python3 基础 笔记记录-3

Posted 2020-10-05

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5740985.html
本节内容
1. 函数基本语法及特性
2. 参数与局部变量
3. 返回值  嵌套函数
4.递归
5.匿名函数
6.函数式编程介绍
7.高阶函数
8.内置函数

1.函数基本语法及特性
    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)

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

    默认参数
        看下面代码
        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，为什么呢？

    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",)

    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
            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
            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‘}

    局部变量
        代码
            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

    全局与局部变量
        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。

3.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

强行插入知识点: 嵌套函
    代码示例：
        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)

4.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):
            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:
        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

    递归函数实际应用案例，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)

5.匿名函数
    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)

6内置函数
    https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
    几个内置方法用法提醒
        #compile
        f = open("函数递归.py")
        data =compile(f.read(),‘‘,‘exec‘)
        exec(data)


        #print
        msg = "又回到最初的起点"
        f = open("tofile","w")
        print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)


        # #slice
        # a = range(20)
        # pattern = slice(3,8,2)
        # for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
        #     print(i)
        #
        #


        #memoryview
        #usage:
        #>>> memoryview(b‘abcd‘)
        #<memory at 0x104069648>
        #在进行切片并赋值数据时，不需要重新copy原列表数据，可以直接映射原数据内存，
        import time
        for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
            data = b‘x‘*n
            start = time.time()
            b = data
            while b:
                b = b[1:]
            print(‘bytes‘, n, time.time()-start)

        for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
            data = b‘x‘*n
            start = time.time()
            b = memoryview(data)
            while b:
                b = b[1:]
            print(‘memoryview‘, n, time.time()-start)