1 #函式
  2 
  3 #函式的返還值
  4 #返還值有三種形式，無返還值，單一返還值，多返還值
  5 
  6 #無返還值
  7 #有時我們呼叫一個函式只是完成一個過程或者某個動作
  8 #而不需要去設定返還值
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 10 def no_return ():
 11     print("我不需要返還值哦");
 12 
 13 
 14 def no_return_2 ():
 15     print("寫個return就行了");
 16     return
 17     
 18 def no_return_3 ():
 19     print("return None
 
");
 20     return None
 21 
 22 no_return();
 23 no_return_2();
 24 no_return_3();
 25 #這裡我們建立的這個函式就不需要返還值
 26 #我們可以省略返還值，也可以只寫一個return 或者加上None
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 28 #單返還值
 29 def one_return ():
 30     i=54188;
 31     return i
 32 
 33 print(one_return());
 34 #這就通過return產生了返還值
 35 
 36 #注意，return後面是不能加;的！！！！！（我開始就搞錯了）
 

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 38 #多返還值
 39 #一般採用元組返還的方法，因為元組是不可以變的，比較安全
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 41 def tuple_return():
 42     Q1="哈噻！"
 43     Q2="哈噻！"
 44     Q3="hasaki!"
 45     return (Q1,Q2,Q3)
 46 
 47 print(tuple_return()[0])
 48 #這裡我們就把這個返還值送了出來，而且他是穩定的
 49 #而且這裡開可以進行[]的索引
 50 #我們也可以遍歷元組
 51 
 52 for i in tuple_return():
 53     print
 
(i)
 54 #也是可以直接使用的
 55 
 56 def tuple_return():
 57     Q1="哈噻！"
 58     Q2="哈噻！"
 59     Q3="hasaki!"
 60     return Q1+Q2+Q3
 61 
 62 print(tuple_return())
 63 #如果是字串的話還可直接加起來輸出
 64 #return後面是可以寫運算的
 65 #但是這樣子就是去意義了，還是元組會更好
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 67 def tuple_return():
 68     Q1="哈噻！"
 69     Q2="哈噻！"
 70     Q3="hasaki!"
 71     return [Q1,Q2,Q3]
 72 print(tuple_return())
 73 #既然元組可以，那列表也是一定可以的
 74 
 75 def tuple_return():
 76     Q1="哈噻！"
 77     Q2="哈噻！"
 78     Q3="hasaki!"
 79     return {Q1,Q2,Q3}
 80 print(tuple_return())
 81 #但是集合有點不一樣了
 82 #首先集合是一個無序不重複的結構
 83 #所以我們這裡儲存來的Q1和Q2是重複的
 84 #只會保留一個
 85 
 86 #字典就算了吧，還要在裡面構成字典的結構，麻煩得很，，，
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 88 print("////////////////////////////")
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 90 #函式的區域性變數和全域性變數問題
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 92 test = 100;
 93 def hanshu_0 ():
 94     print("區域性變數test={0}".format(test))
 95 print("全域性變數test={0}".format(test))
 96 hanshu_0()
 97 #這裡函式中直接呼叫的test是全域性變數的test，也就是這個模組中可以隨便使用
 98 #區域性變數就只能在設定的範圍內起作用
 99 #例如在函式中設定的變數就只能在函式中起作用
100 
101 def hanshu_1 ():
102     test="不是100了哦！我現在是字串了！"
103     print("區域性變數test={0}".format(test))
104 print("全域性變數test={0}".format(test))
105 hanshu_1()
106 #這裡就讓起作用的是區域性變量了
107 #正所謂
108 #翔龍鬥不過地頭蛇
109 #在同時存在同名變數時，優先滿足區域性變數
110 
111 test_2="測試是否改動了我"
112 def hanshu_2 ():
113     global test
114 #    global test_2 = "改變！"   
115     print("區域性變數test={0}".format(test))
116 print("全域性變數test={0}".format(test))
117 hanshu_2()
118 #這裡使用的就不再時區域性變數
119 #我們再test前面聲明瞭gobal表明了這裡test時呼叫的時全域性變數
120 #同時我們發現global 變數 不能直接在函式中被改變
121 
122 print('////////////////////////////')
123 
124 #生成器
125 #新東西
126 #函式中間，我們一般使用return返還資料
127 #但是有時候我們可以使用yield關鍵字函式返回一個生成器(generator)物件
128 #生成器物件是可迭代物件
129 
130 def fang(num):
131     for i in range(1,num+1):
132         yield i*i
133 
134 for j in fang(5):
135     print(j)
136 #這裡我們就生成了從1到5的數的平方
137 #而這裡yield返還的值是一個一個可迭代的資料
138 
139 #我們來驗證一下
140 print(type(fang(1)))
141 #這裡我們看到，這裡生成的型別是generator生成器型別的
142 print(fang(5))
143 #<generator object fang at 0x0000024D4721CF20>
144 #返還的是這樣的資料
145 #我們除了可以使用for來呼叫還可以使用next來呼叫
146 #（但是不推薦，畢竟用for會更可靠也不用擔心丟擲錯誤）
147 print(next(fang(5)))
148 #他會就生成下一個的資料
149 #但是如果我們一直向下寫呢？
150 print(next(fang(5)))
151 print(next(fang(5)))
152 print(next(fang(5)))
153 print(next(fang(5)))
154 #結果全都是1
155 #而沒有向後面推
156 #這是因為這裡生成器雖然建立了，但是每一次我們都是先呼叫函式
157 #這就導致了每一次都是重新建立並儲存的資料
158 
159 
160 generator_0=(i*i for i in range(5))
161 for j in generator_0:
162     print("生成器資料",j)
163 
164 #這樣我們就建立了一個生成器的資料
165 #它類似於列表的形式
166 #但是它比列表更簡單，節省了記憶體空間
167 #而這樣建立的資料，就可以用next一直向後推了
168 
169 #print(next(generator_0))
170 #但是這裡卻直接異常丟擲了
171 #StopIteration
172 #原因是我們上面的for迴圈將generator中的資料遍歷到了最後面
173 #所以我們再在這裡使用next就直接超過了原有的資料列
174 #就會報錯
175 
176 #這個時候我們就要重置一下生成器了
177 #有三種方法
178 #第一種直接讓生成程式碼重新執行
179 #第二種則是在生成這些程式碼的時候就建立資料的第二個版本
180 #這裡我們就要使用itertool.tee
181 
182 import itertools
183 generator_1=(i*i for i in range(5))
184 yy,yyy = itertools.tee(generator_1)
185 for i in yy:
186     print("yy",i)
187 for j in yyy:
188     print("yyy",j)
189 #這樣我們就通過itertools模組中的tee來給為generator建立了兩個副本
190 #yy和yyy就已經和generator_1沒有什麼不同了
191 #但是它存在的型別卻發生了變化
192 print(type(yy))
193 #這裡的型別是itertools.
194 
195 #第三種方法就是轉存，將資料轉存到其他變數中儲存下來
196 #然後就可以使用__next__()方法來操作了
197 
198 
199 def fang_2(num):
200     for i in range(1,num+1):
201         yield i*i
202 ccc=fang_2(5)
203 #這樣ccc就儲存了generator的值
204 #這裡就可以使用到__next__()方法
205 print(ccc.__next__())
206 print(ccc.__next__())
207 print(ccc.__next__())
208 print(ccc.__next__())
209 print(ccc.__next__())
210 #這樣就可以實現生成器資料的傳輸與訪問