Python开发【第三篇】：函数&读写文件

三元运算

三元运算，是条件语句的简单的写法。如果条件为真，则返回值1，否则，返回值2。

ret = 值1 if 条件 else 值2

深浅拷贝

对于数字（int）和字符串（str）而言，赋值、深拷贝、浅拷贝都无意义，因为内存地址指向同一个。

import copy
# ######### 数字、字符串 #########
n1 = 123
# n1 = "i am a student"
print(id(n1))
# ## 赋值 ##
n2 = n1
print(id(n2))
# ## 浅拷贝 ##
n2 = copy.copy(n1)
print(id(n2))
 
# ## 深拷贝 ##
n3 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n3))

对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。

（1）赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址；

（2）浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据；

（3）深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化）。

函数

在学习函数之前，写代码一直是面向过程编程，即：代码执行顺序从上到下，一段代码执行所需的功能，频繁涉及到重复内容。

为了更好的代码重用性和可读性，出现了函数和面向对象。

• 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
• 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”

def 函数名(参数):
 
    ...
    函数体
    ...
    返回值

函数的定义主要有如下要点：

• def：表示函数的关键字
• 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
• 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算
• 参数：为函数体提供数据
• 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

内置函数

查看详细内容：点这里！

open函数，该函数用于文件处理

操作文件时，一般需要经历如下步骤：

• 打开文件
• 操作文件

一、打开文件：f = open("文件路径","打开模式")

打开文件的模式有：

• r ，只读模式【默认】
• w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容；】
• x， 只写模式【不可读；不存在则创建，存在则报错】
• a， 追加模式【可读；   不存在则创建；存在则只追加内容；】

"+" 表示可以同时读写某个文件

• r+， 读写【可读，可写】
• w+，写读【可读，可写】
• x+ ，写读【可读，可写】
• a+， 写读【可读，可写】

"b"表示以字节的方式操作

• rb  或 r+b
• wb 或 w+b
• xb 或 w+b
• ab 或 a+b

注：以b方式打开时，读取到的内容是字节类型，写入时也需要提供字节类型

二、操作

class TextIOWrapper(_TextIOBase):
    """
    Character and line based layer over a BufferedIOBase object, buffer.
 
    encoding gives the name of the encoding that the stream will be
    decoded or encoded with. It defaults to locale.getpreferredencoding(False).
 
    errors determines the strictness of encoding and decoding (see
    help(codecs.Codec) or the documentation for codecs.register) and
    defaults to "strict".
 
    newline controls how line endings are handled. It can be None, '',
    '\n', '\r', and '\r\n'.  It works as follows:
 
    * On input, if newline is None, universal newlines mode is
      enabled. Lines in the input can end in '\n', '\r', or '\r\n', and
      these are translated into '\n' before being returned to the
      caller. If it is '', universal newline mode is enabled, but line
      endings are returned to the caller untranslated. If it has any of
      the other legal values, input lines are only terminated by the given
      string, and the line ending is returned to the caller untranslated.
 
    * On output, if newline is None, any '\n' characters written are
      translated to the system default line separator, os.linesep. If
      newline is '' or '\n', no translation takes place. If newline is any
      of the other legal values, any '\n' characters written are translated
      to the given string.
 
    If line_buffering is True, a call to flush is implied when a call to
    write contains a newline character.
    """
    def close(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        关闭文件
        pass
 
    def fileno(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        文件描述符
        pass
 
    def flush(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        刷新文件内部缓冲区
        pass
 
    def isatty(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        判断文件是否是同意tty设备
        pass
 
    def read(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        读取指定字节数据
        pass
 
    def readable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        是否可读
        pass
 
    def readline(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        仅读取一行数据
        pass
 
    def seek(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        指定文件中指针位置
        pass
 
    def seekable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        指针是否可操作
        pass
 
    def tell(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        获取指针位置
        pass
 
    def truncate(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        截断数据，仅保留指定之前数据
        pass
 
    def writable(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        是否可写
        pass
 
    def write(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        写内容
        pass
 
    def __getstate__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        pass
 
    def __init__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        pass
 
    @staticmethod # known case of __new__
    def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown
        """ Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature. """
        pass
 
    def __next__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        """ Implement next(self). """
        pass
 
    def __repr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
        """ Return repr(self). """
        pass
 
    buffer = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    closed = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    encoding = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    errors = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    line_buffering = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    name = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    newlines = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    _CHUNK_SIZE = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default
 
    _finalizing = property(lambda self: object(), lambda self, v: None, lambda self: None)  # default

三、管理上下文

为了避免打开文件后忘记关闭，可以通过管理上下文，即：

with open('log','r') as f:
 
    ...

如此方式，当with代码块执行完毕时，内部会自动关闭并释放文件资源。

在Python 2.7 及以后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即：

with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:
    pass

lambda表达式

学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示。

对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式。

# 普通条件语句
if 1 == 1:
    name = 'wupeiqi'
else:
    name = 'alex'
 
# 三元运算
name = 'wupeiqi' if 1 == 1 else 'alex'
 
# ###################### 普通函数 ######################
# 定义函数（普通方式）
def func(arg):
    return arg + 1
 
# 执行函数
result = func(123)
 
# ###################### lambda ######################
 
# 定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
 
# 执行函数
result = my_lambda(123)

递归

利用函数编写如下数列：

斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368...

def func(arg1,arg2):
    if arg1 == 0:
        print arg1, arg2
    arg3 = arg1 + arg2
    print arg3
    func(arg2, arg3)
 
func(0,1)