一 函数知识体系
1 什么是函数？
2 为什么要用函数？
3 函数的分类：内置函数与自定义函数
4 如何自定义函数
语法
定义有参数函数，及有参函数的应用场景
定义无参数函数，及无参函数的应用场景
定义空函数，及空函数的应用场景
5 调用函数
- 如何调用函数
- 函数的返回值
- 函数参数的应用：形参和实参，位置参数，关键字参数，默认参数，*args，**kwargs
6 高阶函数（函数对象）
7 函数嵌套
8 作用域与名称空间
9 装饰器
10 迭代器与生成器及协程函数
11 三元运算，列表解析、生成器表达式
12 函数的递归调用
13 内置函数
14 面向过程编程与函数式编程二 函数基础
引子
一 为何要用函数之不用函数的问题
1、代码的组织结构不清晰，可读性差
2、遇到重复的功能只能重复编写实现代码，代码冗余
3、功能需要扩展时，需要找出所有实现该功能的地方修改之，无法统一管理且维护难度极大 二 函数是什么
针对二中的问题，想象生活中的例子，修理工需要实现准备好工具箱里面放好锤子，扳手，钳子等工具，然后遇到锤钉子的场景，拿来锤子用就可以，而无需临时再制造一把锤子。
修理工===>程序员
具备某一功能的工具===>函数
要想使用工具，需要事先准备好，然后拿来就用且可以重复使用
要想用函数，需要先定义，再使用三 函数分类
#1、内置函数
为了方便我们的开发，针对一些简单的功能，python解释器已经为我们定义好了的
函数即内置函数。对于内置函数，我们可以拿来就用而无需事先定义，如len(),
sum(),max()
ps：我们将会在最后详细介绍常用的内置函数。
#2、自定义函数
很明显内置函数所能提供的功能是有限的，这就需要我们自己根据需求，事先定制
好我们自己的函数来实现某种功能，以后，在遇到应用场景时，调用自定义的函数
即可。例如二 定义函数
一 如何自定义函数？
#语法
def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):
'''注释'''
函数体
return 返回的值
#函数名要能反映其意义def auth(user:str,password:str)->int:
'''
auth function
:param user: 用户名
:param password: 密码
:return: 认证结果
'''
if user == 'egon' and password == '123':
return 1
# print(auth.__annotations__) #{'user': <class 'str'>, 'password': <class 'str'>, 'return': <class 'int'>}
user=input('用户名>>: ').strip()
pwd=input('密码>>: ').strip()
res=auth(user,pwd)
print(res)二 函数使用的原则：先定义，再调用
函数即“变量”，“变量”必须先定义后引用。未定义而直接引用函数，就相当于在引用一个不存在的变量名
#测试一
def foo():
print('from foo')
bar()
foo() #报错
#测试二
def bar():
print('from bar')
def foo():
print('from foo')
bar()
foo() #正常
#测试三
def foo():
print('from foo')
bar()
def bar():
print('from bar')
foo() #会报错吗?
