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  • 函数复习

    函数使用的原则:先定义,再调用

    #只检测语法,不执行代码
    也就说,语法错误在函数定义阶段就会检测出来,而代码的逻辑错误只有在执行时才会知道
    函数在定义阶段都干了哪些事?
    #1、位置参数:按照从左到右的顺序定义的参数
            位置形参:必选参数
            位置实参:按照位置给形参传值
    
    #2、关键字参数:按照key=value的形式定义的实参
            无需按照位置为形参传值
            注意的问题:
                    1. 关键字实参必须在位置实参右面
                    2. 对同一个形参不能重复传值
    
    #3、默认参数:形参在定义时就已经为其赋值
            可以传值也可以不传值,经常需要变得参数定义成位置形参,变化较小的参数定义成默认参数(形参)
            注意的问题:
                    1. 只在定义时赋值一次
                    2. 默认参数的定义应该在位置形参右面
                    3. 默认参数通常应该定义成不可变类型
    
    
    #4、可变长参数:
            可变长指的是实参值的个数不固定
            而实参有按位置和按关键字两种形式定义,针对这两种形式的可变长,形参对应有两种解决方案来完整地存放它们,分别是*args,**kwargs
    
            ===========*args===========
            def foo(x,y,*args):
                print(x,y)
                print(args)
            foo(1,2,3,4,5)
    
            def foo(x,y,*args):
                print(x,y)
                print(args)
            foo(1,2,*[3,4,5])
    
    
            def foo(x,y,z):
                print(x,y,z)
            foo(*[1,2,3])
    
            ===========**kwargs===========
            def foo(x,y,**kwargs):
                print(x,y)
                print(kwargs)
            foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)
    
            def foo(x,y,**kwargs):
                print(x,y)
                print(kwargs)
            foo(1,y=2,**{'a':1,'b':2,'c':3})
    
    
            def foo(x,y,z):
                print(x,y,z)
            foo(**{'z':1,'x':2,'y':3})
    
            ===========*args+**kwargs===========
    
            def foo(x,y):
                print(x,y)
    
            def wrapper(*args,**kwargs):
                print('====>')
                foo(*args,**kwargs)
    
    #5、命名关键字参数:*后定义的参数,必须被传值(有默认值的除外),且必须按照关键字实参的形式传递
    可以保证,传入的参数中一定包含某些关键字
            def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
                print(x,y)
                print(args)
                print(a)
                print(b)
                print(kwargs)
    
            foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
            结果:
                2
                (3, 4, 5)
                3
                {'c': 4, 'd': 5}
    
    此乃重点知识!!!
    形参与实参
    #内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用
    
    #提示:之前我们都是通过参数将外部的值传给函数,闭包提供了另外一种思路,包起来喽,包起呦,包起来哇
    
            def counter():
                n=0
                def incr():
                    nonlocal n
                    x=n
                    n+=1
                    return x
                return incr
    
            c=counter()
            print(c())
            print(c())
            print(c())
            print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素
    闭包函数
    装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象。
    强调装饰器的原则: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
    装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能
    什么是装饰器
    import time
    def timmer(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            start_time=time.time()
            res=func(*args,**kwargs)
            stop_time=time.time()
            print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
            return res
        return wrapper
    
    @timmer
    def foo():
        time.sleep(3)
        print('from foo')
    foo()
    装饰器基本使用
    #迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
    #迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
    迭代的概念
    #1、为何要有迭代器?
    对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器
    
    #2、什么是可迭代对象?
    可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
    'hello'.__iter__
    (1,2,3).__iter__
    [1,2,3].__iter__
    {'a':1}.__iter__
    {'a','b'}.__iter__
    open('a.txt').__iter__
    
    #3、什么是迭代器对象?
    可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
    而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
    
    文件类型是迭代器对象
    open('a.txt').__iter__()
    open('a.txt').__next__()
    
    
    #4、注意:
    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
    为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?
    #基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
    dic={'a':1,'b':2,'c':3}
    for k in dic:
        print(dic[k])
    
    #for循环的工作原理
    #1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
    #2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
    #3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
    for循环
    #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
    迭代器特点
    生成器
    
    #只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码
    #1、首先强调:面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单,面向过程是一种编程思路、思想,而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数,也可以基于面向过程的思想编写程序
    
    #2、定义
    面向过程的核心是过程二字,过程指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么
    
    基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式
    
    #3、优点:复杂的问题流程化,进而简单化
    
    #4、缺点:可扩展性差,修改流水线的任意一个阶段,都会牵一发而动全身
    
    #5、应用:扩展性要求不高的场景,典型案例如linux内核,git,httpd
    
    #6、举例
    流水线1:
    用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面
    
    流水线2:
    用户输入sql--->sql解析--->执行功能
    面向过程编程
    l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表
    
    def search(num,l):
        print(l)
        if len(l) > 0:
            mid=len(l)//2
            if num > l[mid]:
                #in the right
                l=l[mid+1:]
            elif num < l[mid]:
                #in the left
                l=l[:mid]
            else:
                print('find it')
                return
            search(num,l)
        else:
            #如果值不存在,则列表切为空
            print('not exists')
            return
    search(100,l)
    
    实现类似于in的效果
    二分法
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