day10总结

1.变量的作用域
变量在程序中能够使用的范围

2.全局变量
a.声明在函数或者类的外部的变量都是全局变量
b.全局变量是从声明开始到整个py文件结束，任何位置都可以使用(作用域：从声明开始到文件结束)

3.局部变量
a.声明在函数或者类的里面的变量都是局部变量
b.局部变量是从声明开始到函数结束，任何位置都可以使用(作用域：从声明开始到函数结束)
===========1.全局变量===========
x和y是全局变量

for x in range(10):
    y = 20
    print(x)

print(x, y)

if True:
    # b是全局变量
    b = 20

print(b)


def func1():
    print('函数中:', a)
    print('函数中', x, y)


func1()

============2.局部变量=============

def func2(num1, num2):
    print(num1, num2)
    aa = 11
    print(aa)
    for xx in range(5):
        print(xx)
    print(xx)

============3.global的使用==========
global关键字只能在函数中使用,作用是在函数中声明一个全局变量

语法:
global 变量名
变量名 = 值

def test1():
    # 声明一个局部变量a1
    # a1 = 200
    # print(a1)

    global a1
    a1 = 200
    print(a1)

    # 在函数中声明全局变量b1
    global b1
    b1 = 300


test1()
print(a1, b1)

=============4.nonlocal的使用==============
nonlocal关键字只能在函数中使用
当需要在局部的局部中修改局部变量的值，就使用nonlocal

语法：
nonlocal 变量名
变量名 = 值

def func1():
    # 声明一个局部变量a2
    a2 = 'abc'

    # python中函数可以声明函数
    def func11():
        nonlocal a2
        a2 = 'python'
        print('func11-a2:', a2)
        # a3的作用域在func11中
        a3 = 111
    func11()
    print('func1-a2:', a2)

python中，声明函数其实就是声明一个类型是function的变量。函数名就是变量名

函数名作为变量除了可以用来调用函数获取返回值以外，普通变量能做的它都能做

声明类型是function类型的变量d
def d(x):
    def e():
        print('abc')
    e()
    return x*x


print(type(d))
d(10)

声明一个函数变量func11

def func11():
    print('我是函数')

  使用函数变量func11给ff赋值
ff = func11
将ff当成函数来用
ff()

3.作为函数的参数
将函数1作为实参，传递给函数2；这儿的函数2就是一个高阶函数(实参高阶函数)

def test(x):
    x = func3
    print('test:', x)
    if not isinstance(x, int):
        x()

3.1 sort函数
def sort(key=None, reverse=False)

key - 确定排序的时候以什么值为标准来排序(默认情况下，以列表的元素的大小为标准来排序);
需要传一个函数，函数需要一个参数和一个返回值。这儿的参数是列表的元素
reverse - 是否降序排序, 需要传一个bool值

def yt_sort(list1, key=None):
    # list1 = my_list2; key = get_age
    if key == None:
        # 直接对列表元素进行排序
        for index in range(len(list1)):
            for index2 in range(index+1, len(list1)):
                current = list1[index]
                behind = list1[index2]
                if behind < current:
                    list1[index], list1[index2] = list1[index2], list1[index]
    else:
        for index in range(len(list1)):
            for index2 in range(index+1, len(list1)):
                current = key(list1[index])
                behind = key(list1[index2])
                if behind < current:
                    list1[index], list1[index2] = list1[index2], list1[index]


my_list = [1, 34, 20, 89, 8]
yt_sort(my_list)

4.变量作为函数的返回值
返回值是函数的函数，也叫高阶函数(返回值高阶函数)

def test2(n):
    sum1 = 1
    for x in range(1, n+1):
        sum1 *= x
    return sum1


re = test2(5) + 10
print(re)

def get_operation(char):
char = '+'

根据不同的符号返回不同的功能(函数功能的描述)
:param char: 运算符符号
:return: 不同运算符对应的功能的函数

if char == '+':
    求和的功能
    def sum(*args, **kwargs):
        # args = (10,20,30)
        """求多个数的和"""
        sum1 = 0
        for item1 in args:
            sum1 += item1
        for key in kwargs:
            sum1 += kwargs[key]
        print('yt')
        return sum1

    return sum
elif char == '*':
    def mul(*args, **kwargs):
        sum1 = 1
        for item1 in args:
            sum1 *= item1
        for key in kwargs:
            sum1 *= kwargs[key]
        return sum1

    return mul
elif char == '-':
    def diff(*args):
        """求多个数的差"""
        # (10, 20, 30)
        sum1 = args[0]
        for index in range(1, len(args)):
            sum1 -= args[index]
        return sum1

    return diff
else:
    print('暂时不支持这个运算符')
    return None

1.什么是迭代器(iter)
迭代器是python中的容器类的数据类型，可以同时存储多个数据。
取迭代器中的数据只能一个一个的取，而且取出来的数据，在迭代器就不存在了

2.迭代器中数据的来源
a.将其他序列转换成迭代器
b.使用生成式、生成器去产生数据

1.将数据转换成迭代器
所有的序列都可以转换成迭代器
将字符串转换成迭代器

iter1 = iter('abcd')
print(iter1)

iter2 = iter([1, 10, 100, 1000])
print(iter2)

iter3 = iter({'name': '小明', 'age': 20})
print(iter3)

2.获取迭代器中的元素
next(迭代器) / 迭代器.next() - 取出迭代器中第一个元素(已经取出来的元素再也回不到迭代器中了)

print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))

print(next(iter1)) # 当迭代器是空的时候，使用next获取元素，会出现StopIteration异常

print(iter2.__next__())
print(next(iter2))

b.通过for循环取出迭代器中每个元素

for x in iter2:
    print('==:', x)

1.什么是生成器
生成器就是迭代器；迭代器不一定是生成器

调用带有yield关键字的函数，拿到的结果就是一个生成器。生成器中元素就是yield关键字后边的值

2.生成器怎么产生数据
只要函数中有yield关键字，调用函数不会再执行函数体获取返回值，而是创建一个生成器。
当获取生成器的元素的时候,才会执行函数的函数体,执行到yield语句为止，并且将yield后面的值作为结果返回；
并且保存当前执行的位置。
获取下一个元素的时候，就从上次结束的位置接着往下去执行函数，直到函数结束或者遇到yield为止;
如果遇到yield就将yield后面的值作为结果返回，并且保存当前执行的位置。如果函数结束了，就出现StopIteration异常

生成器对应的函数，执行完成遇到yield的次数，决定了生成器能产生的数据的个数

def func1():
    print('abc')
    yield 123
    print('!!!!!!')
    yield 100


re = func1()
print(re)

next(re) - 执行re对应的函数的函数体,将yield关键字后边的值作为结果
print('===:', next(re))
 print('===:', next(re))
print('===:', next(re))


def numbers():
    for x in range(101):
        yield x
        print('next', x)


gener = numbers()
print(next(gener))
print(next(gener))
print(next(gener))

写一个生成器可以无限产生学号

def creat_id():
    num = 0
    while True:
        yield 'stu'+str(num)
        num += 1
gener_id = creat_id()
print(next(gener_id))
for x in range(10):
    print(next(gener_id))

print(next(gener_id))

练习：写一个生成器，可以不断产生斐波那契数列：1，1，2，3，5，8，13，21....

def sequence(n):
    pre_1 = 0
    pre_2 = 1
    for _ in range(n):
        yield pre_2
        pre_1, pre_2 = pre_2, pre_1+pre_2