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python中的函数

2024-09-19 16:10:09   217人阅读

---恢复内容开始---

一 数学定义的函数与python中的函数

初中数学函数定义：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把x称为自变量，把y称为因变量，y是x的函数。自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域

例如y=2*x

python中函数定义：函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法。

python中函数定义方法：
 2  
 3 def test(x):
 4     "The function definitions"
 5     x+=1
 6     return x
 7      
 8 def:定义函数的关键字
 9 test：函数名
10 （）：内可定义形参
11 "":文档描述（非必要，但是强烈建议为你的函数添加描述信息）
12 x+=1：泛指代码块或程序处理逻辑
13 return：定义返回值


调用运行：可以带参数也可以不带
函数名()

补充：

1、编程语言中的函数与数学意义是截然不同的概念，编程语言中的函数是通过一个函数名封装好一串，用来完成某一特定功能的逻辑，数学定义的函数就是一个等式，等式在传入因变量值x不同会得到一个结果y,这一点与编程语言中类似（也是传入一个参数，得到一个返回值），不同的是数学意义的函数，传入值相同，得到的结果必然相同且没有任何变量的修改（不修改状态），而编程语言中的函数传入的参数相同返回值可不一定相同且，可以修改其他的全局变量值（因为一个函数a的执行可能依赖于另外一个函数b的结果，b可能得到不同结果，那即便是你给a传入相同的参数，那么a得到结果肯定也不同）

2、函数式编程就是：先定义一个数学函数，然后按照这个数学模型用编程语言去实现它，至于具体如何实现和怎么做的好处，且看后续的函数式编程

二 为何使用函数

背景提要

现在老板让你写一个监控程序，监控服务器的系统状况，当cpu＼memory＼disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警，你掏空了所有的知识量，写出了以下代码

 

while True：
 2     if cpu利用率 > 90%:
 3         #发送邮件提醒
 4         连接邮箱服务器
 5         发送邮件
 6         关闭连接
 7      
 8     if 硬盘使用空间 > 90%:
 9         #发送邮件提醒
10         连接邮箱服务器
11         发送邮件
12         关闭连接
13      
14     if 内存占用 > 80%:
15         #发送邮件提醒
16         连接邮箱服务器
17         发送邮件
18         关闭连接

三 函数和过程

过程定义：过程就是简单特殊没有返回值的函数

这么看来我们在讨论为何使用函数的的时候引入的函数，都没有返回值，没有返回值就是过程，没错，但是在python中有比较神奇的事情

1 def test01():
 2     msg=‘hello The little green frog‘
 3     print msg
 4  
 5 def test02():
 6     msg=‘hello WuDaLang‘
 7     print msg
 8     return msg
 9  
10  
11 t1=test01()
12  
13 t2=test02()
14  
15  
16 print ‘from test01 return is [%s]‘ %t1
17 print ‘from test02 return is [%s]‘ %t2

总结：当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None，

所以在python中即便是过程也可以算作函数。

def test01():
 2     pass
 3  
 4 def test02():
 5     return 0
 6  
 7 def test03():
 8     return 0,10,‘hello‘,[‘alex‘,‘lb‘],{‘WuDaLang‘:‘lb‘}
 9  
10 t1=test01()
11 t2=test02()
12 t3=test03()
13  
14  
15 print ‘from test01 return is [%s]: ‘ %type(t1),t1
16 print ‘from test02 return is [%s]: ‘ %type(t2),t2
17 print ‘from test03 return is [%s]: ‘ %type(t3),t3

返回值数=0:返回None

   返回值数=1:返回object

   返回值数>1:返回tuple

 

