python note 11 函数名的使用、闭包、迭代器

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1、函数名就是一个变量

def func():

    print("我是一个小小的函数")

a = func

print(a)

#输出变量存放地址 <function func at 0x00000251AD780048>

func()

#func()等同于a(),输出 我是一个小小的函数

2、函数名是变量名

def func1():

    print("我是1")

def func2():

    print("我是2")

def func3():

    print("我是3")

lst = [func1, func2, func3]

for el in lst:

    el()

#输出 我是1 我是2 我是3

3、函数名可以作为参数传递给函数

def my():

    print("我是my")

def proxy(fn): # 代理模式. 装饰器

    print("在处理之前")

    fn()

    print("在处理之后")

proxy(my) # 把函数名作为参数传递给另一个函数

#输出 在处理之前 我是my 在处理之后

def func1():

    print("我是func1")

def func2():

    print("我是func2")

def func(fn, gn): # 函数名可以作为参数进行传递

    print("我是func")

    fn()

    gn()

    print("哈哈哈")

func(func1, func2)

func()()用法

def func():

    print("我是func")

    a = 10 # 变量

    def inner():

        print("我是inner")

    return inner

ret = func()

ret()

func()() # 先运行func()  然后在返回值上加(),等于上一个写法

#输出 我是func 我是inner

4、闭包

#闭包. 在内层函数中访问外层函数的变量

# 闭包的作用:
# 1. 可以保护你的变量不收侵害
# 2. 可以让一个变量常驻内存

如果不闭包全局变量是不安全的

a = 10 # 不安全的

def outer():

    global a

    a = 20

def outer_2():

    global a

    a = 30

outer_2()

outer()

print(a)

#输出 20

#如果交换outer_2()和outer()，那么输出会变为30

闭包变量会常驻内存

def outer():

    a = 10 # 常驻内存,  为了inner执行的时候有值.

    def inner():

        print(a)

    return inner

fn = outer()

fn() # 调用的时机是不定的.

#输出 10

超简易爬虫

from urllib.request import urlopen

def outer():

    # 常驻内存

    s = urlopen("http://www.xiaohua100.cn/index.html").read()

    def getContent(): # 闭包

        return s

    return getContent

print("爬取内容.....")

pa = outer()

ret = pa()

print(ret)

查看是否闭包

def func():

    a = 10

    def inner():

        print(a)

    print(inner.__closure__)

func()

# 如果打印的是None. 不是闭包. 如果不是None, 就是闭包

5、迭代器

# dir查看xx类型的数据可以执行哪些方法 print(dir(str))、print(dir(list))、print(dir(int))

# 所有的带__iter__可以使用for循环的, 可迭代对象。print(dir(int)) 没有__iter__

# 可迭代对象可以使用__iter__()来获取到迭代器

# 迭代器里面有__next__()

# s = "石可心喜欢赵一宁"

# it = s.__iter__() # 获取迭代器

# print(dir(it)) # 迭代器里有__iter__ 还有__next__

迭代器特性

# 1. 只能向前.
# 2. 几乎不占用内存, 节省内存(需要明天生成器)
# 3. for循环
# 4. 惰性机制 (面试题,难度系数比较高)

s = "石可心喜欢赵一宁"

it = s.__iter__() # 获取迭代器

print(it.__next__())# 石

print(it.__next__())# 可

print(it.__next__())# 心

print(it.__next__())# 喜

print(it.__next__())# 欢

print(it.__next__())# 赵

print(it.__next__())# 一

print(it.__next__())# 宁

迭代器模拟for循环

lst = ["赵一宁", "石可心", "朱奎峰", "姚明","潘长江"]

for el in lst: # 底层用的是迭代器

    print(el)

不输出错误

lst = ["赵一宁", "石可心", "朱奎峰", "姚明","潘长江"]

it = lst.__iter__() # 获取迭代器

while 1:

    try:    # 尝试执行

        el = it.__next__()  # 获取下一个元素

        print(el)

    except StopIteration:   # 处理错误，不显示

        break

判断是否为迭代器

偏方

# print("__iter__" in dir(it))

# print("__next__" in dir(it))

# 可以通过dir来判断数据是否是可迭代的, 以及数据是否是迭代器

官方方案

# from collections import Iterable  # 可迭代对象

# from collections import Iterator    # 迭代器

#

# print(isinstance(lst, Iterable))

# print(isinstance(lst, Iterator))

#

# print(isinstance(it, Iterable))

# print(isinstance(it, Iterator))