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:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
语法定义
- def sayhi():#函数名
- print("Hello, I‘m nobody!")
- sayhi() #调用函数
可以带参数
- #下面这段代码
- a,b = 5,8
- c = a**b
- print(c)
#改成用函数写
- def calc(x,y):
- res = x**y
- return res #返回函数执行结果
- c = calc(a,b) #结果赋值给c变量
- 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。
1.2.1 默认参数
- def stu_register(name,age,country,course):
- print("----注册学生信息------")
- print("姓名:",name)
- print("age:",age)
- print("国籍:",country)
- print("课程:",course)
- stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
- stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
- 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
- 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。
- 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
- def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
- print(name,age,args)
- stu_register("Alex",22)
- #输出
- #Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
- stu_register("Jack",32,"CN","Python")
- #输出
- # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘)
还可以有一个**kwargs======传字典
- def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
- print(name,age,args,kwargs)
- stu_register("Alex",22)
- #输出
- #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
- stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
- #输出
- # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) {‘province‘: ‘ShanDong‘, ‘sex‘: ‘Male‘}
1.2.4 局部变量
- name = "Alex Li"
- def change_name(name):
- print("before change:",name)
- name = "金角大王,一个有Tesla的男人"
- print("after change", name)
- change_name(name)
- print("在外面看看name改了么?",name)
#输出:
- before change: Alex Li
- after change 金角大王,一个有Tesla的男人
- 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:
- 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
- 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
- name = "Alex"
- def change_name():
- name = "Alex2"
- def change_name2():
- name = "Alex3"
- print("第3层打印",name)
- change_name2() #调用内层函数
- print("第2层打印",name)
- change_name()
- 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。
- def calc(n):
- print(n)
- if int(n/2) ==0:
- return n
- return calc(int(n/2))
- calc(10)
#输出:
- 10
- 5
- 2
- 1
递归特性:
- 必须有一个明确的结束条件
- 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
- 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
- data = [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)
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
- def calc(n):
- return n**n
- print(calc(10))
#换成匿名函数
- calc = lambda n:n**n
- 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:
- res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
- for i in res:
- 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。
- def add(x,y,f):
- return f(x) + f(y)
- res = add(3,-6,abs)
- print(res)
1.9 内置函数
- abs #绝对值
- all #判断列表里所有值都为真,返回ture,否则返回false
- any #判断列表里有任一个值为真,返回ture,否则返回false
- ascii #
- bin #将一个数字转换为二进制
- bool #判断真假
- bytearray#允许修改字符串
b = b‘abc‘
c = bytearray(b)
c[0] #97
c[0] = 90
c #bytearray(b‘Zbc) - bytes #将输入的内容转换为bytes
- 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)
- chr #给一个Asicc值,判断结果print chr(68)?D
- ord #字符转数字 print(ord(‘d‘)
- classmethod#
- compile#
- complex#输入一个值,返回复数 ==complex(4,5)
- exec #执行exec括号里的代码
- eval #执行括号里的运算
- delattr#
- dict #生成字典
- dir #查看内置方法
- divmod #两个参数相除,返回商和余数divmod(4,3)
- enumerate#生成序列
- filter#True序列 print(filter(lambda x:x==1,[1,23,4]))
- map#遍历列表中的值print(map(lambda x:x+1,[1,2,3]))
- reduce#累加print(reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3]))
- float#转成浮点
- format#字符串格式化
- frozenset#冻结集合,frozenset({1,2,4,5,5})之后,只读集合
- getattr#
- globals#把当前程序在内存中的空间全部打印print(globals())
- locals #打印局部的
- hash #转为hash
- hex #转为16进制
- id #查看内存地址
- input #输入
- int #转为整数
- isinstance #判断是不是一个实例
- issubclass #判断是不是一个子类
- iter #
- len #判断长度
- list #生成列表
- max #输出最大值
- memoryview #
- min #输出最小值
- next #
- object #
- oct #转为八进制
- open #打开文件
- pow#幂运算 print(pow(4,9))
- print #打印
- property#
- range #随机数
- repr #
- reversed #反转,可反转字符串
- round #四舍五入 print(round(10.23,1))
- set #生成集合
- setattr #
slice #
a = range(20)
pattern = slice(3,8,2)
for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
print(i) - sorted #排序,可排序字符串
- staticmethod #
- str #生成字符串
- sum #求和
- super #
- tuple #生成元组
- type #判断数据类型
- vars #同 globals
- 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)]