"""# 齐天大圣孙悟空身如玄铁 火眼金睛 长生不老还有七十二变定义函数与调用函数的基本形式

一 ,函数定义的三种形式

1.1 无参函数def foo():print('hello word ')
foo()1.2有参函数
def foo(x,y):print(x,y)foo(1,2)
1.3 空函数
def f1():pass
def f2():pass

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调用函数的三种形式

2.1语句形式
2.1 #语句形式
def foo():print('from foo')
foo()2.2 表达式形式2.2 表达式形式
def foo(x,y):res = x + yreturn resres=foo(1,2) #表达式形式
res1=foo(1,2)*100
print(res1)2.3 可以当做参数传给另一个函数def max2(x,y):if x > y:return xelse:return y1 2 3
res=max2(max2(1,2),3)
print(res)

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二:函数的返回值

1 函数的返回值需要注意:    1返回值没有类型限制    2返回值没有个数限制    3        3.1 返回一个值,调用函数拿到的就是一个值        3.2 返回多个值,调用函数拿到的就是一个元祖        3.3 返回0个值,或者不写return 调用函数拿到的结果就是None

2 return 关键字:return是函数结束的标志,函数内可以有多个return但是只要执行一次,整个函数就会结束

# def foo():#     print("111")#     return#     print('333')#     return# foo()上面的函数虽然内部有多个return,但是只会执行第一个return,便会结束整个函数

三:函数参数的使用:  函数的参数分为两大类  1.形参:数阶段指的是在定义函括号内指定的变量名,形参本质--变量名  2.实参:指的是在函数调用阶段传入括号内的值,实参本质--值

  形参与实参的关系:在调用函数时,会将实参(值)赋值(绑定)给形参(变量名)  这种绑定关系只是在调用函数时临时有效,在调用结束后就失效了

def foo(x,y):    print(x,y)#x,y就是 形参    return x+y  #返回值会绑定给函数 此时函数调用结束之后函数的一个结果

res=foo(1,2)  #调用foo函数print(res)   # 打印调用函数的返回值

函数的参数的分类

# 形参和实参的具体分类
一:位置参数
1.1 位置形参:在定义函数阶段按照从左到右的顺序依次定义的形参
注意:凡是按照位置传值得形参,即位置形参,必须被传值,多一个少一个都不行def foo(x,y):  #此处的x,y皆为位置形参print(x,y)foo(1,2) #此处的x,y皆为位置实参1.2位置实参:在函数调用阶段按照从左到右的顺序依次传入的值,叫做位置实参
注意:凡是按照位置定义的实参,会与形参意义对应二:关键字参数:
关键字实参:在调用阶段,按照key=value 的形式指名道姓的为形参传值
注意:1.可以完全打乱顺序,但仍然能指名道姓的为指定的形参传值2可以混合使用位置实参和关键字实参,但是必须的注意:2.1 位置参数必须放到关键字实参的前面2.2 不能对一个形参重复赋值def foo(name,age):print(name,age)foo(name='andy',age=21) #按照关键字实参为形参指名道姓的传值
foo(age=21,name='andy') #顺序发生变法关键字实参依然可以为形参传值
foo('andy',21) #按照位置传值也可以
三:默认参数
默认参数 :指的是在定义函数阶段,就已经为某个形参赋值了,将形参改为有默认值的形参,简称为默认形参
注意:1.在定义阶段就已经被赋值,意味着在调用阶段可以不为赋值2.位置形参应该放到默认形参前面3默认参数的值在通常情况下是不可变类型(要是想改变,在调用阶段为其传值即可)位置形参vs 默认形参对于大多数情况下值不相同的,应该被定义为位置形参对于大多数情况下的值是相同的,应该被定义为默认参数(比如人的分类)def classify('name','age','hight','sex'=男):print(name,age,hight,sex)classify('张三','12','129')
classify('李四','15','192')
classify('王五','17','180')
classify('小猪','18','172','女')四:可变长参数站在实参的角度,参数长度指的是再调用函数时, 传入实参值的个数不固定
而实参的定义方式无非两种:位置实参和关键字实参对应着形参也必须有两解决方案*与**,
类分别应对溢出的位置实参1.在形参中带* 会将调用的函数溢出的部分保存成元祖的形式,然后复制给*后面的变量名def foo(x,y,*z): #z=(3,4,5,6)print(x,y,z)foo(1,2,3,4,5,6)2.在实参中带*,但凡 在实参中带*,在传值之前都先将其打散成位置实参,再进行赋值
def foo(x,y):print(x,y)foo(*(1,2,3,4,5))3.在实参中带**,但凡在实参中带**号,在传值之前会将其打散成关键字实参,在再进行赋值
4.在形参中dai**,但凡在形参中带**号,会将调用函数时溢出的关键词实参保存成字典的格式,
然后赋值给**号后面的变量名#5. 规范: 在形参中带*与**的,*后的变量名应该为args,**后跟的变量名应该时kwargs"""

