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pythondie函数 python中各种函数的用法

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python中def怎么用python中def意思是声明函数 。
Python 使用def 开始函数定义，紧接着是函数名，括号内部为函数的参数 ， 内部为函数的 具体功能实现代码，如果想要函数有返回值, 在 expressions 中的逻辑代码中用 return 返回 。
expressions
实例def function():
print('This is a function')
a = 1 2
print(a)
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function 的函数，函数没有不接受参数，所以括号内部为空，紧接着就是 函数的功能代码 。如果执行该脚本 ， 发现并没有输出任何输出 ， 因为我们只定义了函数，而并没有执行函数 。这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略 。
那么函数内部的功能代码将会执行，输出结果：This is a function 。
python中有一段语句是 def die sys..exit 请问def die是什么意思？结束程序不是只用sys.exit就行了吗你是不是少了什么东西
def die():
sys.exit()
这样还比较正常一点
只是吧sys.exit()封装成一个函数而已
die()要比
sys.exit()少打不少字符呢,对吧
Python中的“迭代”详解 迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项 。
所有序列都是可以迭代的 。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代 。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代 。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象 。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器 。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了 。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常 。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意，不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数 。调用生成器函数 ， 就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象 ， 包装生成器函数的定义体 ， 把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前 ， 执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停 ， 。最终，函数的定义体返回时 ， 外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性 ，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上 ， 用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实 ， 这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点 。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
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