能往后走，不能往前退

廖雪峰迭代器讲解

生成器

　　三元表达式：res = 结果1(一元) if 条件(二元) else 结果2(三元)
　　　　　　　　
　　列表生成式：res = [i**3 for i in range(10) [if 条件] ]

　　生成器表达式：
　　　　将列表生产式中 [] 改成 (),就表示生成器

　　生成器函数
　　　　将返回return改成yield，就表示生成器函数

　　特点
　　　　1.生成器本身就是一个迭代器
　　　　2.对比return，可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态

廖雪峰生成器讲解

装饰器

不带参数的装饰器

import time
import functools


def deco(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*arg,**kwargs): #表示传入可变参数
        start_time=time.time()
        res=func(*arg,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print('运行时间是%s' % (end_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@deco   #等价于 func=deco(func)
def func(x,y,z):
    time.sleep(2)
    print('hello world %s %s %s'% (x,y,z))

func(1,2,3)

带参数的装饰器

from functools import wraps
def logging(level):
    def wrapper(func):
        @wraps(func)
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{level}]: enter function {func}()".format(
                level=level,
                func=func.__name__))
            print(func.__doc__)
            return func(*args, **kwargs)
        return inner_wrapper
    return wrapper


@logging(level='INFO')
def say(something):
    """say......."""
    print("say {}!".format(something))


# 如果没有使用@语法，等同于
# say = logging(level='INFO')(say)

@logging(level='DEBUG')
def do(something):
    """do......."""
    print("do {}...".format(something))


if __name__ == '__main__':
    say('hello')
    do("my work")

　　装饰器原则：

　　　　1.不修改被装饰对象的源代码.
　　　　2.不修改被装饰对象的调用方式.

　　装饰器的基本形式：

from functools import wraps

def wapper(func):
    # @wraps(func)  # 表示将原函数的信息保留
    def inner(*args,**kwargs):
        # 函数执行前操作
        ret = func()
        # 函数执行后执行
        return ret
    return inner


@wapper  # func=wapper(func)
def func():
    print(func.__name__)
    # 无wraps(func)打印inner
    # 有wraps(func)打印func


func()