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python（四）

2024-08-19 01:01:51   220人阅读

python函数

1.1 函数定义

函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

特性:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

语法定义

  1. def sayhi():#函数名
  2.     print("Hello, I‘m nobody!")
  4. sayhi() #调用函数

可以带参数

  1. #下面这段代码
  2. a,b = 5,8
  3. c = a**b
  4. print(c)

#改成用函数写

  1. def calc(x,y):
  2.     res = x**y
  3.     return res #返回函数执行结果
  4. c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
  5. print(c)

1.2 函数参数与局部变量

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

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。

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1.2.1 默认参数

  1. def stu_register(name,age,country,course):
  2.     print("----注册学生信息------")
  3.     print("姓名:",name)
  4.     print("age:",age)
  5.     print("国籍:",country)
  6.     print("课程:",course)
  7. stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
  8. stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
  9. stu_register("刘老根",25,"CN","linux")

发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户，像国籍这种信息，你不填写，默认就会是 中国， 这就是通过默认参数实现的，把country变成默认参数非常简单

  1. def stu_register(name,age,course,country="CN"):

这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。

另外，你可能注意到了，在把country变成默认参数后，我同时把它的位置移到了最后面，默认参数必须在位置参数后面。

1.2.2 关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。

  1. stu_register(age=22,name=‘alex‘,course="python",)

1.2.3 非固定参数

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数====传元组

  1. def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
  2.     print(name,age,args)
  3. stu_register("Alex",22)
  4. #输出
  5. #Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
  6. stu_register("Jack",32,"CN","Python")
  7. #输出
  8. # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘)

还可以有一个**kwargs======传字典

  1. def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
  2. print(name,age,args,kwargs)
  3. stu_register("Alex",22)
  4. #输出
  5. #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
  6. stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
  7. #输出
  8. # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) {‘province‘: ‘ShanDong‘, ‘sex‘: ‘Male‘}

1.2.4 局部变量

  1. name = "Alex Li"
  2. def change_name(name):
  3.     print("before change:",name)
  4.     name = "金角大王,一个有Tesla的男人"
  5.     print("after change", name)
  6. change_name(name)
  7. print("在外面看看name改了么?",name)

 

#输出：

  1. before change: Alex Li
  2. after change 金角大王,一个有Tesla的男人
  3. 在外面看看name改了么? Alex Li

1.2.5 全局变量和局部变量

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。

1.3 函数的返回值

要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

注意:

  1. 函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
  2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

1.4 嵌套函数

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

1.5 递归函数

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。

  1. def calc(n):
  2.     print(n)
  3.     if int(n/2) ==0:
  4.         return n
  5.     return calc(int(n/2))
  6. calc(10)

#输出：

  1. 10
  2. 5
  3. 2
  4. 1

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 

1.5.1 二分查找

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

1.6 匿名函数（lambda表达式）

匿名函数就是不需要显式的指定函数

#这段代码

  1. def calc(n):
  2.     return n**n
  3.     print(calc(10))

#换成匿名函数

  1. calc = lambda n:n**n
  2. 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. res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
  2. for i in res:
  3.     print(i)

输出

1
25
49
16
64

1.7 函数式编程

函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。

 

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

一、定义

简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。

主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说，现在有这样一个数学表达式：

　(1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程，可能这样写：

　　var a = 1 + 2;

var b = a * 3;

var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：

　　var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这段代码再演进以下，可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此，函数式编程的代码更容易理解。

1.8 高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

  1. def add(x,y,f):
  2.     return f(x) + f(y)
  3.     res = add(3,-6,abs)
  4.     print(res)

1.9 内置函数

  1. abs #绝对值
  2. all #判断列表里所有值都为真，返回ture，否则返回false
  3. any #判断列表里有任一个值为真，返回ture，否则返回false
  4. ascii #
  5. bin #将一个数字转换为二进制
  6. bool #判断真假
  7. bytearray#允许修改字符串
    b = b‘abc‘
    c = bytearray(b)
    c[0] #97
    c[0] = 90
    c #bytearray(b‘Zbc)
  8. bytes #将输入的内容转换为bytes
  9. callable #判断一个对象是否可调用（调用不是引用，是可执行的意思）
  10. chr #给一个Asicc值，判断结果print chr(68)?D
  11. ord #字符转数字 print(ord(‘d‘)
  12. classmethod#
  13. compile#
  14. complex#输入一个值，返回复数 ==complex(4,5)
  15. exec #执行exec括号里的代码
  16. eval #执行括号里的运算
  17. delattr#
  18. dict #生成字典
  19. dir #查看内置方法
  20. divmod #两个参数相除，返回商和余数divmod(4,3)
  21. enumerate#生成序列
  22. filter#True序列 print(filter(lambda x:x==1,[1,23,4]))
  23. map#遍历列表中的值print(map(lambda x:x+1,[1,2,3]))
  24. reduce#累加print(reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3]))
  25. float#转成浮点
  26. format#字符串格式化
  27. frozenset#冻结集合，frozenset({1,2,4,5,5})之后，只读集合
  28. getattr#
  29. globals#把当前程序在内存中的空间全部打印print(globals())
  30. locals #打印局部的
  31. hash #转为hash
  32. hex #转为16进制
  33. id #查看内存地址
  34. input #输入
  35. int #转为整数
  36. isinstance #判断是不是一个实例
  37. issubclass #判断是不是一个子类
  38. iter #
  39. len #判断长度
  40. list #生成列表
  41. max #输出最大值
  42. memoryview #
  43. min #输出最小值
  44. next #
  45. object #
  46. oct #转为八进制
  47. open #打开文件
  48. pow#幂运算 print(pow(4,9))
  49. print #打印
  50. property#
  51. range #随机数
  52. repr #
  53. reversed #反转，可反转字符串
  54. round #四舍五入 print(round(10.23,1))
  55. set #生成集合
  56. setattr #
    slice #
    a = range(20)
    pattern = slice(3,8,2)
    for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
    print(i)
  57. sorted #排序，可排序字符串
  58. staticmethod #
  59. str #生成字符串
  60. sum #求和
  61. super #
  62. tuple #生成元组
  63. type #判断数据类型
  64. vars #同 globals
  65. zip #传n个列表，生成n个序列
    >>> x = [1,2,3]
    >>> y = [4,5,6]
    >>> z = [7,8,9]
    >>> print zip(x,y,z)
    [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

 

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