# coding:utf-8 a = 1 b = 2 # 第一种方式 # t = a # 临时存放变量值 # a = b # b = t # 第二种方式 # a = a + b # a的值已经不是原始值了,b还有效 # b = a - b # 这里就能获得a的原始值了 # a = a - b # 这里就能获得b的原始值了 # 第三种方式 a, b = b, a print("A->", a, "B->", b) 执行结果: A-> 2 B->

a = 10 b = 20 # 不需要中间变量,一步搞定 a, b = b, a

方法1:(错误) def func(a,b): a,b = b,a a = 1 b = 2 func(a,b) print(a," ",b) 方法2:(正确) def func(a,b): return b,a a = 1 b = 2 a,b = func(a,b) print(a," ",b)

python中如何调用函数交换两个变量的值 所有代码来在python3.7.1版本实现 以下实例通过用户输入两个变量,并相互交换:  方法一: def swap(a,b): # 创建临时变量,并交换 temp = a a = b b = temp print(a,b) 以上实例中,我们创建了临时变量 temp ,并将 a 的值存储在 temp 变量中,接着将 y 值赋给 a,最后将 temp 赋值给 b变量. 方法二: def swap2(a,b): # 不使用临时变量 a,b = b,a pr

函数return多个值: 补充知识点:写代码得到时候少用全局变量: 1.不安全 2.会一直占着内存不释放 函数多个return值,那么会把这几个return的值都放在一个元组里面,然后返回 def hello(a,b,c,d): return a,b,c,d res=hello('ybq','ede','rfv','deq') print(res)#('ybq', 'ede', 'dede', 'deq') 列表推导式: #列表推导式 nums=[0,1,3,4,5,6,7] #将nums里in

#不使用第三个变量交换两个变量的值 a=1 b=2 a,b=b,a#python的直接交换 #另一种交换方法 a=a+b#a=3 b=2 b=a-b#a=3 b=1 a=a-b#a=2 b=1 print(a,b)

Python函数01/函数的初识/函数的定义/函数调用/函数的返回值/函数的参数 内容大纲 1.函数的初识 2.函数的定义 3.函数的调用 4.函数的返回值 5.函数的参数 1.函数初识 # def 关键字 -- 定义 # func 函数名 -- 和变量定义规则一样 # () 必须要写格式 ,一会在盘他 # : 声明语句结束 # len() # s = "alexdab" # count = 0 # for i in s: # count += 1 # print(count) # #

三元运算 三元运算,又称三目运算,主要作用是减少代码量,是对简单的条件语句的缩写. 书写格式: result = 值1 if 条件 else 值2 即如果条件成立,则将值1赋给result变量,如果不成立,将值2赋给result变量 eg:name = "tina" if 1==1 else "fei" name = "tina" if 1!=1 else "fei" print(name) 执行结果如下: fei  小练习:

Python列表函数&方法 Python包含以下函数: 序号 函数 1 cmp(list1, list2)比较两个列表的元素 2 len(list)列表元素个数 3 max(list)返回列表元素最大值 4 min(list)返回列表元素最小值 5 list(seq)将元组转换为列表 Python包含以下方法: 序号 方法 1 list.append(obj)在列表末尾添加新的对象 2 list.count(obj)统计某个元素在列表中出现的次数 3 list.extend(seq)在列表末尾一

Python中所有变量都是值的引用,也就说变量通过绑定的方式指向其值. 而这里说的不可变指的是值的不可变. 对于不可变类型的变量,如果要更改变量,则会创建一个新值,把变量绑定到新值上,而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收.不可变的类型还有一个特性,就是可以计算其hash值,这样才能进一步作为字典的key.可变类型数据对对象操作的时候,不需要再在其他地方申请内存,只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可,也就是它的address会保持不变,但区域会变长或者变短. 不可变类型包括:int string

