上节课内容回顾:
1. 小数据池
存储数据. 共享小数据池
int,str, bool
== 和 is区别:
== 判断的是两边的值
is 左右两端的内存地址
2. 深浅拷贝
1. = 没有创建新对象, 是一个内存指向的转换
2. 浅拷贝. 只会拷贝第一层内容, [:], copy()
3. 深拷贝. 全部拷贝一份
import copy
copy.deepcopy()
3. 文件操作
open(路径, mode="模式", encoding="编码") 打开一个文件, 获取到文件句柄
路径:
绝对路径
从磁盘跟目录寻找
相对路径
当前程序所在的文件夹
../day01
模式:
r, w, a, r+, w+, a+, rb, wb, ab,
read()
readline() 读一行
readLines() 全部读取, 返回列表
for i in f:
with open() as f: 不用关闭连接
4. 函数
含义:对功能或者动作的封装.
声明:
def func(形参):
函数体-> return
调用:
ret = func(实参)
形参: 函数声明的时候, 写的变量.
1. 位置
2. 默认值
3. 动态传参
* : 位置参数的动态传参
** : 关键字参数的动态传参
def func(*args, **kwarg):
pass
顺序:
位置 > *args > 默认值 > **kwargs
实参: 函数调用的时候, 给函数传递的具体的值
1. 位置参数
2. 关键字参数
3. 混合(位置, 关键字)
*, ** : 把列表或者元组, 字典, 打散
返回值:
return: 会终止一个函数的执行.
1. 不写return. 返回None
2. 写了return 没值. None
3. return 值. 返回一个值
4. return 值1, 值2, 值3....
名称空间和作用域:
名称空间:
1. 内置
2. 全局
3. 局部名称空间
作用域:
1. 内置+全局 => 全局作用域 globals()
2. 局部 => 局部作用域 locals()
global 把全局变量引入到局部
nonlocal 在局部, 把上一层函数的变量引入到内层函数
函数名:
函数名就是变量名
1. 迭代器
list, dict, str, tuple, set, open ->__iter__
int, bool -> 没有__iter__
dir() 查看我们数据类型可以执行的操作
让不同的数据类型有相同的遍历方式.
特点:
1. 省内存
2. 只能向前. 不能反复
3. 惰性机制
如何判断一个变量是否是迭代器, 可迭代对象
list
使用代码如何判定
Iterator, Iterable
2. 生成器
本质上就是一个迭代器
节省内存
def func():
yield
生成器函数 -> 执行的时候. 不会立即把函数全部执行完. 创建一个生成器返回给你
省内存
__next__() 可以拿到数据
send() 可以拿到数据, 可以给生成器传递消息
生成器函数: yield
列表推导式:
[结果 for循环 if语句]
字典推导式:
{key:value for if}
集合推导式
{key for if}
没有元组推导式!!!!!!!
生成器表达式:
(结果 for if)
3. 内置函数
匿名函数
lambda 参数: 返回值
4. 装饰器
大型闭包
在不改变原来的代码的基础上给代码增加新的功能
开闭原则:
开放: 可以对软件添加新的功能
封闭: 不可以修改源代码
通用装饰器:
def wrapper(fn): # fn是目标函数
def inner(*args, **kwargs):
'''执行之前'''
ret = fn(*args, **kwargs) # 执行目标函数
'''执行之后'''
return ret
return inner
@wrapper
def func():
pass
func() # inner()
主要内容:模块