上海高品质网站建设,云南高端建设网站,外贸网站建设推广公司前景如何,广告牌子设计图片#x1f44f;作者简介#xff1a;大家好#xff0c;我是爱敲代码的小王#xff0c;CSDN博客博主,Python小白 #x1f4d5;系列专栏#xff1a;python入门到实战、Python爬虫开发、Python办公自动化、Python数据分析、Python前后端开发 #x1f4e7;如果文章知识点有错误… 作者简介大家好我是爱敲代码的小王CSDN博客博主,Python小白 系列专栏python入门到实战、Python爬虫开发、Python办公自动化、Python数据分析、Python前后端开发 如果文章知识点有错误的地方请指正和大家一起学习一起进步 如果感觉博主的文章还不错的话请三连支持一下博主哦 博主正在努力完成2023计划中以梦为马扬帆起航2023追梦人 python入门到实战专栏从入门到实战 Python爬虫开发专栏从入门到实战 Python办公自动化专栏从入门到实战 Python数据分析专栏从入门到实战 Python前后端开发专栏从入门到实战 目录
变量的作用域(全局变量和局部变量)
参数的传递
浅拷贝和深拷贝
参数的几种类型 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 要在函数内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
【操作】全局变量的作用域测试
a 100 #全局变量
def f1():global a #如果要在函数内改变全局变量的值增加global关键字声明print(a) #打印全局变量a的值 a 300 f1()
f1()
print(a)执行结果 100 300 【操作】全局变量和局部变量同名测试
a100
def f1():a 3 #同名的局部变量print(a)f1()
print(a) #a仍然是100没有变化 执行结果
3
100
【操作】 输出局部变量和全局变量
a 100
def f1(a,b,c):print(a,b,c)print(locals()) #打印输出的局部变量print(#*20)print(globals()) #打印输出的全局变量
f1(2,3,4)
输出结果
2 3 4{c: 4, b: 3, a: 2}####################
{__name__: __main__, __doc__: None,
__package__: None, __loader__: class
_frozen_importlib.BuiltinImporter,
__spec__: None, __annotations__: {},
__builtins__: module builtins (builtin), __file__:
E:\\PythonExec\\if_test01.py, a: 100,
f1: function f1 at 0x0000000002BB8620}
实时效果反馈
1. 如下关于全局变量和局部变量的说法错误的是
A 全局变量在函数和类定义之外声明的变量。作用域从定义位 置开始直到模块结束
B 局部变量在函数体中包含形式参数声明的变量
C 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
D 局部变量的引用和全局变量一样快 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。
【操作】测试局部变量和全局变量效率
import time
a 1000
def test01():start time.time()global afor i in range(100000000):a 1end time.time()print(耗时{0}.format((end-start)))
def test02():c 1000start time.time()for i in range(100000000):c 1end time.time()print(耗时{0}.format((end-start)))
test01()
test02()
print(globals())
运行结果
耗时5.278882026672363
耗时3.6103720664978027
参数的传递 函数的参数传递本质上就是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。
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。
【操作】参数传递传递可变对象的引用
b [10,20]
def f2(m):print(m:,id(m)) #b和m是同一个对象m.append(30) #由于m是可变对象不创建对象拷贝直接修改这个对象
f2(b)
print(b:,id(b))
print(b)执行结果
m: 45765960
b: 45765960
[10, 20, 30]实时效果反馈
1. 列表是可变对象关于参数传递可变对象说法错误的是
b [10,20]
def f2(m):print(m:,id(m)) m.append(30)
f2(b)
A b和m是同一个对象
B b和m是不同的对象
C 对“可变对象”进行“写操作”直接作用于原对象本身
D f2(b) 把 b 传递给 m 的过程中没有创建对象的拷贝 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。
【操作】参数传递传递不可变对象的引用
a 100
def f1(n):print(n:,id(n)) #传递进来的是a对象的地址n n200 #由于a是不可变对象因此创建新的对象nprint(n:,id(n)) #n已经变成了新的对象print(n)
f1(a)
print(a:,id(a))
执行结果
n: 1663816464
n: 46608592
300
a: 1663816464
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。
实时效果反馈
1. 数字是不可变对象关于参数传递不可变对象并且要修改原对 象说法错误的是
a 100
def f1(n):n n200
f1(a)
A 代码执行完后 b 和 n 是同一个对象
B 代码执行完后 b 和 n 是不同的对象
C 对“不可变对象”进行“写操作”创建新的对象
D 执行 nn200 时创建了新的对象 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)。 1、浅拷贝拷贝对象但不拷贝子对象的内容只是拷贝子对象的引用。
2、深拷贝拷贝对象并且会连子对象的内存也全部递归拷贝一份对子对象的修改不会影响源对象 #测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():测试浅拷贝a [10, 20, [5, 6]]b copy.copy(a)print(a, a)print(b, b)b.append(30)b[2].append(7)print(浅拷贝......)print(a, a)print(b, b)
def testDeepCopy():测试深拷贝a [10, 20, [5, 6]]b copy.deepcopy(a)print(a, a)print(b, b)b.append(30)b[2].append(7)print(深拷贝......)print(a, a)print(b, b)
testCopy()
print(*************)
testDeepCopy()
运行结果
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]实时效果反馈
1. 如下关于浅拷贝和深拷贝错误的是
A 浅拷贝使用函数 copy (浅拷贝)
B 浅拷贝拷贝对象也全部拷贝子对象
C 深拷贝拷贝对象也全部拷贝子对象
D 深拷贝使用函数 deepcopy (深拷贝) 传递不可变对象包含的子对象是可变的情况
#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。则方法内修改了这个可变对象源对象也发生了变化。
a (10,20,[5,6])
print(a:,id(a))
def test01(m):print(m:,id(m))m[2][0] 888print(m)print(m:,id(m))
test01(a)
print(a)
运行结果 a: 41611632 m: 41611632 (10, 20, [888, 6]) m: 41611632 (10, 20, [888, 6]) 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”。
【操作】测试位置参数
def f1(a,b,c):print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3) #报错位置参数不匹配
执行结果
2 3 4
Traceback (most recent call last):File E:\PythonExec\if_test01.py, line 5,
in modulef1(2,3)
TypeError: f1() missing 1 required positional
argument: c
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。
【操作】测试默认值参数
def f1(a,b,c10,d20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d)
f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)
执行结果
8 9 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29
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”。
def f1(a,b,c):print(a,b,c)
f1(8,9,19) #位置参数
f1(c10,a20,b30) #命名参数
执行结果
8 9 19
20 30 10
实时效果反馈
1. 如下函数定义后调用时错误的是
def f1(a,b,c10,d20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d)
A f1(5)
B f1(5,6)
C f1(5,6,7,8)
D f1(b5,a6,d7,c8)
