函数进阶
命名空间
又名name space, 顾名思义就是存放名字的地方，存什么名字呢？举例说明，若变量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
名称空间共3种，分别如下
- locals: 是函数内的名称空间，包括局部变量和形参
- 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
不同变量的作用域不同就是由这个变量所在的命名空间决定的。
作用域即范围
- 全局范围：全局存活，全局有效
- 局部范围：临时存活，局部有效
查看作用域方法 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
- 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
闭包
关于闭包，即函数定义和函数表达式位于另一个函数的函数体内(嵌套函数)。而且，这些内部函数可以访问它们所在的外部函数中声明的所有局部变量、参数。当其中一个这样的内部函数在包含它们的外部函数之外被调用时，就会形成闭包。
也就是说，内部函数会在外部函数返回后被执行。而当这个内部函数执行时，它仍然必需访问其外部函数的局部变量、参数以及其他内部函数。这些局部变量、参数和函数声明（最初时）的值是外部函数返回时的值，但也会受到内部函数的影响。
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
装饰器!!!
利用闭包实现装饰器的功能.
软件开发中的一个原则“开放-封闭”原则，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
- 封闭：已实现的功能代码块不应该被修改
- 开放：对现有功能的扩展开放
被装饰的函数如果有参数,
带参数装饰器
#_*_coding:utf-8_*_
user_status = False #用户登录了就把这个改成True
def login(auth_type): #把要执行的模块从这里传进来
def auth(func):
def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数
if auth_type == "qq":
_username = "alex" #假装这是DB里存的用户信息
_password = "abc!23" #假装这是DB里存的用户信息
global user_status
if user_status == False:
username = input("user:")
password = input("pasword:")
if username == _username and password == _password:
print("welcome login....")
user_status = True
else:
print("wrong username or password!")
if user_status == True:
return func(*args,**kwargs) # 看这里看这里，只要验证通过了，就调用相应功能
else:
print("only support qq ")
return inner #用户调用login时，只会返回inner的内存地址，下次再调用时加上()才会执行inner函数
return auth
def home():
print("---首页----")
@login('qq')
def america():
#login() #执行前加上验证
print("----欧美专区----")
def japan():
print("----日韩专区----")
@login('weibo')
def henan(style):
'''
:param style: 喜欢看什么类型的，就传进来
:return:
'''
#login() #执行前加上验证
print("----河南专区----")
home()
# america = login(america) #你在这里相当于把america这个函数替换了
#henan = login(henan)
# #那用户调用时依然写
america()
# henan("3p")
生成器
列表生成式
>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
生成器的创建方式
- 列表生成式
- 函数
- yield vs retrun
- return 返回 并终止function
- yield 返回数据,并冻结当前的执行过程...
- next唤醒冻结的函数执行过程,继续执行,直到遇到下一个yield
- 函数有了yield之后
- 函数名加()就变成了一个生成器
- return在生成器里,代表生成器的终止,直接报错(生成器用next()调用最后一次结束后就会报错,用for循环就不会)
- send的作用
- 唤醒并继续执行
- 发送一个信息到生成器内部
迭代器
迭代 = 循环
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。**
生成器属于迭代器的一种
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。
基于这一思想，我们来介绍Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。
作业
员工信息增删改查
现要求你写一个简单的员工信息增删改查程序，需求如下：
[图片上传失败...(image-3bc268-1529681401554)]
当然此表你在文件存储时可以这样表示
1,Alex Li,22,13651054608,IT,2013-04-01
2,Jack Wang,28,13451024608,HR,2015-01-07
3,Rain Wang,21,13451054608,IT,2017-04-01
4,Mack Qiao,44,15653354208,Sales,2016-02-01
5,Rachel Chen,23,13351024606,IT,2013-03-16
6,Eric Liu,19,18531054602,Marketing,2012-12-01
7,Chao Zhang,21,13235324334,Administration,2011-08-08
8,Kevin Chen,22,13151054603,Sales,2013-04-01
9,Shit Wen,20,13351024602,IT,2017-07-03
10,Shanshan Du,26,13698424612,Operation,2017-07-02
1.可进行模糊查询，语法至少支持下面3种查询语法:
find name,age from staff_table where age > 22
find * from staff_table where dept = "IT"
find * from staff_table where enroll_date like "2013"
2.可创建新员工纪录，以phone做唯一键(即不允许表里有手机号重复的情况)，staff_id需自增
语法: add staff_table Alex Li,25,134435344,IT,2015-10-29
3.可删除指定员工信息纪录，输入员工id，即可删除
语法: del from staff where id=3
4.可修改员工信息，语法如下:
UPDATE staff_table SET dept="Market" WHERE dept = "IT" 把所有dept=IT的纪录的dept改成Market
UPDATE staff_table SET age=25 WHERE name = "Alex Li" 把name=Alex Li的纪录的年龄改成25
5.以上每条语名执行完毕后，要显示这条语句影响了多少条纪录。 比如查询语句 就显示 查询出了多少条、修改语句就显示修改了多少条等。
注意：以上需求，要充分使用函数，请尽你的最大限度来减少重复代码！
