数据结构与算法(Python)-Python快速入门篇2
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据结构与算法(Python)-Python快速入门篇2相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
写在前面
紧接着上一节python入门1，本节还是继续学习Python的必备知识。具体的知识结构图如下所示：
函数和作用域
1)函数定义
python中函数定义由关键字def开始，例如定义一个产生斐波拉契数列的函数如下：
def fib(n):
"""Print a Fibonacci series up to n."""
a, b = 0, 1
while a < n:
print a,
a, b = b, a+b需要注意的是，python不使用括号“”和””识别函数体，但是函数体的第一行开始必须缩进。这里第一行用’”“”’书写的字符串，被称为docstring，是对函数的注释，一些文档工具利用它可以产生帮助文档。
2)函数传入参数
在上面的函数例子中，我们传入了一个参数n，用来表示计算的斐波拉契数列最大值的上限。在python中参数可以分为，必须参数(required argument)和可选参数(optional arguments)。必须参数是调用函数时，必须传入的参数；而可选参数，由定义时指定默认参数，如果用户没有提供则使用默认值作为缺省的参数。
参数在传递的时候，一种方式是按照位置顺序传递，这种称之为位置参数(positional arguments)，另一种方式是使用关键字和值的key-value形式传递的关键字参数(keyword arguments)。位置参数传递时，要求要求函数定义顺序传递；而关键字参数则对传递顺序没有限制，因为使用了关键字来表明了参数意图。在调用一个函数时，支持两种方式的混合使用，但是关键字参数一定放在位置参数后面，关键字参数后面不能再跟着位置参数了。
例如下面定义的函数(来自python doc):
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
print "-- This parrot wouldn't", action,
print "if you put", voltage, "volts through it."
print "-- Lovely plumage, the", type
print "-- It's", state, "!"参数voltage是一个必须参数，而state后面的三个参数都提供了默认值是可选参数。可以有多种方式调用这个函数:
parrot(1000) # 1 positional argument
parrot(voltage=1000) # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM') # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000) # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')# 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies') # 1 positional, 1 keyword另外，Python函数也支持可变长参数的传递，分别使用单个星号和两个星号表示:
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
print "-" * 40
keys = sorted(keywords.keys())
for kw in keys:
print kw, ":", keywords[kw]这里*argument将接受所有kind之后的位置参数，并组合成为一个tuple；而**keywords则接受所有关键字参数，并组合成为一个dict。
这样调用函数:
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
"It's really very, VERY runny, sir.",
shopkeeper='Michael Palin',
client="John Cleese",
sketch="Cheese Shop Sketch")则输出内容为:
-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
client : John Cleese
shopkeeper : Michael Palin
sketch : Cheese Shop Sketch如果一个函数需要多个位置参数，而当前变量恰好为tuple或者dict,则需要将变量解压缩后传入调用函数，例如:
>>> range(3, 6) # range函数至少需要两个位置参数调用
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> range(*args) # 使用*将tuple解压为range函数需要的两个位置参数
[3, 4, 5]dict也可以使用两个星号进行类似解压缩操作。
3)函数返回值
python函数的返回值，默认为None，我们不必显式地书写return None这行代码。在python中我们既可以返回单个值，也可以返回多个值。返回多个值时，可以使用的形式包括:
- tuple
- list
- dict
- class object
- named tuple
等多种形式，如果我们直接书写为:
def myfunc():
return a,b则将以tuple的形式返回参数，这里使用的逗号将会构造一个tuple；如果我们使用[a,b]将会返回list，如果使用“v1”:a,”v2”:b将会以dict形式返回。还有一种比较优雅的方式，是使用named tuple来返回例如:
>>> import collections
>>> def getPos():
... pos = collections.namedtuple('Point',['x','y','z'])
... return pos(1,2,3)
...
