python函数复用,python怎么重复调用函数

python怎么实现同一文件内相同模块的复用？

做以下尝试：

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切换到模块所在目录，输入python进入交互模式，然后再import，看看是否导入成功。如果不成功，请贴出错误信息。

也可以尝试加一个环境变量，假设模块存放的目录是/home/admin/test

export PYTHONa href=";tn=44039180_cprfenlei=mv6quAkxTZn0IZRqIHckPjm4nH00T1d-P1K-Pv79nW0snHn3nvR0IAYqnWm3PW64rj0d0AP8IA3qPjfsn1bkrjKxmLKz0ZNzUjdCIZwsrBtEXh9GuA7EQhF9pywdQhPEUiqkIyN1IA-EUBtdPWnzPj03nWD" target="_blank" class="baidu-highlight"PATH/a=/home/admin/test

3、然后再执行导入。这个变量中的地址会自动附加在PATH环境变量内，作为模块的查找路径。

Python在程序设计中,函数的使用有哪些作用?请具体阐述。

在所有编程语言中，函数的作用都是相似的

在开发程序的时候，某一段代码需要执行很多次，为了提高编写的效率以及代码的复用，需要把这一段代码封装成一个模块，这就是函数

学 Python 怎能不知 yield？

理解yield 的 generator 概念，首先以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。

斐波那契（Fibonacci）数列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契数列的前 N 个数是一个非常简单的问题，有些 Python 基础的小伙伴都可以轻易写出如下函数：

第 1 版本：简单输出斐波那契数列前 N 个数

执行以上代码，我们可以得到如下输出：

输出结果是没有问题的，但是版本 1 中的写法是直接在 createNum 函数中用 print 打印数字会导致该函数可复用性较差，因为 createNum 函数返回 None，其他函数无法获得该函数生成的数列。

要提高 createNum 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 createNum 函数改写后的第二个版本：

第 2 版本：输出斐波那契数列前 N 个数

该版本中 createNum 函数返回的 List的结果如下：

改写后的 createNum 函数通过返回 List 能满足复用性的要求，但是与此同时也会存在一个明显的问题是：该函数在运行中占用的内存会随着参数 count 的增大而增大，如果要控制内存占用，最好不要用 List 来保存中间结果，而是通过 iterable 对象来迭代。在每次迭代中返回下一个数值，如此：内存空间占用很小。因为是直接返回一个 iterable 对象。

第 3 版本：使用 yield 输出斐波那契数列前 N 个数

也可以手动调用 createNum(5) 的 next() 方法（因为 createNum(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 createNum 的执行流程：

第 4 版本：执行流程

运行以上代码，结果输出如下：

由输出结果可发现在执行第 6 个 print(next(num)) 时抛出一个 StopIteration 的异常，是因为在第 5 个 print(next(num)) 执行完时函数已经结束，再执行第 6 个print(next(num))时，generator 自动抛出 StopIteration 异常，表示迭代完成。在 for 循环里，无需处理 StopIteration 异常，循环会正常结束。

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 createNum(5) 不会执行 createNum 函数，而是返回一个 iterable 对象！

在 for 循环执行时，每次循环都会执行 createNum 函数内部的代码，执行到 yield b 时，createNum 函数就会返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

python协程和异步IO——IO多路复用

C10k是一个在1999年被提出来的技术挑战,如何在一颗1GHz CPU,2G内存,1gbps网络环境下,让单台服务器同时为1万个客户端提供FTP服务

阻塞式I/O(使用最多)、非阻塞式I/O、I/O复用、信号驱动式I/O(几乎不使用)、异步I/O(POSIX的aio_系列函数)

select、poll、epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监听多个描述符,一旦，某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但select、poll、epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写时间就绪后负责进行读写,也就是说读写过程是阻塞的,而异步I/O无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间

(1)select

select函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、exceptfds。调用select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据可读、可写或者有except),或者超时函数返回。当select函数返回后可以通过遍历fdset来找到就绪的描述符。

select目前几乎在所有的平台上支持,其良好的跨平台支持也是它的一个优点。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制,但是这样也会降低效率。

(2)poll

不同于select使用三个位图来表示三个fdset的方式,poll使用一个pollfd的指针实现。

pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select"参数-值"传递的方式。同时pollfd并没有最大数量限制(但是数量过大后性能也会下降)。和select函数一样,poll返回后,需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。

从上面看,select和poll都需要在返回后通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上同时连接的大量客户端在同一时刻可能只有很少的处于就绪的状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降

(3)epoll

epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更加领灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

python中定义函数应用while语句是对还是

对。

if name='quit':改为if name=='quit' :break一个等号表示赋值，两个等号才表示相等。

while len(msg):  # while +条件语句： 当条件语句为真True时执行，Flase结束循环。

tf.write(msg)  # 写入目标文件。

msg = sf.read(buffer_size)  # 再次读取 缓冲区文件内容msg。

当msg没有内容的时候，msg为空， len(msg)==0, 就是Flase，结束循环，不再写入tf

bool值 True 和 Flase 用整数表示就是 1 和 0; 这是规定。

面向对象：

Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。

python的函数和代码复用是什么意思

就是说一段代码/函数你能用多次，就像南孚一样，用在不同的场合中