Python3 函数

Posted 2021-01-23 yujiaershao

python 函数相关知识

 

 

• 定义一个函数：

　　

def func(x, y):
    ‘‘‘
    "The function definitions"
    :param x:  参数x
    :param y:  参数y
    :return: 返回值
    ‘‘‘
    z = x + y
    return z

ret = test(1, 2)
print(ret)


def:定义函数的关键字
func: 函数名
(): 内可定义形参
"": 文件描述，函数的描述信息
z=x+y : 代码块或程序处理逻辑
return: 定义返回值
调用方法: 函数名()

 

• 函数和过程

　　过程定义：过程就是简单特殊没有返回值的函数

　　这么看来我们在讨论为何使用函数的的时候引入的函数，都没有返回值，没有返回值就是过程，没错，但是在python中有比较神奇的事情

def t1():
    msg = ‘t1‘
    print(msg)

def t2():
    msg = ‘t2‘
    print(msg)
    return msg

n1 = t1()
n2 = t2()

print(‘from t1 return is [%s]‘ % n1)
print(‘from t2 return is [%s]‘ % n2)
输出：

t1
t2
from t1 return is [None]
from t2 return is [t2]

 

　　总结：当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None，

　　所以在python中即便是过程也可以算作函数。

def test01():
    pass

def test02():
    return 0

def test03():
    return 0, 1, ‘hello‘, [‘aa‘, ‘bb‘], {‘k1‘: ‘v1‘}

t1 = test01()
t2 = test02()
t3 = test03()

print(‘from test01 return is [%s]: ‘ % type(t1), t1)
print(‘from test02 return is [%s]: ‘ % type(t2), t2)
print(‘from test03 return is [%s]: ‘ % type(t3), t3)
输出：

from test01 return is [<class ‘NoneType‘>]: None
from test02 return is [<class ‘int‘>]: 0
from test03 return is [<class ‘tuple‘>]: (0, 1, ‘hello‘, [‘aa‘, ‘bb‘], {‘k1‘: ‘v1‘})

　　总结：

　　   返回值数=0:返回None

 　　  返回值数=1:返回object

　　   返回值数>1:返回tuple

 

• 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

　　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

　　

 

　　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）

　　4.默认参数

　　5.参数组

 

• 局部变量和全局变量

　　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。

　　

#coding=gbk

name=‘全局变量‘

def change_name():
    print(‘我的名字‘,name)

change_name()
print(name)

def change_name():
    name=‘局部变量‘
    print(‘我的名字‘,name)

change_name()
print(name)



def change_name():
    global name
    name=‘局部变量‘
    print(‘我的名字‘,name)

change_name()
print(name)
输出：

我的名字 全局变量
全局变量
我的名字 局部变量
全局变量
我的名字 局部变量
局部变量

 

　　global 将局部变量赋值给全局变量

 

• 前向引用之‘函数即变量’

# 01
def action():
    print(‘in the action‘)
    logger()

action()
输出：
NameError: name ‘logger‘ is not defined

# 02
def logger():
    print(‘in the logger‘)

def action():
    print(‘in the action‘)
    logger()

action()
输出：

in the action
in the logger

 

# 03
def action():
    print(‘in the action‘)
    logger()

def logger():
    print( ‘in the logger‘)

action()
输出：

in the action
in the logger

 

 

• 嵌套函数和作用域

#coding=gbk
name = "a1"


def change_name():
    name = "a2"

    def change_name2():
        name = "a3"
        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)
输出:

第3层打印 a3
第2层打印 a2
最外层打印 a1

 

　　作用域在定义函数时就已经固定住了，不会随着调用位置的改变而改变

 

# 01
name=‘a‘

def func1():
    name=‘b‘
    def func2():
        print(name)
    return func2

func=func1()
func()
输出：
b

# 02

name=‘a‘

def t1():
    name=‘b‘
    def t2():
        name=‘c‘
        def t3():
            print(name)
        return t3
    return t2

func=t1()()()
输出：
c

 

• 递归调用

　　在函数内部，可以调用其他函数，如果再调用一个函数的过程中直接或者间接调用自身。就属于递归调用。

　　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，栈就会减少一层栈帧。

　　　　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）

　　

# 计算1 * 2 * 3 * 4 * n 的值
def func(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * func(n - 1)

ret = func(10)
print(ret)

 

 

 

• 匿名函数 lambda

　　匿名函数就是不需要显式的指定函数

def func(n):
    n = n + 1
    return n
print(func(4))


ret = lambda x:x+1
print(ret(4))
输出：
5
5

 

# 斐波那契数列： 0，1，1，2，3，5，8，13，，，，

def func(arg1, arg2):
    if arg1 == 0:
        print(arg1 ,arg2)
    arg3 = arg1 + arg2
    print(arg3)
    return func(arg2, arg3)

func(0, 1)

