python 函数 限制参数范围 python如何限制输入范围

一 为何要用函数之不用函数的问题

#1、代码的组织结构不清晰，可读性差
#2、遇到重复的功能只能重复编写实现代码，代码冗余
#3、功能需要扩展时，需要找出所有实现该功能的地方修改之，无法统一管理且维护难度极大

二 函数是什么

针对二中的问题，想象生活中的例子，修理工需要实现准备好工具箱里面放好锤子，扳手，钳子等工具，然后遇到锤钉子的场景，拿来锤子用就可以，而无需临时再制造一把锤子。

修理工===>程序员
具备某一功能的工具===>函数

要想使用工具，需要事先准备好，然后拿来就用且可以重复使用
要想用函数，需要先定义，再使用

三 函数分类

#1、内置函数
为了方便我们的开发，针对一些简单的功能，python解释器已经为我们定义好了的函数即内置函数。对于内置函数，我们可以拿来就用而无需事先定义，如len(),sum(),max()
ps：我们将会在最后详细介绍常用的内置函数。

#2、自定义函数
很明显内置函数所能提供的功能是有限的，这就需要我们自己根据需求，事先定制好我们自己的函数来实现某种功能，以后，在遇到应用场景时，调用自定义的函数即可。例如

四 定义函数

 1 如何自定义函数？

#语法
def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):
    '''注释'''
    函数体
    return 返回的值

#函数名要能反映其意义

def auth(user:str,password:str)->int:
    '''
    auth function
    :param user: 用户名
    :param password: 密码
    :return: 认证结果
    '''
    if user == 'egon' and password == '123':
        return 1
# print(auth.__annotations__) #{'user': <class 'str'>, 'password': <class 'str'>, 'return': <class 'int'>}

user=input('用户名>>: ').strip()
pwd=input('密码>>: ').strip()
res=auth(user,pwd)
print(res)

 

2 函数使用的原则：先定义，再调用

函数即“变量”，“变量”必须先定义后引用。未定义而直接引用函数，就相当于在引用一个不存在的变量名
#测试一
def foo():
    print('from foo')
    bar()
foo() #报错

#测试二
def bar():
    print('from bar')
def foo():
    print('from foo')
    bar()
foo() #正常

#测试三
def foo():
    print('from foo')
    bar()
    
def bar():
    print('from bar')
foo() #会报错吗?


#结论:函数的使用,必须遵循原则:先定义,后调用
#我们在使用函数时,一定要明确地区分定义阶段和调用阶段

#定义阶段
def foo():
    print('from foo')
    bar()
def bar():
    print('from bar')
#调用阶段
foo()

五 函数在定义阶段都干了哪些事？

#只检测语法，不执行代码
也就说，语法错误在函数定义阶段就会检测出来，而代码的逻辑错误只有在执行时才会知道

六 定义函数的三种形式

#1、无参：应用场景仅仅只是执行一些操作，比如与用户交互，打印
#2、有参：需要根据外部传进来的参数，才能执行相应的逻辑，比如统计长度，求最大值最小值
#3、空函数：设计代码结构

#定义阶段
def tell_tag(tag,n): #有参数
    print(tag*n)

def tell_msg(): #无参数
    print('hello world')

#调用阶段
tell_tag('*',12)
tell_msg()
tell_tag('*',12)

'''
************
hello world
************
'''

#结论：
#1、定义时无参，意味着调用时也无需传入参数
#2、定义时有参，意味着调用时则必须传入参数

def auth(user,password):                             
    '''                                                           
    auth function                                                 
    :param user: 用户名                                              
    :param password: 密码                                           
    :return: 认证结果                                                 
    '''                                                           
    pass                                                          
                                                                  
def get(filename):                                                
    '''                                                           
    :param filename:                                              
    :return:                                                      
    '''                                                           
    pass                                                          
                                                                  
def put(filename):                                                
    '''                                                           
    :param filename:                                              
    :return:                                                      
    '''                                                           
def ls(dirname):                                                  
    '''                                                           
    :param dirname:                                               
    :return:                                                      
    '''                                                           
    pass                                                          

