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  • 第二天

    函数。

    函数和C语言的基本一样,

    写一下不一样的吧:

    空函数:就是函数体里边就一句'pass' .

    python函数可以返回多个值,其原理是返回了一个tuple。

    主要就是参数:

    默认参数:和C++的默认参数一样就是给参数赋初值。(定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象)

    可变参数:就是参数的个数不确定,定义可变参数和定义list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。

      在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数

    关键字参数:关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数(在参数前边加上**),这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些

    但是一定要注意的是,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

    Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!

    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *args是可变参数,args接收的是一个tuple;

    **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

    以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

    可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3))

    关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

    使用*args**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

    递归函数:Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。

     

    高级特性:每种语言都有自己特有的东西(C语言除外哈哈哈哈)

    取一个list或tuple的部分元素,

    L[0:3]表示,在L中,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。

    如果第一个索引是0,还可以省略:类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片

    前10个数,每两个取一个:

    >>> L[:10:2]

    所有数,每5个取一个:

    >>> L[::5]

    甚至什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:

    tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:

    >>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
    (0, 1, 2)
    

    字符串'xxx'或Unicode字符串u'xxx'也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:

    >>> 'ABCDEFG'[:3]
    'ABC'
    >>> 'ABCDEFG'[::2]
    'ACEG'
    

    在很多编程语言中,针对字符串提供了很多各种截取函数,其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。

    迭代:通过collections模块的Iterable类型判断:

    >>> from collections import Iterable
    >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
    True
    >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
    True
    >>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
    False
    
    dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样。
    任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环。

    列表生成式:列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
    生成器:

    generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

    
    

    要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。

    对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。

    这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。
    函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。
    而generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tianxxl/p/6709909.html
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