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python函数开辟空间 python中的open函数

IT技术函数

opencv怎样在python中开辟新空间OpenCV是一个C库 ， 用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块 。
OpenCV有两个Python接口，老版本的cv模块使用OpenCV内置的数据类型，新版本的cv2模块使用NumPy数组 。对于新版本的模块 ， 可以通过下面方式导入：
import cv21
而老版本的模块则通过下面方式导入：
import cv2.cv1
1.1 在Python中配置opencv
Windows下Python安装OpenCV详细步骤
本机Win7，Python3.5 ， OpenCV2.4.9
将D:\OpenCV\opencv\build\python\2.7\x86下的cv2.pyd文件copy到D:\Python\Python35-32\Lib\site-packages文件夹中 。
出现错误：
尽管有博客言之：目前opencv只支持python2.6和python2.7，不死心，终于被我发现了下面这个博客： win7 64位 python3.4opencv3.0配置安装教程
找到指定的版本，下载相应的opencv：Opencv下载网址
使用pip安装pip install *.whl
测试，安装成功！
1.2 读取、写入图像
下面是一个简单地载入图像、打印尺寸 ， 保存图像的例子：
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import cv2# 载入图像im = cv2.imread('./0.png')# 打印图像尺寸h,w = im.shape[:2]
print(h,w)# 保存PNG格式图像为JPEG格式cv2.imwrite('./0.jpg',im)12345678910111213
1.3 颜色空间转换
在OpenCV中，图像不是用常规的RGB颜色通道来存储的 ， 他们用的顺序是BGR顺序 。当读取一幅图像后，默认的是BGR，不过有很多转换方式可以利用 。颜色空间转换函数可以用cvtColor()完成 。
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import cv2# 载入图像im = cv2.imread('./2.png')
print(im.shape)# create a grayscale versiongray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray.shape)1234567891011
结果为：
1.4 显示图像
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import cv2# from matplotlib import pyplot as pltfrom pylab import *# 添加中文字体支持from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc",size = 14)# 载入图像im = cv2.imread('Middlebury_01_clean_color.png')# 颜色空间转换gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示原始图像fig = plt.figure()
subplot(121)
plt.gray()
imshow(im)
title(u'彩色图', fontproperties= font)
axis('off')# 显示灰度化图像plt.subplot(122)
plt.gray()
imshow(gray)
title(u'灰度图', fontproperties= font)
axis('off')
show()12345678910111213141516171819202122232425262728293031
显示结果：
、
参考链接：Python计算机视觉编程
python怎么传参Python函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题 。基本的参数传递
机制有两种：值传递和引用传递 。值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开
辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本 。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作
为局部变量进行，不会影响主调函数的实参变量的值 。（推荐学习：Python视频教程）
引用传递(pass-by-reference)过程中 ， 被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函
数放进来的实参变量的地址 。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量 。正
因为如此，被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量 。
Python 函数中 ， 参数是传值，还是传引用首先还是应该科普下函数参数传递机制python函数开辟空间，传值和传引用是什么意思？
函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信python函数开辟空间的方法问题 。基本python函数开辟空间的参数传递机制有两种：值传递和引用传递 。
值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了实参的一个副本 。值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行，不会影响主调函数的实参变量的值 。
引用传递(pass-by-reference)过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在堆栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函数放进来的实参变量的地址 。被调函数对形参的任何操作都被处理成间接寻址，即通过堆栈中存放的地址访问主调函数中的实参变量 。正因为如此 ， 被调函数对形参做的任何操作都影响了主调函数中的实参变量 。
在python中实际又是怎么样的呢？
先看一个简单的例子：
from ctypes import *
import os.path
import sys
def test(c):
print "test before "
print id(c)
c =2
print "test after"
print id(c)
return c
def printIt(t):
for i in range(len(t)):
print t[i]
if __name__=="__main__":
a=2
print "main before invoke test"
print id(a)
n=test(a)
print "main afterf invoke test"
print a
print id(a)
运行后结果如下：
main before invoke test
39601564
test before
39601564
test after
39601540
main afterf invoke test
2
39601564
id函数可以获得对象的内存地址.很明显从上面例子可以看出，将a变量作为参数传递给了test函数，传递了a的一个引用，把a的地址传递过去了，所以在函数内获取的变量C的地址跟变量a的地址是一样的，但是在函数内，对C进行赋值运算，C的值从2变成了4，实际上2和4所占的内存空间都还是存在的，赋值运算后 ， C指向4所在的内存 。而a仍然指向2所在的内存，所以后面打印a ， 其值还是2.
