本篇内容

  1. 名称空间与作用域
  2. 闭包函数
  3. 装饰器
  4. 迭代器
  5. 生成器
  6. 三元表达式
  7. 列表解析
  8. 生成器表达式

一、 名称空间与作用域

1.名称空间

存放名字的地方,准确的说名称空间是存放名字与变量值绑定关系的地方。名称空间有分为三类,分别为内置名称空间、全局名称空间、局部名称空间。

加载顺序:内置名称空间 ------> 全局名称空间 ------> 局部名称空间

名字查找顺序:局部名称空间 ------> 全局名称空间 ------> 内置名称空间

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei max = 1
def foo():
max = 2
print(max) foo()
#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei max = 1
def foo():
#max = 2
print(max) foo()
#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei #max = 1
def foo():
max = 2
print(max) foo()

(1)内置名称空间

在python解释器启动时产生,存放一些python内置的名字。

max()

len()

int()

str()

float()

(2)全局名称空间

在执行文件时产生,存放文件级别定义的名字。

x = 1
def func():
y =2
def f1():
pass
print x class foo:
pass if x == 1:
z = 3

(3)局部名称空间

在执行文件的过程中,如果调用了函数,则会产生该函数的局部名称空间。用来存放该函数内定义的名字,该名字在函数调用时生效,在函数调用结束后失效。

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei def foo():
x = 2
print(x) foo()

2.作用域

作用域,即作用的范围。

(1)全局作用域

全局作用域:全局存活,全局有效

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei x = 1
def test():
def test1():
def test2():
print(x)
test2()
test1() test()

(2)局部作用域

局部作用域:临时存活,局部有限

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei x = 1
def test():
def test1():
def test2():
x = 2
print(x)
test2()
test1()
print(x) test()

(3)作用域关系

在函数定义时就已经固定,与调用关系无关,在函数调用时,必须回到函数原来定义的位置去找作用域关系。

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei x = 1
def f1():
x = 1000
def f2():
x = 2000
print(x)
return f2 def foo(func):
func() foo(f1())

二、闭包函数

定义在函数内部的函数,包含对外部作用域名字的引用,而不是对全局作用域名字的引用,那么该内部函数就称为闭包函数。

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei x = 1
def test():
x = 11111
def test_1():
print(x)
return test_1 func = test()
func()

闭包函数的应用

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei import requests
def f1(url):
def f2():
print(requests.get(url).text)
return f2 python_web = f1("https://www.python.org")
baidu_web = f1("https://www.baidu.com") python_web()
baidu_web()

三、装饰器

更改线上代码要遵守开放封闭原则,即对扩展是开放的,对修改是封闭的。

装饰器,装饰它人的工具,装饰器本身可以是任意可调用对象,被装饰的对象本身也可以是任意可调用对象。

装饰器的遵循的原则:1.不修改被装饰对象的源代码2.不修改被调用对象的调用方式。

装饰器的目的是:在遵循1和2原则的前提,为其他新功能函数添加。

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei import time def timeer(func):
def wapper():
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print("run time is %s" %(stop_time - start_time))
return wapper @timeer
def foo():
print("the is foo")
time.sleep(2)
return 123 @timeer
def bar():
print("the is bar")
time.sleep(3) foo()
bar()

有参装饰器

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei if_name = {"users":None}
def login(func):
def wapper(*args,**kwargs):
if if_name["users"]:
return func(*args,**kwargs)
user = input("username:").strip()
passwd = input("password:").strip()
with open("db.txt",encoding="utf-8") as file:
data = eval(file.read())
print(data)
if user in data and passwd == data[user]:
res = func(*args,**kwargs)
if_name["users"] = user
return res
else:
print("login is error")
return wapper @login
def index():
print("the is index,welcome~")
index() @login
def home(name):
print("the is home,%s welcome~" % name)
home("yanglei")

四、迭代器

迭代:是一个重复的过程,每一次重复,都是基于上一次的结果而来。

迭代器对象的优点:

1:提供了一种统一的(不依赖于索引的)迭代方式

2:迭代器本身,比起其他数据类型更省内存

迭代器对象的缺点:

1:一次性,只能往后走,不能回退,不如索引取值灵活

2:无法预知什么时候取值结束,即无法预知长度

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei while True: #单纯的重复
print('你瞅啥') l=['a','b','c','d']
count=0
while count < len(l):
print(l[count])
count+=1

迭代器:
可迭代对象iterable:凡是对象下有__iter__方法:对象.__iter__,该对象就是可迭代对象

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei s='hello'
l=['a','b','c','d']
t=('a','b','c','d')
dic={'name':'yanglei','sex':'m',"age":18}
set1={1,2,3}
f=open('db.txt') s.__iter__()
l.__iter__()
t.__iter__()
dic.__iter__()
set1.__iter__()
f.__iter__()

迭代器对象:可迭代对象执行内置的__iter__方法,得到的结果就是迭代器对象

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei dic={'name':'yanglei','sex':'m',"age":18} i=dic.__iter__()
print(i) #iterator迭代器 i.__next__() #next(i)
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i)) #StopIteration l=['a','b','c','d'] i=l.__iter__()
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i)) #StopIteration

五、生成器

生成器:在函数内部包含yield关键,那么该函数执行的结果是生成器
生成器就是迭代器
yield的功能:
1 把函数的结果做生迭代器(以一种优雅的方式封装好__iter__,__next__)
2 函数暂停与再继续运行的状态是由yield

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei def func():
print('first')
yield 11111111
print('second')
yield 2222222
print('third')
yield 33333333
print('fourth') g=func()
print(g)
from collections import Iterator
print(isinstance(g,Iterator)) print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g)) for i in g: #i=iter(g)
print(i)

六、三元表达式

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei def foo(x):
if x > 3:
return 'ok'
else:
return 'no' x=10
res=x if x > 3 else 'no'
print(res)

七、列表解析

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei nums=[1,2,3,4,5,6]
nums_new=[item**2 for item in nums if item > 3]
print(nums_new)

八、生成器表达式

#!/usr/bin/env pyhon
#encoding: utf-8
#auth: yanglei # [{'name': 'apple', 'price': 333, 'count': 3}, ]
with open('db.txt',encoding='utf-8') as f:
info=[{'name':line.split()[0],
'price':float(line.split()[1]),
'count':int(line.split()[2])} for line in f if float(line.split()[1]) >= 30000]
print(info)

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