python3函数

__next__()方法

send()方法

两个方法比较

def eat():
      print("我吃什么啊：")
      a = yield "馒头"
      print("a=", a)
      b = yield "⼤饼"
      print("b=", b)
gen = eat()    #这个时候函数不会执⾏. ⽽是获取到⽣成器
ret1 = gen.__next__()
print(ret1)     #我吃什么啊：馒头
ret2 = gen.send("胡辣汤")
print(ret2)     #a= 胡辣汤 大饼
ret3 = gen.send("狗粮")
print(ret3)     #b= 狗粮 StopIteration

语法

⽣成器的惰性机制

列表推导式

字典推导式

集合推导式

⽣成器推导式和列表推导式区别

优点1：清晰地指出了参数值，提高程序的可读性

优点2：关键字参数不用考虑顺序，对于包含大量参数的函数很有帮助

注意：位置参数必须在关键字参数前⾯

def yue(chat, address, age):

yue(age="18", "微信", address="广州")  # 错误, 最开始使用了关键字参数, 那么后面的微信的位置就串了, 容易出现混乱

SyntaxError: positional argument follows keyword argument

默认值参数，在调⽤的时候可以给出具体的值, 也可以不给值, 使⽤默认值。

当声明多个参数时，必须先声明位置参数, 才能声明默认值参数。

def stu_info(chat, address, sex='男', name, age):   # non-default argument follows default argument

stu_info("微信", "北京", '女', "李思思", 20)

形参中用*args来表示动态接收位置参数

位置参数 > 默认值参数 > *args ：默认值不生效，默认值参数只有当实参等于默认值的时候默认值参数才生效，发挥不了默认效果。

位置参数 > *args > 默认值参数：默认值生效，想要改默认参数值就通过关键字传参，不想改就用默认值。

def chi(a, b, *food, c="娃哈哈"):

chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃", "⼝罩")    # ⾹蕉  菠萝  ('葫芦娃', '⼝罩')  娃哈哈

当声明多个参数时，必须要有：位置参数 > *args > 默认值参数

形参中用**kwargs来表示动态接收关键字参数

位置参数 > *args > 默认值参数 > **kwargs：最终顺序

def chi(a, b, *args, c='馒头', d='黄焖鸡', **kwargs):

chi("⾹蕉", "菠萝", "葫芦娃", "⼝罩", "红烧肉", d="⼤⽶饭", e="⼩⽶饭", f="⻩⽠", g="茄⼦", h='可乐')

#⾹蕉 菠萝 ('葫芦娃', '⼝罩', '红烧肉') 馒头 ⼤⽶饭 {'e': '⼩⽶饭', 'f': '⻩⽠', 'g': '茄⼦', 'h': '可乐'}

当声明多个参数时，必须要有：位置参数 > *args > 默认值参数 > **kwargs

func(*list)或func(*str)：把列表或字符串等可迭代对象按顺序打散传参。

def fun(*args):
      print(args)

lst = [1, 4, 7]
fun(*lst) # 可以使⽤*把⼀个列表按顺序打散

func(**dict)：把字典按顺序打散传参。

def fun(**kwargs):
      print(kwargs)

dic = {'a':1, 'b':2}
fun(**dic)

直接在py⽂件中, 函数外声明的变量都属于全局命名空间

在函数中声明的变量会放在局部命名空间

存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int这些都是内置命名空间

全局命名空间 + 内置命名空间

局部命名空间