python学习笔记5：基础（函数）

自定义函数

一、背景

在学习函数之前，一直遵循：面向过程编程，即：根据业务逻辑从上到下实现功能，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处，如下:

 
 1 while True：
 2     if cpu利用率 > 90%:
 3         #发送邮件提醒
 4         连接邮箱服务器
 5         发送邮件
 6         关闭连接
 7   
 8     if 硬盘使用空间 > 90%:
 9         #发送邮件提醒
10         连接邮箱服务器
11         发送邮件
12         关闭连接
13   
14     if 内存占用 > 80%:
15         #发送邮件提醒
16         连接邮箱服务器
17         发送邮件
18         关闭连接

也可改写为： 

 1 def 发送邮件(内容)
 2     #发送邮件提醒
 3     连接邮箱服务器
 4     发送邮件
 5     关闭连接
 6   
 7 while True：
 8   
 9     if cpu利用率 > 90%:
10         发送邮件('CPU报警')
11   
12     if 硬盘使用空间 > 90%:
13         发送邮件('硬盘报警')
14   
15     if 内存占用 > 80%:

对于上述的两种实现方式，第二次必然比第一次的重用性和可读性要好，其实这就是函数式编程和面向过程编程的区别： 

  • 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
  • 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”

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。

函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性

二、 函数的定义和使用

1 def 函数名(参数):
2      
3     ...
4     函数体
5     ...

def：表示函数的关键字函数的定义主要有如下要点：

  • 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
  • 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
  • 参数：为函数体提供数据
  • 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

以上要点中，比较重要有参数和返回值：

(1)、返回值

函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。

Python的函数的返回值使用return语句，可以将函数作为一个值赋值给指定变量：

该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

def 发送短信():
     
    发送短信的代码...
 
    if 发送成功:
        return True
    else:
        return False
 
 
while True:
     
    # 每次执行发送短信函数，都会将返回值自动赋值给result
    # 之后，可以根据result来写日志，或重发等操作
 
    result = 发送短信()
    if result == False:
        记录日志，短信发送失败...

(2)、参数

为什么要有参数？

 1 def CPU报警邮件()
 2     #发送邮件提醒
 3     连接邮箱服务器
 4     发送邮件
 5     关闭连接
 6 
 7 def 硬盘报警邮件()
 8     #发送邮件提醒
 9     连接邮箱服务器
10     发送邮件
11     关闭连接
12 
13 def 内存报警邮件()
14     #发送邮件提醒
15     连接邮箱服务器
16     发送邮件
17     关闭连接
18  
19 while True：
20  
21     if cpu利用率 > 90%:
22         CPU报警邮件（）
23  
24     if 硬盘使用空间 > 90%:
25         硬盘报警邮件（）
26  
27     if 内存占用 > 80%:
28         内存报警邮件（）
无参数实现
 1 def 发送邮件(邮件内容)
 2 
 3     #发送邮件提醒
 4     连接邮箱服务器
 5     发送邮件
 6     关闭连接
 7 
 8  
 9 while True：
10  
11     if cpu利用率 > 90%:
12         发送邮件("CPU报警了。")
13  
14     if 硬盘使用空间 > 90%:
15         发送邮件("硬盘报警了。")
16  
17     if 内存占用 > 80%:
18         发送邮件("内存报警了。")
有参数实现

函数的有三中不同的参数：

  • 普通参数
  • 默认参数
  • 动态参数      1个* 接收 序列；2个*接收 字典
1 # ######### 定义函数 ######### 
2 
3 # name 叫做函数func的形式参数，简称：形参
4 def func(name):
5     print name
6 
7 # ######### 执行函数 ######### 
8 #  'wupeiqi' 叫做函数func的实际参数，简称：实参
9 func('wupeiqi')
普通参数
 1 def func(name, age = 18):
 2     
 3     print "%s:%s" %(name,age)
 4 
 5 # 指定参数
 6 func('wupeiqi', 19)
 7 # 使用默认参数
 8 func('alex')
 9 
10 注：默认参数需要放在参数列表最后
默认参数
 1 #### 
 2 # * 只能在最后一个参数
 3 
 4 def func(*args):
 5 
 6     print args
 7 
 8 
 9 # 执行方式一
10 func(11,33,4,4454,5)
11 
12 # 执行方式二
13 li = [11,2,2,3,3,4,54]
14 func(*li)
动态参数一 (*args)
 1 ##** 2个星默认为字典
 2 
 3 def func(**kwargs):
 4 
 5     print args
 6 
 7 
 8 # 执行方式一
 9 func(name＝'wupeiqi',age=18)
10 
11 # 执行方式二
12 li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
13 func(**li)
动态参数二（**kwargs）
1 ##
2 def func(*args, **kwargs):
3 
4     print args
5     print kwargs
6 
7 func(11,22,33,k1='12',k2='13')
动态参数三（万能参数）

扩展：发送邮件实例

 1 def smg():
 2     import smtplib
 3     from email.mime.text import MIMEText
 4     from email.utils import formataddr
 5 
 6     mail_msg = """
 7     <p>Python 邮件发送测试...</p>
 8     <p><a href="http://www.runoob.com">这是一个链接</a></p>
 9     <p><img src="cid:image1"></p>
10     """
11 
12     msg = MIMEText(mail_msg, 'html', 'utf-8')
13     msg['From'] = formataddr(["熊力", 'xiongli1@sina.com'])
14     msg['To'] = formataddr(["飞飞", '283378285@qq.com'])
15     msg['Subject'] = "熊熊的邮件测试"
16 
17     server = smtplib.SMTP("smtp.sina.com", 25)
18     server.login("xiongli1@sina.com", "邮件密码")
19     server.sendmail('xiongli1@sina.com', ['261016594@qq.com', ], msg.as_string())
20     server.quit()
21 
22 
23 smg()
发送邮件实例

(3)、内置函数(Built-in Functions)

The Python interpreter has a number of functions and types built into it thatare always available.  They are listed here in alphabetical order.