#程序的体系结构立见

七 调用函数

1 调用函数

函数的调用：函数名加括号
1 先找到名字
2 根据名字调用代码

2 函数返回值

无return->None
return 1个值->返回1个值
return 逗号分隔多个值->元组

什么时候该有返回值？
　　　　调用函数，经过一系列的操作，最后要拿到一个明确的结果，则必须要有返回值
　　　　通常有参函数需要有返回值，输入参数，经过计算，得到一个最终的结果
什么时候不需要有返回值？
　　　　调用函数，仅仅只是执行一系列的操作，最后不需要得到什么结果，则无需有返回值
　　　　通常无参函数不需要有返回值

3 函数调用的三种形式

1 语句形式：foo()
2 表达式形式：3*len('hello')
3 当中另外一个函数的参数：range(len('hello'))

八 函数的参数

1 形参与实参

#形参即变量名，实参即变量值，函数调用时，将值绑定到变量名上，函数调用结束，解除绑定

2 具体应用

#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数
        位置形参：必选参数
        位置实参：按照位置给形参传值

#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参
        无需按照位置为形参传值
        注意的问题：
                1. 关键字实参必须在位置实参右面
                2. 对同一个形参不能重复传值

#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值
        可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参）
        注意的问题：
                1. 只在定义时赋值一次
                2. 默认参数的定义应该在位置形参右面
                3. 默认参数通常应该定义成不可变类型


#4、可变长参数：
        可变长指的是实参值的个数不固定
        而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args，**kwargs

        ===========*args===========
        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,3,4,5)

        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,*[3,4,5])


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(*[1,2,3])

        ===========**kwargs===========
        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)

        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,**{'a':1,'b':2,'c':3})


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(**{'z':1,'x':2,'y':3})

        ===========*args+**kwargs===========

        def foo(x,y):
            print(x,y)

        def wrapper(*args,**kwargs):
            print('====>')
            foo(*args,**kwargs)

#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外），且必须按照关键字实参的形式传递
可以保证，传入的参数中一定包含某些关键字
        def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
            print(x,y)
            print(args)
            print(a)
            print(b)
            print(kwargs)

        foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
        结果：
            1
            2
            (3, 4, 5)
            1
            3
            {'c': 4, 'd': 5}

九 函数对象

1 函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递

#1 可以被引用
#2 可以当作参数传递
#3 返回值可以是函数
#3 可以当作容器类型的元素

2 利用该特性，优雅的取代多分支的if

def foo():
    print('foo')

def bar():
    print('bar')

dic={
    'foo':foo,
    'bar':bar,
}
while True:
    choice=input('>>: ').strip()
    if choice in dic:
        dic[choice]()

十 函数嵌套

1 函数的嵌套调用

def max(x,y):
    return x if x > y else y

def max4(a,b,c,d):
    res1=max(a,b)
    res2=max(res1,c)
    res3=max(res2,d)
    return res3
print(max4(1,2,3,4))

2 函数的嵌套定义

def f1():
    def f2():
        def f3():
            print('from f3')
        f3()
    f2()

f1()
f3() #报错，为何？请看下一小节

3 名称空间与作用域

十 什么是名称空间？

#名称空间：存放名字的地方，三种名称空间，（之前遗留的问题x=1，1存放于内存中，那名字x存放在哪里呢？名称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方）

十一 名称空间的加载顺序

python test.py
#1、python解释器先启动，因而首先加载的是：内置名称空间
#2、执行test.py文件，然后以文件为基础，加载全局名称空间
#3、在执行文件的过程中如果调用函数，则临时产生局部名称空间

十二 名字的查找顺序

局部名称空间--->全局名称空间--->内置名称空间

#需要注意的是：在全局无法查看局部的，在局部可以查看全局的，如下示例

# max=1
def f1():
    # max=2
    def f2():
        # max=3
        print(max)
    f2()
f1()
print(max)

十三 作用域

#1、作用域即范围
        - 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
　     - 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
#2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
x=1
def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2
x=100
def f3(func):
    x=2
    func()
x=10000
f3(f1())

#3、查看作用域：globals(),locals()


LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
builtins 内置模块的名字空间

 global与nonlocal关键字

十四 闭包函数

1 什么是闭包？

#内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用

#提示：之前我们都是通过参数将外部的值传给函数，闭包提供了另外一种思路，包起来喽，包起呦，包起来哇

        def counter():
            n=0
            def incr():
                nonlocal n
                x=n
                n+=1
                return x
            return incr

        c=counter()
        print(c())
        print(c())
        print(c())
        print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素

2 闭包的意义与应用

#闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
#应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）
    from urllib.request import urlopen

    def index(url):
        def get():
            return urlopen(url).read()
        return get

    baidu=index('http://www.baidu.com')
    print(baidu().decode('utf-8'))

十五 装饰器

装饰器就是闭包函数的一种应用场景

1 为何要用装饰器

#开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

2 什么是装饰器

装饰器他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。
强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能

3 装饰器的使用

无参装饰器

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print('from foo')
foo()

有参装饰器

def auth(driver='file'):
    def auth2(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            name=input("user: ")
            pwd=input("pwd: ")

            if driver == 'file':
                if name == 'egon' and pwd == '123':
                    print('login successful')
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
            elif driver == 'ldap':
                print('ldap')
        return wrapper
    return auth2

@auth(driver='file')
def foo(name):
    print(name)

foo('egon')

4 装饰器语法

被装饰函数的正上方，单独一行
        @deco1
        @deco2
        @deco3
        def foo():
            pass

        foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

5 装饰器补充：wraps

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@deco
def index():
    '''哈哈哈哈'''
    print('from index')

print(index.__doc__)

迭代器

十六 迭代的概念

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？
#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代
    print('===>') 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
    print(l[count])
    count+=1

十七 为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

def auth(driver='file'):
    def auth2(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            name=input("user: ")
            pwd=input("pwd: ")

            if driver == 'file':
                if name == 'egon' and pwd == '123':
                    print('login successful')
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
            elif driver == 'ldap':
                print('ldap')
        return wrapper
    return auth2

@auth(driver='file')
def foo(name):
    print(name)

foo('egon')

十八 迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
    try:
        k=next(iter_dic)
        print(dic[k])
    except StopIteration:
        break
        
#这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环

十九 for循环

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

二十 迭代器的优缺点

#优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

生成器

二一 什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print('====>first')
    yield 1
    print('====>second')
    yield 2
    print('====>third')
    yield 3
    print('====>end')

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>

二二 生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

二三 协程函数

#yield关键字的另外一种使用形式：表达式形式的yield
def eater(name):
    print('%s 准备开始吃饭啦' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list
        print('%s 吃了 %s' % (name,food))
        food_list.append(food)

g=eater('egon')
g.send(None) #对于表达式形式的yield，在使用时，第一次必须传None，g.send(None)等同于next(g)
g.send('蒸羊羔')
g.send('蒸鹿茸')
g.send('蒸熊掌')
g.send('烧素鸭')
g.close()
g.send('烧素鹅')
g.send('烧鹿尾')

二四 yield总结

#1、把函数做成迭代器
#2、对比return，可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态

二五 面向过程编程

#1、首先强调：面向过程编程绝对不是用函数编程这么简单，面向过程是一种编程思路、思想，而编程思路是不依赖于具体的语言或语法的。言外之意是即使我们不依赖于函数，也可以基于面向过程的思想编写程序

#2、定义
面向过程的核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么

基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线，是一种机械式的思维方式

#3、优点：复杂的问题流程化，进而简单化

#4、缺点：可扩展性差，修改流水线的任意一个阶段，都会牵一发而动全身

#5、应用：扩展性要求不高的场景，典型案例如linux内核，git，httpd

#6、举例
流水线1：
用户输入用户名、密码--->用户验证--->欢迎界面

流水线2：
用户输入sql--->sql解析--->执行功能

 ps：函数的参数传入，是函数吃进去的食物，而函数return的返回值，是函数拉出来的结果，面向过程的思路就是，把程序的执行当做一串首尾相连的功能，该功能可以是函数的形式，然后一个函数吃，拉出的东西给另外一个函数吃，另外一个函数吃了再继续拉给下一个函数吃。。。

