Python----倚楼听风雨
1.关键字 global nonlocal
为什么不能直接在局部对全局的变量进行修改?
因为UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment,
解释器认为:如果你在局部作用域对一个变量进行修改了,你在局部作用域已经定义好这个变量了。
global
1.可以在局部作用域声明一个全局变量。
这是剪切
def func():global namename = 1print(globals())name += 1print(globals())
2.可以修改全局变量。
count = 0
def func():global countcount += 1
print(count)
func()
print(count)
nonlocal
1.不能操作全局变量。
2.可以对父级作用域的变量进行修改,并且在当前作用域创建(复制)一份此变量。
这是复制
def func():count = 0def inner():nonlocal countcount += 1print(count)print(locals())inner()print(locals())
func()
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
解释器认为:如果你在局部作用域对一个变量进行修改了,
你在局部作用域已经定义好这个变量了。
2.默认参数的坑
def func(a,b=False):print(a)print(b)
func(1,True)
当你的默认参数如果是可变的数据类型,你要小心了。def func(a,l=[]):l.append(a)return l
print(func(1)) # [1,]
print(func(2)) # [2,]
print(func(3)) # [3,]
3.函数名的应用
<函数名是一个特殊的变量。
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c)
def func():print(666)
print(func) # func = <function func at 0x00000000003F1EA0>
1,函数名指向的是函数的内存地址,加上()就执行这个函数。
func()
<函数名是一个变量。
age1 = 12
age2 = age1
age3 = age2
print(age3)
def func():print(666)
f1 = func
f2 = f1
f2()
f1()
<函数名可以作为容器类类型的元素。
a = 1
b = 2
c = 3
l = [a,b,c]
print(l)def func1():print('in func1')
def func2():print('in func2')
def func3():print('in func3')
l = [func1, func2, func3]print(l)
for i in l:i()
<函数名可以作为函数的实参。
a = 1
def func(argv):print(argv)
func(a)def func1():
print('in func1')
def func2(argv):argv()print('in func2')
func2(func1)
<函数名可以作为函数的返回值
b = 666def func1():print('in func1')def func2(argv):print('in func2')return argv
ret = func2(b)
print(ret)def func1():print('in func1')def func2(argv):# argv = func1 : function 43543print('in func2')return argv
ret = func2(func1) # func1 : function 43543
ret()def wrapper():def inner():print(666)return innerret = wrapper()ret()
wrapper()()
4.Python的新特性:f-string
(f的格式化输出)
1,不区分大小写
num = input('>>>')
s = F'python{num}'
print(s)可以加入表达式s1 = 'alex'
s2 = f'我的名字{s1.upper()}'
print(s2)l1 = ['太白', 18, 176]
s1 = f'我的名字{l1[0]},我的年龄{l1[1]},我的身高{l1[2]}'
print(s1)可以结合函数
def func(a,b):return a + bs1 = f'最终的结果{func(1,3)}'
print(s1)不能放一些特殊的字符 ! , : { } ;
print(f"替换结果{{{73}}}")
print(f'{12,}')
5.可迭代对象
字面意思分析:可以重复的迭代的实实在在的东西。
list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄(待定)
专业角度: 内部含有'__iter__'
方法的对象,就是可迭代对象。
内置函数:dir()
print(dir(str))
判断一个对象是否是可迭代对象:
print('iter' in dir(str))
优点:
- 直观。
- 操作方法较多。
缺点:
- 占内存。
- 不能迭代取值(索引,字典的key)。
6.迭代器
字面意思:可以重复迭代的工具。
专业角度: 内部含有'__iter__'
并且含有"__next__"
方法的对象,就是迭代器
可迭代对象转化成迭代器:
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 内置函数iter()
obj = iter(l1)
# 迭代器可以迭代取值。利用next()进行取值
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 内置函数iter()
obj = iter(l1)
# print(obj)
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
迭代器优点:
- 非常节省内存。
- 惰性机制。
迭代器缺点:
- 不直观。
- 操作不灵活。
- 效率相对低。
特性:
l1 = [22, 33, 44, 55, 66, 77]
obj = iter(l1)for i in range(3):print(next(obj))for i in range(2):print(next(obj))
利用while循环,模拟for循环内部循环可迭代对象的机制。
先要将可迭代对象转化成迭代器。
利用next对迭代器进行取值。
利用异常处理try一下防止报错。
可迭代对象与迭代器的对比
可迭代对象:可迭代对象是一个操作比较灵活,直观,效率相对高,但是比较占用内存的数据集。
迭代器:迭代器是一个非常节省内存,满足惰性机制,但是效率相对低,操作不灵活的数据集。
转载于:https://www.cnblogs.com/hql1117/p/11053047.html
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