第1章 名称空间
1.1 定义
1.2 变量运行流程
1.3 临时名称空间
1.4 python三种名称空间
第2章 作用域
2.1 作用域分类
2.2 加载顺序
2.3 取值顺序
函数嵌套
2.4 函数中嵌套函数
2.5 嵌套中的局部空间
第3章 内置函数
3.1 globals()
3.2 locals()
3.3 可变数据类型
第4章 关键字
4.1 global
4.2 nonlocal
第5章 函数名的应用
5.1 函数名对应内存地址
5.2 函数名可以作为容器类数据的元素
5.3 函数名可以作为函数的参数
5.4 函数名可以作为函数的返回值
5.5 函数名可以赋值
第6章 闭包
6.1 __closure__
6.2 闭包引申
第7章 装饰器基础
7.1 原始版测代码效率
7.2 改版1：封装一个函数
7.3 改版2测试多个函数
7.4 改版3同原函数
7.5 改版4 最简单的装饰器
7.6 改版5 语法糖 @
7.7 改版6带参数的装饰器
7.8 改版7:带返回值
7.9 装饰器本质-模板
第8章 拾遗
8.1 python2 里没有nonlocal
8.2 内存地址的坑
第1章 名称空间
1.1 定义
u 名称空间：变量与值的内存地址的对应关系
u 也称：全局名称空间，命名空间
1.2 变量运行流程
解释：当程序运行时，代码从上至下执行，他会将变量与值的关系存储在一个空间中，当调用变量时，找到命名空间中的关系，并找到内存地址，打印内存地址信息
1.3 临时名称空间
u 也称：局部名称空间
u 特点：
当程序遇到函数时，他会将函数名存在内存中，函数体漠不关心
当函数执行时，内存会临时开辟一个空间，存放函数体里面的代码
函数外面访问不到临时空间的内容，随着函数执行完，临时空间关闭释放
1.4 python三种名称空间
u 全局名称空间
u 局部名称空间
u 内置名称空间
例：
# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
name = 'wang'##全局名称空间
def func1():
name = 'xiao'#局部名称空间
print(111)#内置名称空间
func1()
第2章 作用域
2.1 作用域分类
u 全局作用域
内置名称空间
全局名称空间
u 局部作用域
局部名称空间
2.2 加载顺序
内置名称空间 èè 全局名称空间 èè 局部名称空间
|-程序执行 |-函数调用
2.3 取值顺序
u 从小到大不可逆的去找，单向不可逆
u 引用不是改变
u 取值是从小到大取值LEGB
u 想改变上层空间的变量，要用到global nonlocal
函数嵌套
2.4 函数中嵌套函数
例：
def func1():
print(666)
def func2():
func1()
print(333)
def func3():
func2()
print(222)
print(111)
func3()
print(555)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
111
666
333
222
555
2.5 嵌套中的局部空间
执行函数时开辟两个局部空间
def func1():
name = 'wang'
print(name)
def func2():
name2 = 'su'
print(222)
print(333)
func2()
func1()
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
wang
333
222
全局名称空间只能局部引用不能改变
例：
count =1
def func1():
count = count +1
print(count)
func1()
输出
File "D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py", line 51, in func1
count = count +1
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
#报错：改变count之前要先定义
例：正确定义后
count =1
def func1():
count2 = count +1
print(count2)
func1()
输出
D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
2
第3章 内置函数
用来验证名称空间中所存的值
3.1 globals()
返回一个字典，字典里的内容是全局名称空间里的内容
3.2 locals()
返回 以一个字典，当前位置的所有变量
例：
sex = '男'
def func1():
name = 'wang'
age = 100
print(globals())
print(locals())
func1()
输出
'D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py', '__cached__': None, 'sex': '男', 'func1': <function func1 at 0x0000000001D33E18>}
{'age': 100, 'name': 'wang'}
3.3 可变数据类型
解释：对于可变数据类型 list dict set 不用global nonlocal
例：
list1 = []
def func1():
list1.append(666)
func1()
print(list1)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
[666]
第4章 关键字
4.1 global
l 可以引用并改变全局部变量
l 在局部作用域声明全局变量
例：应用改变
count =1
def func1():
global count
count = count +1
print(count)
func1()
print(count)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
2
2
例：在局部作用域声明全局变量
def func1():
global name
name = 'wang'
print(name)
func1()
print(name)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
wang
wang
4.2 nonlocal
解释：不能操作全局变量，只能操作局部变量；从哪层引用的该变量，从那层开始全改变
不定义局部变量报错：UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
def func1():
count = 1
def inner():
count = count +1
print(count)
inner()
func1()
输出
File "D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py", line 67, in inner
count = count +1
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
例：nonlocal运用
def func1():
count = 1
def inner():
nonlocal count
count = count +1
print(count)
inner()
func1()
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
2
第5章 函数名的应用
解释：函数名定义规则与变量一样，区别是加（）就能执行，像这样的函数名又叫：第一类对象
5.1 函数名对应内存地址
例：
def func1():
print(999)
print(func1)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
<function func1 at 0x0000000000463E18>
5.2 函数名可以作为容器类数据的元素
例：
l1 = [func1,fun2,func3]
for i in l1:
i()
5.3 函数名可以作为函数的参数
def func1():
print(666)
def func2(x):
x()
print(222)
func2(func1)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
666
222
5.4 函数名可以作为函数的返回值
例1：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#注册
def func1():
print(111)
def func2(x):
x()
print(222)
return x
ret = func2(func1)
ret()
