Python学习笔记(七):

  1. 深浅拷贝
  2. Set-集合
  3. 函数

1. 深浅拷贝

1. 浅拷贝-多层嵌套只拷贝第一层

a = [[1,2],3,4]
b = a.copy()
print(b)        # 结果:[1,2],3,4
b[0][0] = 8
print(a)        # 结果:[8,2],3,4
print(b)        # 结果:[8,2],3,4

原理图:
<span class='yzk_title_173'>Python学习笔记(七)</span>-一只小白
<span class='yzk_title_173'>Python学习笔记(七)</span>-一只小白

2. 深拷贝-克隆一份

2. Set-集合

1. 集合的两大作用:

  1. 去重
  2. 关系测试
# 定义语法
s = set{'alex',1,2}

2. 关系测试:

  1. in ,not in
  2. 集合等价与不等价(==, !=)
  3. 子集(<)、超集(>)
s=set('alvinyuan')
s1=set('alvin')
print('v' in s)
print(s1<s)

4 联合(|)
联合(union)操作与集合的or操作其实等价的,联合符号有个等价的方法,union()。

s1=set('alvin')
s2=set('yuan')
s3=s1|s2
print(s3)               #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'}
print(s1.union(s2))     #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'} 

5、交集(&)
与集合and等价,交集符号的等价方法是intersection()

s1=set('alvin')
s2=set('yuan')
s3=s1&s2
print(s3)                           #{'n', 'a'}
print(s1.intersection(s2))          #{'n', 'a'}

6、差集(-)
等价方法是difference()

s1=set('alvin')
s2=set('yuan')
s3=s1-s2
print(s3)  #{'v', 'i', 'l'}
print(s1.difference(s2)) #{'v', 'i', 'l'}

7、对称差集(^)
对称差分是集合的XOR(‘异或’),取得的元素属于s1,s2但不同时属于s1和s2.其等价方法

symmetric_difference()
s1=set('alvin')
s2=set('yuan')
s3=s1^s2
print(s3)  #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'}
print(s1.symmetric_difference(s2)) #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'}

3. 函数

1. 命名方式与变量相同

# 定义语法
def function():
    print("This is a def!")

2. 不定长参数

# 传入无命名参数
def add(*args):
    print(args)
    sum = 0
    for i in args:
        sum += i
    print(sum)

add(1,2,3,4,5,6)

# 传入命名参数
def print_info(**kwargs):
    for i in kwargs:
        print('%s : %s' %(i,kwargs[i]))

print_info(name='han',age='22',job='student')

# 同时传入命名和无命名参数
def print_info(*args,**kwargs):
    …………
    …………

print(1,2,3,name='han')
# 无命名参数必须在命名参数左边(前面)

3. 函数的返回值

要想获取函数的执行结果,就可以用return语句把结果返回

注意:
1. 函数在执行过程中只要遇到return语句,就会停止执行并返回结果,so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
3. return多个对象,解释器会把这多个对象组装成一个元组作为一个一个整体结果输出。

4. 函数的作用域

python中的作用域分4种情况:
L:local,局部作用域,即函数中定义的变量;
E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的;
G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量;
B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等。
* 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB。
* 当然,local和enclosing是相对的,enclosing变量相对上层来说也是local。

代码示例:

x = int(2.9)        # int built-in

g_count = 0         # global
def outer():
    o_count = 1     # enclosing
    def inner():
        i_count = 2 # local
        print(o_count)
    # print(i_count) 找不到
    inner() 
outer()

# print(o_count) #找不到