函數

函數的定義

• 函數以def關鍵詞開頭，后接函數名和圓括號()。
• 函數執行的代碼以冒號起始，并且縮進。
• return [表達式] 結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的return相當于返回None。

def functionname (parameters):
? ? ? ?"函數文檔字符串"
? ? ? ? functionsuite
? ? ? ? return [expression]

函數參數

Python 的函數具有非常靈活多樣的參數形態，既可以實現簡單的調用，又可以傳入非常復雜的參數。從簡到繁的參數形態如下：

• 位置參數 (positional argument)
• 默認參數 (default argument)
• 可變參數 (variable argument)
• 關鍵字參數 (keyword argument)
• 命名關鍵字參數 (name keyword argument)
• 參數組合

參數組合

在 Python 中定義函數，可以用位置參數、默認參數、可變參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數，這 5 種參數中的 4 個都可以一起使用，但是注意，參數定義的順序必須是：

• 位置參數、默認參數、可變參數和關鍵字參數。
• 位置參數、默認參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數。

要注意定義可變參數和關鍵字參數的語法：

• *args?是可變參數，args?接收的是一個?tuple
• **kw?是關鍵字參數，kw?接收的是一個?dict

命名關鍵字參數是為了限制調用者可以傳入的參數名，同時可以提供默認值。定義命名關鍵字參數不要忘了寫分隔符?*，否則定義的是位置參數。

警告：雖然可以組合多達 5 種參數，但不要同時使用太多的組合，否則函數很難懂。

變量作用域

• Python 中，程序的變量并不是在哪個位置都可以訪問的，訪問權限決定于這個變量是在哪里賦值的。
• 定義在函數內部的變量擁有局部作用域，該變量稱為局部變量。
• 定義在函數外部的變量擁有全局作用域，該變量稱為全局變量。
• 局部變量只能在其被聲明的函數內部訪問，而全局變量可以在整個程序范圍內訪問。
• 當內部作用域想修改外部作用域的變量時，就要用到global和nonlocal關鍵字了。

閉包

• 是函數式編程的一個重要的語法結構，是一種特殊的內嵌函數。
• 如果在一個內部函數里對外層非全局作用域的變量進行引用，那么內部函數就被認為是閉包。
• 通過閉包可以訪問外層非全局作用域的變量，這個作用域稱為?閉包作用域。
• 閉包的返回值通常是函數。
• 如果要修改閉包作用域中的變量則需要?nonlocal?關鍵字

遞歸

• 如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。

Lambda 表達式

匿名函數的定義

在 Python 里有兩類函數：

• 第一類：用?def?關鍵詞定義的正規函數
• 第二類：用?lambda?關鍵詞定義的匿名函數

Python 使用?lambda?關鍵詞來創建匿名函數，而非def關鍵詞，它沒有函數名，其語法結構如下：

lambda argument_list: expression

• lambda?- 定義匿名函數的關鍵詞。
• argument_list?- 函數參數，它們可以是位置參數、默認參數、關鍵字參數，和正規函數里的參數類型一樣。
• :- 冒號，在函數參數和表達式中間要加個冒號。
• expression?- 只是一個表達式，輸入函數參數，輸出一些值。

注意：

• expression?中沒有 return 語句，因為 lambda 不需要它來返回，表達式本身結果就是返回值。
• 匿名函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自己參數列表之外或全局命名空間里的參數。

匿名函數的應用

函數式編程 是指代碼中每一塊都是不可變的，都由純函數的形式組成。這里的純函數，是指函數本身相互獨立、互不影響，對于相同的輸入，總會有相同的輸出，沒有任何副作用。

匿名函數 常常應用于函數式編程的高階函數 (high-order function)中，主要有兩種形式：

• 參數是函數 (filter, map)
• 返回值是函數 (closure)

如，在?filter和map函數中的應用：

• filter(function, iterable)?過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象，如果要轉換為列表，可以使用?list()?來轉換。
• map(function, *iterables)?根據提供的函數對指定序列做映射。

除了 Python 這些內置函數，我們也可以自己定義高階函數。

類與對象

對象 = 屬性 + 方法

對象是類的實例。換句話說，類主要定義對象的結構，然后我們以類為模板創建對象。類不但包含方法定義，而且還包含所有實例共享的數據。

• 封裝：信息隱蔽技術

我們可以使用關鍵字?class?定義 Python 類，關鍵字后面緊跟類的名稱、分號和類的實現。

• 繼承：子類自動共享父類之間數據和方法的機制
• 多態：不同對象對同一方法響應不同的行動

self 是什么？

Python 的?self?相當于 C++ 的?this?指針。

類的方法與普通的函數只有一個特別的區別 —— 它們必須有一個額外的第一個參數名稱（對應于該實例，即該對象本身），按照慣例它的名稱是?self。在調用方法時，我們無需明確提供與參數?self?相對應的參數。

Python 的魔法方法

據說，Python 的對象天生擁有一些神奇的方法，它們是面向對象的 Python 的一切...

