python复杂函数,python复杂函数极小值求解
Python嵌套函数和闭包
在Python语言中，可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。我们来看下面的代码：
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上述代码中，定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。
我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域，在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量，对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。
从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用，就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来，防止外部直接调用。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用，不能被其他函数或模块使用。
在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量，或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。
在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数，并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。
在内部函数inner_func中，使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串。
接下来，调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello，紧接着调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hello, Mr. Zhang！
同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！
我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure）。
那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。
__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：
函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式。
嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码：
在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。
代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:
可见，装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。
通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了。
python（16）：函数（3）
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将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容
假设有一个用户列表，要问候其中的每位用户
将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改，在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的
一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司，需要打印的设计存储在一个列表中，打印后转移到另一个列表中。
有时候需要禁止函数修改列表，为解决这个问题，可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本，不影响元件
有时候，预先布置的函数需要接受多少个实参，python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参
一个制作披萨的寒素，它需要接受很多配料，但无法确定顾客要多少种配料，下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参，这个形参都将他们统统收入囊中
如果要让函数接受不同类型的实参，必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后
python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参收集到最后一个形参中
如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参，必须将该形参放在*toppings的前面
有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息，再这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对，调用语句提供了多少就接受多少
创建用户简介：你知道你将收到有关用户的信息，但不确定会是什么样的信息，在下面示例中，build_profile()接受名和姓，同时还接受任意数量的关键字实参
python中函数包括
1. print()函数：打印字符串
2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符
3. len()函数：计算字符长度
4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')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. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函数：3的4次方
17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录
18. listdir()函数：显示当前目录下的文件
19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储
21. open().write()函数：写入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页
23. def function_name(parameters):自定义函数
24. time.sleep()函数：停止一段时间
25. random.randint()函数：产生随机数
Python高难度代码例子、Python最复杂代码例子
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最近学习pytorch，看到下面的Python高难度代码例子和Python最复杂代码例子：
from google.colab import output as colab_output
from base64 import b64decode
from io import BytesIO
from pydub import AudioSegment
RECORD = """
const sleep = time = new Promise(resolve = setTimeout(resolve, time))
const b2text = blob = new Promise(resolve = {
const reader = new FileReader()
reader.onloadend = e = resolve(e.srcElement.result)
reader.readAsDataURL(blob)
})
var record = time = new Promise(async resolve = {
stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
recorder = new MediaRecorder(stream)
chunks = []
recorder.ondataavailable = e = chunks.push(e.data)
recorder.start()
await sleep(time)
recorder.onstop = async ()={
blob = new Blob(chunks)
text = await b2text(blob)
resolve(text)
}
recorder.stop()
})
"""
def record(seconds=1):
display(ipd.Javascript(RECORD))
print(f"Recording started for {seconds} seconds.")
s = colab_output.eval_js("record(%d)" % (seconds * 1000))
print("Recording ended.")
b = b64decode(s.split(",")[1])
fileformat = "wav"
filename = f"_audio.{fileformat}"
AudioSegment.from_file(BytesIO(b)).export(filename, format=fileformat)
return torchaudio.load(filename)
waveform, sample_rate = record()
print(f"Predicted: {predict(waveform)}.")
ipd.Audio(waveform.numpy(), rate=sample_rate)
js 的Promise函数对象编程，字符串javascript函数对象，IPython解释js对象，解释结果和python代码结合，IPython Shell显示非字符串数据，python音频使用IPython简单调用。
复杂Python模块下的多知识点结合代码，是Python高难度代码的体现。
Js的Promise理解为动态函数，比C++的类成员函数和全局函数这类静态形式的函数处理灵活，不过初学者理解起来麻烦。代码里sleep和b2text都代表一些处理函数，也就是几行代码，而不是数据。通常来讲，变量一般代表数据，但是这里代表了指令。
Python函数的定义(构造)和调用
这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。
首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。
本文名称：python复杂函数,python复杂函数极小值求解
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