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# 函数是第一类对象:指的是函数名指向的值(函数)可以被当做数据去使用

# def func(): # func=函数的内存地址
#     print('hello word')
#
# print(func())

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#  函数的对象可以被引用.#  可以当做参数传给另外一个函数#  可以当做一个函数的返回值#  可以当做容器类型的元素

#  举一个小栗子:

'''def login():print("登录")
def register():print("注册")def shopping():print("购物")def pay():print("付钱")def tramsfer():print("transfer")dic={'1':login,'2':register,'3':shopping,'4':pay,'5':tramsfer}
msg="""
0 退出
1 登陆
2 注册
3 购物
4 支付
5 转账
"""
while True:print(msg)choice=input("请输入你的选择")if choice == '0':breakif choice in dic:dic[choice]()else:print("请重新输入")
'''

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# 函数的嵌套分为两大类# 一:函数的嵌套调用,在调用一个函数的过程程中,其内部的代码又调用了其他函数

# def bar():
#     print('bar')
#
# def foo():
#     print('foo')
#     bar()
# foo()
#
# 举一个小栗子:
# def max1(x,y):
#     return  x if x>y else y
# def max2(a,b,c,d):
#     res1=max1(a,b)
#     res2=max1(res1,c)
#     res3=max1(res2,d)
#     return res3
# l=max2(2,4,5,6)
# print(l)
#

函数的调用

# 二:函数的嵌套定义:一个函数的内部又定义了另外一个函数

# def foo():#     print("f1")#     def f2():#         print('f2')#         def f3():#             print('f3')#         return f3()#     return f2()## foo()## 举一个小栗子:

# 计算圆的面积和周长

'''
from math import pi
def lll(r,action=0):"""计算圆的面积和周长:param r:传入圆的半径:param action:传入你要选个的数 ,:return:     返回选1就是面积,选2 就是周长"""def area(r):return  pi*(r**2)def perimeter(r):return 2*pi*rif action==1:return area(r)elif action=='2':return  perimeter(r)print("下面是你的选择界面")
radius=int(input("请输入你要计算的圆的半径")     )
inp=int(input("请输入你要选择的方面1 面积  2'周长")    )res=lll(radius,inp)
print(res)'''

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# 名称空间和作用域:#   1.什么是名称空间namespace

# 名称空间就是用来存放名字与值内存地址绑定关系的地方()内存空间# 但凡 查找值一定要通过名字,访问名字必须去查找名称空间## 2.名称空间分为三大类

    内置名称空间 :存放的是Python解释其自带的名字    全局名称空间: 存放的是文件级别的名字    局部名称空间 :在函数内定义的名字

# 生命周期:#       内置名称空间 :在解释器启动时则生效,解释器关闭则失效#       全局名称空间    在解释器解释执行python文件时则生效,文件执行完毕后则失效#       局部名称空间  只在调用函数时临时产生该函数的局部名称空间,改函数调用完毕则失效# 加载顺序:\#     内置--全局--局部## 查找名字顺序#     基于当前所在位置往上查找#         假设当前站在局部,查找顺序:局部--全局--内置名称空间#         假设站在全局 全局--内置