二六 三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

二七 列表推导式

#1、示例
egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s' %i)

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]

#2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

二八 生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]

#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

二九 声明式编程练习题

1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写

2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度

3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）

4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）

5、思考题

with open('a.txt') as f:
    g=(len(line) for line in f)
print(sum(g)) #为何报错？

6、文件shopping.txt内容如下

mac,20000,3
lenovo,3000,10
tesla,1000000,10
chicken,200,1

求总共花了多少钱？

打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]

求单价大于10000的商品信息,格式同上

#题目一
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[name.upper() for name in names]

#题目二
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')]

#题目三
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    print(max(len(line) for line in f))

#题目四
with open('a.txt', encoding='utf-8') as f:
    print(sum(len(line) for line in f))
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?

#题目五（略）

#题目六：每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[line.split() for line in f]
    cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info)
    print(cost)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f]
    print(info)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000]
    print(info)

 递归与二分法

三十 递归调用的定义

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

三一 递归分为两个阶段：递推，回溯

#图解。。。
# salary(5)=salary(4)+300
# salary(4)=salary(3)+300
# salary(3)=salary(2)+300
# salary(2)=salary(1)+300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1)+300     n>1
# salary(1) =100                n=1

def salary(n):
    if n == 1:
        return 100
    return salary(n-1)+300

print(salary(5))

三二 python中的递归效率低且没有尾递归优化

#python中的递归
python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475
但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制

#总结递归的使用：
1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

三三 可以修改递归最大深度

import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
n=1
def test():
    global n
    print(n)
    n+=1
    test()

test()

虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归

三四 二分法

想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模

实现类似于in的效果

三元表达式、列表推导式、生成器表达式、递归、匿名函数、内置函数

阅读目录

• 一 三元表达式、列表推导式、生成器表达式
• 二 递归与二分法
• 三 匿名函数
• 四 内置函数
• 五 阶段性练习

一 三元表达式、列表推导式、生成器表达式

一 三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='SB' if name == 'alex' else 'NB'
print(res)

二 列表推导式

#1、示例
egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s' %i)

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]

#2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

三 生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',]

#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

四 声明式编程练习题

1、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中的名字全部变大写

2、将names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']中以sb结尾的名字过滤掉，然后保存剩下的名字长度

3、求文件a.txt中最长的行的长度（长度按字符个数算，需要使用max函数）

4、求文件a.txt中总共包含的字符个数？思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0？（需要使用sum函数）

5、思考题

with open('a.txt') as f:
    g=(len(line) for line in f)
print(sum(g)) #为何报错？

6、文件shopping.txt内容如下

mac,20000,3
lenovo,3000,10
tesla,1000000,10
chicken,200,1

求总共花了多少钱？

打印出所有商品的信息，格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...]

求单价大于10000的商品信息,格式同上

#题目一
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[name.upper() for name in names]

#题目二
names=['egon','alex_sb','wupeiqi','yuanhao']
names=[len(name) for name in names if not name.endswith('sb')]

#题目三
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    print(max(len(line) for line in f))

#题目四
with open('a.txt', encoding='utf-8') as f:
    print(sum(len(line) for line in f))
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?
    print(sum(len(line) for line in f)) #求包换换行符在内的文件所有的字符数，为何得到的值为0?

#题目五（略）

#题目六：每次必须重新打开文件或seek到文件开头，因为迭代完一次就结束了
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[line.split() for line in f]
    cost=sum(float(unit_price)*int(count) for _,unit_price,count in info)
    print(cost)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f]
    print(info)


with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
    info=[{
        'name': line.split()[0],
        'price': float(line.split()[1]),
        'count': int(line.split()[2]),
    } for line in f if float(line.split()[1]) > 10000]
    print(info)

二 递归与二分法

一 递归调用的定义

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

二 递归分为两个阶段：递推，回溯

#图解。。。
# salary(5)=salary(4)+300
# salary(4)=salary(3)+300
# salary(3)=salary(2)+300
# salary(2)=salary(1)+300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1)+300     n>1
# salary(1) =100                n=1

def salary(n):
    if n == 1:
        return 100
    return salary(n-1)+300

print(salary(5))

