第四章 函数之高级函数

2019-07-24 09:26:37来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

4.4 函数小高级

  1. 函数名作为变量

    • 带括号就执行函数,返回函数返回值;不加括号指向函数地址,函数不执行

    • 函数可以作为字典的键值,可以作为键

    # 典例一
    def func():
        print(123)    
    v1 = func   # func函数不执行
    func    # func函数不执行
    v1()    # 执行func函数
    ?
    # 典例二
    def func():
        print(123)    
    v1 = func() # func函数返回值
    func()  # 执行func函数
    print(v1)   # None
    def func():
        print(123)
        
    func_list = [func, func, func]  # func_list为三个func函数地址
    func_list = [func(), func(), func()]    # [None, None, None]
    # func_list[0]()
    # func_list[1]()
    # func_list[2]()
    for item in func_list:
        v = item()  #123    循环3次
        print(v)    #None
    def func():
        print(123)
    ?
    def bar():
        print(666)
    ?
    info = {'k1': func, 'k2': bar}
    ?
    info['k1']()    # 执行函数func  123
    info['k2']()    # 执行函数bar   666
    def func():
        return 123
    ?
    func_list1 = [func,func,func]
    func_list2 = [func(),func(),func()]
    ?
    print(func_list1)   #func()函数地址 * 3
    print(func_list2)   # 123 123 123
    ?
    info = {
        'k1':func,
        'k2':func(),
    }
    print(info) # {'k1': <function func at 0x000001D5315DDA60>, 'k2': 123}
    View Code

     

  2. 函数可以当作参数进行传递

    • 当参数时有(),得到返回值;当参数时无(),得到函数地址

    def func(arg):
        print(arg)
        
    func(1) # 执行func    1
    func([1,2,3,4]) # 执行func    [1,2,3,4]
    ?
    def show():
        return 999
    func(show)  # show不执行 指向函数地址
    func(show())    # show执行    999
    def func(arg):
        v1 = arg()#函数show执行 v1为函数show返回值
        print(v1)
        
    def show():
        print(666)#输出666
        
    func(show)#指向函数show地址不执行
    def func(arg):
        v1 = arg()
        print(v1)
        
    def show():
        print(666)
        
    result = func(show)#result为函数func的返回值
    print(result)
    View Code

     

  3. 数据类型中的方法到底有没有返回值?

    • 无返回值

      v = [11,22,33]
      v.append(99) # 无返回值
    • 仅有返回值:

      v = "alex"
      result = v.split('l')
      ?
      v = {'k1':'v2'}
      result1 = v.get('k1')
      result2 = v.keys()
    • 有返回+修改数据

      v = [11,22,33]
      result = v.pop()
    • 常用需要记住

      • str 字符串的所有方法基本上都是返回值为新值

        • strip,返回字符串

        • split,返回列表

        • replace,返回字符串

        • join,返回字符串。

      • list 列表所有方法基本上都是返回值None

        • append,无

        • insert,无

        • pop,返回要删除的数据

        • remove,无

        • find/index,返回索引的位置。

      • dict

        • get ,返回指定键值

        • keys,返回所有键

        • values,返回所有值

        • items,返回所有键值对

  4. 函数内部的数据是否会混乱。

    • 函数内部执行相互之间不会混乱

    • 执行完毕 + 内部元素不被其他人使用 => 销毁

4.5 函数中高级

  1. 函数做返回值

    • 就找函数何时被谁创建

    def func():
        print(123)  #输出123
    def bar():
        return fun  #返回函数fun
    v = bar()   #执行函数bar()
    v() # 执行函数func()
    name = 'oldboy'
    def func():
        print(name)
    def bar():
        return func
    v = bar()
    v() # oldboy
    def bar():
        def inner():
            print(123)
        return inner
    v= bar() 
    v() # 123
    name = 'oldboy'
    def bar():
        name = 'alex'
        def inner():
            print(name)
        return inner
    v = bar()
    v() # alex
    name = 'oldboy'
    def bar(name):
        def inner():
            print(name)
        return inner
    v1 = bar('alex')
    v2 = bar('eric')
    v1()    # alex
    v2()    # eric
    # 示例一
    name = 'alex'
    def base():
        print(name)   
    def func():
        name = 'eric'
        base()
    func()  # alex
    ?
    # 示例二
    name = 'alex'
    def func():
        name = 'eric'
        def base():
            print(name)
        base()   
    func()  # eric
    ?
    # 示例三
    name = 'alex'
    def func():
        name = 'eric'
        def base():
            print(name)
        return base 
    base = func()
    base()  # eric
    View Code

  1. 闭包

    • 闭包概念:为函数创建一块区域并为其维护自己数据,以后执行时方便调用。

    • 闭包应用场景:装饰器、SQLAlchemy源码

    • a函数里面有b函数,并且返回值为b函数(b函数只被调用,没被执行;b函数引用a函数的变量)

         def func(name):
       def inner():
            print(name)
    return inner
    ?
       v1 = func('alex') # 执行func()函数值为alex,返回inner
    v1() #执行inner()函数,输出alex
    v2 = func('eric')
    v2()
  2. 高阶函数

    • 把函数当做参数传递

    • 把函数当做返回值

    • 对函数进行复制

  3. 递归

    • 含义:函数自己调自己(效率低)

      def func():
         print(1)
         func()
         
      func()
      ?
      # 示例
      def func(i):
         print(i)
         func(i+1)
         
      func(1)   # 1,2,3---988报错,死循环
    • 斐契那波数列(有限制)

      def func(a,b):
         # 1
         # 1
         # 2
         # 3
         # 5
         print(b)
         func(b,a+b)
         
      func(0,1)
    • 递归函数返回值

      # 示例一
      def func(a):
          if a == 5:
              return 100000
          result = func(a+1) + 10
          return result 
      ?
      v = func(1)
      print(v)    #  10040
      ?
      # 示例二
      def func(a):
          if a == 5:
              return 100000
          result = func(a+1) + 10
      ?
      v = func(1)
      ?
      name = 'alex'
      def func():
          def inner():
              print(name)
           return inner
      v =func()
      View Code

       

  4. 总结

    • 函数执行的流程分析(函数是由谁创建的)

      def base():
         return i
      ?
      def func(arg):
         def inner():
             return arg
         return inner
      ?
      base_list = [] # [base,base,]
      func_list = [] # [由第一次执行func函数的内存地址,内部arg=0 创建的inner函数,有arg=1的inner函数 ]
      for i in range(10): # i = 0 ,1
         base_list.append(base)
         func_list.append(func(i))
         
      # 1. base_list 和 func_list中分别保存的是什么?
      """
      base_list中存储都是base函数。
      func_list中存储的是inner函数,特别要说的是每个inner是在不同的地址创建。
      """
      # 2. 如果循环打印什么?
      for item in base_list:
          v = item() # 执行base函数
          print(v) # 都是9
      for data in func_list:
          v = data()
          print(v) # 0 1 2 3 4 
      View Code

       

       

原文链接:https://www.cnblogs.com/dpsy921/p/11213599.html
如有疑问请与原作者联系

标签:

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有

上一篇:Windows环境下Python3安装Pyspider

下一篇:python 之 并发编程(守护进程、互斥锁、IPC通信机制)