# (******)名字的查找顺序,在函数定义阶段就已经固定死了(即在检测语法时就已经确定了名字的查找顺序),与函数的调用位置无关,也就是说无论在任何地方调用函数,都必须回到# 当初定义函数的位置去确定名字的查找关系

'''# 案列一:

# # len=111
#
# def foo():
#     len=222
#     print(len)
#
# foo()
# print('站在全局找len: ',len)# x=111
#
# def f1():
#     x=222
#     def f2():
#         def f3():
#             # x=444
#             print(x)
#         x=333
#         f3()
#     f2()
# f1()

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# 案列二:

# x=111
# def outer():
#     def inner():
#         print('from inner',x) # x访问的时全局名称空间中x
#     return inner
#
# f=outer()
# # print(f)
#
# x=222
# f()# 案列三:
# x=111
# def outer():
#     def inner():
#         print('from inner',x) # x访问的时全局名称空间中x
#     return inner
#
# f=outer()
#
# # x=222
# def func():
#     x=333
#     f()
#
# x=444
#
# func()# 案列四:
# x=111
# def outer():
#     def inner():
#         print('from inner',x) # x是来自于当前层的名字
#         x=2222222222
#     return inner
#
# f=outer()
#
# f()
'''

案例二三四


# 作用域:# 域指的是范围,作用域指的就是作用的范围,分为两种## 全局作用域:包含的是内置名称空间与全局名称空间中的名字# 特点:全局有效,全局存活## 局部作用域:包含的是局部名称空间中的名字# 特点:局部有效,临时存活# 举一个小栗子

"""
# global,nonlocal# x=1
# def foo():
#     x=2
#
# foo()
# print(x)# l=[]
# def foo():
#     l.append(1)
#     # l=33333
# foo()
# print(l)#global:在局部声明一个名字是来自于全局作用域的,可以用来在局部修改全局的不可变类型
# x=1
# def foo():
#     global x
#     x=2
#
# foo()
# print(x)#nonlocal:声明一个名字是来自于当前层外一层作用域的,可以用来在局部修改外层函数的不可变类型
x=0
def f1():x=111def f2():# global xnonlocal xx=222f2()print(x)f1()
# print(x)"""

作用域

# 闭包函数(******)

# 什么是闭包函数?# # 闭:指的是闭包函数是定义在一个函数内部的函数# 包:该内部函数包含对外层函数作用域名字的引用# 需要结合函数对象的概念将闭包函数返回到全局作用域去使用## 闭包函数范例:# def outter():#     x=11#     def inner():#         print("inner")#     return inner## f=outter()# f()## 2 为何要用闭包函数#     闭包函数提供了一种为函数体传值的解决方案### 3 如何用闭包函数# 为函数体传值的方式一:参数# def func(x,y):#     print(x+y)## func(1,2)

# 为函数体传值的方式二:闭包# def outter(x,y):#     # x=1#     # y=2#     def func():#         print(x+y)#     return func## f=outter(1,2)# f()# f()

"""# 解决方案一:参数

def get(url):response=requests.get(url)if response.status_code == 200:print(len(response.text))# get('https://www.baidu.com')
# get('https://www.baidu.com')
# get('https://www.baidu.com')
# get('https://www.tmall.com')
# get('https://www.tmall.com')# url1='https://www.baidu.com'
# url2='https://www.tmall.com'
#
# get(url1)
# get(url1)
# get(url1)
#
# get(url2)
# get(url2)
# get(url2)
#

参数


# 解决方案二:闭包

# def outter(url):
#     # url='https://www.baidu.com'
#     def get():
#         response=requests.get(url)
#         if response.status_code == 200:
#             print(len(response.text))
#     return get
#
# baidu=outter('https://www.baidu.com')
# baidu()
# baidu()
# baidu()
#
# tmall=outter('https://www.tmall.com')
# tmall()
# tmall()
"""

