Python 學習的第九小節

?寫此博客 是為了激勵自己，并且將自己的心得以及遇到的問題與人分享

一、學習筆記

　　1.?高階函數

　　　　函數名可以作為函數參數輸入 、可以進行賦值、還可以作為返回值。

　　2.作用域

　　　　在Python中，只有模塊、類以及函數才會引入新的作用域，其它的代碼塊（if? try? for）是不會引入新的作用域。

　　3.遞歸函數

　　關于階層的遞歸函數：

def fact(n):if n ==1 :return 1return n * fact(n-1)print(fact(2))

　　特點：1.調用自身函數　　2.有一個結束條件　　3.每進入更深一層遞歸時，問題規模相比上次要有所減少。

　　但凡是遞歸可以寫的程序，循環都可以解決。遞歸的效率在一定情況下非常低。

　　4.內置函數

　　　　重點：

　　　　　　filter( 函數名字 , 序列 ) ---------------注意map?與 filter?的區別

　　　　　　　　遍歷序列的元素，每個元素進入函數里面，可以起到一個過濾器的作用。不會改變元素，最多就是過濾。

　　　　　　map(?函數名字，序列 )

　　　　　　　　遍歷序列的元素，每個元素進入函數中，可以對元素進行一個處理。

　　　　　　reduce(?函數名字，序列 )

　　　　　　　　調用之前要加------------?from? functools? import? reduce?

　　　　　　　　reduce?的結果就是一個值。

　　　　　　lamda? ------------匿名函數?

　　　　　　　　lamda? 參數 :?代碼塊

　　　　　　　　函數式編程用的多，可以用在reduce?這類配合進行使用。

　　5.閉包

　　　　定義：如果在一個內部函數中，對在外部作用域的變量（但不是在全局作用域中）進行引用，這就叫做閉包。

def outer():x = 10　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　定義函數時的環境def inner():#條件一 inner就是內部函數　　 　　　　　　函數塊print(x)#條件二 外部環境的一個變量　　　　　　　　 return inner()#結論 內部函數inner就是一個閉包

　　　　關于閉包：閉包 =?函數快 +?定義函數時的環境?

　　6.裝飾器（重點!!!）

　　　　遵守開放封閉原則：對修改封閉，對擴展開放。

　　　　裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能。

#author:"LFD" #date: 2018/3/27 import timedef show_time(f): #裝飾器函數def inner():start = time.time()f()end = time.time()print('spend %s' % (end - start))return inner()@show_time def foo():print('liufeiduo')time.sleep(2) @show_time def bar():print('chengjunfei')time.sleep(3)# foo=show_time(foo) # # bar = show_time(bar)

　　　　功能函數加參數

import time # 加法器 并且計算加法器運行的時間。 def show_time(f): #裝飾器函數def inner(*x,**y):start = time.time()f(*x,**y)end = time.time()print('spend %s' % (end - start))return inner@show_time def add(*args):sums = 0for i in args:sums += iprint(sums)time.sleep(1)add(1,2,3,4,5)

　　　　裝飾器參數

#author:"LFD" #date: 2018/3/27 import time# 裝飾器加參數 def logger(flag=' '):def show_time(f): #裝飾器函數def inner(*x,**y):start = time.time()f(*x,**y)end = time.time()print('spend %s' % (end - start))if flag == ' ': #當logger參數為空時，打印日志記錄。不為空時則不打印。print('日志記錄')return innerreturn show_time@logger(' ') # @show_time def add(*args):sums = 0for i in args:sums += iprint(sums)time.sleep(1)add(1,2,3,4,5)

　　　7.列表生成式

def f(n):return n**3a = [y for y in range(10)] b = [f(x) for x in range(10)] #列表生成器可以使用函數進行生成print(a) print(b)

?　　　8.生成器

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　　　　生成器就是一個可迭代對象（ Iterable ）

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s = (x for x in range(3)) # # print(s) # # print(next(s)) #等價于s._next_() in Py2: s.next() # print(next(s)) # # print(next(s))for i in s:print(i)

　　　生成器一共有兩種創建方式：

　　　　　①就是上面那種小括號的形式

　　　　　②yield 的方式?

　　　　　　生成器本質上就是一個函數，但跟函數具有區別。

def foo():print('ok')yield 1 # 只要有yield的就是生成器對象 # return 1print('ok2')yield 2foo() # 生成器對象 g = foo() next(g) # 調用生成器對象 next(g) for i in foo():　　#會將yield也打印出來 也就是下面的1 和 2 。 print(i)
--------------
ok
ok2
ok
1
ok
2
--------------　　

　　　　注意：生成器在創建的時候就已經決定了能計算出來的個數，調用next?的次數超過這個值就會報StopIteration?　　　　

　　　　什么是可迭代對象：

　　　　　內部具有 _Iter_?方法的都是可迭代對象。列表、元組、字典、字符串都是可迭代對象。

　　　　　yield 有一個保持狀態的作用。

　　9.send?方法

　　　　send 比 next 多一個功能，向函數體中傳值，向yield 前面的變量傳一個值。

send():f().send(None) #等價于next(f())

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　　10.迭代器

　　　　生成器都是迭代器，迭代器不一定都是生成器。

　　　　什么是迭代器：

　　　　　　①有 iter?方法　　②有 next?方法

l = [1,2,34,5] d = iter(l) print(d) #<list_iterator object at 0x000001D9FFF09438>print(next(d))# for 循環做了三件事： # 1.調用可迭代對象的iter 方法返回一個迭代器對象。 # 2.通過一個while循環不斷的調用迭代器的next 方法。 # 3.處理StopIteration異常。 for i in [1,2,34,5]:　　一般都是通過for i in Iterable 進行取值iter([1,2,34,5])

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二、心得

　　Python中的函數有著更多的方法作用，感覺功能強大但需要去發掘，裝飾器也是起到了豐富其功能，使其可以用更短的代碼做更多的事，裝飾器的作用需要繼續去體會，要代碼量的上升才可以對它的了解更加深入。掌握Python的內置函數，通過內置函數縮短自己的代碼行數。生成器以及迭代器兩者的關系還沒有弄透，以及如何搭配使用，實現更加復雜的功能還要進行多次實驗。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/jinzejun/p/8632513.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 3 学习——函数扩展and迭代器生成器装饰器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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