python基础4

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面向过程与函数式

编程范式指的就是编程的套路，各种编程范式在不同的场景 下都各有优劣。

面向过程

‘面向过程’核心是‘过程’二字，‘过程’指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么，基于面向过程开发程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式，这正好契合计算机的运行原理：任何程序的执行最终都需要转换成cpu的指令流水按过程调度执行，即无论采用什么语言、无论依据何种编程范式设计出的程序，最终的执行都是过程式的。

优点：将复杂的问题流程化，进而简单化

缺点：程序的可扩展性极差，因为一套流水线或者流程就是用来解决一个问题 

 函数式

1、匿名函数与lambda

对比使用def关键字创建的是有名字的函数，使用lambda关键字创建则是没有名字的函数，即匿名函数

　　1、定义  lambda x,y,z:x+y+z

　　def func(x,y,z):

　　　　return x+y+z

　　2、调用

　　　　方式一：res=(lambda x,y,z:x+y+z)(1,2,3)

　　　　方式二：func=lambda x,y,z:x+y+z  匿名的本质就是要没有名字，所以此处为匿名函数指定名字是没有意义的

　　　　　　　　res=func(1,2,3)

　　　　max,min为内置函数，取最大，取小值

map、reduce、filter

map函数可以接收两个参数，一个是函数，另外一个是可迭代对象，具体用法如下

>>> res=map(lambda x:x**2,array)
>>> res
<map object at 0x1033f45f8>
>>>

比如求和运算，这就用到了reduce函数

reduce函数可以接收三个参数，一个是函数，第二个是可迭代对象，第三个是初始值

# reduce在python2中是内置函数，在python3中则被集成到模块functools中，需要导入才能使用
>>> from functools import reduce 
>>> res=reduce(lambda x,y:x+y,array)
>>> res
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过滤操作，这就用到了filter函数，比如过滤出大于3的元素

res=filter(lambda x:x>3,array)

模块

将程序模块化会使得程序的组织结构清晰，维护起来更加方便。比起直接开发一个完整的程序，单独开发一个小的模块也会更加简单，并且程序中的模块与电脑中的零部件稍微不同的是：程序中的模块可以被重复使用。所以总结下来，使用模块既保证了代码的重用性，又增强了程序的结构性和可维护性。另外除了自定义模块外，我们还可以导入使用内置或第三方模块提供的现成功能，这种“拿来主义”极大地提高了程序员的开发效率。

模块的使用

1、import语句

要想在另外一个py文件中引用foo.py中的功能，需要使用import foo，首次导入模块会做三件事：

1、执行源文件代码

2、产生一个新的名称空间用于存放源文件执行过程中产生的名字

3、在当前执行文件所在的名称空间中得到一个名字foo，该名字指向新创建的模块名称空间，若要引用模块名称空间中的名字，需要加上该前缀，如下

import foo #导入模块foo
a=foo.x #引用模块foo中变量x的值赋值给当前名称空间中的名字a
foo.get() #调用模块foo的get函数
foo.change() #调用模块foo中的change函数
obj=foo.Foo() #使用模块foo的类Foo来实例化，进一步可以执行obj.func()

用import语句导入多个模块，可以写多行import语句

import module1
import module2
    ...
import moduleN

还可以在一行导入，用逗号分隔开不同的模块

import module1,module2,...,moduleN

但其实第一种形式更为规范，可读性更强，推荐使用

　　

#1. python内置模块
#2. 第三方模块
#3. 程序员自定义模块

from-import 语句

from...import...与import语句基本一致，唯一不同的是
：使用import foo导入模块后，引用模块中的名字都需要加上foo.作为前缀，
而使用from foo import x,get,change,Foo则可以在当前执行文件中直接引用模块foo中的名字

from foo import x,get,change #将模块foo中的x和get导入到当前名称空间
a=x #直接使用模块foo中的x赋值给a
get() #直接执行foo中的get函数
change() #即便是当前有重名的x，修改的仍然是源文件中的x

如果我们需要引用模块中的名字过多的话，可以采用上述的导入形式来达到节省代码量的效果，但是需要强调的一点是：只能在模块最顶层使用的方式导入，在函数内则非法，并且的方式会带来一种副作用，即我们无法搞清楚究竟从源文件中导入了哪些名字到当前位置，这极有可能与当前位置的名字产生冲突。模块的编写者可以在自己的文件中定义__all__变量用来控制*代表的意思

模块部分详情参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/109127048

循环导入问题

循环导入问题指的是在一个模块加载/导入的过程中导入另外一个模块，而在另外一个模块中又返回来导入第一个模块中的名字，由于第一个模块尚未加载完毕，所以引用失败、抛出异常，究其根源就是在python中，同一个模块只会在第一次导入时执行其内部代码，再次导入该模块时，即便是该模块尚未完全加载完毕也不会去重复执行内部代码

解决方案

# 方案一：导入语句放到最后，保证在导入时，所有名字都已经加载过
# 文件：m1.py
print('正在导入m1')

x='m1'

from m2 import y

# 文件：m2.py
print('正在导入m2')
y='m2'

from m1 import x

# 文件：run.py内容如下，执行该文件，可以正常使用
import m1
print(m1.x)
print(m1.y)

# 方案二：导入语句放到函数中，只有在调用函数时才会执行其内部代码
# 文件：m1.py
print('正在导入m1')

def f1():
    from m2 import y
    print(x,y)

x = 'm1'

# 文件：m2.py
print('正在导入m2')

def f2():
    from m1 import x
    print(x,y)

y = 'm2'

# 文件：run.py内容如下，执行该文件，可以正常使用
import m1

m1.f1()

搜索模块的路径与优先级

1、使用纯Python代码编写的py文件

2、包含一系列模块的包

3、使用C编写并链接到Python解释器中的内置模块

4、使用C或C++编译的扩展模块

区分py文件的两种用途

 一个Python文件有两种用途，一种被当主程序/脚本执行，另一种被当模块导入，为了区别同一个文件的不同用途，每个py文件都内置了__name__变量，该变量在py文件被当做脚本执行时赋值为“__main__”,在py文件被当做模块导入时赋值为模块名

编写一个规范的模块

我们在编写py文件时，需要时刻提醒自己，该文件既是给自己用的，也有可能会被其他人使用，因而代码的可读性与易维护性显得十分重要，为此我们在编写一个模块时最好按照统一的规范去编写

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

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