函数是组织好，可重复使用的，用来实现相关功能的代码段
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函数提高了代码的重复利用率和应用的模块性。
除Python自带的函数之外，也可以自己创建函数，叫做自定义函数
语法：
函数代码块以 def 开头
参数为 输入值 ，放于函数名后口号里面，
函数内容以冒号:开始，函数体缩进， return 返回 输出值
函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值，此时，如果多个函数则不需要按照指定顺序。
在定义函数时，指定参数默认值。调用时如果不传入参数，则使用默认值
不定长部分如果没有指定参数，传入是一个空元组
加了 两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入
/ 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。
3.8版本之后的才能使用
不使用 def 定义函数，没有函数名
lamdba主体时一个表达式，而不是代码块，函数体比def简单很多
定义在函数内部的为局部变量，仅能在函数内部使用
定义在函数外部的为全局变量，可在全局使用
模块是将包含所有定义的函数和变量的文件，一般将同类功能的函数组和在一起称为模块。
模块需要导入后，在调用相应函数进行使用
模块导入的方法：
从模块中导入一个指定的部分
把一个模块的所有内容全都导入
eval类似exec,是使用python编译器运行表达式和语句
两者区别在于:eval是编译表达式并返回值(如: eval("'hello'*2") 结果是 hellohello)
exec则是运行一部分代码,并且不像eval那样返回结果,exec的返回值永远是None,且exec可运行多行代码(如: exec("l=[1,2,3]\nfor i in l:\nprint(i,end=',')") 输出为"1,2,3," 并且没有返回值)
本文目的是由浅入深地介绍python装饰器原理
装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分
其功能是， 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
为了理解和实现装饰器，我们先引入2个核心操作：
在这个例子中，函数hi的形参name，默认为'world'
在函数内部，又定义了另一个函数 howdoyoudo，定义这个函数时，将形参name作为新函数的形参name2的默认值。
因此，在函数内部调用howdoyoudo()时，将以调用hi时的实参为默认值，但也可以给howdoyoudo输入其他参数。
上面的例子运行后输出结果为：
这里新定义的howdoyoudo可以称作一个“闭包”。不少关于装饰器的blog都提到了这个概念，但其实没必要给它取一个多专业的名字。我们知道闭包是 函数内的函数 就可以了
当我们进行 def 的时候，我们在做什么？
这时，hi函数，打印一个字符串，同时返回一个字符串。
但hi函数本身也是一个对象，一个可以执行的对象。执行的方式是hi()。
这里hi和hi()有本质区别，
hi 代表了这个函数对象本身
hi() 则是运行了函数，得到函数的返回值。
作为对比，可以想象以下代码
此时也是b存在，可以正常使用。
我们定义2个函数，分别实现自加1， 自乘2，
再定义一个函数double_exec，内容是将某个函数调用2次
在调用double_exec时，可以将函数作为输入传进来
输出结果就是
7
27
同样，也可以将函数作为输出
输出结果为
6
10
有了以上两个核心操作，我们可以尝试构造装饰器了。
装饰器的目的： 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
试想一下，现在有一个原函数
在不修改原函数定义代码的情况下，如果想进行函数内容的添加，可以将这个函数作为一个整体，添加到这样的包裹中：
我们定义了一个my_decorator函数，这个函数进行了一种操作：
对传入的f，添加操作(运行前后增加打印)，并把添加操作后的内容连同运行原函数的内容，一起传出
这个my_decorator，定义了一种增加前后打印内容的行为
调用my_decorator时，对这个行为进行了操作。
因此，new_function是一个在original_function上增加了前后打印行为的新函数
这个过程被可以被称作装饰。
这里已经可以发现，装饰器本身对于被装饰的函数是什么，是不需要考虑的。装饰器本身只定义了一种装饰行为，这个行为是通过装饰器内部的闭包函数()进行定义的。
运行装饰前后的函数，可以清晰看到装饰的效果
我们复现一下实际要用装饰器的情况，我们往往有一种装饰器，想应用于很多个函数，比如
此时，如果我们想给3个print函数都加上装饰器，需要这么做
实际调用的时候，就需要调用添加装饰器的函数名了
当然，也可以赋值给原函数名
这样至少不需要管理一系列装饰前后的函数。
同时，在不需要进行装饰的时候，需要把
全部删掉。
事实上，这样并不方便，尤其对于更复杂的装饰器来说
为此，python提供了一种简写方式
这个定义print1函数前的@my_decorator，相当于在定义完print1后，自动直接运行了
不论采用@my_decorator放在新函数前，还是显示地重写print1 = my_decorator(print1)，都会存在一个问题：
装饰后的函数，名字改变了(其实不止名字，一系列的索引都改变了)
输出结果为:
这个现象的原因是，装饰行为本身，是通过构造了一个新的函数（例子中是wrap_func函数）来实现装饰这个行为的，然后把这个修改后的函数赋给了原函数名。
这样，会导致我们预期的被装饰函数的一些系统变量（比如__name__）发生了变化。
对此，python提供了解决方案：
经过这个行为后，被装饰函数的系统变量问题被解决了
输出结果为
刚才的例子都比较简单，被装饰的函数是没有参数的。如果被装饰的函数有参数，只需要在定义装饰行为时（事实上，这个才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可
之前的描述中可以感受到，对于例子中的装饰行为(前后加打印)，函数被装饰后，本质上是调用了新的装饰函数wrap_func。
