函数编程

函数

3.1 Bytes类型的定义

bytes类型是指一堆字节的集合，在python中以b开头的字符串都是bytes类型

b'xe5xb0x8fxe7x8cxbfxe5x9cx88' #b开头的都代表是bytes类型，是以16进制来显示的，2个16进制代表一个字节。 utf-8是3个字节代表一个中文，所以以上正好是9个字节

3.2 Bytes类型的作用

计算机只能存储2进制。

对于文字，有 gbk，utf-8，ASCII，Unicode
对于图片，必须编码成Png，JPEG
对于音乐，必须编码成Mp3，wav

在python中，数据转成2进制后不是直接以01010101的形式表示的，而是用一种叫bytes（字节)的类型来表示的。

>>> s = "小猿圈"
>>> s.encode("utf-8")  # 以utf-8编码 
b'xe5xb0x8fxe7x8cxbfxe5x9cx88' #b开头的都代表是bytes类型，是以16进制来显示的，2个16进制代表一个字节。 utf-8是3个字节代表一个中文，所以以上正好是9个字节

在python中，字符串必须编码成bytes后才能存到硬盘上。

在python3中文件存储的默认编码是utf-8.

'''
自行改变文件的默认编码，改成gbk格式的
'''
f = open('book.txt', 'w','gbk')

以2进制的模式操作文件

当然，在打开文件时如果你不想让open这个对象帮你自动编码，你也可以直接往文件里存入bytes数据。

f = open(file="encode_test",mode="wb") # wb以2进制模式打开文件
s = "自学编程，谁不上小猿圈".encode("utf-8")  # 自行编码
print(s )
f.write(s)
f.close()

#以下是print(s)的输出
b'xe8x87xaaxe5xadxa6xe7xbcx96xe7xa8x8bxefxbcx8cxe8xb0x81xe4xb8x8dxe4xb8x8axe5xb0x8fxe7x8cxbfxe5x9cx88'

2进制模式打开文件有

wb 二进制创建
rb 二进制读
ab 二进制追加

3.3 字符编码的转换

编码转换是指将一种编码转成另外一种编码，比如 utf-8 to gbk。

为何需要编码转换呢？因为不同操作系统编码不同， utf-8在win上没办法直接看，因为windows是GBK编码的，得转成gbk。反过来如果你的GBK字符相在LinuxMac上正常显示，就得转成utf-8编码。

编码&解码

>>> s.encode("utf-8")   # 编码
b'xe5xb0x8fxe7x8cxbfxe5x9cx88'
>>> s_utf8=s.encode("utf-8")
>>> 
>>> s_utf8.decode("utf-8")  #解码
'小猿圈'

在py3里，内存里的字符串是以unicode编码的，unicode的其中一个特性就是跟所有语言编码都有映射关系。所以你的utf-8格式的文件，在windows电脑上若是不能看，就可以把utf-8先解码成unicode,再由unicode编码成gbk就可以了。

注意，不管在Windows or Mac or Linux上，你的pycharm IDE都可以支持各种文件编码，所以即使是utf-8的文件，在windows下的pycharm里也可以正常显示

3.4 深浅copy（杯子问题）

str的赋值（=）

  a = 1243
  b = a
  a = 12
  a和b指向同一内存地址，a改变不影响b

list,set，dict(=)和后面函数里list，set，dict（函数传递列表，字典，集合时发生的现象）

  a = [1,2,3,4]
  b = a
  a.append(5)# append返回的是None，所以不能赋值
  a和b 也是指向同一内存地址，但是这个[]的内存地址没有变（杯子问题），a里面的元素变了，b也会跟着变

  data = {‘name’: ‘yekai’,
         'age': 18,
         'scores': {}
         }
  d2 = data
  data['age'] = 20
  print(d2)

你说d2打印的值里，age是18，还是20？

{'name': 'alex', 'age': 20, 'scores': {}}

为何是20呢？因为d2=data相当于只是拿到了data的内存地址，但data里的每个k,v都是有单独的内存的地址的。d2,data会一直共享这个dict里的数据，不会出现像之前字符串a=1,b=a, a=2, b依然等于1的情况。