四 函数参数

1.形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

2.实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值

技术分享

3.位置参数和关键字（标准调用：实参与形参位置一一对应；关键字调用：位置无需固定）

4.默认参数

5.参数组

五 局部变量和全局变量

在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时：
在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
name=‘lhf‘
 2 
 3 def change_name():
 4     print(‘我的名字‘,name)
 5 
 6 change_name()
 7 
 8 
 9 def change_name():
10     name=‘帅了一笔‘
11     print(‘我的名字‘,name)
12 
13 change_name()
14 print(name)
15 
16 
17 
18 def change_name():
19     global name
20     name=‘帅了一笔‘
21     print(‘我的名字‘,name)
22 
23 change_name()
24 print(name)

六 前向引用之‘函数即变量‘

def action():
 2     print ‘in the action‘
 3     logger()
 4 action()
 5 报错NameError: global name ‘logger‘ is not defined
 6 
 7 
 8 def logger():
 9     print ‘in the logger‘
10 def action():
11     print ‘in the action‘
12     logger()
13  
14 action()
15  
16 
17 def action():
18     print ‘in the action‘
19     logger()
20 def logger():
21     print ‘in the logger‘
22  
23 action()

七 嵌套函数和作用域

看上面的标题的意思是，函数还能套函数？of course

1 name = "Alex"
 2  
 3 def change_name():
 4     name = "Alex2"
 5  
 6     def change_name2():
 7         name = "Alex3"
 8         print("第3层打印",name)
 9  
10     change_name2() #调用内层函数
11     print("第2层打印",name)
12  
13  
14 change_name()
15 print("最外层打印",name)

此时，在最外层调用change_name2()会出现什么效果？

没错， 出错了， 为什么呢？

 

作用域在定义函数时就已经固定住了，不会随着调用位置的改变而改变

1 例一：
 2 name=‘alex‘
 3 
 4 def foo():
 5     name=‘lhf‘
 6     def bar():
 7         print(name)
 8     return bar
 9 
10 func=foo()
11 func()
12 
13 
14 例二：
15 name=‘alex‘
16 
17 def foo():
18     name=‘lhf‘
19     def bar():
20         name=‘wupeiqi‘
21         def tt():
22             print(name)
23         return tt
24     return bar
25 
26 func=foo()
27 func()()

八 递归

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

def calc(n):
 2     print(n)
 3     if int(n/2) ==0:
 4         return n
 5     return calc(int(n/2))
 6  
 7 calc(10)
 8  
 9 输出：
10 10
11 5
12 2
13 1
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Linhaifeng‘
import time

person_list=[‘alex‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘,‘linhaifeng‘]
def ask_way(person_list):
    print(‘-‘*60)
    if len(person_list) == 0:
        return ‘没人知道‘
    person=person_list.pop(0)
    if person == ‘linhaifeng‘:
        return ‘%s说:我知道,老男孩就在沙河汇德商厦,下地铁就是‘ %person
    print(‘hi 美男[%s],敢问路在何方‘ %person)
    print(‘%s回答道:我不知道,但念你慧眼识猪,你等着,我帮你问问%s...‘ %(person,person_list))
    time.sleep(3)
    res=ask_way(person_list)
    # print(‘%s问的结果是: %res‘ %(person,res))
    return res



res=ask_way(person_list)

print(res)

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html 

尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475

data = http://www.mamicode.com/[1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 
 
def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)
 
    if len(dataset) >1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:  #find it
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
            print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  #find it
            print("找到数字啦",dataset[0])
        else:
            print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
 
 
binary_search(data,66)

九 匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数

1 #这段代码
2 def calc(n):
3     return n**n
4 print(calc(10))
5  
6 #换成匿名函数
7 calc = lambda n:n**n
8 print(calc(10))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀， 。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

1 l=[3,2,100,999,213,1111,31121,333]
2 print(max(l))
3 
4 dic={‘k1‘:10,‘k2‘:100,‘k3‘:30}
5 
6 
7 print(max(dic))
8 print(dic[max(dic,key=lambda k:dic[k])])

 

 1 res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
 2 for i in res:
 3     print(i)
 4 
 5 输出
 6 1
 7 25
 8 49
 9 16
10 64

 

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