day09 10 11 12 三天函数内容
小括号、中括号名字
()函数调用符
[] 索引调用符 函数的注释:
官方推荐: 查看注释 :funcming.__doc__ funcming.__name__ def func(name, age, sex): #形参
print(name,age,sex)
info = func(name, age,sex)
实参的形参位置必须一一对应
def func(name, age, sex='男'): #混合型参
print(name,age,sex)
info = func(name, age,sex)
实参的形参位置必须一一对应
实参可以是三个也可以是两个,当是三个的时候会覆盖sex='男'的值,并传递到函数内执行
当实参是两个的时候,sex='男'的值不会被改变
def func(name, age, sex):
print(name,age,sex)
info = func(name, age,sex)
print(name,age,sex='男') #混合实参
实参sex='男' 会传递给形参sex
这种情况,实参的形参位置必须一 args和kwarga 是可以更换的,但是程序员约定都用它
用途:在不明确接受参数,数量时使用*args和**kwargs
动态位置参数>动态关键字参数
形参:位置>动态位置>默认位置>动态默认参数
实参:位置>关键字参数
在实参调用的时候*将可迭代的对象打散,字典是将键取出
在形参处出现*就是聚合
在实参调用**就是将字典打散成 关键字(键 = 值)
在形参处出现**就是将关键字参数聚合成一个字典 在一个局部空间内,nonlocal还修改离他最近的变量,如果上一层没有就继续向上找,直到找到局部变量顶层,如果局部空间中没有就报错
global:在局部修改全局变量,如果没有就创建一个新的 3.空间名称
命名空间一共分为三种:
全局命名空间
局部命名空间
内置命名空间
*内置命名空间中存放了python解释器为我们提供的名字:input,print,str,list,tuple...它们都是我们熟悉的,拿过来就可以用的方法。
三种命名空间之间的加载与取值顺序:
加载顺序:内置命名空间(程序运行前加载)->全局命名空间(程序运行中:从上到下加载)->局部命名空间(程序运行中:调用时才加载)
取值顺序:
在局部调用:局部命名空间->全局命名空间->内置命名空间
在全局调用:全局命名空间->内置命名空间
综上所述,在找寻变量时,从小范围,一层一层到大范围去找寻。
作用域
作用域就是作用范围,按照生效范围可以分为全局作用域和局部作用域。
全局作用域:包含内置名称空间、全局名称空间,在整个文件的任意位置都能被引用、全局有效
局部作用域:局部名称空间,只能在局部范围内生效
global关键字,nonlocal关键字。
global:
1,声明一个全局变量。
global (声明)我要修改,找到要修改的值,修改 在局部修改全局
2,在局部作用域想要对全局作用域的全局变量进行修改时,需要用到 global(限于字符串,数字)。
dic = {'a':'b'}
li.append('a')
dic['q'] = 'g'
print(dic)
print(li)
change()
print(li)
print(dic)
nonlocal:
1,不能修改全局变量。
2,在局部作用域中,对父级作用域(或者更外层作用域非全局作用域)的变量进行引用和修改,并且引用的哪层,从那层及以下此变量全部发生改变。
b = 42
def do_global():
b = 10
print(b)
def dd_nonlocal():
nonlocal b
b = b + 20
print(b)
dd_nonlocal()
print(b)
do_global()
print(b)
add_b()
函数名本质上就是函数的内存地址。
1.可以被引用
可以被引用
2.可以被当作容器类型的元素
可以当做容器类型的元素
3.可以当作函数的参数和返回值
可以当做函数的参数和返回值
第一类对象的概念
*不明白?那就记住一句话,就当普通变量用
五,闭包
def func():
name = '太白金星'
def inner():
print(name)
# 1.一个嵌套函数
# 在嵌套函数的内部函数使用外部(非全局的变量)
# 满足以上两条就是闭包
# python中闭包,会进行内存驻留, 普通函数执行完后就销毁了
# 全局里存放会有污染和不安全的现象
# 面试必问,装饰器 -- 装饰器的本质就是闭包
# 闭包有个弊端:会出现内存泄漏
# def wrapper():
# a = 10
# def inner():
# print(a)
# # print(inner.__closure__) # 不是None 就是闭包
# inner()
# wrapper() 生成器
生成器本质是一个迭代器
生成器一定是迭代器,迭代器不一定是一个生成器
生成器是可以让程序员自己定义的一个迭代器
生成器的好处,节省内存空间
生成器的特性一次性的,惰性机制,从上向下
send相当于next+传值,第一次触发商城器的时候,第一次使用生成器的时候使用send里面的值必须是None
一般建议使用__next__
python 2 iter() next()
python 3 iter() next() __iter__( ) __next__()
# def f():
# def a():
# def b():
# def c():
# return '哈撒给!'
# return c()
# return b()
# return a()
# print(f()) # for i in range(3):
# def func(x):
# print(x*i)
# func(2) # 0 2 4 # li = [] # [func,func,func]
# for i in range(3):
# def func(x):
# print(x*i)
# li.append(func)
#
# for func in li: # [func,func,func]
# func(2) #结果: 4 4
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