闭包

# 补充:所有的数据类型的值自带布尔值,可以直接当作条件去用,只需要记
# 住布尔值为假的那一些值即可(0,空,None)
import time
current_user={'username':None}
def login(engine='file'):def auth(func):def wrapper(*agrs,**kwargs):if current_user['username']:print('已经登陆过了')res = func(*agrs,**kwargs)return resif engine=='file':user=input("请输入你的用户名")pwd=input("请输入密码")if user=='andy' and pwd=='123':print("登陆成功")current_user['username']=userres=func(*agrs,**kwargs)return reselse:print("username or password error")elif engine=='mysql':print("基于mysql的认证机制")elif engine=='ldap':print('基于ldap的认证机制')else:print("无法识别的认证源")return wrapperreturn auth@login('mysql')
def index():print("welcome to index page")time.sleep(3)index()

egon总结装饰器

1.什么是装饰器    器:指的是具备某一功能的工具    装饰:指的是为被装饰器对象添加新功能

    装饰器本身就是用来为被装饰对象添加新功能的工具    注意: 装饰器本身可以是任意的可调用对象,被装饰器也可以是任意可    调用对象

2.为何要用装饰器:    开放封闭原则:封闭指的是对修改封闭,开放就是对扩展开放    装饰器的实现必须遵循两大原则:        1.不能修改被装饰对象的源代码        2.不能修改被装饰对象的调用方式

怎么用装饰器

装饰器的语法糖:    在装饰器对象正上方单独一行写装饰器的名字运行原理:    Python解释器一旦运行到@装饰器的名字,就会调用装饰器,,然后将被装饰函数的内存地址当做参数传给装饰器,最后将装饰器的结果赋值给元函数名无参装饰器下面是一种调用方式(被装饰函数有参合无参)

"""
import  timedef outter(func):def inner(*args,**kwargs):print("这里是装饰器")start_time=time.time()res=func(*args,**kwargs)stop_time=time.time()print("所用时间是%s"%(stop_time-start_time))return inner
# @outter
# def index():
#     print("快点叫爸爸")
#     time.sleep(3)@outter
def home(name):print("快点回家%s"%name)time.sleep(1)home('andy')
# index()"""

被装饰函数有无参数


无参装饰器的模板

def outter(func): # func=foo  被装饰函数的地址def inner(*args,**kwargs): #括号里面是被装饰函数的参数#这个地方填上被装饰函数前面要添加的东西res=func(*args,**kwargs)  #此时的func ()就是调用foo函数,并将韩绘制赋值给res#这个地方添加被装饰函数后面要添加的东西return resreturn inner@outter
def foo():print("hello word")return 'foo 函数的返回值'foo()

无参装饰器模板


调用的函数无参数,有参数都像上面这样,调用的函数为有参函数的参数会传给*args 和 **kwargs 里面剩下的跟无参函数一样

举例个小例子

import time
def auth(func):def wrapper(*args,**kwargs):username=input("please input you username ")password=input("please input you password")if username=='andy'and password =='123':print("登陆成功")start_time=time.time()res=func(*args,**kwargs)stop_time = time.time()print("中间的时间间隔是%s"%(stop_time-start_time))return reselse:print("登录失败")return wrapper#下面是装饰一个无参函数
# @auth
# def index():
#     print("这是一个被调用的函数")
#     time.sleep(3)
#     return '加油,少年'#下面是装饰一个有参函数
@auth
def home(age):print("我的年龄是%s"%age)time.sleep(1)return '加油'# print(index())  #无参时的调用
print(home('欧阳')) #有参时候的调用"""

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有参装饰器后面括号里面加上参数  即@outter('name')的格式模板:
"""def auth(x): # 此处的x 就是装饰器里面传来的参数def outter(func):  # 此时的func 就是以前foo的内存地址def inner(*args,**kwargs): # inner里面的参数就是 foo里面的参数res=func(*args,**kwargs)  #执行以前的foo函数return res return inner # 此时的inner就是fooreturn outter@auth(1)
def foo(name):print("hello word")return '加油'foo('ouyang')"""


