三元运算
三元运算（三目运算），是对简单的条件语句的缩写
1 2 3 4 5 | # 书写格式
result = 值1 if 条件 else 值2
# 如果条件成立，那么将 “值1” 赋值给result变量，否则，将“值2”赋值给result变量
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基本数据类型补充
set
set集合，是一个无序且不重复的元素集合，它的主要作用如下：
集合对象是一组无序排列的可哈希的值：集合成员可以做字典的键
集合分类：可变集合、不可变集合
可变集合(set)：可添加和删除元素，非可哈希的，不能用作字典的键，也不能做其他集合的元素
不可变集合(frozenset)：与上面恰恰相反
set 练习：寻找差异
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | old_dict = {
"#1":11,
"#2":22,
"#3":100,
}
new_dict = {
"#1":33,
"#4":22,
"#7":100,
}
old_set = set(old_dict.keys())
new_set = set(new_dict.keys())
same_set = old_set.intersection(new_set)
up_set = new_set.difference(old_set)
ret_dict = {}
for k in same_set:
ret_dict[k]=new_dict[k]
for i in up_set:
ret_dict[i]=new_dict[i]
print(ret_dict)
# print(old_set)
# print(new_set)
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深浅拷贝
一、数字和字符串
对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import copy
a = 132
b = 'Ales'
# ## 浅拷贝 ##
aa = copy.copy(a)
bb = copy.copy(b)
# ## 深拷贝 ##
aaa = copy.deepcopy(a)
bbb = copy.deepcopy(b)
print(id(a),id(aa),id(aaa))
print(id(b),id(bb),id(bbb))
# ## 1691783456 1691783456 1691783456
# ## 47227376 47227376 47227376
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二、其他基本数据类型
对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。
1、赋值
赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如：
1 2 3 | n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n2 = n1
|
2、浅拷贝
浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n3 = copy.copy(n1)
print(id(n1),id(n3))
print(id(n1["k1"]),id(n3["k1"]))
# 44947080 45383304
# 45327056 45327056
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3、深拷贝
深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n4 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n1),id(n4))
print(id(n1["k3"]),id(n4["k3"]))
print(id(n1["k3"][0]),id(n4["k3"][0]))
# 56088200 56460680
# 58962760 58930696
# 56506216 56506216
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函数
一、背景
在学习函数之前，一直遵循：面向过程编程，
即：根据业务逻辑从上到下实现功能，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处，如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | while True：
if cpu利用率 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
if 硬盘使用空间 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
if 内存占用 > 80%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
|
腚眼一看上述代码，if条件语句下的内容可以被提取出来公用，如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | def 发送邮件(内容)
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
while True：
if cpu利用率 > 90%:
发送邮件('CPU报警')
if 硬盘使用空间 > 90%:
发送邮件('硬盘报警')
if 内存占用 > 80%:
|
对于上述的两种实现方式，第二次必然比第一次的重用性和可读性要好，其实这就是函数式编程和面向过程编程的区别：
简单的例子：求一个长方形的周长和面积。
面向过程的程序设计方式：
1、确定长方形周长和面积的算法。
2、编写两个方法（函数）分别计算长方形的周长和面积。
3、求周长的方法（函数）和求面积的方法（函数）需要两个参数，分别是长方形的长和宽。
面向对象的程序设计方式：
1、一个长方形可以看成一个长方形对象。
2、一个长方形对象有两个状态（长和宽）和两个行为（求周长和求面积）。
3、将所有长方形的共性抽取出来，设计一个长方形类。
4、通过长方形对象的行为，就可以求出某个具体的长方形对象的周长和面积。
总结：
面向过程是一种以事件为中心的编程思想，以功能（行为）为导向，按模块化的设计，就是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，实现的时候一个一个依次调用。
面向对象是一种以事物为中心的编程思想，以数据（属性）为导向，将具有相同一个或者多个属性的物体抽象为“类”，将他们包装起来；而有了这些数据(属性)之后，我们再考虑他们的行为（对这些属性进行怎样的操作），是把构成问题的事物分解成各个对象，建立对象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描述某个事物在整个解决问题的步骤中的行为。
函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
二、定义和使用
1 2 3 4 5 6 | def 函数名(参数):
...
