PYTHON 之结构体,全局变量,函数参数,lambda编程 ,generator（yield）使用以及如何自己构建switch结构
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pass
pass可以模拟struct结构
class Data
pass
d = Data()
d.a = 2
d.b = 4
print d.a
print d.b
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子函数传参数的有趣的地方
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print "-- Do you have any", kind, "?"
print "-- I'm sorry, we're all out of", kind
for arg in arguments: print arg #一个星号的arguments表示传入n元组tuple,可以想像成list或者数组
print "-" * 40
keys = keywords.keys()#两个星号的表示传入的是一个字典结构
keys.sort()
for kw in keys: print kw, ":", keywords[kw]
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.", "It's really very, VERY runny, sir.", shopkeeper='Michael Palin', client="John Cleese", sketch="Cheese Shop Sketch")
除了第一个参数被当做kind的值，剩下的将被构成一个tuple（和list相似，理解成数组吧），这些被当成整体传入函数cheeseshop，剩下的形如k=v的则全部被构建成一个词典dictionary 对象，然后传进入。
感觉这样的主要好处是定义函数cheeseshop的时候需要写的参数少了，同样类型的使用argument就好了，但是如果给别人调用的话，这样写恐怕非常不好。
当然，如果你写成
def testArg(*argument,*argument):
for a in argument: print a
那是不对的, 最多只能有一个参数是*的形式
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使用全局变量
比如在外面定义了a，则函数内部如果想使用全局变量a，加上
global a
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yield的用法
yield 是generator的关键词，看看generator
http://www.python.org/dev/peps/pep-0255/ 说明了采用generator的原因，并给出了一些restriction，最后使用binary tree作为例子
http://www.ibm.com/developerworks/library/l-pycon.html?S_TACT=105AGX52&S_CMP=cn-a-x
A generator is a function that remembers the point in the function body where it last returned. Calling a generator function a second (or nth) time jumps into the middle of the function, with all local variables intact from the last invocation.
yield 产生一个generator，这个generator有两个好处：
1）记录了产生generator的函数的内部状态，也就是数据的值
2）记录了该函数正在执行的语句，下一次调用将从上次执行yield语句的下一条开始执行。
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switch
python没switch，但是有多种方法来实现switch，看看下面的例子把
#!/usr/local/bin/python
# coding: UTF-8
#first case
a = 2
def print1():
print 1
def print2():
print 2
def print3():
print 3
def print1():
print 'default'
#使用单条语句,然后使用exec函数执行
valuesStatement = {
1: 'print 1',
2: 'print 2',
3: 'print 3'
}
#使用函数，即获得了函数句柄，然后就可以直接调用
valuesFunc = {
1: print1,
2: print2,
3: print3
}
exec(valuesStatement.get(1,'print 2'))
valuesFunc.get(1,'default')()#注意，这里括号的位置，其实就是相当于首先取得函数指针，然后调用，如果你直接
print valuesFunc.get(1,'default') #的话，你就会看到函数的地址
#second case
#使用lambda, definition
#http://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_calculus
#http://www.mathstat.dal.ca/~selinger/papers/lambdanotes.pdf,看看这篇文章可以更好的理解lambda，我看了Church理论证明之前的部分，理解了lambda怎么回事，但是lambda和函数编程之间的关系确解释不清楚,感觉函数编程并不依赖与lambda
#lumbda 如何使用
def make_incrementor(n):
return lambda x: x + n
f = make_incrementor(4) #这里相当于我们获得了一个函数
print f(3) #call
#那么使用lumbda实现switch吧，类似前面所属使用statement的方式，只是不需要使用exec了
result = {
'a': lambda x: x * 5,
'b': lambda x: x + 7,
'c': lambda x: x - 2
}
f = result['a']
print f(3)
#third case
#使用类
#This class provides the functionality we want. You only need to look at
# this if you want to know how this works. It only needs to be defined
# once, no need to muck around with its internals.
class switch(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
self.fall = False
def __iter__(self ):
"""Return the match method once, then stop"""
yield self.match
raise StopIteration
def match(self, *args):
"""Indicate whether or not to enter a case suite"""
if self.fall or not args:#为Ture或者默认，默认是没有参数的
return True
elif self.value in args: # changed for v1.5, see below
self.fall = True
return True
else:
return False
# The following example is pretty much the exact use-case of a dictionary,
# but is included for its simplicity. Note that you can include statements
# in each suite.
v='ten'
for case in switch(v):#因为重写了 def __iter__(self):,而该函数返回match函数，从而可以传入参数并判断是否相等
if case('one'):#这里和普通case不同，前面多了个if，作者只是在形式上模拟了switch-case，实际用的是if
print 1
break
if case('two'):
print 2
break
if case('ten'):
print 10
break
if case('eleven'):
print 11
break
if case(): # default, could also just omit condition or 'if True'
print "something else!"
# No need to break here, it'll stop anyway
#无需多解释了，作者巧妙的利用了python的for功能来让iter返回函数指针，进而接受参数确定是否执行之。
#要注意，case前面必须有if，否则，就不奏效拉，因为作者就是用了mathc的返回值
