Python开发【Part 5】：函数

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

温故知新

1. 集合

主要作用: 

  1. 去重
  2. 关系测试， 交集＼差集＼并集＼反向(对称)差集

2. 元组　　

　　只读列表，只有count, index 2 个方法

　　作用：如果一些数据不想被人修改， 可以存成元组，比如身份证列表

3. 字典

key-value对

  1. 特性：
  2. 无顺序
  3. 去重
  4. 查询速度快，比列表快多了
  5. 比list占用内存多

　　为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？

　　哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法，dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

4. 字符编码

先说python2

  1. py2里默认编码是ascii
  2. 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存，因为到了内存里，这段代码其实是以bytes二进制格式存的，不过即使是2进制流，也可以按不同的编码格式转成2进制流
  3. 如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_，就可以写中文了， 不声明的话，python在处理这段代码时按ascii，显然会出错， 加了这个声明后，里面的代码就全是utf-8格式了
  4. 在有#_*_coding:utf-8*_的情况下，你在声明变量如果写成name=u"沈祥弘"，那这个字符就是unicode格式，不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
  5. utf-8 to gbk怎么转，utf8先decode成unicode,再encode成gbk

再说python3

  1. py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了
  2. 你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以
  3. 但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，还加了一个动作，就是就是encode的数据变成了bytes，因为在py3里，str and bytes做了明确的区分，可以理解为bytes就是2进制流，其实，看到的不是010101这样的2进制， 那是因为python为了让能对数据进行操作而在内存级别做了一层封装
  4. 在py2里也有bytes，不过py2里的bytes只是对str做了个别名(python2里的str就是bytes, py3里的str是unicode)，没有像py3一样显示的多出来一层封装，但其实其内部还是封装了的。 无论是2还是3， 从硬盘到内存，数据格式都是 010101二进制到-->b'xe4xbdxa0xe5xa5xbd' bytes类型

编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换

一、函数基本语法及特性

背景提要

　　现在写一个监控程序，监控服务器的系统状况，当cpu＼memory＼disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警，初步想法为：

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while True：
    if cpu利用率 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
     
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接
     
    if 内存占用 > 80%:
        #发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

　　其实很简单，只需要把重复的代码提取出来，放在一个公共的地方，起个名字，以后谁想用这段代码，就通过这个名字调用就行了，如下

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def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接
     
while True：
     
    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件('CPU报警')
     
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件('硬盘报警')
     
    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件('内存报警')

函数是什么?

　　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，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:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

语法定义

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def sayhi():#函数名
    print("Hello, I'm nobody!")
 
sayhi() #调用函数

　　可以带参数

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#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)

二、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

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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

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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。

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stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

非固定参数

　　若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

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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

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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　　

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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

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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。

三、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:

    1. 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，因此也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
    2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None 

嵌套函数　　

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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)

四、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。

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def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return calc(int(n/2))
 
calc(10)
 
输出：
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　　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("33[31;1m找的数在mid[%s]左面33[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("33[32;1m找的数在mid[%s]右面33[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)
View Code

　　

五、匿名函数 

　　匿名函数就是不需要显式的指定函数

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#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))

　　匿名函数主要是和其它函数搭配使用的

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res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

　　输出

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六、函数式编程介绍　　

　　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。

　　函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。

　　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。

定义

　　简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。

　　主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说，现在有这样一个数学表达式：

　　(1 + 2) * 3 - 4

　　传统的过程式编程，可能这样写：

　　var a = 1 + 2;

　　var b = a * 3;

　　var c = b - 4;

　　函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：

　　var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

　　这段代码再演进以下，可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

　　这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

　　因此，函数式编程的代码更容易理解。

　　要想学好函数式编程，不要玩py,玩Erlang,Haskell

七、高阶函数

　　变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

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def add(x,y,f):
    return f(x) + f(y)
 
 
res = add(3,-6,abs)
print(res)

八、内置参数　　

内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

#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)

几个内置方法用法提醒
View Code
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