一、函数名的应用

# 1,函数名就是函数的内存地址,而函数名()则是运行这个函数。
def func():
return print(func) # 返回一个地址 # 2,函数名可以作为变量。
def func1():
print(666) f1 = func1
f2 = f1
f2() # 就等于func1() 此时执行函数 # 3,函数名可以作为函数的参数。
def func1():
print(666) def func2(x):
x() func2(func1) # 输出666 func1作为实参传进func2中,此时在func2中x()等于func1() # 4,函数名可以当做函数的返回值。
def wraaper():
def inner():
print(666)
return inner ret = wraaper() # 执行函数wraaper(),得到返回值inner赋值给ret,这个inner是函数名
ret() # 输出666,ret()等于inner()
# (注意:这里要调用inner()只能是用ret(),因为inner()是wraaper()的嵌套函数,在全局命名空间中并没有声明,所以直接用inner()不能执行,) def func2():
print('in func2') def func3(x):
print('in func3')
return x f = func3(func2) # 给func3传进一个参数func2,返回func2赋值给f
f() # f()等于func2() # 5,函数名可以作为容器类类型的元素。
def f1():
print('f1') def f2():
print('f2') def f3():
print('f3') l = [f1, f2, f3]
d = {'f1': f1, 'f2': f2, 'f3': f3}
# 调用
l[0]() # 输出 f1
d['f2']() # 输出 f2 def func1():
print('in func1') def func2():
print('in func2') def func3():
print('in func3') def func4():
print('in func4') l1 = [func1,func2,func3,func4] #调用
for i in l1:
i() # 像上面的函数名这种,称为第一类对象。
# 第一类对象(first-class object)指:
# 1.可在运行期创建
# 2.可用作函数参数或返回值
# 3.可存入变量的实体。
# (如果不明白,那就记住一句话,就当普通变量用)

6、globals()        locals()
globals()    #返回全局变量(包含内置函数)的一个字典。
locals()      #返回当前位置的变量的字典。
例如:

def func1():
a = 2
b = 3
print(globals()) # 此时globals()在局部命名空间中,但也是返回全局命名空间的一个字典
print(locals()) # 此时locals()在局部命名空间中,所以返回的是局部命名空间的一个字典{'b': 3, 'a': 2} print(globals()) # 此时globals()在全局命名空间中,返回全局命名空间的一个字典
print(locals()) # 此时locals()在全局命名空间中,所以返回的是全局命名空间的一个字典
func1() # 结果: # {'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西,省略)...} # {'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西,省略)...} # {'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西,省略)...} # {'b': 3, 'a': 2}

总结:
globals()无论在哪个命名空间,返回的都是全局命名空间的一个字典
locals()在哪个命名空间就返回哪个命名空间的字典

def func1():
a = 2
b = 3
def inner():
c = 5
d = 6
print(globals()) #{'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西,省略)...}
print(locals()) #{'c': 5, 'd': 6}
inner()
func1()

二、闭包

1、内层函数引用外层函数的变量(非全局变量),这样该内部函数称就称为闭包函数。
(我们都知道函数内的变量我们要想在函数外部用,可以直接返回这个变量,那么如果我们想在函数外部调用函数内部的函数呢?
就把这个函数的名字返回就好了,这是闭包函数最常用的用法)

def wraaper():
name = '鬼见愁'
def inner():
print(name)
return inner f = wraaper()
f()

2、判断闭包函数的方法__closure__

# 1,是闭包返回值会有cell元素
def wraaper():
name = '鬼见愁'
def inner():
print(name)
print(inner.__closure__)
return inner
f = wraaper()
f() # 2,不是闭包就会返回None
name = '鬼见愁'
def wraaper():
def inner():
print(name)
print(inner.__closure__) # None
return inner
f = wraaper()
f() name = '番薯'
def wraaper(n):
n = '番薯'
def inner():
print(n)
print(inner.__closure__) # cell at 0x000002AD93BF76D8
inner()
return inner
wraaper(name)

'''
闭包作用:
  当程序执行时,遇到了函数执行,他会在内存中开辟一个空间,局部名称空间,
  如果这个函数内部形成了闭包,
  那么它就不会随着函数的结束而消失。
'''

什么时候用到闭包?
例如:爬虫,装饰器等
下面是一个爬虫的小案例:

from urllib.request import urlopen
def index():
url = "http://www.xiaohua100.cn/index.html"
def get():
return urlopen(url).read()
return get xiaohua = index() # get
content = xiaohua() # get()
print(content.decode('utf-8'))

三、可迭代对象

可迭代的对象(数据类型)如下: 在python中,但凡带内置有__iter__()方法的数据类型(或者对象),都是可迭代的对象

1.列表类型

2.元组类型

3.集合类型

4.字典类型

5.文本类型(文本类型本身就是迭代器对象"具有__next__()"方法)

不可迭代的对象(数据类型)如下:

1.整数类型

2.浮点数类型

for i in 'abc':
print(i) for i in 123:
print(i) # 'int' object is not iterable,表示不是可迭代对象 # dir():返回一个列表,列表里面包含了传入的参数的属性、方法
dir('abc') # ['__add__', '__class__', '__contains__', '__iter__', __str__' ...]

判断一个对象是否是可迭代对象:

# 第一个方法
s1 = 'abc'
dic = {'name':'xiaoming'}
print('__iter__' in dir(s1))
print('__iter__' in dir(dic)) # 第二种方法
from collections import Iterable # 判断是否为可迭代对象
from collections import Iterator # 判断是否为迭代器 print(isinstance('xiaoming',Iterable)) # True
print(isinstance('xiaoming',Iterator)) # False print(isinstance('xiaoming',str)) # True
#isinstance() 应用比type()更广泛,isinstance()不仅可以判断你是不是可迭代对象,
#也可判断你是否迭代器,还可以判断你是什么类型的数据等等,而#type()只能判断你是什么数据类型

四、迭代器

1、对象内部含有__iter__方法且含有__next__方法就是迭代器

#文件句柄是迭代器:
f = open('register', encoding='utf-8')
print('__iter__' in dir(f)) #True
print('__next__' in dir(f)) #True #字典是可迭代对象,不是迭代器。
print('__iter__' in dir(dict)) #True
print('__next__' in dir(dict)) #False

2、可迭代对象与迭代器的区别:

  1. 可迭代对象的取值依赖索引
  2. 迭代器提供了一种不依赖索引取值的方式
  3. 迭代器非常节省内存
  4. 迭代器每次只会取一个值
  5. 迭代器单向的,一条路走到头
  6. 迭代器一定是可迭代对象,反之却不一定

3、可迭代对象如何转化成迭代器

可以使用函数 iter() 或者 __iter__() 获取相应的迭代器

lis = [1, 2, 3]  # 可迭代对象
ite1 = lis.__iter__() # 迭代器 <list_iterator object at 0x0000027A183BFFD0>
ite1 = iter(lis) # 迭代器 <list_iterator object at 0x0000027A183BFFD0>
print(ite1)

4、迭代器如何取值?

使用next() 或者 __next__() ,每使用一次next 取一个值

print(ite1.__next__())
print(ite1.__next__())
print(next(ite1))

5、while循环模拟for循环机制
1,将可迭代对象转化成迭代器。
2,调用__next__方法取值。
3,利用异常处理停止报错。

s1 = 'abcdefg'
iter1 = s1.__iter__()
while 1:
try:
print(iter1.__next__())
except StopIteration:
break

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