基本补充以及函数

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set，是一个无序且不重复的元素集合

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深浅copy

一、数字和字符串

对于数字和字符串而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。

二、其他基本数据类型

对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。

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函数

一、定义和使用

def 函数名(参数):

       

    ...

    函数体

    ...

    返回值

二、内置函数

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lambda表达式

# ###################### 普通函数 ######################

# 定义函数（普通方式）

def func(arg):

    return arg + 1

    

# 执行函数

result = func(123)

    

# ###################### lambda ######################

    

# 定义函数（lambda表达式）

my_lambda = lambda arg : arg + 1

    

# 执行函数

result = my_lambda(123)

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递归函数

斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368...

def func(arg1,arg2):

    if arg1 == 0:

        print arg1, arg2

    arg3 = arg1 + arg2

    print arg3

    func(arg2, arg3)

  

func(0,1)

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装饰器

装饰器的功能：在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展

装饰器的本质：就是一个闭包函数

def wrapper(func):  # 装饰器
　　def inner(*args, **kwargs):
　　　　'''函数执行之前的内容扩展'''
　　　　ret = func(*args, **kwargs)
　　　　'''函数执行之前的内容扩展'''
　　　　return ret
　　return inner

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迭代器

一、可迭代协议

可以被迭代要满足要求的就叫做可迭代协议。内部实现了__iter__方法

字符串，列表，元组，集合，字典都是可迭代的

二、迭代器协议

内部实现了__iter__，__next__方法

三、相同点

都可以使用for循环

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生成器

常规定义函数，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果。

def  func(): #这是一个简单的函数
        a=1
        return a
print(func())


def func():
    print('第一次')
    a = 1
    yield a  # 返回第一个值
    print(’第二次')
    yield 12  # 返回第二个值


ret = func()  # 得拿到一个生成器
print(next(ret))#取第一个值
print(next(ret))# 取第二个值
print(next(ret))# 取第三个值，会报错，因为没有yield第三个值

 

yield from 就相当于for循环

 

列表推导式

l=[i 条件语句]

生成器表达式

类似列表推导式

l=(i 条件语句)#yeild

通过next()取值