python函数 闭包 生成器 装饰器 递归函数 函数设计规范及执行环境

def func_name(arg1,…)
func_suite
函数语句或者整个执行流程遇到def语句时候，会在内存中生成一个函数对象，并且此对象靠函数名来引用。那么但是这个函数体里的语句只有在函数调用的时候才会被执行。而函数调用结束了，函数返回时，其内部所使用数据都被销毁了。

python的闭合函数 闭包:lexical closure

外层函数给内层函数提供了环境，即外层中变量的修改，引起内层函数的改变。叫做闭包，或闭合函数。但是虽然表现为函数的形式，本身并不是函数。函数是可以嵌套的，在函数内部定义一个子函数，这个子函数并没有被调用，而是直接当做返回值返回，这种函数叫做python的闭合函数。

#回顾 列表解析的主要目的就是为了在原有列表的基础上生成新的列表。如果我们在使用列表时一次只需要使用一个元素时可以使用生成器。
如:使用生成器生成1到10中每个数的平方，如下图：

由于生成器并不会直接创建出一个列表，因此对于生成器不能进行切片，索引，也不能执行任何常规的列表操作如append（），extend（）等等，不过我们可以将生成器表达式转换成列表。生成器是按需每次返回一个结果进行计算，叫做惰性求值。

之前，我们的生成器在某种意义上还是基于某个列表来生成得到的。事实上我们可以使用函数来完全实现类似生成器一样的效果，自定义函数来实现。
yield 自动生成一个生成器对象。


上图中函数genNum在被调用时候其不会直接执行，而是用yield返回一个生成器对象，对此生成器调用next()方法，生成器将不断的执行语句。在函数直到遇到yield语句，函数不再执行，直到调用next()方法之后，继续执行，反复继续，直到没有yield停止，即生成器的迭代过程结束。


函数中使用yield,会返回一个生成器的对象。
使用生成器实现斐波那契数列。

#  0    1     1      2       3       5          8           13    
#     21    34      55           89        ……
>>> a=0;b=1
>>> def feibonacii():
...     global a,b
...     while True:
...         future=a+b
...         yield a
...         a=b
...         b=future
...
>>> d=iter(feibonacii())
>>> next(d)
0
>>>
>>> next(d)
1
>>> next(d)
1
>>> next(d)
2
>>> next(d)
3
>>> next(d)
5
>>> next(d)
8
>>> next(d)
13
>>> next(d)
21
>>> next(d)
34
>>> next(d)
55
>>> next(d)
89
>>>

装饰器

1.装饰器本身是一个函数，这个函数的主要目的是为了装饰其它函数:
2.功能:增强被装饰函数的功能:
装饰器一般接受一个函数对象作为参数，已对其进行增强。

对带参数的函数进行写装饰器增强其功能，如下图:。

递归:

递归需要边界条件，递归前进段和递归返回段；
10 * 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1
10 * (10-1) * ( (10-1)-1) * … * 1

#代码即计算过程解释如下图:

考虑以python递归的方式实现斐波那契数列。

函数的设计规范:

1.耦合性:
        (1)通过参数接受输入，以及通过return产生输出以保证函数的独立性；
        (2)尽量减少使用全局变量进行函数间通信；
        (3)不要在函数中修改可变类型的参数；
        (4)避免直接改变定义在另外一个模块中的变量；
2.聚合性:
         (1)每个函数都应该有一个单一的、统一的目标；
         (2)每个函数功能都应该相对简单。

函数执行环境

完结

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