Python全栈开发,Day4

 本章内容

  1. 函数基本语法及特征
  2. 参数与局部变量
  3. 返回值
  4. 嵌套函数
  5. 递归
  6. 匿名函数
  7. 函数式编程介绍
  8. 高阶函数
  9. 内置函数

 一、函数基本语法及特征

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:

1 def sayhi():#函数名
2         print("Hello, I'm nobody!")
3 
4 sayhi()  #调用函数

 

可以带参数:

 1 #下面这段代码
 2 a,b=5,8
 3 c = a**b
 4 print(c)
 5 
 6 #改成用函数写
 7 def calc(x,y)
 8         res = x**y
 9         return res #返回函数执行结果
10 
11 c = calc(a,b)  #结果赋值给c变量
12 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

1 def calc(x,y):   #这里x,y为形参
2         res = x**y
3         return res
4 
5 c = calc(a,b)    #这里a,b是实参
6 print(c)

 

默认参数

def stu_register(name,age,country,course):
    print("--------注册学生信息---------")  
    print("姓名:",name) 
    print("年龄",age) 
    print("国籍",country) 
    print("课程",course) 

stu_register("王山炮",22,"CN","Python")

 

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"):
#默认参数需要放到形参的后面

 

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。

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*args

 1 def stu_register(name,age,*args):
 2 #*args 会把多传入的参数变成一个元组形式
 3     pirnt(name,age,args)
 4 
 5 stu_register("Lyon",20)
 6 #输出
 7 #Lyon 20 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
 8  
 9 stu_register("Jack",32,"CN","Python")
10 #输出
11 # Jack 32 ('CN', 'Python')

 

还可以有一个**kwargs

 1 def stu_register(name,age,*args,**kwargs):
 2  # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
 3     print(name,age,args,kwargs)
 4  
 5 stu_register("Lyon",20)
 6 #输出
 7 #Lyon 20 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
 8  
 9 stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
10 #输出
11 # Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

 

局部变量

 1 name = "Lyon"
 2 def the_name(name):
 3     print("one name", name)
 4     name = "Charlie"
 5     print("two name", name)
 6 
 7 
 8 print(name)#第一个name打印的是全局变量的name
 9 name = "yangyong"
10 the_name(name)#调用函数全局变量name将“yangyong”赋值进去
11 print(name)#调用函数之后name并没有因为函数内部的赋值而改变
12 
13 
14 #输出
15 #Lyon
16 #one name yangyong
17 #two name Charlie
18 #yangyong

 

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,所以也可以理解为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

四、嵌套函数

嵌套函数顾名思义就是函数里面再套函数

 1 name = "Lyon"
 2 def chane_name():
 3     name = "Lyon1"
 4     def chane_name1():
 5         name = "Lyon2"
 6         print("第三层打印",name)
 7 
 8     chane_name1()#调用内层函数
 9     print("第二层打印",name)
10 chane_name()
11 print("最外层打印",name)

 

这里如果在最外层调用chane_name1()会出现什么效果?

没错,出错了,要想调用chane_name1()那么首先要调用change_name(),只有在chane_nanme()里面才能找到chane_name()函数

 五、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。

 

 1 def numb(x):
 2     print(x)
 3     if int(x/2)>0:
 4         return numb(int(x/2))
 5     print("-->",x)
 6 numb(50)
 7 
 8 输出
 9 50
10 25
11 12
12 6
13 3
14 1
15 --> 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 

递归的实际应例,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)

六、匿名函数

匿名函数就是不需要显示的指定函数

1 #这段代码
2 def calc(n):
3         return n**n 
4     print(calc(10))
5 
6 #换成匿名函数
7 calc = lambda n:n**n
8 print(calc(10))

匿名函数主要是和其它函数搭配使用,如下:

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

输出

1

25

49

16

64

七、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。

一、定义

简单说,“函数式编程”是一种“编程范式”(programming paradigm),也就是如果编写程序的方法论。

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);

这段代码在演进下去,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:

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

因此,函数式编程的代码更容易理解。

八、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,这种函数就称为高阶函数。

1 def add(x,y,f):
2     return f(x) + f(y)
3  
4 
5 res = add(3,-6,abs)  #abs为取绝对值,在这里f就是一个函数
6 print(res)

九、内置函数

内置函数顾名思义就是python本身自带的函数,就比如上面用到的abs()这就是一个内置函数,内置函数有很多,详解请看:

https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

这里有几个常用的,我就直接copy过来了。

 1 #compile
 2 f = open("函数递归.py")
 3 data =compile(f.read(),'','exec')
 4 exec(data)
 5 
 6 
 7 #print
 8 msg = "又回到最初的起点"
 9 f = open("tofile","w")
10 print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)
11 
12 
13 # #slice
14 # a = range(20)
15 # pattern = slice(3,8,2)
16 # for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
17 #     print(i)
18 #
19 #
20 
21 
22 #memoryview
23 #usage:
24 #>>> memoryview(b'abcd')
25 #<memory at 0x104069648>
26 #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,
27 import time
28 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
29     data = b'x'*n
30     start = time.time()
31     b = data
32     while b:
33         b = b[1:]
34     print('bytes', n, time.time()-start)
35 
36 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
37     data = b'x'*n
38     start = time.time()
39     b = memoryview(data)
40     while b:
41         b = b[1:]
42     print('memoryview', n, time.time()-start)
View Code

注:本文仅为学习笔记、摘要。

详细来源:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5740985.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/lyonyang/p/6445448.html