Python 学习的第九小节
写此博客 是为了激励自己，并且将自己的心得以及遇到的问题与人分享
一、学习笔记
1. 高阶函数
函数名可以作为函数参数输入 、可以进行赋值、还可以作为返回值。
2.作用域
在Python中，只有模块、类以及函数才会引入新的作用域，其它的代码块（if try for）是不会引入新的作用域。
3.递归函数
关于阶层的递归函数：
def fact(n):if n ==1 :return 1return n * fact(n-1)print(fact(2))
特点：1.调用自身函数 2.有一个结束条件 3.每进入更深一层递归时，问题规模相比上次要有所减少。
但凡是递归可以写的程序，循环都可以解决。递归的效率在一定情况下非常低。
4.内置函数
重点：
filter( 函数名字 , 序列 ) ---------------注意map 与 filter 的区别
遍历序列的元素，每个元素进入函数里面，可以起到一个过滤器的作用。不会改变元素，最多就是过滤。
map( 函数名字，序列 )
遍历序列的元素，每个元素进入函数中，可以对元素进行一个处理。
reduce( 函数名字，序列 )
调用之前要加------------ from functools import reduce
reduce 的结果就是一个值。
lamda ------------匿名函数
lamda 参数 : 代码块
函数式编程用的多，可以用在reduce 这类配合进行使用。
5.闭包
定义：如果在一个内部函数中，对在外部作用域的变量（但不是在全局作用域中）进行引用，这就叫做闭包。
def outer():x = 10 定义函数时的环境def inner():#条件一 inner就是内部函数 函数块print(x)#条件二 外部环境的一个变量 return inner()#结论 内部函数inner就是一个闭包
关于闭包：闭包 = 函数快 + 定义函数时的环境
6.装饰器（重点!!!）
遵守开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放。
装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
#author:"LFD" #date: 2018/3/27 import timedef show_time(f): #装饰器函数def inner():start = time.time()f()end = time.time()print('spend %s' % (end - start))return inner()@show_time def foo():print('liufeiduo')time.sleep(2) @show_time def bar():print('chengjunfei')time.sleep(3)# foo=show_time(foo) # # bar = show_time(bar)
功能函数加参数
import time # 加法器 并且计算加法器运行的时间。 def show_time(f): #装饰器函数def inner(*x,**y):start = time.time()f(*x,**y)end = time.time()print('spend %s' % (end - start))return inner@show_time def add(*args):sums = 0for i in args:sums += iprint(sums)time.sleep(1)add(1,2,3,4,5)
装饰器参数
#author:"LFD" #date: 2018/3/27 import time# 装饰器加参数 def logger(flag=' '):def show_time(f): #装饰器函数def inner(*x,**y):start = time.time()f(*x,**y)end = time.time()print('spend %s' % (end - start))if flag == ' ': #当logger参数为空时，打印日志记录。不为空时则不打印。print('日志记录')return innerreturn show_time@logger(' ') # @show_time def add(*args):sums = 0for i in args:sums += iprint(sums)time.sleep(1)add(1,2,3,4,5)
7.列表生成式
def f(n):return n**3a = [y for y in range(10)] b = [f(x) for x in range(10)] #列表生成器可以使用函数进行生成print(a) print(b)
8.生成器
生成器就是一个可迭代对象（ Iterable ）
s = (x for x in range(3)) # # print(s) # # print(next(s)) #等价于s._next_() in Py2: s.next() # print(next(s)) # # print(next(s))for i in s:print(i)
生成器一共有两种创建方式：
①就是上面那种小括号的形式
②yield 的方式
生成器本质上就是一个函数，但跟函数具有区别。
def foo():print('ok')yield 1 # 只要有yield的就是生成器对象
# return 1print('ok2')yield 2foo() # 生成器对象
g = foo()
next(g) # 调用生成器对象
next(g) for i in foo(): #会将yield也打印出来 也就是下面的1 和 2 。 print(i)
--------------
ok
ok2
ok
1
ok
2
-------------- 注意：生成器在创建的时候就已经决定了能计算出来的个数，调用next 的次数超过这个值就会报StopIteration
什么是可迭代对象：
内部具有 _Iter_ 方法的都是可迭代对象。列表、元组、字典、字符串都是可迭代对象。
yield 有一个保持状态的作用。
9.send 方法
send 比 next 多一个功能，向函数体中传值，向yield 前面的变量传一个值。
send():f().send(None) #等价于next(f())
10.迭代器
生成器都是迭代器，迭代器不一定都是生成器。
什么是迭代器：
①有 iter 方法 ②有 next 方法
l = [1,2,34,5]
d = iter(l)
print(d) #<list_iterator object at 0x000001D9FFF09438>print(next(d))# for 循环做了三件事：
# 1.调用可迭代对象的iter 方法返回一个迭代器对象。
# 2.通过一个while循环不断的调用迭代器的next 方法。
# 3.处理StopIteration异常。
for i in [1,2,34,5]: 一般都是通过for i in Iterable 进行取值iter([1,2,34,5])
二、心得
Python中的函数有着更多的方法作用，感觉功能强大但需要去发掘，装饰器也是起到了丰富其功能，使其可以用更短的代码做更多的事，装饰器的作用需要继续去体会，要代码量的上升才可以对它的了解更加深入。掌握Python的内置函数，通过内置函数缩短自己的代码行数。生成器以及迭代器两者的关系还没有弄透，以及如何搭配使用，实现更加复杂的功能还要进行多次实验。
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