09 python函数

white Python 2018-04-06 199 次浏览 09 python函数已关闭评论

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:
 
def test(x):
    "The function definitions"
    x+=1
    return x
     
def:定义函数的关键字
test:函数名
():内可定义形参
"":文档描述(非必要,但是强烈建议为你的函数添加描述信息)
x+=1:泛指代码块或程序处理逻辑
return:定义返回值


调用运行:可以带参数也可以不带
函数名()

 

def plus(x):
    '''
    实现加法
    :param x: 整数
    :return: 返回和
    '''
    x = x + 3
    return x
print(plus(8))

 

使用函数的好处:

  1. 代码重复使用
  2. 保持一致,易维护
  3. 可扩展性

一、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
    def calc(x,y):      #x,y为形参
        res = x ** y
        return res
    v = calc(2,3)       #2,3为实参
    print(v)
  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
    def calc(x,y):      #x,y为形参
        res = x ** y
        return res
    v = calc(2,3)       #2,3为实参
    print(v)
  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)
    def calc(x,y):
        res = x ** y
        return res
    v = calc(2,3)   #位置调用
    print(v)
    def calc(x,y):   
        res = x ** y
        return res
    v = calc(y=2,x=3)       #关键字调用
    print(v)
    def calc(x,y):     
        res = x ** y
        return res
    v = calc(2,x=3)       #关键字调用和位置调用混合使用,位置参数必须在关键字 参数左面,且一一对应
    print(v)
  4. 默认参数
    def calc(x,type='sql'):
        print(x)
        print(type)
    calc(8,'good')
  5. 参数组
    # 参数组:*args 传列表,**kwargs传字典
    def test(x,*args,**kwargs):
        print(x)
        print(args[0])
        print(kwargs.get('p'))#用.get方式,若没有该key值不会报错
    test(1,38,3,2,4,4,a=8,b=9,c=0)
    # test(1,{'name':'alex'},a=8,b=9,c=0)

二、全局变量与局部变量

name = 'white'
def change_name():
    global name
    name = 'sarah'
    print(name)

change_name()  #sarah
print(name)    #sarah

代码写作规范:全局变量变量名称全部大写字母,局部变量名称全部小写

.global代指全局变量, .nonlocal代之上层变量

风湿理论:函数即变量

 

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)
 
#_*_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)

递归问路
def test(n):
    print(n)
    if int(n+2)==8:
        return n
    return test(int(n+1))
test(2)

 

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)

 

函数作用域

name = 'alex'

def bar():
    name = 'white'
    def foo():
        print(name)
    return foo

bar()()
name = 'alex'
def foo():
    def bar():
        def wo():
            print(name)
        return wo
    return bar
foo()()()

匿名函数

格式:lambda 函数名:返回值

foo = lambda x:x+1
res = foo(8)
print(res)
f = lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)
res = f(3,5,7)
print(res)

编程方法论

  1. 面向过程
  2. 函数式
  3. 面向对象

高阶函数

1,函数接收的参数是一个函数名    2,返回值中包含函数

#函数接收的参数是一个函数名

def foo(x):
    print(x)
def bar(n):
    print('my name is %s'%n)
    return foo

bar('white')('sarah')
#返回值中包含函数
def bar():
    print('from bar')

def foo():
    print('from foo')
    return bar

foo()()

 

map函数

num_l = [1,2,3,3,6,4,0]

def add_one(x):
    return x+1

def reduce_one(x):
    return x-1
def pf(x):
    return x**2


def test(func,arrary):
    ret = []
    for i in arrary:
        res = func(i)
        ret.append(res)
    return ret

res = test(pf,num_l)
print(res)
print(test(pf,num_l),test(add_one,num_l),test(reduce_one,num_l))

终极版

num_l = [1,2,3,3,6,4,0]

def test(func,arrary):
    ret = []
    for i in arrary:
        res = func(i)
        ret.append(res)
    return ret
res = test(lambda x:x**2,num_l)
print(res)

map函数

num_l = [1,2,3,3,6,4,0]
def add_one(x):
    return x+1
def reduce(x):
    return x-1
def pf(x):
    return x**2

res= list(map(pf,num_l))
print(res)
name = 'yutingbai'
res = list(map(lambda x:x.upper(),name))
print(res)

filter函数

person = ['white','sarah','xwhite']

ret=[]
def test_filter():
    for i in person:
        if not i.startswith('x'):
            ret.append(i)
    return ret
res = test_filter()
print(res)
person = ['white','sarah','xwhite']
rep = filter(lambda x: not x.startswith('x'),person)
print(list(rep))

reduce函数

from functools import reduce
num = [1,3,7]
res = reduce(lambda x,y:x*y,num,9)
print(res)

map,filter,reduce总结

map,处理序列中的每个元素,得到的结果是一个‘列表’,该‘列表’元素个数及位置与原来一样
filter,遍历序列中的每个元素,判断每个元素得到布尔值,如果是True则留下来

people=[

    {‘name’:‘alex’,‘age’:1000},

    {‘name’:‘wupei’,‘age’:10000},

    {‘name’:‘yuanhao’,‘age’:9000},

    {‘name’:‘linhaifeng’,‘age’:18},

]

print(list(filter(lambda p:p[‘age’]<=18,people)))

reduce:处理一个序列,然后把序列进行合并操作

from functools import reduce

print(reduce(lambda x,y:x+y,range(100),100))

print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)))

内置函数

zip拉链函数
p = {'name':'white','age':28,'gender':'male'}
res = list(zip(p.keys(),p.values())) 
#默认比较的是字典的key,不同类型之间不能进行比较
print(res)

res = zip('white','12344')
print(list(res))

max函数,取可迭代对象中的最大值
min函数,取可迭代对象中的最小值
p = {'me_age':24,'you_age':30,'he_age':40}
res=zip(p.values(),p.keys())
print(max(res))

 

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