一、函数名的应用
1，函数名就是函数的内存地址，而 函数名() 就是运行这个函数
def func():
return
print(func) #返回一个地址
2，函数名可以作为变量。
def func1():
print(666)
f1 = func1
f2 = f1
f2() #就等于func1() 此时执行函数
3，函数名可以作为函数的参数。
def func1():
print(666)
def func2(x):
x()
func2(func1) #输出666 func1作为实参传进func2中，此时在func2中x()等于func1()
4，函数名可以当做函数的返回值。
def wraaper():
def inner():
print(666)
return inner
ret = wraaper() #执行函数wraaper()，得到返回值inner赋值给ret，这个inner是函数名
ret() #输出666，ret()等于inner()
(注意：这里要调用inner()只能是用ret()，因为inner()是wraaper()的嵌套函数，
在全局命名空间中并没有声明，所以直接用inner()不能执行，)
def func2():
print('in func2')
def func3(x):
print('in func3')
return x
f = func3(func2) #给func3传进一个参数func2,返回func2赋值给f
f() #f()等于func2()
5，函数名可以作为容器类类型的元素。
例子：
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
def f3():
print('f3')
l = [f1,f2,f3]
d = {'f1':f1,'f2':f2,'f3':f3}
#调用
l[0]()
d['f2']()
例子：
def func1():
print('in func1')
def func2():
print('in func2')
def func3():
print('in func3')
def func4():
print('in func4')
l1 = [func1,func2,func3,func4]
#调用
for i in l1:
i()
像上面的函数名这种，成为第一类对象。
第一类对象（first-class object）指：
1.可在运行期创建
2.可用作函数参数或返回值
3.可存入变量的实体。
(如果不明白，那就记住一句话，就当普通变量用)
6、globals() locals()
globals() #返回全局变量的一个字典。
locals() #返回当前位置的变量的字典。
例如：
def func1():
a = 2
b = 3
print(globals()) #此时globals()在局部命名空间中，但也是返回全局命名空间的一个字典{'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西，省略)...}
print(locals()) #此时locals()在局部命名空间中，所以返回的是局部命名空间的一个字典{'b': 3, 'a': 2}
print(globals()) #此时globals()在全局命名空间中，返回全局命名空间的一个字典{'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西，省略)...}
print(locals()) #此时locals()在全局命名空间中，所以返回的是全局命名空间的一个字典{'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西，省略)...}
func1()
总结：
globals()无论在哪个命名空间，返回的都是全局命名空间的一个字典
locals()在哪个命名空间就返回哪个命名空间的字典
def func1():
a = 2
b = 3
def inner():
c = 5
d = 6
print(globals()) #{'__name__': '__main__', '__doc__': None(后面还有一大推东西，省略)...}
print(locals()) #{'c': 5, 'd': 6}
inner()
func1()
二、闭包
1、内层函数对外层函数的变量（非全局变量）的引用，并返回，这样该内部函数称为闭包函数。
(我们都知道函数内的变量我们要想在函数外部用，可以直接返回这个变量，那么如果我们想在函数外部调用函数内部的函数呢？
就把这个函数的名字返回就好了,这才是闭包函数最常用的用法)
def wraaper():
name = '鬼见愁'
def inner():
print(name)
return inner
f = wraaper()
f()
2、判断闭包函数的方法__closure__
1，是闭包就会返回(<cell at 0x0000022EC0EB7618: str object at 0x0000022EC0F642D0>,)
def wraaper():
name = '鬼见愁'
def inner():
print(name)
print(inner.__closure__)
return inner
f = wraaper()
f()
2，不是闭包就会返回None
name = '鬼见愁'
def wraaper():
def inner():
print(name)
print(inner.__closure__) # None
return inner
f = wraaper()
f()
name = '番薯'
def wraaper(n):
n = '番薯'
def inner():
print(n)
print(inner.__closure__) # cell at 0x000002AD93BF76D8
inner()
return inner
wraaper(name)
'''
闭包作用：
当程序执行时，遇到了函数执行，他会在内存中开辟一个空间，局部名称空间，
如果这个函数内部形成了闭包，
那么他就不会随着函数的结束而消失。
'''
什么时候用到闭包？
例如：爬虫，装饰器
下面是一个爬虫的小案例：
from urllib.request import urlopen
def index():
url = "http://www.xiaohua100.cn/index.html"
def get():
return urlopen(url).read()
return get
xiaohua = index() # get
content = xiaohua() # get()
print(content.decode('utf-8'))
三、可迭代对象
for i in 'abc':
print(i)
for i in 123:
print(i) # 'int' object is not iterable
对象内部含有__iter__方法就是可迭代对象.
可迭代对象满足可迭代协议。
可迭代对象：str list dict,tuple,set,range()
dir() ：返回一个列表，列表里面包含了传入的参数的属性、方法
s1 = 'strs'
print(dir(s1))
判断一个对象是否是可迭代对象：
第一个方法
dic = {'name':'alex'}
print('__iter__' in dir(s1))
print('__iter__' in dir(dic))
第二种方法
from collections import Iterable #判断是否为可迭代对象
from collections import Iterator #判断是否为迭代器
print(isinstance('alex',Iterable)) # True
print(isinstance('alex',Iterator)) # False
print(isinstance('alex',str)) # True
isinstance() 应用比type()更广泛，isinstance()不仅可以判断你是不是可迭代对象，
也可判断你是否迭代器，还可以判断你是什么类型的数据等等，而type()只能判断你是什么数据类型
四、迭代器
1、对象内部含有__iter__方法且含有__next__方法就是迭代器。
文件句柄是迭代器：
f = open('register', encoding='utf-8')
print('__iter__' in dir(f)) #True
print('__next__' in dir(f)) #True
字典是可迭代对象，不是迭代器。
print('__iter__' in dir(dict)) #True
print('__next__' in dir(dict)) #False
2、可迭代对象与迭代器的区别：
1，可迭代对象不能取值，迭代器是可以取值的。
(我们知道字典列表都是可迭代对象，为什么它们能取值呢？这是因为为了方便我们操作，我们设定了
索引(键)用来操作字典列表取值，如果没有人为为它们设置的索引(键)，它们是不能取值的)
2, 迭代器非常节省内存。
3,迭代器每次只会取一个值。
4,，迭代器单向的，一条路走到头。
3、可迭代对象 --->(转化成)迭代器
lis = [1, 2, 3] # 可迭代对象
ite1 = lis.__iter__() # 迭代器 <list_iterator object at 0x0000027A183BFFD0>
ite1 = iter(lis) # 迭代器 <list_iterator object at 0x0000027A183BFFD0>
print(ite1)
4、迭代器如何取值？ next一次，取一个值
print(ite1.__next__())
print(ite1.__next__())
print(ite1.__next__())
5、while循环模拟for循环机制
1,将可迭代对象转化成迭代器。
2，调用__next__方法取值。
3，利用异常处理停止报错。
s1 = 'abcdefg'
iter1 = s1.__iter__()
while 1:
try:
print(iter1.__next__())
except StopIteration:
break