因此，如果原函数需要有输入参数传递，只需要在wrap_func（或其他任意名字的装饰函数）定义时，也增加参数输入(*args, **kwargs)，并将这些参数，原封不动地传给待装饰函数f。
这种定义装饰行为的方式更具有普遍性，忘记之前的定义方式吧
我们试一下
输出
这里需要注意的是，如果按照以下的方式定义装饰器
那么以下语句将不会执行
因为装饰后实际的函数wrap_func(虽然名字被改成了原函数，系统参数也改成了原函数)，运行到return f(*args, **kwargs) 的时候已经结束了
因为装饰器my_decorator本身也是可以输入的，因此，只需要在定义装饰器时，增加参数，并在后续函数中使用就可以了，比如
此时装饰器已经可以有输入参数了
输出
你可能发现，为什么不用简写版的方法了
因为以上代码会报错！！
究其原因，虽然
等价于
但是，
并不等价于
这本身和@语法有关，使用@my_decorator时，是系统在应用一个以单个函数作为参数的闭包函数。即，@是不能带参数的。
但是你应该发现了，之前的@wraps(f)不是带参数了吗？请仔细观察以下代码
通过一层嵌套，my_decorator_with_parma本质上是返回了一个参数仅为一个函数的函数(my_decorator)，但因为my_decorator对my_decorator_with_parma来说是一个闭包，my_decorator_with_parma是可以带参数的。（这句话真绕）
通过以上的定义，我们再来看
可以这么理解，my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的结果是原来的my_decorator函数，同时，因为my_decorator_with_parma可以传参，参数实际上是参与了my_decorator的（因为my_decorator对my_decorator_with_parma是闭包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等于 一个有参数参加的my_decorator
因此，以上代码等价于有参数msg传递的
比较绕，需要理解一下，或者干脆强记这种范式：
以上范式包含函数的输入输出、装饰器的输入，可以应对大部分情况了。
实验一下：
输出
以上是一个log装饰器，利用datetime统计了函数的耗时，
并且，装饰器可以进行输出文件操作，如果给出了文件路径，则输出文件，否则就打印。
利用这个装饰器，可以灵活地进行耗时统计
不设置输出文件地址，则打印。运行结果为：
也可以输出到文件
输出结果为
同时在当前目录生成了一个test.log 文件，内容为：
以上的装饰器都是以函数形式出现的，但我们可以稍做改写，将装饰器以类的形式实现。
这个装饰器类Log 上个例子里的装饰器函数log功能是一样的，同时，这个装饰器类还可以作为基类被其他继承，进一步增加功能。
原文
dict对象是Python中一个原始的数据类型，按照键值对的方式存储，中文名为字典，其通过键名查找对应的值有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1)。Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？
哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。通过散列函数进行键和数组的下标映射从而决定该键值应该放在哪个位置，哈希表可以理解为一个键值需要按一定规则存放的数组，而哈希函数就是这个规则。
算法中时间和空间是不能兼得的，哈希表就是一种用合理的时间消耗去减少大量空间消耗的操作，这取决于具体的功能要求。
创建一个数组，数组下标是索引号，数组中的值是要获得的数据，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以完成操作，但是扩展性不强，有以下两个方面的考虑：
-1- 新添加的元素超出数组索引范围，这就需要重新申请数组进行迁移操作。
-2- 假设一种极端的情况：只存在两个元素，索引号分别是1和100000000001，按照先前的设计思路，会浪费很大的存储空间。
会不会存在一个方法，为已有的索引创建新的索引，通过压缩位数，让新索引可以和原有的大范围的稀疏索引进行一一对应，新索引所需要的存储空间要大大减小，这就是哈希思想。
上面的例子中哈希函数的设计很随意，但是从这个例子中我们也可以得到信息：
哈希函数就是一个映射，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可；
因为新的索引对旧的索引进行了空间上的压缩，所以不可能所有的输入都只对应唯一一个输出，也就是哈希函数式有可能发生冲突的，哈希函数不可能做成一对一的映射关系，其本质是一个多对一的映射。
直接定址法：很容易理解，key=Value+C； 这个“C”是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解释同上。
数字分析法：这种蛮有意思，比如有一组value1=112233，value2=112633，value3=119033，针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动，其他数不变。那么我们取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此处忽略，见名识意。
折叠法：这种蛮有意思,比如value=135790，要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160，然后去掉高位“1”,此时key=60，哈哈，这就是他们的哈希关系，这样做的目的就是key与每一位value都相关，来做到“散列地址”尽可能分散的目地。
当两个不同的数据元素的哈希值相同时，就会发生冲突。解决冲突常用的手法有2种：
开放地址法：
如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。
链接法：
将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。
python的dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索，在发生哈希冲突的时候采用的是开放寻址法。java的HashMap也是采用了哈希表实现，但是在发生哈希冲突的时候采用的是链接法。
