【python函數(shù)】函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

// 函數(shù)使用期間:變量的作用域一定要注意,主要體現(xiàn)在 1. 變量作用域內(nèi)是否被定義 2. 可變對(duì)象傳參是否會(huì)被修改

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1. 函數(shù)命名空間
概念:內(nèi)存中變量名和對(duì)象的對(duì)應(yīng)關(guān)系 // 字典
    // 每個(gè)命名空間都是獨(dú)立的存在,可以存在相同名字的變量

    分類:
    1. 局部命名空間:函數(shù)所擁有的命名空間,記錄了函數(shù)中定義的變量、入?yún)⒌?    2. 全局命名空間:模塊級(jí)的命名空間  // 模塊加載時(shí)創(chuàng)建
    3. 內(nèi)置命名空間:放置內(nèi)置函數(shù)和異常  // 任何地方都可以使用
    生命周期:
    1. 函數(shù)調(diào)用時(shí)創(chuàng)建、執(zhí)行結(jié)束或拋異常刪除
    2. 模塊加載時(shí)創(chuàng)建,一直在python解釋器退出
    3. python解釋器創(chuàng)建時(shí)創(chuàng)建

    *注意*
    python解釋器加載期間,會(huì)加載出內(nèi)置命名空間和全局命名空間,局部命名是在調(diào)用時(shí)創(chuàng)建,函數(shù)調(diào)用結(jié)束自動(dòng)退出。
2. 函數(shù)作用域
作用域:針對(duì)變量,指的是變量的可用范圍 // 其實(shí)作用域就是指的命名空間內(nèi)變量的作用范圍

    分類:
    只有函數(shù)、類、模塊有作用域,代碼塊沒有作用域

    // 變量查找范圍 LEGB
    1. 局部作用域
    2. 嵌套作用域
    3. 全局作用域
    4. 內(nèi)置作用域

    兩個(gè)特殊參數(shù):
    1. global // 使得內(nèi)部作用域內(nèi)的變量可以修改全局變量
    2. nolocal  // 使用內(nèi)部作用域內(nèi)的變量可以修改嵌套作用域內(nèi)的變量

    工廠函數(shù)和嵌套作用域  // 內(nèi)層函數(shù)都是可以記住頂層函數(shù)的狀態(tài)
    """
    def func():
                x = 1
                def action():
                        x = 1
                        pass
                return action  // 此處的action函數(shù)會(huì)記住外層函數(shù)func的變量
    """
3. 函數(shù)參數(shù)
可變對(duì)象傳參和不可變對(duì)象傳參
            1. 不可變對(duì)象:值傳遞,內(nèi)部不可修改
            2. 可變對(duì)象:指針傳遞,內(nèi)部可以修改

    避免可變對(duì)象傳參的修改
            1. 調(diào)用時(shí)拷貝,避免在函數(shù)內(nèi)部修改外部可變對(duì)象
            func(a,b[:])
            2. 函數(shù)內(nèi)部進(jìn)行拷貝
            func(a,b):
                    b = b [:]
    可變參數(shù)類型
    # 函數(shù)頭部:收集任意數(shù)量的參數(shù)
    *args ==> args會(huì)是一個(gè)元祖
    **args ==> args會(huì)是一個(gè)字典
4. lambda表達(dá)式
5. 內(nèi)置函數(shù)
1. map函數(shù)
        list(map(lambda x:x + 2,[1,2,3,4])) => [3,4,5,6]  // map對(duì)序列中每個(gè)元素執(zhí)行相同的操作
    2. filter函數(shù)
        list(map(lambda x:x > 3,[1,2,3,4,5])) => [4,5]  // 返回結(jié)果為True的元素
    3. reduce函數(shù)
        from functools import reduce
        reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4]) => 10 // python3 reduce已經(jīng)移到內(nèi)置命名空間里面

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