　　匿名函数主要和其他函数搭配使用

 

 

• 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。

 

　　而函数式编程（请注意多了一个“式”字）——Functional Programming，虽然也可以归结到面向过程的程序设计，但其思想更接近数学计算。

 

　　我们首先要搞明白计算机（Computer）和计算（Compute）的概念。

 

　　在计算机的层次上，CPU执行的是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断和跳转指令，所以，汇编语言是最贴近计算机的语言。

 

　　而计算则指数学意义上的计算，越是抽象的计算，离计算机硬件越远。

 

　　对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。

 

　　函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。

 

　　函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

 

　　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。

 

 

 

　　 高阶函数

 

　　满足俩个特性任意一个即为高阶函数

 

　　1.函数的传入参数是一个函数名

 

　　2.函数的返回值是一个函数名

 

 

　　map函数：

　　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

 

# 求一个列表的所有元素的平方
array=[1,3,4,71,2]

ret=[]
for i in array:
    ret.append(i**2)
print(ret)

#如果我们有一万个列表,那么你只能把上面的逻辑定义成函数
def map_test(array):
    ret=[]
    for i in array:
        ret.append(i**2)
    return ret

print(map_test(array))

#如果我们的需求变了,不是把列表中每个元素都平方,还有加1,减一,那么可以这样
def add_num(x):
    return x+1
def map_test(func,array):
    ret=[]
    for i in array:
        ret.append(func(i))
    return ret

print(map_test(add_num,array))
#可以使用匿名函数
print(map_test(lambda x:x-1,array))


#上面就是map函数的功能,map得到的结果是可迭代对象
print(list(map(lambda x:x-1,array)))

 

 

　　filter函数：

  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

 

 

#coding=gbk
‘‘‘
找到列表中不是sb开头的元素
代码的演变过程
‘‘‘
# 一阶 : for 循环
movice_people = [‘sb_aaa‘, ‘sb_bbb‘, ‘ccc‘, ‘sb_ddd‘]

li = []
for i in movice_people:
    if not i.startswith(‘sb‘):
       li.append(i)
print("一阶: ", li)

# 二阶： 定义函数
movice_people = [‘sb_aaa‘, ‘sb_bbb‘, ‘ccc‘, ‘sb_ddd‘]

def find_people(arrary):
    li = []
    for i in arrary:
        if not i.startswith(‘sb‘):
            li.append(i)
    return li
ret = find_people(movice_people)
print("二阶: ", ret)

# 三阶：判断用函数实现，传入功能函数名进行处理
movice_people = [‘sb_aaa‘, ‘sb_bbb‘, ‘ccc‘, ‘sb_ddd‘]

def sb_show(n):
    return n.startswith(‘sb‘)

def find_people(func, arrary):
    li = []
    for i in arrary:
        if not func(i):
            li.append(i)
    return li
ret = find_people(sb_show, movice_people)
print("三阶: ", ret)

# 四阶： 利用匿名函数lambda
# def sb_show(n):
#     return n.startswith(‘sb‘)
# 可以用lambda 替换：lambda n:n.startswith(‘sb‘)
movice_people = [‘sb_aaa‘, ‘sb_bbb‘, ‘ccc‘, ‘sb_ddd‘]

def find_people(func, arrary):
    li = []
    for i in arrary:
        if not func(i):
            li.append(i)
    return li
ret = find_people(lambda n:n.startswith(‘sb‘), movice_people)
print("四阶: ", ret)

# 五阶： 利用filter函数
movice_people = [‘sb_aaa‘, ‘sb_bbb‘, ‘ccc‘, ‘sb_ddd‘]

ret = filter(lambda n:not n.startswith(‘sb‘), movice_people)
print("五阶: ", list(ret))

输出：

一阶: [‘ccc‘]
二阶: [‘ccc‘]
三阶: [‘ccc‘]
四阶: [‘ccc‘]
五阶: [‘ccc‘]

 

 

• reduce函数

　　处理一个序列，然后把序列进行合并操作。

 

num = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 处理一个列表所有元素的乘积

# 一阶: for循环
ret = 1
for i in num:
    ret *= i
print("一阶: ", ret)

# 二阶： 使用函数
def reduce_t(array):
    ret = 1
    for i in array:
        ret *= i
    return  ret
print("二阶: ", reduce_t(num))

# 三阶：使用lambda函数, 添加一个初始值。
def reduce_t(func, array, init=None):
    if init == None:
        ret = array.pop(0)
    else:
        ret = init
    for i in array:
        ret *= i
    return  ret
print("三阶: ", reduce_t(lambda x, y:x*y, num, 2))

# 四阶：reduce函数
from functools import reduce
print("四阶: ", reduce(lambda x, y:x*y, num, 2))