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_4/python_lession.py
111
222
111
5.5 函数名可以赋值
例2：
def func1():
print(222)
return 111
f1 = func1
f2 = f1
f3 = f2
print(f3)
f3()
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
<function func1 at 0x0000000001D13E18>
222
第6章 闭包
解释：内层函数对外层函数非全局变量的引用
6.1 __closure__
判断方法：函数名.__closure__，返回None不是闭包
例：
name = 'wang'
def wrapper(x):
def inner():
print(x)
inner()
print(inner.__closure__)
wrapper(name)
输出
D:/python/untitled2/python_auto/lianxi3.py
wang
(<cell at 0x00000000021565E8: str object at 0x0000000001DBA260>,)
6.2 闭包引申
闭包的特性：若果说python解释器遇到了闭包，他有一个机制，这个闭包不会随着函数的结束而释放，后在一定时间后被垃圾回收机制释放掉。
第7章 装饰器基础
作用:在不影响函数执行的基础上，增加一些额外的功能，登录认证，打印日志
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
7.1 原始版测代码效率
print(time.time())
def func1():
time.sleep(0.3)
print('非常复杂')
start_time = time.time()
func1()
end_time = time.time()
print('次函数的效率%s' % (end_time-start_time))
7.2 改版1：封装一个函数
def func1():
time.sleep(0.3)
print('非常复杂。。。')
def func2():
time.sleep(0.3)
print('特别复杂。。。')
7.3 改版2测试多个函数
被测试函数当参数传入，可以测试多个函数执行效率
def timmer(f):
start_time = time.time()
f()
end_time = time.time()
print('次函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
timmer(func1)
timmer(func2)
7.4 改版3同原函数
测试函数执行效率的同时，不要改变原函数的调用方式
def timmer(f):
start_time = time.time()
f()
end_time = time.time()
print('次函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
f1 = func1
func1 = timmer
func1(f1)
7.5 改版4 最简单的装饰器
改版3虽然大体上满足了我的要求，但是增加两行代码，而且多了参数，不好，继续改，尽量不添加其他代码，而且做到调用时一模一样
def timmer(f):
def inner():
start_time = time.time()
f()
end_time = time.time()
print('次函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
return inner
func1 = timmer(func1)
func2 = timmer(func2)
func1()
func2()
7.6 改版5 语法糖 @
改版4每次测试一个函数的执行效率时都需要增加一行，func1 = timmer(func1)代码，麻烦，python提出了一个语法糖 @。
def timmer(f):
def inner():
start_time = time.time()
f()
end_time = time.time()
print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
return inner
@timmer
def func1():
time.sleep(0.3)
print('非常复杂。。。。')
func1()
7.7 改版6带参数的装饰器
被装饰的函数肯定要有参数的，你现在不能满足，解决这个问题。被装饰的函数带参数的装饰器
def timmer(f):
def inner(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
f(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
return inner
@timmer
def func1(a,b):
time.sleep(0.3)
print(a,b)
print('非常复杂。。。。')
@timmer # func1 = timmer(func1) inner
def func2(a,b,name,sex='man'): # f(1,2,,sex='nv',name='alex')
time.sleep(0.3)
print(a,b,sex,name)
print('非常复杂......')
func2(1,2,sex='nv',name='alex') # inner()
7.8 改版7:带返回值
被装饰的函数肯定要有返回值的，解决这个问题。被装饰的函数带参数且有返回值的装饰器
def timmer(f): # f = func2 函数名
def inner(*args,**kwargs): # args = （1,2）,kwargs {sex:'nv',name:'alex'}
start_time = time.time()
ret = f(*args,**kwargs) # f(1,2,,sex='nv',name='alex')
end_time = time.time()
print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
return ret
return inner
@timmer # func1 = timmer(func1) inner
def func2(a,b,name,sex='man'): # f(1,2,,sex='nv',name='alex')
time.sleep(0.3)
print(a,b,sex,name)
print('非常复杂......')
return 666
print(func2(1,2,sex='nv',name='alex')) # inner()
def timmer(f):
def inner(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
ret = f(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
return ret
return inner
@timmer
def func2(a,b,name,sex='man'):
time.sleep(0.3)
print(a,b,sex,name)
print('非常复杂......')
return 666
ret1 = func2(1,2,sex='nv',name='alex')
print(ret1)
7.9 装饰器本质-模板
装饰器的本质：是闭包
装饰器根本作用：在不影响原函数执行的基础上，增加一些额外的功能登录认证，打印日志等等。
def wrapper(f):
def inner(*args,**kwargs):
"""被装饰函数执行之前的操作"""
ret = f(*args,**kwargs)
"""被装饰函数执行之后的操作"""
return ret
return inner
第8章 拾遗
8.1 python2 里没有nonlocal
8.2 内存地址的坑
def extendlist(val,list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extendlist(10)
list2 = extendlist(123,[])
list3 = extendlist('a')
print('list1=%s'%list1)
print('list=%s'%list2)
print('list3=%s'%list3)
输出
C:\python3\python.exe D:/python/untitled2/python_4/python_lession.py
list1=[10, 'a']
list=[123]
list3=[10, 'a']