#结论:函数的使用,必须遵循原则:先定义,后调用
#我们在使用函数时,一定要明确地区分定义阶段和调用阶段
#定义阶段
def foo():
print('from foo')
bar()
def bar():
print('from bar')
#调用阶段
foo()三 函数在定义阶段都干了哪些事？
#只检测语法，不执行代码
也就说，语法错误在函数定义阶段就会检测出来，而代码的逻辑错误只有在执行时
才会知道四 定义函数的三种形式
#1、无参：应用场景仅仅只是执行一些操作，比如与用户交互，打印
#2、有参：需要根据外部传进来的参数，才能执行相应的逻辑，比如统计长度，求最
大值最小值
#3、空函数：设计代码结构无参、有参
#定义阶段
def tell_tag(tag,n): #有参数
print(tag*n)
def tell_msg(): #无参数
print('hello world')
#调用阶段
tell_tag('*',12)
tell_msg()
tell_tag('*',12)
'''
************
hello world
************
'''
#结论：
#1、定义时无参，意味着调用时也无需传入参数
#2、定义时有参，意味着调用时则必须传入参数空函数
def auth(user,password):
'''
auth function
:param user: 用户名
:param password: 密码
:return: 认证结果
'''
pass
def get(filename):
'''
:param filename:
:return:
'''
pass
def put(filename):
'''
:param filename:
:return:
'''
def ls(dirname):
'''
:param dirname:
:return:
'''
pass
#程序的体系结构立见 三 调用函数
一 调用函数
函数的调用：函数名加括号
1 先找到名字
2 根据名字调用代码二 函数返回值
无return->None
return 1个值->返回1个值
return 逗号分隔多个值->元组什么时候该有返回值？
调用函数，经过一系列的操作，最后要拿到一个明确的结果，则必须要有返回值
通常有参函数需要有返回值，输入参数，经过计算，得到一个最终的结果
什么时候不需要有返回值？
调用函数，仅仅只是执行一系列的操作，最后不需要得到什么结果，则无需有返回值
通常无参函数不需要有返回值三 函数调用的三种形式
1 语句形式：foo()
2 表达式形式：3*len('hello')
3 当中另外一个函数的参数：range(len('hello'))四 函数的参数
一 形参与实参
#形参即变量名，实参即变量值，函数调用时，将值绑定到变量名上，函数调用结束，
解除绑定二 具体应用
乃重点知识！！！
#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数
位置形参：必选参数
位置实参：按照位置给形参传值
#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参
无需按照位置为形参传值
注意的问题：
1. 关键字实参必须在位置实参右面
2. 对同一个形参不能重复传值
#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值
可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参）
注意的问题：
1. 只在定义时赋值一次
2. 默认参数的定义应该在位置形参右面
3. 默认参数通常应该定义成不可变类型
#4、可变长参数：
可变长指的是实参值的个数不固定
而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args，**kwargs
===========*args===========
def foo(x,y,*args):
print(x,y)
print(args)
foo(1,2,3,4,5)
def foo(x,y,*args):
print(x,y)
print(args)
foo(1,2,*[3,4,5])
def foo(x,y,z):
print(x,y,z)
foo(*[1,2,3])
===========**kwargs===========
def foo(x,y,**kwargs):
print(x,y)
print(kwargs)
foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)
def foo(x,y,**kwargs):
print(x,y)
print(kwargs)
foo(1,y=2,**{'a':1,'b':2,'c':3})
def foo(x,y,z):
print(x,y,z)
foo(**{'z':1,'x':2,'y':3})
===========*args+**kwargs===========
def foo(x,y):
print(x,y)
def wrapper(*args,**kwargs):
print('====>')
foo(*args,**kwargs)
#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外），且必须按照关键字实参的形式传递
可以保证，传入的参数中一定包含某些关键字
def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
print(x,y)
print(args)
print(a)
print(b)
print(kwargs)
foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
结果：
2
(3, 4, 5)
3
{'c': 4, 'd': 5}
此乃重点知识！！！三 函数对象、函数嵌套、名称空间与作用域、装饰器
一 函数对象
一 函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递
#1 可以被引用
#2 可以当作参数传递
#3 返回值可以是函数
#3 可以当作容器类型的元素二 利用该特性，优雅的取代多分支的if
def foo():
print('foo')
def bar():
print('bar')
dic={
'foo':foo,
'bar':bar,
}
while True:
choice=input('>>: ').strip()
if choice in dic:
dic[choice]()二 函数嵌套
一 函数的嵌套调用
def max(x,y):
return x if x > y else y
def max4(a,b,c,d):
res1=max(a,b)
res2=max(res1,c)
res3=max(res2,d)
return res3
print(max4(1,2,3,4))二 函数的嵌套定义
def f1():
def f2():
def f3():
print('from f3')
f3()
f2()
f1()
f3() #报错，为何？请看下一小节三 名称空间与作用域
一 什么是名称空间？
#名称空间：存放名字的地方，三种名称空间，（之前遗留的问题x=1，1存放于内存
中，那名字x存放在哪里呢？名称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方）二 名称空间的加载顺序
python test.py
#1、python解释器先启动，因而首先加载的是：内置名称空间
#2、执行test.py文件，然后以文件为基础，加载全局名称空间
#3、在执行文件的过程中如果调用函数，则临时产生局部名称空间三 名字的查找顺序
局部名称空间--->全局名称空间--->内置名称空间
#需要注意的是：在全局无法查看局部的，在局部可以查看全局的，如下示例
# max=1
def f1():
# max=2
def f2():
# max=3
print(max)
f2()
f1()
print(max)四 作用域
#1、作用域即范围
- 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
- 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
#2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