三 python中的递归效率低且没有尾递归优化

#python中的递归
python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475
但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制

#总结递归的使用：
1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

四 可以修改递归最大深度

import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
n=1
def test():
    global n
    print(n)
    n+=1
    test()

test()

虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归

五 二分法

想从一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402] #从小到大排列的数字列表

def search(num,l):
    print(l)
    if len(l) > 0:
        mid=len(l)//2
        if num > l[mid]:
            #in the right
            l=l[mid+1:]
        elif num < l[mid]:
            #in the left
            l=l[:mid]
        else:
            print('find it')
            return
        search(num,l)
    else:
        #如果值不存在，则列表切为空
        print('not exists')
        return
search(100,l)

实现类似于l.index(30)的效果

l=[1,2,10,30,33,99,101,200,301,402]

def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1):
    if start <= stop:
        mid=start+(stop-start)//2
        print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid]))
        if num > l[mid]:
            start=mid+1
        elif num < l[mid]:
            stop=mid-1
        else:
            print('find it',mid)
            return
        search(num,l,start,stop)
    else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完，即切为空
        print('not exists')
        return

search(301,l)

三五 匿名函数

1 什么是匿名函数？

匿名就是没有名字
def func(x,y,z=1):
    return x+y+z

匿名
lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字
func=lambda x,y,z=1:x+y+z 
func(1,2,3)
#让其有名字就没有意义

2 有名字的函数与匿名函数的对比

#有名函数与匿名函数的对比
有名函数：循环使用，保存了名字，通过名字就可以重复引用函数功能

匿名函数：一次性使用，随时随时定义

应用：max，min，sorted,map,reduce,filter

3 内置函数

#注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型

#更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

format(了解即可)

#字符串可以提供的参数 's' None
>>> format('some string','s')
'some string'
>>> format('some string')
'some string'

#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
'11'
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
'11'
>>> format(11,'o') #转换成8进制
'13'
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
'11'
>>> format(11) #默认和d一样
'11'

#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法，无穷大转换成大小字母
'INF'

#g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点
'3'
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

！！！lambda与内置函数结合使用！

字典的运算：最小值，最大值，排序
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}

迭代字典，取得是key，因而比较的是key的最大和最小值
>>> max(salaries)
'yuanhao'
>>> min(salaries)
'alex'

可以取values，来比较
>>> max(salaries.values())
>>> min(salaries.values())
但通常我们都是想取出，工资最高的那个人名，即比较的是salaries的值，得到的是键
>>> max(salaries,key=lambda k:salary[k])
'alex'
>>> min(salaries,key=lambda k:salary[k])
'yuanhao'



也可以通过zip的方式实现
salaries_and_names=zip(salaries.values(),salaries.keys())

先比较值，值相同则比较键
>>> max(salaries_and_names)
(100000000, 'alex')


salaries_and_names是迭代器，因而只能访问一次
>>> min(salaries_and_names)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: min() arg is an empty sequence



sorted(iterable，key=None,reverse=False)

eval与exec

#1、语法
# eval（str,[,globasl[,locals]])
# exec(str,[,globasl[,locals]])

#2、区别
#示例一：
s='1+2+3'
print(eval（s)) #eval用来执行表达式，并返回表达式执行的结果
print(exec(s)) #exec用来执行语句，不会返回任何值
'''
6
None
'''

#示例二：
print(eval（'1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回33
print(exec('1+2+x',{'x':3},{'x':30})) #返回None

# print(eval（'for i in range(10):print(i)')) #语法错误，eval不能执行表达式
print(exec('for i in range(10):print(i)'))

compile(str,filename,kind)
filename:用于追踪str来自于哪个文件，如果不想追踪就可以不定义
kind可以是：single代表一条语句，exec代表一组语句，eval代表一个表达式
s='for i in range(10):print(i)'
code=compile(s,'','exec')
exec(code)


s='1+2+3'
code=compile(s,'','eval')
eval（code)