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[Python知识库]Python基础06

Python基础06

学习06

函数也是对象,内存底层分析
Python中,“一切都是对象”。实际上,执行def定义函数后,系统就创建了相应的函数对象。我们执行如下程序,然后进行解释:
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变量的作用域(全局变量和局部变量)
变量起作用的范围称为变量的作用域,不同作用域内同名变量之间互不影响。变量分为:全局变量、局部变量。
全局变量:
1、在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块,从定义位置开始直到模块结束。
2、全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。
3、全局变量一般做常量使用。
4、函数内要改变全局变量的值,使用global声明一下。
局部变量:
1、在函数体中(包含形式参数)声明的变量
2、局部变量的引用比全局变量快,优先考虑使用。
3、如果局部变量和全局变量同名,则在函数内隐藏全局变量,只使用同名的局部变量。
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局部变量和全局变量效率测试
局部变量的查询和访问速度比全局变量快,优先考虑使用,尤其是在循环的时候。在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方,可以通过将全局变量转为局部变量提高运行速度。
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结果:
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参数的传递
从实参到形参的赋值操作。Python中“一切皆对象”,所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以,Python中参数的传递都是“引用传递”,不是“值传递”。具体操作时分为两类:
1、对“可变对象”进行“写操作”,直接作用于原对象本身。
2、对“不可变对象”进行“写操作”,会产生一个新的“对象空间”,并用新的值填充这块空间。(起到其他语言的“值传递”效果,但不是“值传递”)

可变对象有:
字典、列表、集合、自定义的对象等
不可变对象有:
数字、字符串、元组、function等

传递可变对象的引用:
传递参数是可变对象(例如:列表、字典、自定义的其他可变对象等),实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝,而是可以直接修改所传递的对象。

传递不可变对象的引用:
传递参数是不可变对象(例如:int、float、字符串、元组、布尔值),实际传递的还是对象的引用。在“赋值操作”时,由于不可变对象无法修改,系统会新创建一个对象。
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显然,通过id值我们可以看到n和a一开始是同一个对象。给n赋值后,n是新的对象。

浅拷贝和深拷贝
为了更深入的了解参数传递的底层原理,我们需要讲解一下“浅拷贝和深拷贝”。我们可以使用内置函数:copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)。
**浅拷贝:**不拷贝子对象的内容,只是拷贝子对象的引用。
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**深拷贝:**会连子对象的内存也全部拷贝一份,对子对象的修改不会影响源对象。
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传递不可变对象是浅拷贝
传递参数是不可变对象(例如:int、float、字符串、元组、布尔值),实际传递的还是对象的引用。但在“写操作”时,会创建一个新的对象拷贝。这个拷贝使用的是“浅拷贝”,不是“深拷贝”。

a = 10
print(“a:”,id(a))
def test01(m):
print(“m:”,id(m))
m=20
print(m)
print(“m”,id(m))

test01(a)
结果为:
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传递不可变对象时,不可变对象里面包含的子对象是可变的,则方法修改了这个可变对象,源对象也发生了变化。
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参数的几种类型

位置参数
函数调用时,实参默认按位置顺序传递,需要个数和形参匹配。按位置传递的参数,称为:“位置参数”。
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默认值参数
我们可以为某些参数设置默认值,这样这些参数在传递时就是可选的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。
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命名参数
我们也可以按照形参的名称传递参数,称为“命名参数”,也称“关键字参数”。
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可变参数
可变参数值的是“可变数量的参数”。分两种情况:
1、*param(一个星号),将多个参数收集到一个“元组”对象中。
2、**param(两个星号),将多个参数收集到一个“字典”对象中。
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强制命名参数
在带星号的“可变参数”后面增加新的参数,必须在调用的时候是“强制命名参数”。
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lambda表达式和匿名函数
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eval()函数
功能:将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
语法:eval(source[, globals[, locals]]) ->value
参数:
source:一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象
globals:可选。必须是dictionary
locals:可选。任意映射对象。
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递归函数
递归函数值指的是:自己调用自己的函数,在函数体内部直接或间接的自己调用自己。递归类似大家中学数学学习过的“数学归纳法”。每个递归函数必须包含两个部分:
1、终止条件
表示递归什么时候结束。一般用于返回值,不再调用自己。
2、递归步骤
把第n步的值和第n-1步相关联。

递归函数由于会创建大量的函数对象、过量的消耗内存和运算能力。在处理大量数据时,谨慎使用。
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加:2022-01-29 23:02:34  更:2022-01-29 23:03:06 
 
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