1. 函数的作用域

1.在函数定义时候就固定，与调用位置无关，在调用的时候返回到函数定义的位置

x=1 #全局作用

def f1(): #整个f1函数是定义阶段

deff2():print(x)returnf2deffoo(func):

x=3func()#func()调用阶段

x=200 #这样定义x又变成全局了

foo(f1()) #执行foo(f1()) 返回到F1函数里找x所以打印是1不是3

生成器

2.名称空间

内置名称空间：在python解释器启动产生的空间，简单理解就是python自带的方法比如：max()len()

全局名称空间 :在全局定义的好的名称空间，文件级别的产生的 比如：

x=1 #全局作用

deftest():

x=2 #局部作用print(x)

test()

if x=1 y=2#全局作用

#在执行test()调用的时候先加载内置查找有没有test这个内置函数，如果去全局里查找test这个函数方法，最后局部

局部名称空间：在调用函数时候产生局部名称空间 y=2，在调用teset()立马产生了局部作用空间

nonlocal x 函数正上方的x的变量

global x 改成全局的变量

3.闭包函数

闭包函数的作用主要在与装饰器

函数式编程里面闭包只是给函数捆绑死一个值或者状态

1.定义在函数内部的函数

2. 包含对外部作用域名字的引用，而不是对全局作用域名字的引用

3.该内部函数就称为闭包函数

importrequests#第一种传参闭包

defre(func):defget():returnrequests.get(func).textreturnget

baidu=re('http://www.baidu.com')

baidu1=re('http://www.souhu.com')print(baidu())#第二种自定义固定值闭包函数

deftest():

url='http://www.baidu.com'

defgett(): #gett()是闭合函数外面包裹这个urlreturnrequests.get(url).textreturngett

func=test()print(func())

def ff()：

url=‘nq.com’

func() #此时的func已经一种状态就是url这个百度地址不会

ff() #得到的结果是url='http://www.baidu.com'

4.装饰器

装饰器的定义：1.在不变动主功能函数的前提下，为其添加上新的功能或者状态。

例:比如抓数据时候，我们需要添加计时器，显示抓取用了多少时间，

写一个te函数是计时器功能，这样可以给爬取baidu、搜狐网站添加上这个计时器。

第一种装饰器写法，其实是给闭包函数添加了一个功能

importrequests

improt time#第一种传参闭包，这里当主功能函数

defre(func):defget():returnrequests.get(func).textreturnget

baidu=re('http://www.baidu.com')

baidu1=re('http://www.souhu.com')print(baidu())#装饰器，给获取百度数据添的用时

defte(func):deftimer():

start=time.time()

func()

stop=time.time()print("获取数据的时间%s"%(stop-start))returntimer

baidu=te(baidu)

baidu()

第二种写法

这种方法适合用@装饰器函数名称，上面例子是闭包函数，已经闭包了是不可以种@的来装饰建议使用  函数调用方式

n是表示给传参的函数，以防万一最要用*args,**kwargs的方式

1 importpsutil2 defcount(func):3 deftimer():4 fu=psutil.cpu_count()5 print(fu)6 func(1)7 returntimer8

9

10 #查看cpu使用情况的一个函数

11 @count12 defmain(n):13 res=psutil.cpu_times()14 print(res)15 print(n)16

17 #查看Process的一个函数n

18 @count19 deftest(t):20 fl=psutil.Process21 print(fl)22 print(t)23

24

25 test()26 main()

View Code

装饰器的细节问题：

from functools import wraps 在装饰器中添加显示备注信息，如下代码

importpsutilfrom functools importwrapsdefcount(func):

@wraps(func) #这里需要添加wraps这个装饰器deftimer():

fu=psutil.cpu_count()print(fu)

func(1)returntimer#查看cpu使用情况的一个函数

@countdefmain(n):'''这个是mian函数的'''res=psutil.cpu_times()print(res)print(n)

#return 123 如果函数里有return 打印这个函数结果时候显示空 因为，main显示已经被conunt函数装饰了，所以要在timer里面retrun才对print(main.__doc__) #这里是打印上面的备注信息

生成器

生成器：不断调用和返回值，生成器

迭代器：可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象

# def Pycharm(name):

# food_list=[]

# food= yieldfood_list

# print("%s想吃%s" %(name, food))

# food_list.append(food)

# print(food_list)

#

#

# res= Pycharm('alex')

# next(res) #next 会停留在 food=yield这里，send传送后继续执行下面的内容

# res.send('fangfood')

python之反射

反射即想到4个内置函数分别为:getattr、hasattr、setattr、delattr  获取成员、检查成员、设置成员、删除成员下面逐一介绍先看例子

它的核心本质其实就是利用字符串的形式去对象(模块)中操作(查找/获取/删除/添加)成员，一种基于字符串的事件驱动

classfunc():def __init__(self):

self.teacher='teacher'self.student='student'self.age='ee'self.name='name'

deftest01(self):print('反射机智显示test01功能%s' %self.teacher)deftest02(self):print('反射机智显示test02功能%s' %self.student)

func=func()defrun():''':return:通过res用户输入相对应的变量、函数方法

通过反射机制来判断、增删添改'''res=input('>>我想执行里面的函数:').strip()

hasa=hasattr(func,res) #hasattr 可以判断func类中是否存在res传入的变量或者函数方法

res=getattr(func,res,'not find') #getattr 可以获取传入方法或者函数的执行结果，

#得到是内存地址需要通过res()来展示内容

#not find意思 如果没有找到相对应的变量和函数 通过print(res())来打印出notfind

#print(res())

tom=setattr(func,res,18) #setattr 可以修改传入变量的结果 比如self age=17 通过setattr可以修改成18

print(func.age)

delattr(func,'age') #delattr 删除age这个变量

print(func.age)#setattr(func,res,18)

run()