函数复用python 函数可以重复使用吗

python中函数的作用不包括

python中函数的作用不包括增加代码量。根据查询相关资料信息，python中函数的作用有复用代码、提高效率、减少代码量等相关作用。

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计算机二级 Python 怎么考?考什么?

考试内容

一、Python语言的基本语法元素

1、程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用；

2、基本输入输出函数：input（）、eval（）、print（）；

3、源程序的书写风格；

4、Python语言的特点。

二、基本数据类型

1、数字类型：整数类型、浮点数类型和复数类型；

2、数字类型的运算：数值运算操作符、数值运算函数；

3、字符串类型及格式化：索引、切片、基本的format（）格式化方法；

4、字符串类型的操作：字符串操作符、处理函数和处理方法；

5、类型判断和类型间转换。

三、程序控制结构

1、程序的三种控制结构；

2、程序的分支结构：单分支结构、二分支结构、多分支结构；

3、程序的循环结构：遍历循环、无限循环、break和continue循环控制。

4、程序的异常处理：try-except。

四、函数和代码复用

1、函数的定义和使用；

2、函数的参数传递：可选参数传递、参数名称传递、函数的返回值；

3、变量的作用域：局部变量和全局变量。

五、组合数据类型

1、组合数据类型的基本概念；

2、列表类型：定义、索引、切片；

3、列表类型的操作：列表的操作函数、列表的操作方法；

4、字典类型：定义、索引；

5、字典类型的操作：字典的操作函数、字典的操作方法。

六、文件和数据格式化

1、文件的使用：文件打开、读写和关闭；

2、数据组织的维度：一维数据和二维数据；

3、一维数据的处理：表示、存储和处理；

4、二维数据的处理：表示、存储和处理；

5、采用CSV格式对一二维数据文件的读写。

七、Python计算生态

1、标准库：turtle库（必选）、random库（必选）、time库（可选）；

2、基本的Python内置函数；

3、第三方库的获取和安装；

4、脚本程序转变为可执行程序的第三方库：PyInstaller库（必选）；

5、第三方库：jieba库（必选）、wordcloud库（可选）；

6、更广泛的Python计算生态，只要求了解第三方库的名称，不限于以下领域：网络爬虫、数据分析、文本处理、数据可视化、用户图形界面、机器学习、Web开发、游戏开发等。

二级Python语言程序设计考试基本要求

1、掌握Python语言的基本语法规则；

2、掌握不少于2个基本的Python标准库；

3、掌握不少于2个Python第三方库，掌握获取并安装第三方库的方法；

4、能够阅读和分析Python程序；

5、熟练使用IDLE开发环境，能够将脚本程序转变为可执行程序；

6、了解Python计算生态在以下方面（不限于）的主要第三方库名称：网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、Web开发等。

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的优点有哪些

优点

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 [10]  。

易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进

用途广泛

速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 [7]

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。

解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

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。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

可扩展性、可扩充性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google 内部使用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决定使用Python，他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用 Python。”

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python的作者设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界，与字符的位置毫无关系）。通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。

高级动态编程：虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

做科学计算优点多：说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：

● 首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。

● 其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。

● 最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。

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

如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython

Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python（基础篇）

Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

//my_python.c

#include Python.h

int main(int argc, char *argv[])

{

Py_SetProgramName(argv[0]);

Py_Initialize();

PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");

Py_Finalize();

return 0;

}

在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为

cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出

Hello Python!

Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：

def great_function(a):

return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

int great_function_from_python(int a) {

int res;

// some magic

return res;

}

首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py

接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：

#include Python.h

int great_function_from_python(int a) {

int res;

PyObject *pModule,*pFunc;

PyObject *pArgs, *pValue;

/* import */

pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));

/* great_module.great_function */

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function");

/* build args */

pArgs = PyTuple_New(1);

PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));

/* call */

pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

res = PyInt_AsLong(pValue);

return res;

}

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：

所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。

Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。

也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。

若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。

不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它

#include Python.h

int great_function_from_python(int a);

int main(int argc, char *argv[]) {

Py_Initialize();

printf("%d",great_function_from_python(2));

Py_Finalize();

}

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：

bash:

export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:

setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++（基础篇）

这种做法称为Python扩展。

比如说，我们有一个功能强大的C函数：

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

期望在Python里这样使用：

from great_module import great_function

great_function(2)

3

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。

#include Python.h

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)

{

int _a;

int res;

if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", _a))

return NULL;

res = great_function(_a);

return PyLong_FromLong(res);

}

static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {

{

"great_function",

_great_function,

METH_VARARGS,

""

},

{NULL, NULL, 0, NULL}

};

PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {

(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);

}

除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：

包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。

导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。

导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

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