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标题: python-贺威栋-2021.01.21 [打印本页]

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作者: I5029    时间: 2021-1-21 20:51
标题: python-贺威栋-2021.01.21

'''生成器 generator'''

# 实现生成器

t = (x*x for x in range(10))

# 使用next()方法可以获取生成器中的下一个元素

print(next(t))

# 如果生成器中的元素已取完，则抛出StopIteration异常

g = (x*x for x in range(10))

for i in g:

    print(i)

'''

利用函数实现生成器

'''

# import time

# def nature():

#     n = 1

#     while True:

#         '''

#         return n  1.返回n的值 2.立即结束函数

#         yield n   1.返回n的值 2.立即暂停函数的执行

#         '''

#         yield n   # 收获  return

#         n += 1

# g = nature()

# for i in g:

#     print(i)

#     time.sleep(1)

# 练习：用生成器生成斐波那契序列

'''

1 1 2 3 5 8 13

a = 0 b = 1 a+b=1; a = b b = a+b

a = 1 b = 1 a+b=2; a = b b = a+b

a = 1 b = 2 a+b=3; a = b b = a+b

a = 3 b = 3 a+b=5; a = b b = a+b

a = 3 b = 5 a+b=8; a = b b = a+b

'''

import time

def fib():

    a,b = 0,1

    while True:

        yield b

        # 先计算赋值符号的右边，然后再赋值

        a,b = b,a+b

        time.sleep(1)

f = fib()

# for i in f:

#     print(i)

#     time.sleep(0.5)

from collections.abc import Iterable

print(isinstance(f,Iterable))

'''

高阶函数

函数名本质上就是一个指向该函数的变量

'''

print(abs)  # <built-in function abs>

f = abs

print(f(-5))

'''

函数作为参数传入

一个函数A可以接受另一个函数B作为参数，这个函数A称为高阶函数

'''

f = abs

def add(x,y,f):

    return f(x)+f(y)

print(add(3,5,f))

def g(x):

    return x*x

print(add(3,4,g))

# map() 函数

r = map(g,[1,2,3,4,5])

print(list(r))

'''

函数作为返回值

'''

def s(*args):

    ss = 0

    for arg in args:

        ss += arg

    return ss

print(s(1,2,3,4))

'''

lazy_s()函数中定义了内部函数s(),而s()函数中又引用了外部函数lazy_s()的参数args

当lazy_s()函数返回函数s(),相关的参数和变量都已经保存在返回的函数中

这种程序结构称为 闭包Closure

'''

def lazy_s(*args):

    def s():

        ss = 0

        for arg in args:

            ss += arg

        return ss

    return s

h = lazy_s(1,2,3,4)

print(h())

'''

匿名函数

lambda 表达式

匿名函数一般只用于处理简单的情况

'''

def g(x):

    return x*x

r = map(g,[1,2,3,4])

print(list(r))

r = map(lambda x: x*x*x,[1,2,3,4])

print(list(r)

f = lambda x,y: x+y

print(f(2,3))

# 匿名写奇数

h = lambda x: x%2 == 1

print(h(3))

'''

装饰器Decorator

在代码运行期间动态增加功能的方式称为装饰器

'''

# 创建一个装饰器

def log(func):

    def wrapper(*args,**kw):

        # func:将要被装饰的函数

        print('调用函数:%s'%func.__name__)

        return func(*args,**kw)

    return wrapper

import time

@log    # now = log(now)

# @log就相当于限下面的 f = log(now)  f()

def now():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

now()

# f = now

# f()

# f = log(now)

# f()

# print(now)

# print(now.__name__)

# now.__name__ = '现在'

# print(f.__name__)

import functools

# 可传参的装饰器

def log2(text):

    def decorator(func):

        @functools.wraps(func)

        def wrapper(*args,**kw):

            print('%s:%s'%(text,func.__name__))

            return func(*args,**kw)

        return wrapper

    return decorator

@log2('马上执行函数')    # now2 = log2('马上执行函数')(now2)

def now2():

    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

now2()

print(now2.__name__)

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