如果我确实想复制一份完成的dict数据怎么办呢？

可以用浅copy语法（python自带,不用导入模块）

因为浅copy会仅复制dict的第一层数据，更深层的scores下面的值依然是共享一份。

注意图中的2个dict中的name都是alex,内存地址也一样，在没改前，两个name都确实指向同一个内存地址，但只要改任何一个的值，内存地址都会变更，如age这个key一样。

深copy（必须导入python中的一个工具模块）（很少用，因为完全复制一份数据，占空间）

深copy可以使dict，list，set完全独立，无论有多少层数据。

3.5 函数的定义

函数是什么？

函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

特性:
1. 减少重复代码
2. 使程序变的可扩展
3. 使程序变得易维护
语法定义
```
def sayhi():#函数名
    print("Hello, I'm nobody!")
sayhi() #调用函数
```
可以带参数
```
#下面这段代码
a,b = 5,8
c = a**b
print(c)
#改成用函数写
def calc(x,y):
    res = x**y
    return res #返回函数执行结果
c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
print(c)
```
参数可以让你的函数更灵活，不只能做死的动作，还可以根据调用时传参的不同来决定函数内部的执行流程

函数参数

形参变量

只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

实参

可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先给实参赋值

注意，参数优先级顺序是位置参数>关键参数

函数的顺序：位置参数，默认参数，可变参数*args(结果为元组），命名关键字参数（带参数名调用），关键字参数**kwargs(结果为字典)

函数返回值与作用域

函数外部的代码要想获取函数的执行结果，就可以在函数里用return语句把结果返回

注意

函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束

如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

3.6 全局与局部变量

name = "Alex Li"
def change_name():
    name = "金角大王,一个有Tesla的高级屌丝"
    print("after change", name)
change_name()
print("在外面看看name改了么?",name)

输出

after change 金角大王,一个有Tesla的高级屌丝
在外面看看name改了么? Alex Li

为什么在函数内部改了name的值后，在外面print的时候却没有改呢？因为这两个name根本不是一回事

在函数中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域(即有效范围)是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数。
变量的查找顺序是局部变量>全局变量
当全局变量与局部变量同名时，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
在函数里是不能直接修改全局变量的

就是想在函数里修改全局变量怎么办？

name = "Alex Li"
def change_name():
    global name #声明一个全局变量
    name = "Alex 又名金角大王,爱生活、爱自由、爱姑娘"
    print("after change", name)
change_name()
print("在外面看看name改了么?", name)

global name的作用就是要在函数里声明全局变量name ，意味着最上面的name = “Alex Li”即使不写，程序最后面的print也可以打印name

传递列表、字典、集合产生的现象

d = {"name":"Alex","age":26,"hobbie":"大保健"}
l = ["Rebeeca","Katrina","Rachel"]
def change_data(info,girls):
    info["hobbie"] = "学习"
    girls.append("XiaoYun")
change_data(d,l)
print(d,l)

执行结果{‘name’: ‘Alex’, ‘age’: 26, ‘hobbie’: ‘学习’ } [‘Rebeeca’, ‘Katrina’, ‘Rachel’, ‘XiaoYun’]

不是说不能在函数里改全局变量么，怎么改了呀？

和上面的一样的道理，（杯子问题），所以改了

3.7 嵌套&匿名&高阶函数

嵌套函数

函数里不仅可以写代码，还可以嵌套函数

name = "小猿圈"
def change():
    name = "小猿圈，自学编程"
    def change2():
        # global name  如果声明了这句，下面的name改的是最外层的全局变层
        name = "小猿圈，自学编程不要钱" #这句注释掉的话，下面name打印的是哪个值？
        print("第3层打印", name) 
    change2()  # 调用内层函数
    print("第2层打印", name)
change()
print("最外层打印", name)

输出

第3层打印 小猿圈，自学编程不要钱
第2层打印 小猿圈，自学编程
最外层打印 小猿圈

通过上面的例子，我们理解了，每个函数里的变量是互相独立的，变量的查找顺序也是从当前层依次往上层找。

问个哲学问题，这东西有什么用呢？哈，现在没用，不解释，长大后学了装饰器你就知道有啥用了。

匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数名

#这段代码
def calc(x,y):
    return x**y
print(calc(2,5))
#换成匿名函数
calc = lambda x,y:x**y
print(calc(2,5))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀，。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

