深度学习DAY6 Python基础

函数也是对象，内存底层分析

python中一切都是对象。实际上，执行def定义函数后，系统就创建了对应的函数对象。

#测试函数也是对象
def print_star(n):
    print("*"*n)
print(print_star)
print(id(print_star))

print_star(20)
c=print_star
c(15)
print(id(c))#此时c的地址和print_star的一样
print(type(c))#c的类型也是函数

运行结果：

变量的作用域（全局变量和局部变量）

变量起作用的范围称为变量的作用域，不同作用域内同名变量之间相互不影响。变量分为全局变量和局部变量

全局变量

1.在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块，从定义位置开始直到模块结束。
2.全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。
3.全局变量一般做常量使用。
4.函数内要改变全局变量的值，使用global声明一下

局部变量

1.在函数体中（包含形式参数）声明的变量。
2.局部变量的引用比全局变量快，优先考虑使用局部变量。
3.如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只使用同名的局部变量
a = 100 # 全局变量

#测试全局变量和局部变量
a=3#全局变量

def haha():
    b=3
    print(b)
    print(locals())#打印所有局部变量（结果以字典输出）
    print(globals())#打印所有全局变量（结果以字典输出）
haha()

print(a)#全局变量可以打出来
print(b)#局部变量打不出来

局部变量和全局变量效率测试

局部变量的查询和访问速度比全局变量快，优先考虑使用，尤其是在循环的时候。
在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方，可以通过将全局变量转为局部变量提高运行速度。

#测试全局变量和局部变量的效率
import math
import time

def test_01():
    start=time.time()
    for i in range(10000000):
        math.sqrt(30)
    end=time.time()
    print("{0}".format((start-end)))

def test_02():
    start=time.time()
    b=math.sqrt
    for i in range(10000000):
        b(30)
    end=time.time()
    print("{0}".format((start-end)))

test_01()
test_02()

运行结果：

参数的传递

函数的参数传递本质上就是：从实参到形参的赋值操作。
Python中“一切皆对象”，所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以，Python中参数的传递都是“引用传递”，不是“值传递”。具体操作时分为两类：
1.对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身。
2.对“不可变对象”进行“写操作”，会产生一个新的“对象空间”，并用新的值填充这块空间。（起到其他语言的“值传递”效果，但不是“值传递”）

可变对象

字典、列表、集合、自定义的对象等

不可变对象

数字、字符串、元组、function等

传递可变对象的引用

传递参数是可变对象例如（字典、列表、集合、自定义的对象等），实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。

[操作]参数传递： 传递可变对象的引用

a=[20,30]
print(a)
print(id(a))
print("************")
def gogo(m):
    print("m的地址：",id(m))#a和m是同一个对象
    m.append(300)#由于m是可变对象，所以不创建对象拷贝，而是直接修改这个对象
    print("m的地址：",id(m))
gogo(a)
print(a)
print(id(a))

运行结果：

传递不可变对象的引用

传递参数是不可变对象(例如：int、float、字符串、元组、布尔值)，在赋值操作时，由于不可变对象无法修改，系统会创建一个新对象。

[操作]参数传递：传递不可变对象的引用

a=100
print(a)
print(id(a))
print("************")
def haha(n):
    print("n的地址：",id(n))#传递进来的是a对象的地址
    n=n+200                #由于a是不可变对象，所以创建新的对象n
    print("n的新地址：",id(n))#n已经是新的对象
    print(n)
haha(a)
print(a)#打印的还是原对象

运行结果：

显然，通过id值我们可以看到n和a一开始是同一个对象，给n赋值后，n是新的对象。

浅拷贝和深拷贝

我们可以使用内置函数：copy（线接贝）、deepcopy（深拷贝）。

浅拷贝：

不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。

深拷贝：

会连子对象的内存也全部烤贝一份，对子对象的修改不会影响源对象。
浅拷贝

#测试浅拷贝
import copy
a=[10,20,[5,6]]
b=copy.copy(a)#浅拷贝，只拷贝了a指向的地址
print(a)
print(b)
b.append(30)#加了一个新元素，加到b里所以a没有
b[2].append(7)#b[2]指向的a[2]的地址，加了个7，就加到了a[2]里，a就有了
print(a)
print(b)

运行结果：

深拷贝

#测试深拷贝
import copy
a=[10,20,[5,6]]
b=copy.deepcopy(a)#深拷贝，带内存拷贝了a，有了纯粹独立带内存的b
print(a)
print(b)
b.append(30)#给b地址里加
b[2].append(7)#给b[2]加，不影响a
print(a)
print(b)

运行结果：

传递不可变对象是浅拷贝

传递参数是不可变对象（例如：int、float、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对象的引用。但在”写操作”时，会创建一个新的对象拷贝。这个拷贝使用的是“浅拷贝“，不是“深拷贝”。

##传递不可变对象，如果发生拷贝，是浅拷贝
a=(100,200,[6,7])#as是元组是不可变对象
print("a:",id(a))

def hah(m):
    print("m:",id(m))
    m[2][0]=20   '''由于对不可变对象是浅拷贝，只拷贝了地址，
    而该地址里是列表对象，列表对象可变，所以结果变了'''
    print(m)
    print("m:",id(m))
hah(a)

运行结果：

参数的几种类型

位置参数

函数调用时，实参默认按位顺序传递，需要个数和形参匹配。按位置传递的参数，称为：“位置参数”。
[操作]测试位置参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3)#报错，参数个数不匹配

运行结果：

默认值参数

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。
[操作]测试默认值参数

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(2,3)
f1(2,3,4)#传了就覆盖掉原来的c

运行结果：

命名参数

按照形参的名称传递参数，称为“命名参数”，也称“关键词参数”
[操作]测试命名参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)
f1(2,3,4)#默认值参数
f1(c=2,b=3,a=4)#命名参数，通过形参名字来匹配

运行结果：

可变参数

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。

[操作]测试可变参数处理（元组，字典两种方式）

在这里插入代码片
def f1(a,b,*c):
    print(a,b,c)
f1(2,3,4,5,6)#4,5,6按元组放到c中了，c是一个元组

def f2(a,b,**c):
    print(a,b,c)
f2(1,2,name="rx",age=18)
'''name="rx",age=18都放到c里，c是一个字典'''

运行结果：

强制命名参数

在带号的"可变参数”后面增加新的参数，必须是"强制命名参数".
[操作]强制命名参数的使用

def f1(*a,b,c):
    print(a,b,c)
'''f1(2,3,4,5,6)会报错，会将所有数字全部收集，
导致b，c无赋值'''
f1(2,3,4,b=5,c=6)

运行结果：

lambda表达式和匿名函数

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.
[操作]lambda表达式

f=lambda a,b,c,d:a*b*c*d
print(f(1,2,3,4))

g=[lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4]
print(g[2](4))

运行结果：：

eval()函数）

（倒是没听懂）
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[,globalsl[,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
[操作]测试eval函数

递归函数

逆归函数指的是：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
递归函数由于会创建大量的函数对象、过量的消耗内存和运算能力。在处理大量数据时，谨慎使用。

def hha(n):
    print("hha:",n)
    if n==0:
        print('结束')
    else:
        hha(n-1)
    print("*****",n)#最后调用，先被执行。
hha(3)

运行结果：

递归实现阶乘

#使用递归函数算阶乘
def jiec(n):
   if n>0:
      return n*jiec(n-1)
   else:
       return 1
a=jiec(5)
print(a)

运行结果：
120