Python学习之函数篇

Posted 2022-12-24 layblogs

函数基础

• 定义函数

#语法
def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):
    ‘‘‘注释‘‘‘
    函数体
    return 返回的值

#函数名要能反映其意义

#1、无参：应用场景仅仅只是执行一些操作，比如与用户交互，打印
#2、有参：需要根据外部传进来的参数，才能执行相应的逻辑，比如统计长度，求最大值最小值
#3、空函数：设计代码结构

#定义阶段
def tell_tag(tag,n): #有参数
    print(tag*n)

def tell_msg(): #无参数
    print(‘hello world‘)

#调用阶段
tell_tag(‘*‘,12)
tell_msg()
tell_tag(‘*‘,12)

‘‘‘
************
hello world
************
‘‘‘

#结论：
#1、定义时无参，意味着调用时也无需传入参数
#2、定义时有参，意味着调用时则必须传入参数

有参、无参

def auth(user,password):                             
    ‘‘‘                                                           
    auth function                                                 
    :param user: 用户名                                              
    :param password: 密码                                           
    :return: 认证结果                                                 
    ‘‘‘                                                           
    pass                                                          
                                                                  
def get(filename):                                                
    ‘‘‘                                                           
    :param filename:                                              
    :return:                                                      
    ‘‘‘                                                           
    pass                                                          
                                                                  
def put(filename):                                                
    ‘‘‘                                                           
    :param filename:                                              
    :return:                                                      
    ‘‘‘
    pass       
def ls(dirname):                                                  
    ‘‘‘                                                           
    :param dirname:                                               
    :return:                                                      
    ‘‘‘                                                           
    pass
#程序的体系结构立见 

空函数

• 调用函数

#函数的调用：函数名加括号
#1 先找到名字
#2 根据名字调用代码
#
函数返回值
#无return->None
#return 1个值->返回1个值
#return 逗号分隔多个值->元组


#调用函数的三种形式
#1 语句形式：foo()
#2 表达式形式：3*len(‘hello‘)
#3 当中另外一个函数的参数：range(len(‘hello‘))

• 函数参数

1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数
        位置形参：必选参数
        位置实参：按照位置给形参传值

#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参
        无需按照位置为形参传值
        注意的问题：
                1. 关键字实参必须在位置实参右面
                2. 对同一个形参不能重复传值

#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值
        可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参）
        注意的问题：
                1. 只在定义时赋值一次
                2. 默认参数的定义应该在位置形参右面
                3. 默认参数通常应该定义成不可变类型


#4、可变长参数：
        可变长指的是实参值的个数不固定
        而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args，**kwargs

        ===========*args===========
        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,3,4,5)

        def foo(x,y,*args):
            print(x,y)
            print(args)
        foo(1,2,*[3,4,5])


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(*[1,2,3])

        ===========**kwargs===========
        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)

        def foo(x,y,**kwargs):
            print(x,y)
            print(kwargs)
        foo(1,y=2,**‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3)


        def foo(x,y,z):
            print(x,y,z)
        foo(**‘z‘:1,‘x‘:2,‘y‘:3)

        ===========*args+**kwargs===========

        def foo(x,y):
            print(x,y)

        def wrapper(*args,**kwargs):
            print(‘====>‘)
            foo(*args,**kwargs)

#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外），且必须按照关键字实参的形式传递
可以保证，传入的参数中一定包含某些关键字
        def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
            print(x,y)
            print(args)
            print(a)
            print(b)
            print(kwargs)

        foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
        结果：
            1
            2
            (3, 4, 5)
            1
            3
            ‘c‘: 4, ‘d‘: 5

重点！

• 作用域

#1、作用域即范围
        - 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
　     - 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
#2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
x=1
def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2
x=100
def f3(func):
    x=2
    func()
x=10000
f3(f1())

#3、查看作用域：globals(),locals()


LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
builtins 内置模块的名字空间

• 函数嵌套

def f1():
    def f2():
        def f3():
            print(‘from f3‘)
        f3()
    f2()

f1()

闭包函数

• 什么是闭包

#内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用


        def counter():
            n=0
            def incr():
                nonlocal n
                x=n
                n+=1
                return x
            return incr

        c=counter()
        print(c())
        print(c())
        print(c())
        print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素

• 闭包的意义和作用

#闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
#应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）
    from urllib.request import urlopen

    def index(url):
        def get():
            return urlopen(url).read()
        return get

    baidu=index(‘http://www.baidu.com‘)
    print(baidu().decode(‘utf-8‘))

装饰器

• 什么是装饰器

#装饰器他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。
#强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
#装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能

被装饰函数的正上方，单独一行
        @deco1
        @deco2
        @deco3
        def foo():
            pass

        foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

装饰器语法

• 装饰器的使用

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print(‘run time is %s‘ %(stop_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print(‘from foo‘)
foo()

无参装饰器

def auth(driver=‘file‘):
    def auth2(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            name=input("user: ")
            pwd=input("pwd: ")

            if driver == ‘file‘:
                if name == ‘egon‘ and pwd == ‘123‘:
                    print(‘login successful‘)
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
            elif driver == ‘ldap‘:
                print(‘ldap‘)
        return wrapper
    return auth2

@auth(driver=‘file‘)
def foo(name):
    print(name)

foo(‘egon‘)

有参装饰器

迭代器

#迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
#迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
#迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
#迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
#字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

示例

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic=‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

for循环工作原理

#优点：
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存
#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

迭代器的优缺点

生成器

#在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
#跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
#在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
#调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

示例

表达式

name=input(‘姓名>>: ‘)
res=‘SB‘ if name == ‘alex‘ else ‘NB‘
print(res)

三元表达式

#1、示例
egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append(‘鸡蛋%s‘ %i)

egg_list=[‘鸡蛋%s‘ %i for i in range(10)]

#2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)

#3、优点：方便，改变了编程习惯，可称之为声明式编程

列表推导式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、示例：生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡，用的时候就下蛋，这也是生成器的特性
>>> chicken=(‘鸡蛋%s‘ %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
‘鸡蛋0‘
>>> list(chicken) #因chicken可迭代，因而可以转成列表
[‘鸡蛋1‘, ‘鸡蛋2‘, ‘鸡蛋3‘, ‘鸡蛋4‘,]

#3、优点：省内存，一次只产生一个值在内存中

生成器表达式

递归

#递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式，函数在调用时，直接或间接调用了自身，就是递归调用

#直接调用本身
def f1():
    print(‘from f1‘)
    f1()
f1()

#间接调用本身
def f1():
    print(‘from f1‘)
    f2()

def f2():
    print(‘from f2‘)
    f1()
f1()

# 调用函数会产生局部的名称空间，占用内存，因为上述这种调用会无需调用本身，python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存，对函数的递归调用做了最大的层级限制
四 可以修改递归最大深度

import sys
sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)

def f1(n):
    print(‘from f1‘,n)
    f1(n+1)
f1(1)

虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归，而且无限制地递归调用本身是毫无意义的，递归应该分为两个明确的阶段，回溯与递推

示例

匿名函数

匿名就是没有名字
def func(x,y,z=1):
    return x+y+z

匿名
lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，除非让其有名字
func=lambda x,y,z=1:x+y+z 
func(1,2,3)
#让其有名字就没有意义

内置函数