它們是可以給你的類增加魔力的特殊方法...

如果你的對象實現了這些方法中的某一個，那么這個方法就會在特殊的情況下被 Python 所調用，而這一切都是自動發生的...

類有一個名為__init__(self[, param1, param2...])的魔法方法，該方法在類實例化時會自動調用。

公有和私有

在 Python 中定義私有變量只需要在變量名或函數名前加上“__”兩個下劃線，那么這個函數或變量就會為私有的了。

繼承

Python 同樣支持類的繼承，派生類的定義如下所示：

class DerivedClassName(BaseClassName):
? ? ? ?statement-1
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?statement-N

BaseClassName（基類名）必須與派生類定義在一個作用域內。除了類，還可以用表達式，基類定義在另一個模塊中時這一點非常有用：

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
? ? ? ?statement-1
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?statement-N

如果子類中定義與父類同名的方法或屬性，則會自動覆蓋父類對應的方法或屬性。

解決該問題可用以下兩種方式：

• 調用未綁定的父類方法Fish.__init__(self)
• 使用super函數super().__init__()

Python 雖然支持多繼承的形式，但我們一般不使用多繼承，因為容易引起混亂。

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
? ? ? ?statement-1
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?? ? ? ?.
? ? ? ?statement-N

需要注意圓括號中父類的順序，若是父類中有相同的方法名，而在子類使用時未指定，Python 從左至右搜索，即方法在子類中未找到時，從左到右查找父類中是否包含方法。

類、類對象和實例對象

類對象：創建一個類，其實也是一個對象也在內存開辟了一塊空間，稱為類對象，類對象只有一個。

class A(object):
? ? ? ?pass

實例對象：就是通過實例化類創建的對象，稱為實例對象，實例對象可以有多個。

類屬性：類里面方法外面定義的變量稱為類屬性。類屬性所屬于類對象并且多個實例對象之間共享同一個類屬性，說白了就是類屬性所有的通過該類實例化的對象都能共享。

實例屬性：實例屬性和具體的某個實例對象有關系，并且一個實例對象和另外一個實例對象是不共享屬性的，說白了實例屬性只能在自己的對象里面使用，其他的對象不能直接使用，因為self是誰調用，它的值就屬于該對象。

注意：屬性與方法名相同，屬性會覆蓋方法。

什么是綁定？

Python 嚴格要求方法需要有實例才能被調用，這種限制其實就是 Python 所謂的綁定概念。

Python 對象的數據屬性通常存儲在名為.__ dict__的字典中，我們可以直接訪問__dict__，或利用 Python 的內置函數vars()獲取.__ dict__。

一些相關的內置函數（BIF）

• issubclass(class, classinfo)?方法用于判斷參數 class 是否是類型參數 classinfo 的子類。
• 一個類被認為是其自身的子類。
• classinfo可以是類對象的元組，只要class是其中任何一個候選類的子類，則返回True。
• isinstance(object, classinfo)?方法用于判斷一個對象是否是一個已知的類型，類似type()。
• type()不會認為子類是一種父類類型，不考慮繼承關系。
• isinstance()會認為子類是一種父類類型，考慮繼承關系。
• 如果第一個參數不是對象，則永遠返回False。
• 如果第二個參數不是類或者由類對象組成的元組，會拋出一個TypeError異常。
• hasattr(object, name)用于判斷對象是否包含對應的屬性。
• getattr(object, name[, default])用于返回一個對象屬性值。
• setattr(object, name, value)對應函數?getattr()，用于設置屬性值，該屬性不一定是存在的。
• delattr(object, name)用于刪除屬性。
• class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])用于在新式類中返回屬性值。
  • fget?-- 獲取屬性值的函數
  • fset?-- 設置屬性值的函數
  • fdel?-- 刪除屬性值函數
  • doc?-- 屬性描述信息

