一、函式名的應用
? 函式名的定義和變數的定義幾乎一致，在變數的角度，函式名其實就是一個變數，具有變數的功能：可以賦值；但是作為函式名他也有特殊的功能就是加上()就會執行對應的函式，所以我們可以把函式名當做一個特殊的變數
1、函式名指向的是函式的記憶體地址
? 函式名 + （）就可以執行次函式
def func(): ?
print("呵呵")
?print(func)
輸出結果:
<function func at 0x1101e4ea0>
? 通過上面代碼可以我們知道，函式名指向的是這個函式的記憶體地址，其實深一步理解可得知，與其說函式名()可以執行這個函式，不如說是函式的記憶體地址()才是執行這個函式的關鍵，就好比：
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c) # 3
2、函式名可以賦值給其他變數
def func():
print("呵呵")
print(func)
a = func # 把函式當成一個變數賦值給另一個變數?
a() # 函式呼叫 func()
3、函式名可以當容器類元素
def func1():
print("in func1: 嘻嘻")
def func2():
print("in func2: 哈哈")
def func3():
print("in func3: 咯咯")
def func4():
print("in func4: 吱吱")
lst = [func1, func2, func3, func4]
for i in lst:
i()
4、函式名可以當做函式的引數
def func1():
print('in func1')
def func2(f):
print('in func2')
f()
func2(func1)
輸出結果：
in func2
in func1
5、函式名可以作為函式的回傳值
def func1():
print('in func1')
def func2(f):
print('in func2')
return f
ret = func2(func1)
ret()
輸出結果:
in func2
in func1
二、Python新特性：f-strings格式化輸出
1、舊的格式化輸出方式
name = 'mrxiong'
age = 19
msg = '我叫%s,今年%s'%(name,age)
msg1 = '我叫{}，今年{}'.format(name,age)
print(msg)
print(msg1)
2、新特性：格式化輸出 python3.6版本后適用
name = 'mrxiong'
age = 19
msg = f'我叫{name},今年{age}'
print(msg)
可以加運算式
dic={'name':'mrxiong','age':19}
msg = f'我叫{dic["name"]},今年{dic["age"]}'
print(msg)
count= 7
a = f'最終結果：{count*7}'
print(a)
name= 'mrxiong'
msg1= f'我的名字是 ：{name.upper()}'
print(msg1)
結合函式 使用
def _sum(a,b):
return a+b
msg2 = f'最終的計算結果是:{_sum(10,20)}'
print(msg2)
def _sum(a,b):
return a+b
num=int(input('請輸入弟一個數字:'))
num1=int(input('請輸入第二個數字:'))
msg2 = f'最終的計算結果是:{_sum(num,num1)}'
print(msg2)
優點:1、結構更清晰更簡化，2、可以結合運算式及函式進行使用，3、效率提升很多
三、迭代器
1、可迭代物件
? 字面意思：對像，python中一切皆物件，一個實實在在存在的值，物件
? 可迭代：更新迭代， 重復的，回圈的一個程序，可進行回圈更新的一個實實在在值
? 專業角度：可迭代對像，內部含有’____iter‘_方法的對像，可迭代對像
? 目前學過的可迭代物件：str list tuple dict set range 檔案句柄
? 判斷一個對像的所有方法：dir()
s1 = 'mrxiong'
print(dir(s1))
s1 = 'mrxiong'
print('__iter__'in dir(s1))
- 小結
- 字面意思：可以進行回圈更新的一個實實在在值
- 專業角度：可迭代對像，內部含有’____iter‘_方法的對像，可迭代物件
- 判斷一個對像是不是可迭代對像:’____iter‘ in dir(對像)
- str list tuple dict set range 檔案句柄
- 優點：
- 存盤的資料直接能顯示，比較直觀
- 擁有的方法比較多
- 缺點：
- 占用記憶體
- 不能直接通過for回圈，不能直接取值（索引，key)
2、迭代器
-
迭代器的定義：
- 字面意思：更新迭代，器：工具，可更新迭代的工具
- 專業角度：內部含有'_____iter' 方法并且含有 '_____next' 方法的物件就是迭代器
- 可以判斷是否是迭代器：'inter'and '_____next' 在不在dir(物件)
- 判斷一個物件是否是迭代器
with open('a.txt', encoding='utf-8', mode='w') as f1:
print('__iter__' in dir(f1) and '__next__' in dir(f1))
- 可迭代物件如何轉化成迭代器并取值
s1 = 'adf'
obj = iter(s1) #把s1轉換為一個迭代器
obj.__iter__() #把s1轉換為一個迭代器第二種方法
print(next(obj)) #next對己轉換的迭代器進行取值
print(obj.__next__()) #next對己轉換的迭代器進行取值第二種方法
print(next(obj))
l1 = [11,22,33,44,55,66]
l2 = iter(l1)
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
l3 = iter([1,2,3,4])
print(next(l3))
print(next(l3))
print(next(l3))
print(next(l3))
可迭代物件轉換成迭代器
iter([1,2,3])
利用while回圈模擬for回圈對可迭代物件進行取值的機制
s1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
obj = iter(s1)
while 1:
try:
print(next(obj))
except StopIteration:
break
-
小結
- 迭代器優點：
1）節省記憶體，迭代器在記憶體中相當于只占一個資料的空間：因為每次取值都上一條資料會在記憶體釋放，加載當前的此條資料，
2） 惰性機制，next一次，取一個值，絕不過多取值，
有一個迭代器模式可以很好的解釋上面這兩條：迭代是資料處理的基石，掃描記憶體中放不下的資料集時，我們要找到一種惰性獲取資料項的方式，即按需一次獲取一個資料項，這就是迭代器模式，- 迭代器的缺點:
? 不能直觀的查看里面的資料，
? 取值時不走回頭路，只能一直向下取值，
? 速度慢
-
可迭代物件與迭代器的對比
- 可迭代物件：
? 是一個私有的方法比較多，操作靈活（比如串列，字典的增刪改查，字串的常用操作方法等）,比較直觀，但是占用記憶體，而且不能直接通過回圈迭代取值的這么一個資料集，
? 應用：當你側重于對于資料可以靈活處理，并且記憶體空間足夠，將資料集設定為可迭代物件是明確的選擇，
- 迭代器：
? 是一個非常節省記憶體，可以記錄取值位置，可以直接通過回圈+next方法取值，但是不直觀，操作方法比較單一的資料集，
**應用**：當你的資料量過大，大到足以撐爆你的記憶體或者你以節省記憶體為首選因素時，將資料集設定為迭代器是一個不錯的選擇，（可參考為什么python把檔案句柄設定成迭代器），
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標籤：Python