有参函数的演示,是为了在装饰函数时有多的参数拿来调用

"""
def auth(x):  # 此处的x 就是装饰器里面传来的参数def outter(func):  # 此时的func 就是以前foo的内存地址def inner(*args, **kwargs):  # inner里面的参数就是 foo里面的参数if x=='1':res = func(*args, **kwargs)  # 执行以前的foo函数return reselse:print("我本可以更强大,只是压力不够")return inner  # 此时的inner就是fooreturn outter@auth('1')
def foo(name):print("hello word %s"%name)return '加油'foo('ouyang')
"""

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# 1.什么是函数的递归#         函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,在调用函数的过程中又直接或者间接调用该函数#         本身,称之为函数的递归调用(自解:就是函数嵌套阶段,会调用到本身的函数)# 2.递归调用必须有两个明确的阶段:# 1.回溯:一的规次次递归调用下去,说白了就是一个重复的过程,但需要注意得失每一次重复问题模# 都应该有所减少,直到逼近一个最终的结果,即回溯阶段一定要有一个明确的结束条件# (自解:递归的事物在重复中减少,在条件作用下直到拿到一个结果)## 2.递推:往回一层层的推算出结果(回推)## 总结以上,递归函数就是嵌套函数,只是在执行函数过程中会调用到自身的函数,有回溯和递推两个阶段(有来有回)#### 假如a的年龄加二是b的年龄,b的年龄加二是c的年龄...e的年龄是18,求a的年龄

# age(5)=18  age4=age(3)+2
# def age(n):
#     if n==5:
#         return 18
#     return age(n+1)-2
#
# # age(5)
# print(age(1))

递归猜年龄


# 打印列表里面的元素# l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,[11,]]]]]]]]]]]# def foo(l):#     for i in l:#         if type(i) is not list:#             print(i)#         else:#             foo(i)## foo(l)

# 三元表达式: 条件成立返回一个值,条件不成立返回另外一个值

# name=input('user').strip()
# res='loser' if name=='andy' else '强大'
# print(res)
"""# def foo(x,y):
#     if x>y:
#         return x
#     else:
#         return y
#
# foo(1,2)# def max1(x,y):
#     return x if x > y else y
#
# print(max1(1,2))# name=input('user').strip()
# res='loser' if name=='andy' else '强大'
# print(res)
# """

三元表达式

# 列表生成式

# names=['alex','lqz','yyh','fm']# l=[]# for i in names:#     res=i+'_dsb'#     l.append(res)## print(l)

# 生成式如下:

# l=[name+'dsb' for name in names ]
# print(l)# 将下面列表里面的元素后面有dsb的添加到另外的列表
# names=['alex_dsb', 'lqz_dsb', 'yyh_dsb', 'fm_dsb','andy','ouyang']
# l=[]
# for name in names:
#     if name.endswith('dsb'):
#         l.append(name)
#
# print(l)# 列表生成式如下
# l=[name for name in names if name.endswith('dsb')  ]
# print(l)# 补充,为列表加上序号
# dic={key:vals[x] for x,key in enumerate(keys) }# l=['a','b','c','d','e']
# for i,j in enumerate(l):
#     print(i,j)
keys=['name','age','sex']
vals=['egon',18,'male']
# dic={}
# for x,key in enumerate(keys):
#     dic[key]=vals[x]
# print(dic
#
# )# dic={key:vals[x] for x,key in enumerate(keys) }

列表生成式和字典生成式

# 匿名函数# 就是没有名字的函数# 用于仅仅临时使用一次的场景# 匿名函数的精髓就是没有名字,为其绑定名字没有意义

# def sum2(x,y):#     return x+y## print(sum2(1,2))

# print((lambda x,y:x+y)(1,2))

# f=lambda x,y:x+y# print(f)# print(f(1,2))

# 匿名函数与内置函数结合使用# max,min,sorted,map,filter,reduce

# 二分查找l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,311,402,403,500,900,1000]def foo(n,l):    print(l)    if len(l)==0:        print("不存在")        return    mid_index=len(l)//2    if n >l[mid_index]:        l=l[mid_index+1:]        foo(n,l)    elif n<l[mid_index]:        l=l[0:mid_index]        foo(n,l)    else :        print("%s在的"%n)

foo(9001,l)