魔法方法

魔法方法總是被雙下劃線包圍，例如__init__。

魔法方法是面向對象的 Python 的一切。

魔法方法的“魔力”體現在它們總能夠在適當的時候被自動調用。

魔法方法的第一個參數應為cls（類方法） 或者self（實例方法）。

• cls：代表一個類的名稱
• self：代表一個實例對象的名稱

基本的魔法方法

• __init__(self[, ...])?構造器，當一個實例被創建的時候調用的初始化方法
• __new__(cls[, ...])?在一個對象實例化的時候所調用的第一個方法，在調用__init__初始化前，先調用__new__。
  • __new__至少要有一個參數cls，代表要實例化的類，此參數在實例化時由 Python 解釋器自動提供，后面的參數直接傳遞給__init__。
  • __new__對當前類進行了實例化，并將實例返回，傳給__init__的self。但是，執行了__new__，并不一定會進入__init__，只有__new__返回了，當前類cls的實例，當前類的__init__才會進入。
• 若__new__沒有正確返回當前類cls的實例，那__init__是不會被調用的，即使是父類的實例也不行，將沒有__init__被調用。
• __new__方法主要是當你繼承一些不可變的 class 時（比如int, str, tuple）， 提供給你一個自定義這些類的實例化過程的途徑。
• __del__(self)?析構器，當一個對象將要被系統回收之時調用的方法。

• Python 采用自動引用計數（ARC）方式來回收對象所占用的空間，當程序中有一個變量引用該 Python 對象時，Python 會自動保證該對象引用計數為 1；當程序中有兩個變量引用該 Python 對象時，Python 會自動保證該對象引用計數為 2，依此類推，如果一個對象的引用計數變成了 0，則說明程序中不再有變量引用該對象，表明程序不再需要該對象，因此 Python 就會回收該對象。

  大部分時候，Python 的 ARC 都能準確、高效地回收系統中的每個對象。但如果系統中出現循環引用的情況，比如對象 a 持有一個實例變量引用對象 b，而對象 b 又持有一個實例變量引用對象 a，此時兩個對象的引用計數都是 1，而實際上程序已經不再有變量引用它們，系統應該回收它們，此時 Python 的垃圾回收器就可能沒那么快，要等專門的循環垃圾回收器（Cyclic Garbage Collector）來檢測并回收這種引用循環。

• __str__(self):

  • 當你打印一個對象的時候，觸發__str__
  • 當你使用%s格式化的時候，觸發__str__
  • str強轉數據類型的時候，觸發__str__

• __repr__(self)：

  • repr是str的備胎
  • 有__str__的時候執行__str__,沒有實現__str__的時候，執行__repr__
  • repr(obj)內置函數對應的結果是__repr__的返回值
  • 當你使用%r格式化的時候 觸發__repr__

__str__(self)?的返回結果可讀性強。也就是說，__str__?的意義是得到便于人們閱讀的信息，就像下面的 '2019-10-11' 一樣。

__repr__(self)?的返回結果應更準確。怎么說，__repr__?存在的目的在于調試，便于開發者使用。

算術運算符

類型工廠函數，指的是“不通過類而是通過函數來創建對象”。

• __add__(self, other)定義加法的行為：+
• __sub__(self, other)定義減法的行為：-
• __mul__(self, other)定義乘法的行為：*
• __truediv__(self, other)定義真除法的行為：/
• __floordiv__(self, other)定義整數除法的行為：//
• __mod__(self, other)?定義取模算法的行為：%
• __divmod__(self, other)定義當被?divmod()?調用時的行為
• divmod(a, b)把除數和余數運算結果結合起來，返回一個包含商和余數的元組(a // b, a % b)。
• __pow__(self, other[, module])定義當被?power()?調用或?**?運算時的行為
• __lshift__(self, other)定義按位左移位的行為：<<
• __rshift__(self, other)定義按位右移位的行為：>>
• __and__(self, other)定義按位與操作的行為：&
• __xor__(self, other)定義按位異或操作的行為：^
• __or__(self, other)定義按位或操作的行為：|

反算術運算符

反運算魔方方法，與算術運算符保持一一對應，不同之處就是反運算的魔法方法多了一個“r”。當文件左操作不支持相應的操作時被調用。

• __radd__(self, other)定義加法的行為：+
• __rsub__(self, other)定義減法的行為：-
• __rmul__(self, other)定義乘法的行為：*
• __rtruediv__(self, other)定義真除法的行為：/
• __rfloordiv__(self, other)定義整數除法的行為：//
• __rmod__(self, other)?定義取模算法的行為：%
• __rdivmod__(self, other)定義當被 divmod() 調用時的行為
• __rpow__(self, other[, module])定義當被 power() 調用或?**?運算時的行為
• __rlshift__(self, other)定義按位左移位的行為：<<
• __rrshift__(self, other)定義按位右移位的行為：>>
• __rand__(self, other)定義按位與操作的行為：&
• __rxor__(self, other)定義按位異或操作的行為：^
• __ror__(self, other)定義按位或操作的行為：|

