5.2函数小高级
5.2.1 函数当参数
- 1 函数也可以当返回值
def v(dar):
v = dar()
def n ():
print(444)
v(n)
# 实例2
def v():
print(666)
def n():
return v
m =n()
m()
# 实例3
def func():
print(555)
def info()：
print(666)
return func()
v = info()
print(v)
-
练习
# 实例1 def v(): print(666) def n(): return v m =n() m() # 实例2 def v(): print(666) def n(): print('alex') v() n() # 实例3 name ='alex' def v(): print(name) def v1(): name = 'aicr' print(name) v() # alex v1() # aicr -
函数其实也是一种数据类型，可以当变量存储
# 实例1
def fucn():
print('alex')
list = [fucn,fucn,fucn()] # 加（）直接执行了
list[0]()
list[1]()
# 实例2
def fucn():
print('alex')
dic = {'k1':fucn,'k2':fucn()}
dic['k1']()
- 面试题
'''用函数实现:
用户输入 f1 话费查询
f2 余额查询
f3 人工服务
f4 宽带业务
'''
# 方法1
usee = input('请输入业务 ：')
if usee =='f1':
print(话费查询)
elif usee =='f2':
xxxxx
else:
xxxxxx
# 方法二 函数
def v1():
print('话费')
def v2():
print('余额')
def v3():
print('人工')
def v4():
print('宽带')
dic = {'f1':v1,'f2':v2,'f3':v3,'f4':v4}
usee = input('请输入：')
dic[usee]()
5.2.2 闭包
- 闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
- 闭包 就是在内层函数调用外层函数的变量
# 实例1
def func():
a = 2
def info():
print(a) # 调用外层函数
info()
func()
# 实例 2
def get()：
name = 'alex'
def info():
print(name)
return info # 返回info的内存id
v = get()
v() # 相当于调用info
# 实例 3
def get(arg):
def func():
return arg
return func()
v = get(666)
print(v)
1 闭包的作用：
- 1 保护变量，不受外部改变
作用 1 保护变量，不受外部改变
'''
a = 10
def func():
global a
a =2
def info():
global a
a = 3
先 func() 再 info() a =3
先 info() 再 func() a= 2
全局变量不稳定，受影响
'''
# 闭包
def func():
a = 10
def info()：
print(a)
info()
# 这样保护了变量不受其他影响
作用 2 使变量常驻内存
def func():
a = 10
def info():
print(a)
return info
v = func()
v()
2 查看是不是闭包
def func():
a = 10
def info():
print(a)
info()
print(info.__closure__) # 不是闭包返回 none
func()
3 闭包应用
'''
闭包 应用 简易版爬虫
'''
from urllib.request import urlopen
def func():
get = urlopen('https://www.dytt8.net/').read()
def info():
print(get)
return info
print('第一次，慢')
v = func()
v()
print('以后就在内存读出')
v()
v() # 闭包常驻内存 ， 直接内存读出
5.2.3 lambda 函数表达式
-
三元运算
print('ture') if v > 6 else print('flase') -
lambda （ 匿名函数）
v = lambda x: x*3 print(v(3)) v = lambda x,y:x*y print(v(4,6)) # 三元运算和lambda n = lambda x:x if x<4 else x+1 print(n(14))
# 也可以当作参数 lst = [lambda x: x*3 ,lambda x: x*3,lambda x: x*3 ] n = lst[0](3) print(n) print(lst[1](3))
-
map + lambda
n = map(lambda x:x*5,[1,2,3,4]) for line in n : print(line)
5.4 高级函数
-
map (多对一)
# 实例1 n = map(lambda x : x+2,[1,2,3,4]) for i in n: print(i) # 实例2 lst =[map(lambda x:x+1,[1,2,3]),map(lambda x:x+2,[1,2,3]),map(lambda x:x+3,[1,2,3])] print(lst) '''[<map object at 0x000002b3d40b17f0>, <map object at 0x000002b3d40b1940>, <map object at 0x000002b3d40b1c50>]''' #实例3 lst =[map(lambda x:x+1,[1,2,3]),map(lambda x:x+2,[1,2,3]),map(lambda x:x+3,[1,2,3])] n = lst[0] for line in n : print(line) # 实例4 lst =[map(lambda x:x+1,[1,2,3]),map(lambda x:x+2,[1,2,3]),map(lambda x:x+3,[1,2,3])] for i in lst: for line in i: print(line) -
filter 过滤掉不符合条件的数据
# 实例1 n = filter(lambda x :x>4,[1,22,33,4,5,]) for line in n: print(line) # 22,33,5 # 实例2 n = filter(lambda x :x if x<4 else print('flase') ,[1,22,3,4,5,]) for line in n: print(line)
5.5 推导式
-
列表
lst = [i for i in range(10)] lst1 = [1 for i in range(10)] lst2 = [ i for i in range(10) if i <6] # [迭代的变量 for i in 可迭代的对象 判断 ] lst3 =[ i if i < 5 else 777 for i in range(10) ] print(lst5) # 加if 在for后 , 加 if ....else 在for前 lst4 = [lambda : i for i in range(10)] ''' v =[] for i in range(10): v.append(lambda :i) n = v[1]() print(n)''' lst5 = [ lambda x : x if x+i >10 for i in range(10)] def func(): pass lst6 = [func for i in range(10)] # 面试题 def func(): return [lambda x : x+i for i in range(10)] lst7 = [ i for i in func() ] print(lst7[1](7))上面这个题。 不要死磕。 能明白多少就明白多少。 这个题对小白很不友好
-
元祖（集合）
