Python之第十二天的努力--参数补充，global,nonlocal，格式化输出，迭代器

01 内容回顾

1. 函数的参数：
   1. 实参角度：位置参数，关键字参数，混合参数。
   2. 形参角度：位置参数，默认参数，仅限关键字参数，万能参数
   3. 形参角度参数顺序：位置参数，*args，默认参数，仅限关键字参数，**kwargs
2. *的魔性用法：
   • 函数的定义时：代表聚合。
   • 函数的调用时：代表打散。
3. Python中存在三个空间：
   • 内置名称空间：存储内置函数：print,input......
   • 全局名称空间：py文件，存放的是py文件（除去函数、类内部的）的变量，函数名与函数的内存地址的关系
   • 局部名称空间：存放函数内部的变量与值的对应关系。
4. 加载顺序：内置名称空间，全局名称空间，局部名称空间（执行函数时）
5. 取值顺序：就近原则，LEGB。
   • 局部作用域只能引用全局变量，不能修改。
6. 作用域：
   • 全局作用域：内置名称空间+全局名称空间
   • 局部作用域：局部名称空间
7. 函数的嵌套
8. globals() locals()

02 补充，global,nonlocal

1. 默认参数的陷阱：

   # 陷阱只针对默认参数是可变数据类型：
   def func(name,alist=[]):
       alist.append(name)
       return alist
   ret1 = func('hhh')
   print(ret1,id(ret1))          # ['hhh']
   ret2 = func('kkk')
   print(ret2,id(ret2))         # ['hhh', 'kkk']
   
   # 如果你的默认参数只想的是可变的数据类型，那么你无论调用多少次这个默认参数，都是同一个。
   

   def func(a,list=[]):
       list.append(a)
       return list
   print(func(10,))     # [10]
   print(func(20,[]))   # [20]
   print(func(100,))    # [10,100]
   

   def func(a,list=[]):
       list.append(a)
       return list
   ret1 = func(10,)
   ret2 = func(20,[])
   ret3 = func(100,)
   print(ret1)          # [10, 100]
   print(ret2)          # [20]
   print(ret3)          # [10, 100]
   

2. 局部作用域的坑

   # 局部作用域的坑
   
   # count = 1
   # def func():
   #     count += 1
   #     print(count)
   # func()
   # # 报错    局部作用域中对全局变量进行了修改
   
   # 在函数中，如果你定义了一个变量，但是在定义这个变量之前对其进行引用了，那么解释器认为：语法错误
   # 应该在使用前先定义
   # count = 1
   # def func():
   #     print(count)
   #     count = 3
   # func()
   # # 报错    赋值前引用局部变量
   

3. global,nonlocal

   • global

     • # 1.在局部作用域声明一个全局变量
       # name = 'hhh'
       #
       # def func():
       #     name = 'kkk'
       #     print(name)
       # func()           # kkk
       # print(name)      # hhh
       
       
       def func():
           global name
           name = 'kkk'
           print(name)
       # print(name)      # 报错
       func()           # kkk
       print(name)      # kkk
       

     • # 2.修改一个全局变量
       count = 1
       def func():
           global count
           count += 1
       print(count)        # 1
       func()
       print(count)        # 2
       

   • nonlocal

     # 1.不能操作全局变量
     
     # 2.局部作用域：内层函数对外层函数的局部变量进行修改
     def wrapper():
         count = 1
         def inner():
             nonlocal count
             count += 1
         print(count)        # 1
         inner()
         print(count)        # 2
     wrapper()4.
     

03 函数名的应用

1. # func()
   # 1.函数名指向的是函数的内存地址
   # 函数名+（）就可以执行此函数
   # print(func,type(func))   #    
   

2. # 2.函数名就是变量。
   # def func():
   #     print(666)
   # f = func
   # f1 = f
   # f2 = f1
   # f2()
   # f()
   # f1()
   # func()
   
   def func():
       print('in func')
   
   def func1():
       print('in func1')
   
   func1 = func
   func1()             # in func
   

3. # 3.函数名可以作为容器类数据类型的元素
   def func1():
       print('in func1')
   
   def func2():
       print('in func2')
   
   def func3():
       print('in func3')
   
   l1 = [func1,func2,func3]
   for i in l1:
       i()
   # in func1
   # in func2
   # in func3
   

4. # 4.函数名可以作为函数的参数
   def func():
       print('in func')
   
   def func1(x):
       x()
       print('in func1')
   
   func1(func)      
   # in func
   # in func1
   

5. # 5.函数名可以作为函数的返回值
   def func():
       print('in func')
   
   def func1(x):
       print('in func1')
       return x
   
   ret = func1(func)
   ret()
   # in func1
   # in func
   

04 格式化输出

# %s   format
# name = 'zs'
# age = 18
# msg1 = '我叫%s,今年%s'%(name,age)
# msg2 = '我叫{},今年{}'.format(name,age)


# 新特性：格式化输出
# name = 'zs'
# age = 18
# msg = f'我叫{name},今年{age}'
# print(msg)

# 可以加表达式
# dic = {'name':'zs','age':18}
# msg = f'我叫{dic["name"]},今年{dic["age"]}'
# print(msg)

# count = 7
# print(f'最终结果：{count**2}')      # 49

# name = 'zskkk'
# msg = f'我的名字是{name.upper()}'
# print(msg)                          # 我的名字是ZSKKK

# 结合函数写
# def _sum(a,b):
#     return a + b
# msg = f'最终结果是：{_sum(10,20)}'
# print(msg)                              # 最终结果是：30


# 优点：
# 1.结构更简化。
# 2.可以结合表达式，函数进行使用。
# 3.效率提升很多。

05 迭代器

1. 可迭代对象

   • 字面意思：Python中一切皆对象。一个实实在在存在的值，叫对象

   • 可迭代：更新迭代。重复的，循环的一个过程，更新迭代每次都有新的内容

   • 可以进行循环更新的一个实实在在的值

   • 专业角度：

   • 内部含有

     '_iter_'
     

     方法的对象，可迭代对象。

   • 目前学过的可迭代对象：str list tuple dict set range 文件句柄

2. 获取对象的所有方法并以字符串的形式表现：dir()

3. 判断一个对象是不是可迭代对象

   # 获取一个对象的所有方法   dir()
   # s1 = 'asdfjkl'
   # l1 = [1,2,3]
   # print(dir(s1))
   # print(dir(l1))
   # print('__iter__'in dir(s1))    # True
   print('__iter__'in dir(range(10)))    # True
   

4. 小结

   • 字面意思：可以进行循环更新的一个实实在在的值

   • 专业角度：内部含有

     '_iter_'
     

     方法的对象，可迭代对象

   • 判断一个对象是不是可迭代对象：

     '_iter_'
     

     in dir(对象)

   • str list tuple dict set range

   • 优点：

     1. 存储的数据直接能显示，比较直观。
     2. 拥有的方法比较多。

   • 缺点：

     1. 占用内存。
     2. 不能直接通过for循环，不能直接取值（索引，key除外）