11-1 枚举其实是一个类
枚举类：
from enum import Enum
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
print(VIP.YELLOW)
#VIP.YELLOW #关注的是它的标签不是数字
可以用VIP.BLACK等来进行表示。
11-2 枚举和普通类相比有什么优势
三种其他的普通方法表示枚举：
yellow = 1
green = 2
{'yellow':1,'green':2}
class TypeDiamond():
yellow = 1
green = 2
他们都是可变的，可以在代码中轻易的更改值，且没有防止相同标签的功能。
枚举的特点：
from enum import Enum
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
YELLOW= 2 #不可重复，报错
BLACK = 3
RED = 4
print(VIP.YELLOW)
VIP.YELLOW = 6 #不可更改，报错
11-3 枚举类型、枚举名称与枚举值
获取枚举类型下某一数值：
from enum import Enum
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
print(VIP.YELLOW.value)
print(VIP.YELLOW.name)
print(VIP.YELLOW)
print(VIP['GREEN'])
#1
#YELLOW #str
#VIP.YELLOW #enum 'VIP' 枚举类型
#VIP.YELLOW #enum 'VIP' 枚举类型
枚举是可以遍历的：
for v in VIP :
print(v)
11-4 枚举的比较运算
两个枚举之间可以使用等值比较(==)，与数值比较的判断结果不对。两个枚举之间不能进行大小比较。
支持is操作：
result = VIP.BLACK is VIP.GREEN
两个大类之间也可以进行等值比较，不过结果是False:
from enum import Enum
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
class VIP1(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
print(VIP.GREEN ==VIP1.GREEN)
#False
11-5 枚举注意事项
枚举的数值可以相同，在这种情况下，将第二种枚举类型看成别名。遍历时不会打印别名：
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 1 #别名，不会报错
BLACK = 3
RED = 4
把别名加入遍历循环：
for v in VIP.__members__.items() :
print(v)
#('YELLOW', <VIP.YELLOW: 1>)
#('GREEN', <VIP.GREEN: 2>)
#('BLACK', <VIP.BLACK: 3>)
#('RED', <VIP.RED: 4>)
或者遍历__members__:
for v in VIP.__members__:
print(v)
#YELLOW
#GREEN
#BLACK
#RED
11-6 枚举转换
在数据库里一般存储数值或者标签名字来代表枚举类型，推荐存储数值，数字占用的空间更小。但是不建议在代码种用数值代表枚举，可读性不强。
如何将数字转换成枚举类型：
from enum import Enum
a = 1
class VIP(Enum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
print(VIP(a)) #转换枚举类型
#VIP.YELLOW
11-7 枚举小结
要求每个枚举类型都是数字的时候继承IntEnum：
from enum import IntEnum
class VIP(IntEnum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
限制不同的枚举类型不能取相同的值：
from enum import Enum
from enum import IntEnum,unique
@unique #装饰器
class VIP(IntEnum):
YELLOW = 1
GREEN = 2
BLACK = 3
RED = 4
枚举类型不能实例化，属于单例模式
11-8 进阶内容开场白
业务逻辑的开发者，不考虑太多的封装性
包和类库的开发者，要考虑封装性
11-9 一切皆对象
函数式编程并没有标准定义，如果代码非常繁琐则考虑使用。
学习闭包的概念，不是python独有的。
其他大多数语言中的函数只是一段可执行的代码，并不是对象。
python中的函数是对象，一切皆对象。可以把函数赋值给变量：
a = 1
a = '2'
a = def
甚至可以把函数当作另外一个函数的参数传递或者当成返回值返回，而C#中要封装成委托。
11-10 什么是闭包
例1：
def curve_pre():
def curve():
pass
curve() #找不到，因为curve()的作用域仅限于curve_pre()的内部
例2：
def curve_pre():
def curve():
pass