# 元祖和集合都要循坏打印 set1 =(i for i in range(18 )) for i in set1: print(i) set1 ={lambda : i for i in range(18 )} for i in set1: print(i()) def func(): print(222) set3 = (func for i in range(10)) for i in set3: i() -
字典
dic ={ 'k%d'%i:i for i in range(10)}
print(dic)
#同列表
5.6 递归
- 函数内部调用自己 (不建议，占内存)
- python 为了不爆内存 ，限制了递归次数1000次
# 实例1
def func(a):
print(a)
a = a +1
func(a)
func(1)
# 实例2
def func(a):
print(a)
if a < 5:
func( a + 1)
func(1) # 1,2,3,4,5
# 实例3
def func(a):
if a < 5:
func( a + 1)
print(a)
func(1) # 5,4,3,2,1
'''
函数在每进入下一层的时候，当前层的函数并未结束，它必须等它调用的下一层函数执行结束返回后才能继续往下走。 所以最下面的那句print(n)会等最里层的函数执行时才会执行，然后不断往外退层，所以会出现 5，4，3，2，1的效果
'''
# 实例 4
def func(a):
if a ==5:
return a
info = func(a + 1) + 10
return info
v = func(1)
print(v) # 34
5.7 装饰器
1. 什么是装饰器
-
装饰器就是在不改变原函数的情况下，调用函数前后增加代码
def func(arg): def info(): print('aaaaaaaaaaaaaaaaaaa') arg() return info def v(): xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxx print(1111111111111) return 3333 data = func(v) data() def v1(): xxxxxxxxxxxxxxxxxxx print('alex') xxxxxxxxxxxxxxxxxxx lst = func(v1) lst() ''' 如果在 函数v 和函数v1 加上百行代码， 你要一个一个加 函数如果不只有 v v1 很多 怎么办 -------------装饰器-------------- ''' # 实例1 def func(arg): def info(): print('alrx sb') # 在调用函数前打印 alx sb arg() print('aaaaaaaaaaa') #在调用函数后打印 aaaaaaaaa return info def v(): print(1111111111111) data = func(v) # func的参数传入v函数 此时data = info 函数 data() # 执行data = 执行 info() # 实例2 def func(arg): def info(): print('aaaaaaaaaaaaa') v = arg() return v return info def v(): print(1111111111111) return 3333 data = func(v) print(data())
2. 装饰器基本格式
'''
上面的装饰器很low 因为 如果装饰上百个函数的话
要重复 赋值操作
'''
def func(arg):
def info():
print('alex sb')
arg()
print('aaaaaaaaaa')
return info
@func
# @func 简化 func函数的赋值
# @ 函数 第一步，调用func 把下面的函数名当做func函数的参数 # arg = v
# 第二步 ， func 的return info，赋值给下面函数 v = info
# 但是 func中 arg还是指向 v函数id 而 v 重新的赋值
def v():
print(666)
v()
3.关于参数装饰
# 实例1
'''
如果装饰的函数需要传参数
'''
def func(arg):
def info(a):
arg(a)
return info
@func
def data(n):
print(n)
data()
# 第一步 执行func(data)
# data = info函数
#执行data(参数)
########如果被装饰的函数n个参数，需要改装饰器
# 优化
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
arg(*args,**kwargs) # 加上*args **keargs 不用管被装饰的函数需要几个参数都能传
return info
@func
def data(n1,n2,n3):
print(n1,n2,n3)
data(1,2,n3=3)
@func
def inner(a1,a2,a3,a4):
print(a1,a2,a3,a4)
inner('alex',1,2,3) # alex 1 2 3
-
装饰器标准格式
def func(arg): def info(*args,**kwargs): data = arg() return data return info @func
4.关于返回值
# 实例1
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
data = arg(*args,**kwargs)
return data
return info
@func
def inner():
print('alex')
v = inner()
print(v) # none
# 实例2
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
data = arg(*args,**kwargs)
return data
return info
@func
def inner():
print('alex')
return 666
v = inner()
print(v) # 666
# 练习题
# 1 判断文件是否存在
'''
imprt os
os.path.exists()
true or flase
'''
import os
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
# 检查文件的路径是否存在
lst= args[0]
if not os.path.exists(lst):
print('路径不存在')
return none
data = arg(*args,**kwargs)
return data
return info
@func
def inner(path):
f1 = open(path,mode='r',encoding='utf-8')
v = f1.read()
print(v)
f1.close()
return true
v = inner("e:\代码库\电影下载地址.txt")
print(v)
5. 带参数的装饰器
# 实例1
def inner(a): # 在闭包外再嵌套一层，即带参数的装饰器
print(a)
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
data = arg(*args,**kwargs)
return data
return info
return func
@inner('alex')
# 执行 inner
# inner 返回的值func @func
# 执行ear = func(ear) = info
# 执行info函数
def ear(v):
print(v）
n = ear(111)
print(n)
# 实例2
def inner(a):
print(a)
def func(arg):
def info(*args,**kwargs):
data = arg(*args,**kwargs)
return data
return info
return func
@inner('alex')
def ear(v):
print(v)
return 666
n = ear(111)
print(n)
带参数的装饰器的执行过程其实是这样的。 先inner(xxx) 然后inner函数返回值再和前面的@组合成装饰器
黄山市民网：https://www.huangshanshimin.com/