函数体
...
返回值
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函数的定义主要有如下要点：
- def：表示函数的关键字
- 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
- 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
- 参数：为函数体提供数据
- 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。
1、返回值
函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。
返回多个对象时，封装成一个元组返回！
以上要点中，比较重要有参数和返回值：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | def 发送短信():
发送短信的代码...
if 发送成功:
return True
else:
return False
while True:
# 每次执行发送短信函数，都会将返回值自动赋值给result
# 之后，可以根据result来写日志，或重发等操作
result = 发送短信()
if result == False:
记录日志，短信发送失败...
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2、参数
函数有三种不同的参数：
普通参数
默认参数
动态参数一
动态参数二
动态参数一,二结合 3.函数名可以做参数传递
函数名() => 执行函数
函数名 => 代指函数内容
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | def f1():
print("F1")
return "F1"
def f2(arg):
arg()
print("F2")
return "F2"
f2(f1)
# F1
# F2
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内置函数
注：查看详细猛击这里
open()函数 => 详情点击
lambda表达式
学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：
1 2 3 4 5 6 7 8 | # 普通条件语句
if 1 == 1:
name = 'eric'
else:
name = 'alex'
# 三元运算
name = 'eric' if 1 == 1 else 'alex'
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对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
- 参数 x,y
- 函数体
- 隐含 return
- func 函数名
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | # ###################### 普通函数 ######################
def f1(x):
return x+100
result = f1(10)
print(result)
# ###################### lambda ######################
my_lambda = lambda x : x+100
result = my_lambda(10)
print(result)
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注意 :
def makelist():
L = []
for i in range(5):
L.append(lambda x: i**x)
return L
mylist = makelist()
>>> mylist[0](0)
1
>>> mylist[0](1)
4
>>> mylist[0](2)
16
i 为enclosing variables，直到lambda函数调用时，i 的最终值为4
具体参考python作用域
递归
利用函数编写如下数列：
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368...
1 2 3 4 5 6 7 8 | def f1(a1,a2):
if a1 == 0:
print(a1,a2)
a3 = a1 + a2
print(a3)
f1(a2,a3)
f1(0,1)
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练习题
1、简述普通参数、指定参数、默认参数、动态参数的区别
1 2 3 4 | # 普通参数：按照形式参数的指定位置 传入参数。
# 指定参数：可以在实际参数里指定任意位置,传入参数。
# 默认参数：如果实际参数没有给形式参数传入值 那么默认使用的参数就是默认参数 默认参数需要放到尾部
# 动态参数：可以无限传入任意参数，如果是*代表传入参数的形式将会是元组 **表示将会是字典
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2、写函数，计算传入字符串中【数字】、【字母】、【空格] 以及 【其他】的个数
View Code 3、写函数，判断用户传入的对象（字符串、列表、元组）长度是否大于5。
View Code 4、写函数，检查用户传入的对象（字符串、列表、元组）的每一个元素是否含有空内容。
View Code 5、写函数，检查传入列表的长度，如果大于2，那么仅保留前两个长度的内容，并将新内容返回给调用者。
View Code 6、写函数，检查获取传入列表或元组对象的所有奇数位索引对应的元素，并将其作为新列表返回给调用者。
View Code 7、写函数，检查传入字典的每一个value的长度,如果大于2，那么仅保留前两个长度的内容，并将新内容返回给调用者。
1 2 3 | dic = {"k1": "v1v1", "k2": [11,22,33,44]}
PS:字典中的value只能是字符串或列表
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View Code 8、写函数，利用递归获取斐波那契数列中的第 10 个数，并将该值返回给调用者。
View Code
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