python自动化学习笔记之DAY4

一、函数

1、函数的嵌套

      在一个函数的内部，有定义另外一个函数。

      在调用一个函数的过程中，又调用了其他函数。

      def  bar():

             print('from bar')

       def  foo():

             print('from foo')

             bar()

         foo()

二、名称空间

名称空间：存放名字与变量绑定关系的地方

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，比如：print、len、type等等。

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。

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

 

加载顺序：内置——》全局——》局部

名字查找顺序：局部——》全局——》内置

例：

x = 0

def f1():

    x = 1

    def f2():

         x = 2

         def f3():

             x = 3

             print(x)

          f3()

      f2()

f1()

 

全局作用域：全局存活，全局有效：globals()

x = 0

def  f1():

    print(x)

f1()

局部作用域：临时存活，局部有效：locals()

def  f1():

    x = 0

    print(x)

f1()

如果需要把局部变量声明成全局变量，可以使用 globals x

作用域关系：在函数定义时就已经固定，与调用位置无关，在调用函数时，必须回到函数原来定义的位置去找作用域关系。

 

三、闭包函数：

①、定义在函数内部的函数。

②、包含对外部作用域名字的引用，而不是对全局作用域的引用。

例：

def  f1():

    x = 123

    def  f2():

        print(x)

     return f2

func = f1()

func()

 

四、装饰器：

①、开发封闭原则：对扩展是开发的，对修改是封闭的

②、装饰器：装饰他人的工具，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

③、装饰器遵循的原则：不修改被装饰对象的源代码，不修改被调用对象的调用方式

④、装饰器的目的：在遵循装饰器的原则的前提下，为其他新功能函数添加

@装饰器名，必须写在装饰对象的正上方，并且是单独一行

import  time

def  timmer(func):

       def wrapper(*args,**kwargs):

              start=time.time()

               func()

               stop=time.time()

                print('time is %s' %(stop-start))

        return wrapper()

@timmer

def  index():
       time.sleep(3)

        print('welcome to index')

index()

 

五、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。

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

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，执行得到仍然是迭代本身

dic = {'name':'egon','sex':'m','age':18}      字典无序，不适用索引的取值方式

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       结束

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，即无法预知长点

 

六、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、把函数的结果做成迭代器（以一种优雅的方式封装好_iter_,_next_）

2、函数暂停与在继续运行的状态是有yield控制

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))

 

yield与return的比较：

相同：都有返回值的功能

不同：return只能返回一次值，而yield可以返回多次值