python简化函数定义过程
作用域规则，闭包，装饰器，生成器，协程：函数式编程特性
列表推导，生成器表达式：声明式编程与数据处理的工具
def定义函数，调用时参数的顺序与数量匹配：位置参数
定义时指定默认值，则参数可选
默认参数值：定义时作为值传入的对象
不可变对象：默认参数调用间保持一致
可变对象：调用间保留之前的修改
函数参数是局部变量，静态分配了参数默认值用于初始化赋值
可变数目参数*args
关键字参数：调用时指定参数名
位置参数，关键字参数，可变长位置参数，关键字字典
**kargs传递关键字参数字典
可变长参数通常用于编写其他函数的包装器与代理
参数传递与返回值
函数参数仅仅指代 传入对象的名称
不同于按值传入或按引用传入
传
不可变对象：像是按值
可变对象：按引用
修改了输入值：副作用
return 缺省，返回None
作用域规则
执行函数时，创建新的局部命名空间
当变量被赋值时，变量始终被绑定在该函数的局部命名空间
global：声明变量属于全局空间
#####同条语句出现的相同名字只能是同一变量：不能突然改变作用域
嵌套函数中的变量：静态作用域限定
python3 nonlocal，把变量绑定到外层嵌套的局部变量，依然是静态作用域
局部变量没赋值：unbondingLocalError
函数是第一类对象
作为数据处理时，隐式携带定义函数时的环境信息（深约束？）
x
def fun
fun，可使用x，且优先级高，类似于静态变量？
定义时环境，调用时环境，优先级
闭包：函数定义与其执行环境打包
执行环境是定义处作用域，还是可以访问至全局空间？还是作用域的子集？需要的那部分
fun.__globals__
使用嵌套函数时，闭包捕捉内部函数执行所需的整个环境，所有
用于惰性求值，延迟求值
调用嵌套函数，不是直接返回的函数，而是完成返回函数与传递参数的闭包的定义动作，用于之后直接调用
不同环境不同闭包不同对象
一系列函数调用中保持某个值：静态变量
如何生成不同的函数对象？定义不同，闭包环境不同
闭包作为函数的定制化
闭包作为静态变量的实现
闭包捕捉内部函数的环境，可用于包装现有函数，添加额外功能
装饰器：一个函数，用于包装另一个函数（方法）或类
修改或增强对象的行为
@
定义为闭包，嵌套在要修饰函数的外层
def 装饰器（real）
def fun
强化函数real
return real处理后
return fun
类装饰器返回类
生成器函数对象，yield
yield关键字定义生成器函数
生成值的序列，以便在迭代时使用
调用函数，返回生成器函数对象
__next__（调用）执行函数，直到yield
用于消耗序列的操作，要求迭代器对象的操作？
StopIteration异常标志迭代结束
部分消耗：close（）方法
协程与yield表达式
协程：函数，使用yield表达式，出现在运算符右边
向函数发送值时执行
等待相关生成器对象.send（数据）
r=receiver()
r.send("")
r.close()
close在生成器/协程内部生成GeneratorExit异常
如果yield表达式中提供了值，协程可使用yield语句同时接收/发送值
生成器模拟管道，内存占用小
协程反向管道，编写数据流处理程序，嵌套连接协程，进而实现并发
列表推导
列表——操作——新列表
[expression for item in iterable if condition
item in iterable if condition]
表达式构造出的元组必须加（）去歧义
在当前作用域求值，保留修改
py3迭代变量为私有变量
生成器表达式（）创建生成器对象，用于迭代操作
提高性能，减少内存使用
list（可迭代对象）——列表
元组
字典
集合
声明式编程
源自数学集合论
声明式特性：程序组织为 一系列（可同时操作的）数据计算
不关心循环的具体实现
可用于模拟数据库操作
lambda语句：创建表达式形式的匿名函数
lambda args : expression
不能出现 多个语句或其他表达式语句
用于指定短小的回调函数
递归
不做尾递归优化
不能用于生成器与协程？
递归调用只会创建一个新的？生成器对象，不会实际迭代它
对递归程序使用装饰器：所有内部递归调用也装饰后进行
装饰器用于系统管理时，少用递归
文档字符串
装饰器包装函数破坏文档字符串
@wraps
函数属性
任意添加，在__dict__中
@wraps
eval
exec
complie
执行表达式字符串，返回结果
在调用者命名空间执行
接手可选的映射对象，分别作为：全局，局部命名空间
缺省：当前值