官方文档：点击

1.abs()【绝对值】

1
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6
7
>>> abs(-10)
10
>>> abs(10)
10
>>> a=-10
>>> a.__abs__()
10

2.all()集合中的元素都为真的时候为真,若为空串返回为True

1
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6
>>> li = ['yao','liu']
>>> li_1=[]
>>> print(all(li))
True
>>> print(all(li_1))
True

3.any()集合中的元素有一个为真的时候为真若为空串返回为False

1
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>>> li
['yao', 'liu']
>>> li_1
[]
>>> print(any(li))
True
>>> print(any(li_1))
False
>>>

4.chr()返回整数对应的ASCII字符

1
2
>>> print(chr(65))
A

5.ord()返回字符对应的ASC码数字编号

1
2
3
>>> print(ord('A'))
65
>>>

6.bin(x)将整数x转换为二进制字符串

1
2
3
>>> print(bin(10))
0b1010
>>>

7.bool(x)返回x的布尔值

1
2
3
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5
>>> print(bool(0))
False
>>> print(bool(1))
True
>>>

8.dir()不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表，带参数时，返回参数的属性、方法列表。

1
2
3
4
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'li', 'li1', 'li2', 'li_1']
>>> dir(list)
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

9.divmod()分别取商和余数.

1
2
>>> divmod(20,6)
(3, 2)

10.enumerate()返回一个可枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个tuple

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>>> info = ['liu','yao','sb']
>>> for k,v in enumerate(info):
...    print(k,v)
...
0 liu
1 yao
2 sb

11.eval()将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

1
2
3
4
>>> name =  '[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]'
>>> a = eval(name)
>>> print(a)
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]

12.filter(function, iterable)函数可以对序列做过滤处理

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>>> def guolvhanshu(num):
...     if num>5 and num<10:
...         return num
>>> seq=(12,50,8,17,65,14,9,6,14,5)
>>> result=filter(guolvhanshu,seq)
>>> print(list(result))
[8, 9, 6]

13.hex(x)将整数x转换为16进制字符串。

1
2
>>> hex(21)
'0x15'

14.id()返回对象的内存地址

1
2
>>> id(22)
10106496

15.len()返回对象的长度

1
2
3
>>> name = 'liuyao'
>>> len(name)
6

 

16.map遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。

例：

1
2
li = [11, 22, 33]
li_1 = map(lambda a: a + 100, li)
1
2
3
li = [11, 22, 33]
sl = [1, 2, 3]
lit = map(lambda a, b: a + b, li, sl)

17.oct()八进制转换

1
2
3
>>> oct(10)
'0o12'
>>>

18.range()产生一个序列，默认从0开始

1
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3
>>> range(14)
range(0, 14)
>>>

19.reversed()反转

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>>> re = list(range(10))
>>> re
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> re_1 = reversed(re)
>>> re_1
<list_reverseiterator object at 0x7f50d1788be0>
>>> print(list(re_1))
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

20.round()四舍五入

1
2
3
4
>>> round(4,6)
4
>>> round(5,6)
5

21.sorted()队集合排序

1
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3
4
>>> re
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> sorted(re)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

22.sum()对集合求和

1
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3
4
5
6
>>> re
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> type(re)
<class 'list'>
>>> sum(re)
45

23.type()返回该object的类型

1
2
3
4
>>> re
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> type(re)
<class 'list'>

24.vars()返回对象的变量，若无参数与dict()方法类似。

1
2
>>> vars()
{'v': 'sb', 'a': [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]], 'k': 2, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 're': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'info': ['liu', 'yao', 'sb'], '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__doc__': None, 'li2': ['name', []], 're_1': <list_reverseiterator object at 0x7f50d1788be0>, 'guolvhanshu': <function guolvhanshu at 0x7f50d1874bf8>, 'li1': [], 'name': 'liuyao', 'seq': (12, 50, 8, 17, 65, 14, 9, 6, 14, 5), '__spec__': None, 'li_1': [], 'li': ['yao', 'liu'], '__name__': '__main__', 'result': <filter object at 0x7f50d1788ba8>, '__package__': None}

25.zip()zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。

26.reduce对于序列内所有元素进行累计操作

(4)、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：
10
5
2
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）

（5）. 匿名函数  -->lambda

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))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀， 。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

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

输出

1
25
49
16
64

 
(5)、三元运算（补充）
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# 普通条件语句
if1==1:
    name ='wupeiqi'
else:
    name ='alex'
   
# 三元运算
name ='wupeiqi'if1==1else'alex'

 

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