增量賦值運算符

• __iadd__(self, other)定義賦值加法的行為：+=
• __isub__(self, other)定義賦值減法的行為：-=
• __imul__(self, other)定義賦值乘法的行為：*=
• __itruediv__(self, other)定義賦值真除法的行為：/=
• __ifloordiv__(self, other)定義賦值整數除法的行為：//=
• __imod__(self, other)定義賦值取模算法的行為：%=
• __ipow__(self, other[, modulo])定義賦值冪運算的行為：**=
• __ilshift__(self, other)定義賦值按位左移位的行為：<<=
• __irshift__(self, other)定義賦值按位右移位的行為：>>=
• __iand__(self, other)定義賦值按位與操作的行為：&=
• __ixor__(self, other)定義賦值按位異或操作的行為：^=
• __ior__(self, other)定義賦值按位或操作的行為：|=

一元運算符

• __neg__(self)定義正號的行為：+x
• __pos__(self)定義負號的行為：-x
• __abs__(self)定義當被abs()調用時的行為
• __invert__(self)定義按位求反的行為：~x

屬性訪問

• __getattr__(self, name): 定義當用戶試圖獲取一個不存在的屬性時的行為。
• __getattribute__(self, name)：定義當該類的屬性被訪問時的行為（先調用該方法，查看是否存在該屬性，若不存在，接著去調用__getattr__）。
• __setattr__(self, name, value)：定義當一個屬性被設置時的行為。
• __delattr__(self, name)：定義當一個屬性被刪除時的行為。

描述符

描述符就是將某種特殊類型的類的實例指派給另一個類的屬性。

• __get__(self, instance, owner)用于訪問屬性，它返回屬性的值。
• __set__(self, instance, value)將在屬性分配操作中調用，不返回任何內容。
• __del__(self, instance)控制刪除操作，不返回任何內容。

定制序列

協議（Protocols）與其它編程語言中的接口很相似，它規定你哪些方法必須要定義。然而，在 Python 中的協議就顯得不那么正式。事實上，在 Python 中，協議更像是一種指南。

容器類型的協議

• 如果說你希望定制的容器是不可變的話，你只需要定義__len__()和__getitem__()方法。
• 如果你希望定制的容器是可變的話，除了__len__()和__getitem__()方法，你還需要定義__setitem__()和__delitem__()兩個方法。
• __len__(self)定義當被len()調用時的行為（返回容器中元素的個數）。
• __getitem__(self, key)定義獲取容器中元素的行為，相當于self[key]。
• __setitem__(self, key, value)定義設置容器中指定元素的行為，相當于self[key] = value。
• __delitem__(self, key)定義刪除容器中指定元素的行為，相當于del self[key]。

迭代器

• 迭代是 Python 最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。
• 迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。
• 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。
• 迭代器只能往前不會后退。
• 字符串，列表或元組對象都可用于創建迭代器。
• 迭代器有兩個基本的方法：iter()?和?next()。
• iter(object)?函數用來生成迭代器。
• next(iterator[, default])?返回迭代器的下一個項目。
• iterator?-- 可迭代對象
• default?-- 可選，用于設置在沒有下一個元素時返回該默認值，如果不設置，又沒有下一個元素則會觸發?StopIteration?異常。

把一個類作為一個迭代器使用需要在類中實現兩個魔法方法?__iter__()?與?__next__()?。

• __iter__(self)定義當迭代容器中的元素的行為，返回一個特殊的迭代器對象， 這個迭代器對象實現了?__next__()?方法并通過?StopIteration?異常標識迭代的完成。
• __next__()?返回下一個迭代器對象。
• StopIteration?異常用于標識迭代的完成，防止出現無限循環的情況，在?__next__()?方法中我們可以設置在完成指定循環次數后觸發?StopIteration?異常來結束迭代。

生成器

• 在 Python 中，使用了?yield?的函數被稱為生成器（generator）。
• 跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用于迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。
• 在調用生成器運行的過程中，每次遇到?yield?時函數會暫停并保存當前所有的運行信息，返回?yield?的值, 并在下一次執行?next()?方法時從當前位置繼續運行。
• 調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里云天池Python训练营-打卡Task3的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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