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0 上节课回顾
0.1 闭包函数
函数内部的变量无法被全局的相同名字的变量修改，局部变量和全局变量不是同一种东西
def f1():
x = 1
def f2():
print(1,x)
x = 10
f1()
print(2,x)
0.2 装饰器
user_dict = {'username':None}
def deco(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
if not user_dice.get('username'):
username = input('请输入用户名>>>')
pwd = input('请输入密码>>>')
if username == 'nick' and pwd == '123':
print('登陆成功')
user_dict['username'] = username
res = func(*args,**kwargs)
return res
res = func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
@deco
def shopping():
print('please shopping!')
def withdraw():
print('please withdraw!')
shopping()
withdraw()
1 迭代器
python中一切皆对象 学过的对象：
-
整形：height = 180 无
__iter__ -
浮点型：salary = 3.2 无
__iter__ -
字符串：name = 'nick' 有
name.__iter__() -
列表：hobby_list = ['run','read'] 有
hobby_list.__iter__() -
元组：hobby_tuple = ('run','read') 有
hobbu_tuple.__iter__() -
字典：info_dict = {'name':'nick','weight':140} 有
info_dict.__iter__() -
集合：hobby_set = {'read','run','sleep'} 有
hobby_set.__iter__() -
函数： 无
__iter__def func(): pass -
文件：
f = open('text.txt','w',encoding = 'utf8') #w和a都会自动生成文件有f.__iter__()
只要有__iter__内置方法的对象就是可迭代对象，。。。
字符串/列表/元组/字典/集合/文件 均为可迭代对象
__next__就是在遍历可迭代对象，当遍历完就会报错
可迭代对象：拥有__iter__方法的对象 可迭代对象不一定是迭代器对象
迭代器对象：拥有__iter__方法，可迭代对象拥有__next__方法才是迭代器对象，迭代器对象一定是可迭代对象，文件本身就是迭代器对象
文件既是可迭代对象，又是迭代器对象
迭代器对象使用__iter__方法后是迭代器对象本身
2 三元表达式和列表推导式
2.1 三元表达式（三目表达式）
dog_name = 'fenggou'
if dog_name == 'fenggou':
print('远离它')
else:
print('盘它')
# 等价于 （但不推荐使用，不容易看懂）
print('远离它') if dog_name == 'fenggou' else print('盘它')
2.2 列表推导式
list = list()
for i in range(100):
list.append(i)
print(list)
# 等价于 记住：傻逼采用的玩意
lis = [i for i in range(100)]
print(lis)
lis = [i*2 if i>50 else i for i in range(100)]
3 字典生成式
dic = {i:i**2 for i in range(10)}
for i in dic.items():
print(i)
res = zip('abcd',[1,2,3,4])
for k,v in res:
print(k,v)
# 终极版 字典生成式 + zip拉链函数
res = zip('abcd',[1,2,3,4])
dic = {k:v for k,v in res}
print(dic) #输出结果：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
#区别于fromkeys
dic = dict.fromkeys('abcd',[1,2,3,4])
print(dic) #输出结果：{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3, 4], 'c': [1, 2, 3, 4], 'd': [1, 2, 3, 4]}
4 生成器
生成器：自定义的迭代器
4.1 yield关键字
接收值，但不会结束函数，二十继续运行下一行代码，出现yield后不会再返回值，全被接受了，举个例子
def func():
print(1)
print(2)
print(2)
func() #会输出 1 2 2
#但若变成
def func():
print(1)
yield 1,2,4
print(2)
yield
print(2)
func() #就不会再输出值了，而是变成了一个迭代器，即直接用__next__来进行迭代，可进行下面操作
g = func()
for i in g:
print(i) #输出1 (1, 2, 4) 2 None 2
# 注意 ：此时yield后面是可以接收值得，默认为None，也可以接收多个值以元组形式储存
注意：函数本身不是可迭代对象，但在调用之后就成了迭代器
yield：接收值，但不会结束函数，然后继续下一行代码，直到return
return：返回值，直接结束函数，其他特性和yield一摸一样
5 递归
递归：函数调用函数自己 （重复 函数嵌套）
def f1():
print('from f1')
f1()
f1()
def guess_age(count):
count -= 1
if count == 1:
return 26
return guess_age(count) + 2
res = guess_age(5)
print(res) # 32