函数使用(三)

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零碎知识

  • 灵活的if-else

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    if True:
        print('真')
    else:
        print('假')

    # 相当于限制条件写在了后面
    a = 3 if False else 5
    print(a)

    # 相当于简化了这段代码
    if False:
        a = 3
    else:
        a = 5
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    # 示例：成绩等级评价
    while 1:
        score = int(input('请输入考试成绩(0-100)：'))
        evaluation = '优秀' if 90 <= score <= 100 else '良好' if 70 <= score < 90 else '及格' if 60 <= score < 70 else '不及格' if 0 <= score < 60 else '请输入有效的成绩(0-100)'
        print(evaluation)

  • 灵活的or

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    # or 表示逻辑或

    # 赋值前会判断前面的值，若为真则使用，若为假，则使用or后面的值
    a = False or 2

    print(a)

  • 类型判断

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    a = 10
    print(type(a))

    # 判断是否是整型
    if type(a) == int:
        print('整型')

    # 判断一个变量是否是一个类型的实例，是返回True,不是返回False
    print(isinstance(a, int))
    print(isinstance(a, float))

  • 判断是否是同一变量

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    a = [1, 2, 3]
    # b = a
    b = a.copy()

    # 判断内容是否一样
    if a == b:
        print('a等于b')

    # 判断是否是同一个对象
    if id(a) == id(b):
        print('是同一个')

    # 判断是否是同一个对象
    if a is b:
        print('是同一个')

匿名函数

  • 函数可以像普通变量一样赋值
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    # 函数可以像普通变量一样赋值
    def hello():
        print('hello world')


    print(hello.__name__)

    a = hello

    print(a.__name__)

    hello()
    a()
  • 函数可以作为参数传递，拓展函数的功能
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    # 函数可以作为参数传递
    def add(a, b):
        return a + b


    def calc(a, b, func):
        return func(a, b)


    print(calc(2, 3, add))
  • **场景：**当函数作为另一个函数的参数，只使用一次也得定义，否则无法使用，于是匿名函数就出现了
  • 定义：就是没有名字的函数，使用 lambda 关键字定义
  • 格式：
    • 以 lambda 开头
    • 后面跟上该匿名函数的参数，多个使用逗号隔开
    • 最后一个参数后面跟上冒号 :
    • 冒号的后面跟上一个表达式，这个表达式就是返回值，不需要使用return
  • 示例1：
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    def calc(a, b, func):
        return func(a, b)


    # mul = lambda x, y: x * y
    # print(calc(3, 5, mul))
    print(calc(3, 5, lambda x, y: x * y))
  • 示例2：
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    l = [5, 3, 2, 6, 1]
    l = [
        {'name': 'xiaowang', 'age': 15, 'height': 150},
        {'name': 'xiaodu', 'age': 14, 'height': 145},
        {'name': 'xiaopang', 'age': 12, 'height': 140},
        {'name': 'banhua', 'age': 13, 'height': 155},
    ]

    # def d_key(d):
    #     return d['age']
    # l.sort(key=d_key)

    # 当列表这个的元素无法比较大小时，需要传递参数key
    # key是一个函数，接受元素作为参数，返回用于用于比较的项
    l.sort(key=lambda x: x['height'])
    for i in l:
        print(i)

练习（不强求）

  • 试着自己封装一个列表的sort函数，接受参数：排序对象、key、reverse

闭包

  • 定义：
    • 外部函数中定义一个内部函数，
    • 内部函数中使用了外部函数的变量，
    • 外部函数将内部函数作为返回值返回。
  • 示例：
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    '''
    # 这不是闭包
    def wai():
        def nei():
            print('内部函数')
        return nei

    a = wai()
    a()
    '''

    '''
    def wai(n):
        def nei():
            return n * n

        return nei


    f1 = wai(3)
    f2 = wai(5)

    print(f1())
    print(f2())
    '''

    '''
    def wai(*args):
        def nei():
            he = 0
            for i in args:
                he += i
            return he

        return nei


    f1 = wai(1, 2, 3)
    print(f1())
    '''


    # y = ax + b
    def wai(a, b):
        def nei(x):
            return a * x + b

        return nei


    f1 = wai(3, 5)
    # f1 <=> y = 3*x + 5

    print(f1(3))

    f2 = wai(5, 8)
    print(f2(6))

    print(wai(2, 3)(4))
  • **作用：**提高代码的复用度

装饰器

  • **作用：**当我们想要增强已有函数的功能，但不想（无法）修改原函数，可以使用装饰器解决
  • 使用：
    • 先写一个装饰器，就是一个函数，该函数接受一个函数作为参数，返回一个闭包，而且闭包中执行传递进来的函数，闭包中可以在函数执行的前后添加一些内容。
    • 在需要装饰的函数前添加 @装饰器名 就可以使用了，如：
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      @zhuangshiqi  # 等价于 show = zhuangshiqi(show)
      def show():
          print('原函数的内容')
    • 再使用原函数时，就已经是装饰过的了
  • **示例1：**无参无返回值
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    def zhuangshiqi(func):
        def wrapper():
            print('原函数前边添加的内容')
            func()
            print('原函数后边添加的内容')

        return wrapper


    @zhuangshiqi  # 等价于 show = zhuangshiqi(show)
    def show():
        print('原函数的内容')


    show()
  • **示例2：**带参数的装饰器
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    # 带参数的装饰器
    def zhuangshiqi(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('今天天气不错，出门就打到车了')
            func(*args, **kwargs)

        return wrapper


    @zhuangshiqi
    def test(n):
        print('我的幸运数字是：{}'.format(n))


    test(7)
  • **示例3：**带参数有返回值的装饰器
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    # 带参数有返回值的装饰器
    def zhuangshiqi(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return func(*args, **kwargs) + 10

        return wrapper


    @zhuangshiqi
    def pingfang(n):
        return n * n


    print(pingfang(4))

生成器（generator）

  • 列表生成式，可以快速的生成列表
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    # 数据量非常小，内存占用不大
    l = print([i for i in range(10)])

    # 数据量特别大，会造成内存占用突然增大
    l2 = [i for i in range(10000)]
  • 为了解决内存突然增大问题，python中引入了生成器
  • 产生方式：
    • 将列表生成式的 []改为 ()
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      # 数据量非常小，内存占用不大
      l = [i for i in range(10)]

      # 数据量特别大，会造成内存占用突然增大
      # l2 = [i for i in range(10000)]

      # 生成器
      l2 = (i for i in range(2))

      print(type(l))
      print(type(l2))

      # 可以转换为列表
      # print(list(l2))

      # 使用next获取生成器的值，一次一个，遍历结束会报错
      # print(next(l2))
      # print(next(l2))
      # print(next(l2))

      # 可以for-in遍历
      for i in l2:
          print(i)
    • 通过在函数中使用 yield关键字
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      def test(n):
          l = []
          for i in range(1, n + 1):
              l.append(i)
          return l


      # print(test(5))

      def test2(n):
          for i in range(1, n + 1):
              yield i


      t = test2(5)
      for j in t:
          print(j)
  • 特性：
    • 可以使用next获取数据，一次一个，结束时会报错
    • 只能遍历一遍
    • 可以转换为列表
    • 可以使用for-in遍历
本文结束 感谢您的阅读
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