>>> a = getPos()
>>> a.x
1
>>> a
Point(x=1, y=2, z=3)这里我们对返回值进行了命名，使得返回值的意义十分清楚了。
4)函数参数的传递
和C/C++中参数传递不一样，python既不是传值方式(by-value)， 也不是传地址方式(by-adress)，而是传递对象的引用(by-object-reference)。例如定义一个函数:
def foo(bar):
bar.append(42)
print(bar)我们这样调用它:
answer_list = []
foo(answer_list)
print(answer_list)
# >> [42]那么这里实际发生的过程是:在foo的作用域(scoping)(下面详述)里定义了一个名字bar,在调用的时候bar指向了一个可变对象(mutable object)answer_list，因此在上面的函数调用结束后，影响到了调用函数的作用域里的answer_list对象，实际输出:42。
如果参数指向一个不可变对象，那么在函数内部将无法改变调用这个函数的作用域中的原对象，例如:
def foo(bar):
bar = 'new value'
print (bar)
# >> 'new value'
answer_list = 'old value'
foo(answer_list)
print(answer_list)
# >> 'old value'5)函数的作用域
Python函数调用的时候，在函数作用域范围内引入了一个新的符号表( a new symbol table)。在函数内部的赋值语句，将会在这个局部符号表里添加名字(如果没有使用global时)。
在解引用一个名字的时候，首先在函数的局部符号表中查找，如果找不到则查找调用该函数的(enclosing functions)作用域，这种作用域也称为父作用域。如果在父作用域查找失败，则转到全局符号表(global symbol table)，如果再失败则查找内置符号表(global symbol table)。如果符号查找失败，则会抛出无法解析符号的异常。符号查找的过程是一个由本地逐级向上的过程。
python中有两个特殊的作用域关键字，global和nonlocal。在符号查找的时候使用global指明某个符号后，这个符号将解析为全局作用域中符号，指向的是全局作用域中的对象，例如:
def method():
# 显式地表明 使用全局作用域中的符号value
global value
value = 100
value = 0
method()
print(value)
# >> 100如果函数内部没有使用global语句，那么将会在函数的局部作用域里定义一个符号value，函数调用完后，不会影响到全局作用域中的value。
nonlocal用于表明符号优先在父作用域中解析，而不是本地(local)或者全局中(global)。例如:
def method():
def method2():
# 在嵌套的方法中 优先解析为父作用域的符号
# 这里value即是 method函数作用域中的value
nonlocal value
value = 100
value = 10
method2()
print(value) # >> 100
# 调用方法
method()对于符号的解析，这里从SO选取了一个综合例子如下:
# 例子1 不使用global和nonlocal
x = 0
def outer():
x = 1
def inner():
x = 2
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
print("global:", x)
# inner: 2
# outer: 1
# global: 0例子二使用nonlocal，如下:
#例子2 使用nonlocal
x = 0
def outer():
x = 1
def inner():
nonlocal x
x = 2
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
print("global:", x)
# inner: 2
# outer: 2
# global: 0例子3使用global，如下:
#例子3 使用global
x = 0
def outer():
x = 1
def inner():
global x
x = 2
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
print("global:", x)
# inner: 2
# outer: 1
# global: 26)lambda和closure
lambda表达式，是一种匿名的短函数( anonymous functions )。python对这个函数的限制是，不能使用语句，只能使用表达式，表达式返回的值，即是函数返回值。例如:
>>> foo = lambda x: x*x
>>> print(foo(10))
100lambda表达式，一般在需要匿名的、短小的函数地方应用，例如在排序中应用得很多。例如下面的lamba表达式，对学生成绩按照年龄排序:
>>> student_tuples = [
('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 12),
('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]这里key函数是一个用于返回排序元素的函数，对于元组中，我们这里返回第三个元素，也就是返回年龄进行排序。
closure这个概念，表达是变量附加到代码之上的行为(data gets attached to the code )。例如我们定义一个简单的嵌套函数如下:
def print_msg(msg):
# 这是外围函数
def printer():
# 这是内层嵌套的函数
print(msg)
printer()
print_msg("Hello") # >> Hello在这里内层函数可以访问外围函数的msg变量，如果将内层函数改为返回函数呢？
def print_msg(msg):
def printer():
print(msg)
return printer # 返回内层函数
another = print_msg("Hello")
another() # >> Hello这里我们的print_msg函数返回的是一个函数对象，将这个函数对象绑定到another后，我们可以使用another来执行这个函数。需要注意的是，执行another的时候，尽管已经退出了print_msg的作用域，但是每次总是输出”Hello”，因为这个变量已经附加到了这个函数之上。这种函数在python中称之为闭包(closure)，其他语言也有类似概念。
闭包有它的特殊用途，例如为了避免全局变量，或者一定程度上的数据隐藏。下面提供了一个倍数的闭包实现，如下:
def make_multiplier_of(n):
def multiplier(x):
return x * n
return multiplier
# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)
# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)
# Output: 27
print(times3(9))
# Output: 15
print(times5(3))
# Output: 30
print(times5(times3(2)))lambda和closure对于初学者来说，熟悉即可。
参考资料
以上是关于数据结构与算法(Python)-Python快速入门篇2的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章