迭代器

1. 什么是迭代器
1.1. 迭代器指的是迭代取值的工具

1.2. 迭代是一重复的过程,每一次重复都是基于上一次的结果而来

#单纯的重复不是迭代
# i=0
# while True:
# print(i)

# 迭代:重复+每次重复都是基于上一次的结果而进行
l=['a','b','c']
i=0
while i < len(l):
print(l[i])
i+=1

2. 为何要用迭代器
迭代器提供了一种通用的且不依赖于索引的迭代取值方式

3. 如何用迭代器

'''# l=['a','b','c']
# l='hello'
# l=('a','b','c')
# i=0
# while i < len(l):
# print(l[i])
# i+=1#一 :可迭代的对象iterable:但凡内置有__iter__方法的对象都称之为可迭代的对象
#可迭代的对象:str,list,tuple,dict,set,文件对象
# a=1
# b=1.1
# c='hello'
# d=['a','b']
# e=('a','b')
# j={'x':1}
# g={1,2,3}
# f=open('a.txt','w')# 执行可迭代对象下的__iter__方法,返回的值就是一个迭代器对象iterator# dic={'x':1,'y':2,'z':3}
# iter_dic=dic.__iter__()
#
# # print(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__())
# print(iter_dic.__next__())
# print(iter_dic.__next__())
# print(iter_dic.__next__()) #StopIteration应该被当成一种结束信号# f=open('a.txt','rt',encoding='utf-8')
# iter_f=f.__iter__()
# print(iter_f.__next__())
# print(iter_f.__next__())
# print(iter_f.__next__())
# print(iter_f.__next__())# l=['a','b','c']
# iter_l=l.__iter__()
#
# print(iter_l.__next__())
# print(iter_l.__next__())
# print(iter_l.__next__())
# print(iter_l.__next__())# l=['a','b','c']
# print(l.__iter__().__next__())
# print(l.__iter__().__next__())
# print(l.__iter__().__next__())
# iter_l=l.__iter__()
# print(iter_l.__next__())
# print(iter_l.__next__())#二: 迭代器对象
#1. 既内置有__next__方法的对象,执行迭代器__next__方法可以不依赖索引取值
#2. 又内置有__iter__方法的对象,执行迭代器__iter__方法得到的仍然是迭代器本身
# ps:
# 1.迭代器对象一定是可迭代的对象,而可迭代的对象却不一定是迭代器对象
# 2.文件对象本身就是一个迭代器对象
# l=['a','b','c']
# iter_l=l.__iter__() # 调用可迭代的对象__iter__得到的是迭代对象,
# print(iter_l is iter_l.__iter__().__iter__().__iter__().__iter__().__iter__().__iter__())# dic={1,2,3,4}
# dic={'x':1,'y':2,'z':3}
# # print(len(dic)) #dic.__len__()
# iter_dic=iter(dic) # dic.__iter__()
#
# while True:
# try:
# print(next(iter_dic)) #iter_dic.__next__()
# except StopIteration:
# break
#
# print('='*100)
# # 同一个迭代器只能完整地取完一次值
# iter_dic=iter(dic) #dic.__iter__()
# while True:
# try:
# print(next(iter_dic)) #iter_dic.__next__()
# except StopIteration:
# break#for本质应该称之为迭代器循环
#工作原理
#1. 先调用in后面那个对象的__iter__方法,将其变成一个迭代器对象
#2. 调用next(迭代器),将得到的返回值赋值给变量名k
#3. 循环往复直到next(迭代器)抛出异常,for会自动捕捉异常然后结束循环# ps:从for角度,可以分辨出但凡可以被for循环循环取值的对象都是可迭代的对象
# dic={'x':1,'y':2,'z':3}
#
# for k in dic:
# print(k)
#
# for k in dic:
# print(k)

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#三:迭代器总结
# 优点:
# 1. 提供一种通用的且不依赖于索引的迭代取值方式
# 2. 同一时刻在内存中只存在一个值,更节省内存

