函数

1. 函数基础

• 分类
  内置函数，自定义函数
• 函数格式

def 函数名（形参1，形参2...)
    注释。。。
    函数体
    return 返回值

• 调用规则
  先定义，后调用
• 调用形式

语句形式：函数名()
表达式形式
当另外一个函数的参数

• 返回值 执行后需要有明确结果，就return
• 函数参数

形参，实参

位置参数：  从左到右依次传值
关键字参数：   要在位置参数的右边，不能重复传值
可变长参数： *args接收位置参数，元组形式；  **kwargs 接收关键字参数 字典形式
默认参数：  在定义阶段给函数传值
在位置函数的右边，通常为不可变类型
命名关键字参数： * 后面定义的参数一定要以关键字实参的形式进行传值

2. 函数属性

• 函数对象

可以被引用、当做参数、返回值可以是函数、可当做容器类型元素

• 函数嵌套

函数作为方法在另外一个函数调用
def max(x,y):
    return x if x>y else y
def max3(f,g,t):
    res1=max(f,g)
    res2=max(res1,t)
    return res2
print(max3(4,6,7))

• 名称空间与作用域

名称空间即存放变量名的空间，包含了变量名与变量值的绑定关系
加载顺序：内置名称空间，全局名称空间，局部名称空间
查找顺序：局部---》全局---》内置
注：全局无法查看局部，局部可以查看全局

作用域：
全局作用域
局部作用域
注：作用域关系在函数定义阶段已被固定，与函数调用位置无关
查找顺序(LEGB)：本地作用域(Local)、嵌套作用域(Enclosing function locals)、全局作用域(Global)、内置作用域(builtins模块)

global:申明为全局  nonlocal申明为嵌套作用域

• 闭包函数

内部函数包含对外部作用域(非全局)的引用
def outter(x):
    x=1
    def inner():
        print(x)
    return inner   #返回inner的内存地址

f=outter(18)    #outter（）就是inner的内存地址
f()              #加（）调用inner函数
#结果为 1

返回的不仅仅是一个函数对象，还有外层包裹的作用域，该返回的函数无论在何处调用，优先寻找包裹自己的作用域

• 装饰器

无参：
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        res=func(*args,**kwargs)
        return res
    return wrapper
有参：
def auth(file='xx'):
    def timmer(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            res=func(*args,**kwargs)
            return res
        return wrapper
    return timmer

wraps :不改变原有函数结构

3. 生成器与迭代器

• 迭代器

定义：每一次重复即迭代，每一次迭代的结果，即下一层迭代的初始值
作用：让没有索引的数据类型进行取值
可迭代对象：包含__iter__方法的对象
迭代器对象： (1)可迭代对象执行__iter__()得到的结果即迭代器对象
(2)包含__iter__和__next__方法

for循环原理:
执行in 后对象的__iter__()方法得到迭代器对象,再执行next(对象)，将得到的值赋给相关变量，循环取出 所有的值

优缺点：
不依赖于索引取值，惰性计算，节约内存；
无法获取对象长度，只往前无回退

• 生成器

包含yield关键字，执行函数得到的结果即使生成器，生成对象，不执行函数代码，用next方法取值
def my_max(t):
    n,a,b=0,0,1
    while n<t:
        yield b #返回一个 iterable 对象,
        # print(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
res=my_max(6)
print(res) #<generator object my_max at 0x0041D3C0>
for i in res: #
    print(i)

生成器即迭代器，有__iter__和__next__方法

yield:
将函数变成迭代器
可以返回多次值，保存函数状态

• 面向过程 面向对象

复杂的问题简单化，进而流程化，可扩展性差

4. 函数应用

• 三元表达式

条件成立时返回  if条件  条件不成立时返回
a,b=2,4
res=a if a>b else b
print(res)

• 列表推导式

names = [x+'hb' for x in names]     #在列表的元素中加入hb
print(names)

l=[item**2 for item in range(1,11)]
print(l)

# names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
# # 以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度
# names =[len(name)  for name in names  if not name.endswith('sb') ]
# print(names)

• 生成器表达式

将列表推导式[]变成()即生成器表达式
一次值产生一个值，省内存

chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
print(chicken)  #<generator object <genexpr> at 0x00691B40>得到生成器对象，通过next取值

• 字典生成式

keys=['name','age','sex']
values=['egon',18,'male']
b={k,v for k,v in zip(keys,values)}
print(b)

• 递归

在函数调用时，直接或者间接的调用到了本身
两个阶段：
回溯：由外到里
递推：由里到外，结束递归
指定递归次数：
sys.setrecursionlimit(limit)

• 二分法
  取对象中间索引对应的值比较

  4.1 匿名函数

lambda 形参 代码块 (实参)
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)

• 偏函数

from functools  import partial
def func(num:int):
    return num**2
res=partial (func,10)
print(res())