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python一等对象函数 python 对象相等

IT技术函数

如何理解“python中函数是一等公民”？ 单纯的理解“python中的函数是一等公民”这句话，可能包含几层意思：
正确的理解是：第1点和第2点，不包含第3点的意思 。
python中的函数是一等公民 ， 重点想表述的是： 在python世界人人平等。
人人平等的世界 ， 至少应该包含两层意思：1. 身份地位平等； 2. 行使的权利平等 。
打印结果是：
从上面的打印结果中可以看出：
1.Python 程序中的所有数据都是某个类的实例，因而是一个对象；
2.类本身也是一个对象 。int, float, str, list, dict, set, fuction, module, NoneType, object, type等，这些类都是type类的实例，也是一个对象；
3.object类是所有类的基类
4.object是顶级父类
函数function和其他公民一样 ， 他们的都有一个共同的身份：对象。
在c和java里，数据是数据，动作是动作 ， 他俩的结合是类（class） 。对于python，数据是数据，动作也可以是数据 ， 这个牛逼的数据叫做对象object 。
对于函数function来讲，既可以安静的做一个数据，又可以优雅的执行动作 。
Python 官方文档里这样解释 对象（object） 的含义：Python 中的对象是对数据的抽象 ， Python 程序中所有数据都是由对象或者对象间的关系来表示的 。每个对象都有各自的编号、类型和值 。
两个祖先（a和b）占了相邻的两块内存，一个可以与它的“后代”共用内存 ， 一个却只能让“后代”另立门户；当它们走完自己的生命周期后，b会马上被当垃圾回收，内存地址遗产被剥夺，然而a却形灭而实存，荫庇后世 。
Python为这些对象倾斜资源，也就是为某种阶层固化提供了合法性 。划分的依据是因为它们比较常用，共用内存就意味着减少开支，提高内存使用效率 。
这就是Python有趣的地方了，一面是全体公民，一面是特权种族，组成了看似矛盾的二元对立结构 。
参考：
python中可用什么函数将一个对象转换成元组？用tuple() 。刚开始学没有接触到面向对象python一等对象函数，暂时把listpython一等对象函数，tuple等理解成函数python一等对象函数，其实listpython一等对象函数，tuple这些是类，因为print(tuple)输出的是class 'tuple' 。。。
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数 ， 即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子 ， 当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标 ， 一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置 ， 默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数 ， 将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致 ， 则返回列表长度与最短的对象相同 。
python函数有哪些1、print()函数python一等对象函数：打印字符串;
2、raw_input()函数python一等对象函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数：停止一段时间;
18、random.randint()函数：产生随机数;
19、range()函数：返回一个列表python一等对象函数，打印从1到100;
20、file.read()函数：读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;
22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数：用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数：判断是否全为字符;
26、isdigit()函数：判断是否全为数字;
27、 lower()函数：将数据改成小写;
28、upper()函数：将数据改成大写;
29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数：写入函数;
32、file.writeline()函数：写入文件;
33、abs()函数：得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数：对书数据排序;
35、tuple()函数：创建一个元组;
36、find()函数：查找 返回的是索引;
37、dict()函数：创建字典;
38、clear()函数：清楚字典中的所有项;
39、copy()函数：复制一个字典 ， 会修改所有的字典;
40、 get()函数：查询字典中的元素 。
…………
Python的函数都有哪些？Python 函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段 。
函数能提高应用的模块性 ， 和代码的重复利用率 。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print() 。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数 。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号() 。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 。圆括号之间可以用于定义参数 。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明 。
函数内容以冒号起始，并且缩进 。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方 。不带表达式的return相当于返回 None 。
语法
def functionname( parameters ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的 。
实例
以下为一个简单的Python函数 ， 它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上 。
实例(Python 2.0 )
def printme( str ):"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构 。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行 。
如下实例调用了printme（）函数：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中，类型属于对象 ， 变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型 ， "Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象 。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中 ， strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象 。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a 。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了 。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c的值传递，如 整数、字符串、元组 。如fun（a） ， 传递的只是a的值，没有影响a对象本身 。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身 。
可变类型：类似 c的引用传递，如 列表 ， 字典 。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象 。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ):a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象 ， 在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它 。
传可变对象实例
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ):"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：
函数内取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数 。调用时的数量必须和声明时的一样 。
调用printme()函数，你必须传入一个参数 ， 不然会出现语法错误：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值 。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值 。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ):"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果：
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50
默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值 。下例会打印默认的age ， 如果age没有被传入：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果：
Name:mikiAge50Name:mikiAge35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数 。这些参数叫做不定长参数 ， 和上述2种参数不同，声明时不会命名 。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数 。不定长参数实例如下：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数 。
lambda只是一个表达式 ， 函数体比def简单很多 。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数 。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率 。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句 ， 如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 :30相加后的值为 :40
return 语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式 。不带参数值的return语句返回None 。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):# 返回2个参数的和."
total = arg1arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果：
函数内 :30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的 。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的 。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称 。两种最基本的变量作用域如下：
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域 。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问 。调用函数时 ， 所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中 。如下实例：
实例(Python 2.0 )
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):#返回2个参数的和."
total = arg1arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 :30函数外是全局变量 :0
Python对象众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象 。
对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用 。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义 。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]
Python对象的定义位于 Include/object.h ， 是一个名为 PyObject 的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释） 。PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ， 用于表示Python对象是什么类型 ， 定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体
实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在这个类型对象中 ， 不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道 ， 每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象，也有ob_type属性 ， 那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ， 查看对应的宏定义
由以上关系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0)={ { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
【python一等对象函数 python 对象相等】 Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject，因此 ， 根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了 。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到 ， 变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了 。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string'，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6)，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象 ， Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8以内的整数对象 ， 也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上 ， 如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了 ， Python创建对象时，会分配内存进行初始化 ， 然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject*，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt。
当一个对象的引用计数减少到0之后 ， Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源 。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率 ， 因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取 。
python一等对象函数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 对象相等、python一等对象函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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