一.函数 函数的基础概念: 函数是python为了代码最大程度地重用和最小化代码冗余而提供的基本结构 函数是一种设计工具,它能让程序员将复杂的系统分解为可管理的部件 函数用于将相关功能打包并参数化 在python中可以创建4种函数 (1)全局函数:定义在模块 (2)局部函数:嵌套于其它函数中 (3)lambda函数:表达式,如需多次调用 (4)方法:与特定数据类型关联的函数,并且只能与数据类型关联一起使用 python提供了很多内置函数 创建函数: def functionName(arg1,a

第11章 函数和函数式编程 一 调用函数  1 关键字参数 def foo(x): foo_suite # presumably does some processing with 'x' 标准调用 foo(): foo(42)  foo('bar')  foo(y) 关键字调用 foo(): foo(x=42)  foo(x='bar')  foo(x=y) 即明确给出相应的参数名 2 参数组 Python允许程序员执行一个没有显式定义参数的函数,相应的方法是通过一个把元组(非关键字参数)或字

函数背景 在学习函数之前,一直遵循:面向过程编程: 根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴复制,也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处,如下: while True: if cpu利用率 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 硬盘使用空间 > 90%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if 内存占用 > 80%: #发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 分析可以看出

初学 Python(十二)--高阶函数 初学 Python,主要整理一些学习到的知识点,这次是高阶函数. #-*- coding:utf-8 -*- ''''' 话说高阶函数: 能用函数作为参数的函数 称为高阶函数 ''' #函数作参 def f(x): return x*x #map函数为内置函数,意思为将第二个参数的list作用到f函数中 #最后的结果为一个list print map(f,[1,2,3,4,5]) #reduce函数为内置函数,意思将第二参数的序列作用到add函数值 #将结

Python版本:3.6.2  操作系统:Windows  作者:SmallWZQ 截至上篇随笔<Python数据结构之四--set(集合)>,Python基础知识也介绍好了.接下来准备干件"大事". 什么"大事"呢?下面将要介绍Python编程的核心内容之一--函数. 对于Python编程,函数的重要性不言而喻.重要的事情讲三遍:函数实在是太重要,太关键了. 引入函数 之前,我们编写程序遵循的原则:根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现

Python编程从入门到实践笔记——函数 #coding=gbk #Python编程从入门到实践笔记——函数 #8.1定义函数 def 函数名(形参): # [缩进]注释+函数体 #1.向函数传递信息 #2.形参.实参概念和其余语言的概念相同 def greet_user(username): """显示简单的问候语""" print("Hello!"+username) greet_user("Mike"

函数的作用 函数可以让编程逻辑结构化以及模块化 无论是C.C++,Java还是Python,函数是必不可少的知识点,也是很重要的知识点,函数是完成一个功能的代码块,使用函数可以使逻辑结构变得更加清晰以及程序模块化设计 先来看看Python函数相关知识 def test(x): """我是用来描述这个函数的""" x += 1 return x # def : 定义函数的关键字 # test: 函数名 # (): 里面定义形参 # "&q

1.闭包回顾 在学习装饰器之前,可以先复习一下什么是闭包? 在嵌套函数内部的函数可以使用外部变量(非全局变量)叫做闭包! def wrapper(): money =10 def inner(num): nonlocal money money +=num print(money) print(inner.__closure__) #不返回none的话就是闭包 return inner wrapper()(100) 装饰器的本质就是闭包  2.装饰器 装饰器本质上就是一个python函数,他可以

一.递归函数 定义:在一个函数里调用这个函数本身 递归的最大深度:997 def func(n): print(n) n += 1 func(n) func(1) 测试递归最大深度 import sys print(sys.setrecursionlimit(10000)) 修改递归最大深度 二.内置函数 python提供了68个内置函数     Built-in Functions     abs() dict() help() min() setattr() all() dir() hex(

一个二分查找的示例: # 二分查找 示例 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35, 36, 66] def binary_search(dataset, find_num): print(dataset) if len(dataset) > 1: mid = int(len(dataset) / 2) if dataset[mid] == find_num: # find it print

函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念. 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种