# 缺点:
# 1. 取值不如按照索引的方式灵活,(不能取指定的某一个值,而且只能往后取)
# 2. 无法预测迭代器的长度

# l=[1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]
# iter_l=iter(l)
# print(iter_l)

# names = ['egon', 'alex', 'yxx']
# res=map(lambda x:x+"_NB",names)
# print(res)

# obj=range(1,1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000)
# print(obj)

 1 生成器; 生成器本身就是一种自定义的迭代器,本质就是迭代器## 2 但凡函数内包含yield 关键字,调用函数不会执行函数体代码# 会得到一个返回值,该返回值就是生成器对象

def func():print("111")yield 1print('222')yield 2g=func()
res=next(g)
print(res)

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# 3 res=next(g)会触发函数体的执行,直到碰到一个yield 停下来# 并且将yield后的值当做本次next的结果返回

# 4 了解:yield 的表达形式的应用:x=yield"""def dog(name):    print("狗哥,%s 准备开吃"%name)    food_list=[]    while True:        food=yield food_list        print('%s 吃了 %s' %(name,food))        food_list.append(food)# 强调:针对表达式形式的yield的使用,第一步必须让函数先暂停到一个yield的位置,才能进行传值操作# next(g) # 张开狗嘴,让生成器先暂停到yield的位置,准备接收外部传进来的值g=dog('alex')res1=next(g)res2=g.send('肉包子')res3=g.send('菜包子')print(res3)"""

# 总结yield :只能在函数内使用# 1 yield提供了一种自定义迭代器的解决方案# yield可以保存函数的暂停状态# yield对比return#     1.相同点:都可以返回值,值得类型与个数都没有限制#     2 不同点: yield介意返回多次值,二return只能返回依次值函数就结束了#

# 5 生成器表达式
g=(i**2 for i in range(1,6) if i > 3)
print(g)
print(next(g))
print(next(g))# with open('a.txt0,'w',encoding=''utf-8')as  f:
#     res=sum(len(line) for line in f)
#     print(res)
# print(abs(-1))
# print(all([1,'',None,False]))  #相当于and


# 6 内置函数
print(any)  #相当于or
bin  #十进制转二进制
oct  #十进制转八进制
hex  # 十进制转16进制print(bool(0))
res=bytes('大家好',encoding='utf-8')
print(res,type(res))print(bool(0))  #查看是不是个函数名
print(chr(65))print(chr(90))
字符和ascll码的联系和变换print(chr(97))print(chr(122))print(ord('a'))print(ord('z'))print(ord('@'))print(divmod(3003,20))设置页数for i in enumerate(['a','b','c']):print(i)  # for 循环时到序号

res=eval('[1,2,3]')  #eval 将转化而列表
print(res,type(res))


# 面向对象

object.__dict__classmethod
staticmethod
propertydelattr
hasattr
getattr
setattrisinstance
issubclass

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# 面向过程编程#     核心是过程二字,过程指的就是解决问题的步骤,即先干什么再干什么后干什么#     基于该思想编写程序就好比在设计一条流水线,是一种机械是的思维方式##     优点:复杂的问题流程化,进而简单化#     缺点:可扩展性差#

# 代码实例,完成登录和注册

def talk():while True:username=input("please  input you username ")if username.isalpha():breakelse:print("用户名必须为字母")while True:password1=input("please input you password ")password2=input("please again input you password ")if password1 == password2:breakelse:print("两次输的密码不一致")role_dic={'1':'user','2':'admin'}while True:for k in role_dic:print(k,role_dic[k])choice=input("请输入您的身份>>").strip()if choice not in role_dic:print("数人的身份不存在")continuerole=role_dic[choice]breakreturn username,password2,role#将账号密码平成固定的格式
def register_interface(username,password,role):format_str='%s:%s:%s\n'%(username,password,role)return format# 将拼好的密码写成固定的格式def handle_file(format_str ,filepath):with open(r'%s' %filepath,'at',encoding='utf-8') as f:f.write(format_str)def register ():user,name,role=talk()format_str=register_interface(user,pwd,role)handle_file(format_str,'user.txt')register()

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转载于:https://www.cnblogs.com/ouyang99-/p/9430454.html

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