输出

总结：lambda函数就是可以接受任意多个参数（包括可选参数）并且返回单个表达式的函数。好处有以下：

lambda函数比较轻便，即用即扔，适合完成只在一处使用的简单功能

匿名函数，一般用来给filter，map这样的函数式编程服务

作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理

高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

def get_abs(n):
    if n < 0 :
        n = int(str(n).strip("-"))
    return n
def add(x,y,f):
    return f(x) + f(y)
res = add(3,-6,get_abs)
print(res)

只需满足以下任意一个条件，即是高阶函数

接受一个或多个函数作为输入
return 返回另外一个函数

3.8 函数的递归

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自已本身，这个函数就叫做递归函数。上面我们写的这个代码就是递归

递归特性:

必须有一个明确的结束条件

每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

3.9 名称空间（LEGB）

如x = 1,名称空间正是存放名字x与1 绑定关系的地方

名称空间有4种：L-->E-->G-->B

locals:函数内部的名字空间，locals()方法可以查看

enclosing function：嵌套空间，

globals:类似全局变量，有globals()方法

__builtins__:内置模块空间

不同变量的作用域不同就是由这个变量所在的名称空间决定的

作用域的范围

全局范围：全局存活，全局有效、
局部范围：临时存活，局部有效

查看作用域的方法：globals(),locals()

3.10 闭包

闭包就是函数定义和函数表达式位于另一个函数的函数体内，内部函数可以在外部函数执行返回后被调用执行。（也就是内层函数被当成对象返回的时候夹带了外部函数的局部变量，就会形成一个闭包）

闭包的意义：返回的对象，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

3.11 函数进阶-装饰器(开放--封闭)

封闭：已实现的功能代码不应该被修改

开放：对现有的功能的扩展开放

装饰器

3.12 列表生成式

是python内置的来创建list的生成式，可以用一行语句来代替循环来生成一个列表

语法：[要生成的元素x * x 放在前面，后面跟for循环]

>>>[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
结果为[4, 16, 36, 64, 100]

使用两层循环来生成全排列
>>>[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
结果为['AX', 'AY', 'AZ', 'BX','BY', 'BZ','CX', 'CY', 'CZ']

把一个list中的所有字符串变成小写
>>>L = ['Hello', 'World', 'IBM','Apple']
>>>[s.lower() for s in L]
结果为['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

3.13 生成器

在python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器

　创建生成器（ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）的方法：

把一个列表生成式中的［］改成（）
包含ｙｉｅｌｄ的关键字的函数

generator函数的调用实际返回一个generator对象。

把函数改成generator后，一般不会用ｎｅｘｔ（）来获取下一个返回值，而是常使用ｆｏｒ循环来迭代。

>>>g = (x * x for x in range(10))
>>>for i in g:
   		print(i)

斐波拉契数列:除第1个和第2个数字外.任意一个数都是其前面2个数相加得到.(用列表生成式写不出来,因为没有合适的表达式)

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0 , 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n += 1
       return 'done'

3.14 迭代器

迭代器,可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象.

1.集合数据类型(list,tuple,set ,dict ,str) 2.generator,包括生成器和带yield的generator function,以上这些可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(iterable),可迭代的意思就是可遍历,可循环.

generator 都是Iterable,但list,dict,str,tuple,set,虽然都是可迭代对象(iterable),但都不是迭代器.

[typora中添加数学公式]（https://blog.csdn.net/Ernest_YN/article/details/84064233#0_2）

$$
interable 对象--->>
egin{cases}
list
dict
tuple
set
str
end{cases}
$$

都可以通过iter（）方法转化为Iterator（迭代器）

python 中,for循环本质上就是通过不断调用next()函数来实现的

for x in [1,2,3,4,5]:
    pass

it = iter([1,2,3,4,5])
while True:
    try:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        break

for循环的本质

总结:1.凡是可以作用于for循环的对象都是Iterable对象.2.凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它表示一个惰性计算的序列

3.15 内置函数

Python的len为什么你可以直接用？肯定是解释器启动时就定义好了

内置参数详解https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

文件操作中的不同打开方式.

文件模式