python函数式编程

Posted 2020-08-08 写代码的运维妞

一、自定义函数

定义函数时，函数体不执行；只有在调用函数时，函数体才执行。函数的结构：

1. def

2. 函数名

3. 函数体

def func_name():
    函数体

4. 返回值

如果没有声明返回值，返回值默认为None

def func_name():
    pass
    return True

def func_name():
    myString = \'this is to test how to return\'
    return mySting

5. 参数

• 形式参数
  • 定义函数时出现的参数，称之为形式参数，有几个形参就写几个，eg. def func(args1,args2)
  • 如果没有形式参数，就留空
• 实际参数
  • 调用函数时传入的参数，称之为实际参数，又叫实参， eg. func(\'kaye\',21)
• 默认参数
  • 在定义函数时，通过name=value这种形式，指定形参的默认值，这种形参，我们称之为默认参数，eg. def func(args1, args2 = \'default\')
  • 默认参数必须放在形参列表的最后，如果有多个默认参数也都放在形参列表最后
• 关键字参数，又称指定参数
  • 在调用函数时，通过name=value这种形式，将实参传递给指定的形参。这样的实参，我们称之为关键字参数、或指定参数，
  • 通常，实参通过从左到右的位置顺序匹配形参；但是，如果传入了指定参数，优先按参数名称将实参匹配给形参
  • eg. def func(args1,args2)， func(args2 = 21,args1 = \'kaye\') 和 func(args1 = \'kaye\', args2 = 21) 的传参效果是一样的
• 动态参数，又称可变参数
  • 在定义函数时，使用*args的形式，意味着可以接收任意多个额外的位置相关的参数到元组中；使用**kwargs的形式，意味着可以接收任意多个额外的关键字参数到字典中
    • eg. func(\'kaye\',\'leo\',\'jack\') 
    • eg. func(\'kaye\'=21,\'leo\'=25,\'jack\'=30) 
  • 在调用函数时，使用*args的形式，意味着我们可以在序列args（可以是列表、字符串、元组）中封装任意多个位置相关的对象，并且在将这个序列args传递给函数时，将序列args解包为分开的、单个的参数
    • eg.  func(*[\'kaye\',\'leo\',\'jack\'])，相当于args被赋值为(\'kaye,\'leo\',\'jack\')， args[0] = \'kaye\', args[1] = \'leo\',...
    • 序列args中的元素可以是列表、字典、元组等等，由此可以获得多层嵌套的序列化数据类型
  • 在调用函数时，使用**kwargs的形式，意味着我们可以在字典中封装任意多个关键字参数，，并且在将这个字典传递给函数时，将字典解包为分开的、单个的参数（键值对）
    • eg. func(**{\'kaye\':21,\'leo\':25,\'jack\':30})
    • kwargs从最外层看是字典，而字典的键值对可以是列表、字典、元组等等，由此可以获得多层嵌套的字典
• keyword-only参数
  • 在定义函数时，跟在*args或一个单独的*之后的所有参数（可以有1个也可以有多个），都称之为keyword-only参数
  • 对于这种参数，在调用函数时，必须使用关键字参数传参
  • eg1.  def f1(a,*b,c)   =>   f1(1,\'2,3,c=4)
  • eg2.  def f2(a,*b,c,d)  =>  f2(1,2,3,4,5,c=6,d=7)
• 万能参数，即混合模式
• 定义函数时，def func(*args, **kwargs)，args接收任意多个位置相关的参数，kwargs接收任意多个关键字参数（键值对）
• 可以同时接收序列化数据类型（字典、元组、字符串）和字典，作为其传入参数
• python内部使用以下步骤在赋值前进行参数匹配：
  • 通过位置分配非关键字参数
  • 通过匹配变量名分配关键字参数（即调用时的name=value）
  • 其他额外的非关键字参数分配到*name元组中（即*args）
  • 其他额外的关键字参数分配到**name字典中(即**kwargs)
  • 用默认值分配给未得到分配的参数（即函数定义中的name=value）

6. 补充：

• 函数重新定义（以后再说函数重载）

def f1

def f1

python解释器从上到下执行命令，当函数被重新定义，调用该函数时会使用重新定义的这个函数

• 调用函数传入形参时，是传入了对实参的引用，也就意味着，调用函数时对形参的操作，是直接作用在实参上的，会引起实参的变化
• 全局变量
  • 全局变量放在程序最前面，从实际作用上看相当于常量，应该全部大写
  • 全局变量可以被所有函数直接读取
  • 如果要在函数中对全局变量重新赋值，必须在变量名前面加上global
  • 如果全局变量是字典/列表，要对字典列表中的元素进行增删改，则不需要加global，直接按平常代码写法书写即可。这是因为字典和列表是可变类型，每一次赋值和更改，都是在原地修改的！
• 注释
  • 一定要写注释，让别人一看就知道这个函数是在完成什么功能
  • 一般在函数定义第一行之后输入注释内容，用三个双引号括起来，"""comment"""
    • :param param1:
    • :return:...

二、三元运算（三目运算）

对简单的条件语句，可以用三元运算简写。三元运算只能写在一行代码里面

# 书写格式

result = 值1 if 条件 else 值2
 
# 如果条件成立，那么将 “值1” 赋值给result变量，否则，将“值2”赋值给result变量

examples:

result = \'the result if the if succeeds\' if option == True else \'the result if the if fails and falls to the else part\'

 三、lambda表达式

对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式

# ###################### 普通函数 ######################
# 定义函数（普通方式）
def func(arg):
    return arg + 1
    
# 执行函数
result = func(123)
    
# ###################### lambda ######################
    
# 定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
    
# 执行函数
result = my_lambda(123)

 

四、列表解析、字典解析

 

myList = [1,2,3,4]
newList =[i*2 for i in myList]   #经过列表解析后，newList = [2,4,6,8]

 

myList = [1,2,3,4]
myDic = {i:i*2 for i in myList}   #得到字典{1:2,2:4,3:6,4:8}

 

五、递归

利用函数编写如下数列：

斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368...

def func(arg1,arg2):
    if arg1 == 0:
        print arg1, arg2
    arg3 = arg1 + arg2
    print arg3
    func(arg2, arg3)    # 在当前函数定义中调用当前函数，体现了递归
  
func(0,1)