return curve #函数可以作为结果返回
f = curve_pre() #函数可以赋值
f()
例3：
def curve_pre():
a = 25 #局部变量在curve的外部
def curve(x): #接受抛物线的x值
return a * x * x
return curve #返回一个函数
f = curve_pre()
print(f(2)) #调用curve()函数
#100
简化：
a = 10
def f1(x):
return a * x * x
print(f1(2))
#40 #局部变量找不到会去上一级找
例4与例3对比：
def curve_pre():
a = 25 #局部变量在curve的外部
def curve(x): #接受抛物线的x值
return a * x * x
return curve #返回一个函数
a = 10 #定义a = 10
f = curve_pre()
print(f(2)) #调用curve()函数
#100 #仍然是a = 25的取值，取得是定义时的环境变量，这就是闭包
函数及其外部环境变量所构成的整体叫做闭包
环境变量要在函数外部，但不能是全局变量：
a = 25 #a定义为了全局变量
def curve_pre():
def curve(x): #接受抛物线的x值
return a * x * x
return curve #返回一个函数
a = 10
f = curve_pre()
print(f(2)) #调用curve()函数
#40 #a的值被改变了
查看：
def curve_pre():
a = 25 #局部变量在curve的外部
def curve(x): #接受抛物线的x值
return a * x * x
return curve #返回一个函数
a = 10
f = curve_pre()
print(f.__closure__)
print(f.__closure__[0].cell_contents)
print(f(2)) #调用curve()函数
#(<cell at 0x0031AAF0: int object at 0x0FF93A80>,)
#25 #这里是a的值
#100
11-11 一个事例看看闭包
闭包保存的是一个环境，把函数现场保存起来了。
闭包 = 函数 + 函数定义时的环境变量
def f1():
a = 10
def f2():
a = 20 #对a重新赋值
print(a)
print(a)
f2() #调用
print(a)
11-12 闭包的经典误区
def f1():
a = 10
def f2():
a = 20 #对a重新赋值局部变量，不会影响到外部
print(a)
print(a) #10
f2() #20
print(a) #10
f1()
#10
#20
#10
从外层向内层分析
查看其是不是一个闭包：
def f1():
a = 10
def f2():
a = 20
# print(a)
#print(a)
f2()
#print(a)
f = f1() #f1是None类型
print(f.__closure__) #报错
加上返回值,仍然不是闭包函数：
def f1():
a = 10
def f2():
a = 20 #a被认为是一个局部变量了，就不认为是个环境变量了
return a
return f2
f = f1()
print(f.__closure__) #没有__closure__属性
#None
去掉f2()中的赋值后是闭包函数：
def f1():
a = 10
def f2():
#a = 20 #删除a = 20
return a
return f2
f = f1()
print(f.__closure__)
#(<cell at 0x02F5AAF0: int object at 0x0FF93990>,)
环境变量不能当作一个变量去赋值，而是一定要去引用外部。
11-13 出个题,用闭包解决!
闭包不是必不可少的东西，只是可以使你的代码架构更加合理。
旅行者，x = 0 为起点，计算出旅行者当前所处的位置。
关键点：每次调用时需要调用上次的状态
11-14 我先用非闭包解决一下
origin = 0
def go(step):
global origin #将origin变成全局变量
new_pos = origin + step
origin = new_pos
return origin
print(go(2))
print(go(3))
print(go(6))
#2
#5
#11
11-15 再用闭包解决一下
origin = 0
def factory(pos): #工厂模式
def go(step):
nonlocal pos #强制声明不是局部变量
new_pos = pos + step
pos = new_pos
return new_pos
return go
tourist = factory(origin)
print(tourist(2))
print(tourist(3))
print(tourist(6))
#2
#5
#11
并没有改变全局变量origin的值
11-16 小谈函数式编程
python和Javascript都会使用闭包。
在一个函数外部间接调用函数内部的变量，从模块级别调用局部变量。
极易造成内存泄漏。
我的个人博客：http://www.unconstraint.cn