**浅拷贝:**不拷贝子对象的内容,只是拷贝子对象的引用。相当于拷贝一个个体
# 测试浅拷贝,深拷贝
import copy
a = [10,20,[5,6]]
b=copy.copy(a)
print("a:",a)
print("b:",b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("浅拷贝。。。。")
print("a:",a)
print("b:",b)
**深拷贝:**会连子对象的内存也全部拷贝一份,对子对象的修改不会影响源对象。相当于拷贝一个家庭。
import copy
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.deepcopy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("深拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
a = (10,20,[5,6])
print("a:",id(a))
def test01(m):
print("m:",id(m))
m[2][0] = 888
print(m)
print("m:",id(m))
test01(a)
print(a)
函数调用时,实参默认按位置顺序传递,需要个数和形参匹配。按位置传递的参数,称为:“位置参数”。
def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3) #报错,位置参数不匹配
我们可以为某些参数设置默认值,这样这些参数在传递时就是可选的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。
def f1(a,b,c=10,d=20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面
print(a,b,c,d)
f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)
我们也可以按照形参的名称传递参数,称为“命名参数”,也称“关键字参数”。
def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(8,9,19) #位置参数
f1(c=10,a=20,b=30) #命名参数
可变参数指的是“可变数量的参数”。分两种情况:
1.*param(一个星号),将多个参数收集到一个“元组”对象中。
2.**param(两个星号),将多个参数收集到一个“字典”对象中。
def f1(a,b,*c):
print(a,b,c)
f1(8,9,19,20)
def f2(a,b,**c):
print(a,b,c)
f2(8,9,name='ssl',age=10)
def f3(a,b,*c,**d):
print(a,b,c,d)
f3(8,9,20,30,name='ssl',age=28)
在带星号的“可变参数”后面增加新的参数,必须在调用的时候“强制命名参数”。
lambda表达式可以用来声明匿名函数。lambda函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda函数实际生成了一个函数对象。
lambda表达式只允许包含一个表达式,不能包含复杂语句,该表达式的计算结果就是函数的返回值。
lambda表达式的基本语法如下:
lambda arg1,arg2,arg3... : <表达式>
arg1/arg2/arg3为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是:表达式的运算结果。
f =lambda a,b,c:a+b+c
print(f)
print(f(2,3,4))
g= [lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4]
print(g[0](6),g[1](7),g[2](10))# 有点像调用数组
功能:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
语法:
eval(source[, globals[, locals]]) -> value
参数:
source:一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象
globals:可选。必须是dictionary
locals:可选。任意映射对象
s="print('abcde')"
eval(s)
a=10
b=20
c=eval("a+b")
print(c)
dict1 = dict(a=100,b=200)
d=eval("a+b",dict1)
print(d)
递归函数指的是:自己调用自己的函数,在函数体内部直接或间接的自己调用自己。递归类似于大家中学数学学习过的“数学归纳法”。 每个递归函数必须包含两个部分:
1.终止条件 表示递归什么时候结束。一般用于返回值,不再调用自己。
2.递归步骤 把第n步的值和第n-1步相关联。
def test01(n):
print("test01",n)
if n==-1:
print("over")
else :
test01(n-1)
test01(4)
def factorial(n):
if n==1:return 1
return n*factorial(n-1)
for i in range(1,6):
print(i,'!=',factorial(i))
嵌套函数:
在函数内部定义的函数!
def outer():
print('outer running...')
def inner():
print('inner running...')
inner()
outer()
一般在什么情况下使用嵌套函数?
1.封装 - 数据隐藏 外部无法访问“嵌套函数”。
2.贯彻 DRY(Don’t Repeat Yourself) 原则 嵌套函数,可以让我们在函数内部避免重复代码。
3.闭包
nonlocal 用来声明外层的局部变量。
global 用来声明全局变量。
a =100
def outer():
b=10
def inner():
nonlocal b
print("inner:",b)
b=20
global a
a=1000
inner()
print("outer b:",b)
print("outer a:",a)
outer()
Python在查找“名称”时,是按照LEGB规则查找的:
Local–>Enclosed–>Global–>Built in
Local 指的就是函数或者类的方法内部
Enclosed 指的是嵌套函数(一个函数包裹另一个函数,闭包)
Global 指的是模块中的全局变量
Built in 指的是Python为自己保留的特殊名称。
str ="global"
def outer():
# str="outer"
def inner():
# str="inner"
print(str)
inner()
outer()
依次将几个str注释掉,观察控制台打印的内容