x=1
def f1():
def f2():
print(x)
return f2
x=100
def f3(func):
x=2
func()
x=10000
f3(f1())
#3、查看作用域：globals(),locals()
LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
builtins 内置模块的名字空间五 global与nonlocal关键字
四 闭包函数
一 什么是闭包？
#内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用
#提示：之前我们都是通过参数将外部的值传给函数，闭包提供了另外一种思路，包起来喽，包起呦，包起来哇
def counter():
n=0
def incr():
nonlocal n
x=n
n+=1
return x
return incr
c=counter()
print(c())
print(c())
print(c())
print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素二 闭包的意义与应用
#闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
#应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）
from urllib.request import urlopen
def index(url):
def get():
return urlopen(url).read()
return get
baidu=index('http://www.baidu.com')
print(baidu().decode('utf-8'))五 装饰器
装饰器就是闭包函数的一种应用场景
一 为何要用装饰器
#开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放二 什么是装饰器
装饰器他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。
强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能三 装饰器的使用
无参装饰器
import time
def timmer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper
@timmer
def foo():
time.sleep(3)
print('from foo')
foo()
无参装饰器有参装饰器
def auth(driver='file'):
def auth2(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
name=input("user: ")
pwd=input("pwd: ")
if driver == 'file':
if name == 'egon' and pwd == '123':
print('login successful')
res=func(*args,**kwargs)
return res
elif driver == 'ldap':
print('ldap')
return wrapper
return auth2
@auth(driver='file')
def foo(name):
print(name)
foo('egon')
有参装饰器四 装饰器语法
被装饰函数的正上方，单独一行
@deco1
@deco2
@deco3
def foo():
pass
foo=deco1(deco2(deco3(foo)))五 装饰器补充：wraps
from functools import wraps
def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
@deco
def index():
'''哈哈哈哈'''
print('from index')
print(index.__doc__)四 迭代器、生成器、面向过程编程
一 迭代器
一 迭代的概念
#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
print('===>')
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1二 为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？
#1、为何要有迭代器？
对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器
#2、什么是可迭代对象？
可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__
#3、什么是迭代器对象？
可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
#4、注意：
迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象三 迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志
#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
#这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环四 for循环
#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
print(dic[k])
#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环五 迭代器的优缺点
#优点：
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算，节省内存
#缺点：
- 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
- 一次性的，只能往后走，不能往前退二 生成器
一 什么是生成器
#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>二 生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)三 协程函数
#yield关键字的另外一种使用形式：表达式形式的yield
def eater(name):
print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
print('%s 吃了 %s' % (name,food))
food_list.append(food)
g=eater('egon')
g.send(None) #对于表达式形式的yield，在使用时，第一次必须传None，g.send(None)等同于next(g)
g.send('蒸羊羔')
g.send('蒸鹿茸')
g.send('蒸熊掌')
g.send('烧素鸭')
g.close()
g.send('烧素鹅')
g.send('烧鹿尾')三 面向过程编程
#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序
#2、定义
面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么
基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式
#3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化
#4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身
#5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如linux内核，git，httpd
#6、举例
流水线1：
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面
流水线2：
用户输入sql--->sql解析--->执行功能