本章节我们揭开Python进阶部分的高级特性，详细讲解枚举、闭包，并对函数式编程做出介绍
一、 枚举其实是一个类
from enum import Enum #枚举类
class VIP(Enum):
YELLOW = 1 #大写
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4 print(VIP.YELLOW) # VIP.YELLOW
二、枚举和普通类相比有什么优势
1.不可变
2.去相同值
三、枚举类型、枚举名称与枚举值
from enum import Enum #枚举类
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4 # 枚举类型、枚举名字、枚举值
print(VIP.GREEN.value) # 2 枚举值
print(VIP.GREEN) # VIP.GREEN 枚举类型
print(VIP.GREEN.name) # GREEN 枚举名称 print(VIP['GREEN']) # VIP.GREEN
print(type(VIP['GREEN'])) # <enum 'VIP'> print(type(VIP.GREEN)) # <enum 'VIP'>
print(type(VIP.GREEN.name)) # <class 'str'> # 遍历 for v in VIP:
print(v) # VIP.YELLOW
# VIP.GREEN
# VIP.BLACK
# VIP.RED
四、枚举的比较运算
from enum import Enum #枚举类
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4 # 枚举比较
r = VIP.GREEN == VIP.GREEN
print(r) # True r = VIP.GREEN is VIP.GREEN
print(r) # True # 枚举不可以做大小比较 不可以不同的枚举进行比较
五、枚举注意事项
枚举不可以相同的标签
值一样的话 枚举会把后面的当作前面的一个别名
from enum import Enum #枚举类
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 1
BLACK = 3
RED = 4 print(VIP.GREEN) # VIP.YELLOW for v in VIP:
print(v) # VIP.YELLOW
# VIP.BLACK
# VIP.RED for v in VIP.__members__:
print(v) # YELLOW
# GREEN
# BLACK
# RED for v in VIP.__members__.items():
print(v) # ('YELLOW', <VIP.YELLOW: 1>)
# ('GREEN', <VIP.YELLOW: 1>)
# ('BLACK', <VIP.BLACK: 3>)
# ('RED', <VIP.RED: 4>)
六、枚举转换
from enum import Enum #枚举类
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 1
BLACK = 3
RED = 4 a = 1
print(VIP(a)) # VIP.YELLOW
七、枚举小结
from enum import Enum
from enum import IntEnum,unique #枚举类 @unique # 装饰器 不允许值相同 IntEnum 枚举值仅仅为int
class VIP(IntEnum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
# 23种设计模式 单例模式
八、进阶内容开场白
业务逻辑的开发者， 不考虑的太多的封装性
包、类库的开发者
九、一切皆对象
# 函数式编程
函数 是一个类
def a():
pass print(type(a)) # <class 'function'>
十、什么是闭包
#函数式编程
# 闭包 = 函数 + 环境变量
# 现场 def curve_pre():
a=25 # 环境变量
def curve(x): # 函数
return a*x*x
return curve a=10
f = curve_pre()
print(f.__closure__) #(<cell at 0x00000210502553D8: int object at 0x000000005E5C6F40>,)
print(f.__closure__[0].cell_contents) #
print(f(2)) #
十一、一个事例看看闭包
def f1():
a = 10
def f2():
a = 20 # 被认为是一个局部变量 所以不是闭包
print(a)
print(a) #
f2() #
print(a) # f1() #
#
#
十二、闭包的经典误区
十三、出个题,用闭包解决!
十四、我先用非闭包解决一下
origin = 0 def go(step):
global origin
new_pos = origin + step
origin = new_pos
return origin print(go(2))
print(go(3))
print(go(6)) 结果：
2
5
11
十五、再用闭包解决一下_
#闭包的环境变量 可以记忆 上一次调用的状态 origin = 0 def factory(pos):
def go(step):
nonlocal pos # 不是本地的 局部变量
new_pos = pos + step
pos = new_pos
return new_pos
return go f = factory(origin) print(f(2))
print(f(3))
print(f(5)) 结果：
2
5
10
十六、小谈函数式编程
适合自己，函数式编程也不是高大上。