如果还不能理解，先看下面例子
a=1
b=1
id(a)
40650152
id(b)
40650152
a=2
id(a)
40650140
a和b都是int类型的值，值都是1，而且内存地址都是一样的，这已经表明了在python中，可以有多个引用指向同一个内存（画了一个很挫的图，见谅），在给a赋值为2后，再次查看a的内存地址，都已经变化了
而基于最前面的例子 ， 大概可以这样描述：
那python函数传参就是传引用？然后传参的值在被调函数内被修改也不影响主调函数的实参变量的值？再来看个例子 。
from ctypes import *
import os.path
import sys
def test(list2):
print "test before "
print id(list2)
list2[1]=30
print "test after"
print id(list2)
return list2
def printIt(t):
for i in range(len(t)):
print t[i]
if __name__=="__main__":
list1=["loleina",25,'female']
print "main before invoke test"
print id(list1)
list3=test(list1)
print "main afterf invoke test"
print list1
print id(list1)
实际值为：
main before invoke test
64129944
test before
64129944
test after
64129944
main afterf invoke test
['loleina', 30, 'female']
64129944
发现一样的传值，而第二个变量居然变化，为啥呢？
实际上是因为python中的序列：列表是一个可变的对象，就基于list1=[1,2] list1[0]=[0]这样前后的查看list1的内存地址，是一样的 。
list1=[1,2]
id(list1)
64185208
list1[0]=[0]
list1
[[0], 2]
id(list1)
64185208
结论：python不允许程序员选择采用传值还是传引用 。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式 。这种方式相当于传值和传引用的一种综合 。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象 。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用 ， 就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象 。
分类: python 基础语法
python函数和方法区别python中函数和方法的区别：
首先，从分类的角度来分析 。
（1）函数的分类：
内置函数：python内嵌的一些函数 。
匿名函数：一行代码实现一个函数功能 。
递归函数
自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数 。
（2）方法的分类：
普通方法：直接用self调用的方法 。
私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法 。
属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理 。
特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法 。
类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法 。
静态方法：不用传入类空间、对象的方法， 作用是保证代码的一致性，规范性 ， 可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中 。
其次，从作用域的角度来分析：
（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放 。
（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留 。
最后，调用的方式不同 。
（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用 。
（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用 。
class Foo(object):def func(self):pass#实例化obj = Foo()# 执行方式一:调用的func是方法obj.func() #func 方法# 执行方式二：调用的func是函数Foo.func(123) # 函数
python中字典重新开僻内存空间.【python函数开辟空间 python中的open函数】方法1：
dic1 = {1: 1111}
dic2 = dict(dic1)
方法2：
import copy
dic1 = {1: 1111}
dic2 = copy.copy(dic1)
Python构造函数 类是对象的模板，是抽象的 。
构造函数 init 是Python魔术方法之一，如图魔术方法
我们通过类模版去创建类的实例对象，然后再调用类定义的功能 。
那实例对象的属性是通过什么来初始化的？
这时候Python引入来构造函数 init
构造函数 ， 会在创建实例对象之后Python会自动执行此方法，把初始化的属性特点放到实例对象里 。
通过前面的学习，我们知道一个python对象包含三个部分：id(识别码)，type(对象类型)，value(对象的值)
那么我们进一步深入对象包含的三部分：
我们通过类创建实例对象后，需要定义构造函数 init ()方法 。
构造方法用于执行实例对象的初始化工作，即对象创建之后 ， 初始化当前对象的相关的属性，无返回值
构造函数重点 ：
我们通过栗子来学习构造函数的过程
构造函数初始化实例对象过程如下：
1.Animal类会通过默认的 new ()方法为实例对象在堆内存中为开辟一个空间
敲黑板 ， 重点来啦～
拓展：
我们今天学习了构造函数 init ()，其在创建对象之后被Python自动调用初始化实例对象属性数据值，无返回值，并且构造函数不能被显示调用 。
创建对象时，如果需要，构造函数可以接受参数 。当创建没有构造函数的类时，Python会自动创建一个不执行任何操作的默认构造函数 。
每个类必须有一个构造函数，即使它只依赖于默认构造函数
好啦 ， 以上是本期内容，欢迎大佬评论区指正～
python函数开辟空间的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python中的open函数、python函数开辟空间的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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