函数
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:
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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 |
腚眼一看上述代码,if条件语句下的内容可以被提取出来公用,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 % : |
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...”
函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
二、定义和使用
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def 函数名(参数): ... 函数体 ... |
函数的定义主要有如下要点:
- def:表示函数的关键字
- 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。
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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?
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函数的有三中不同的参数:
- 普通参数
- 默认参数
- 动态参数
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扩展:发送邮件实例
内置函数
注:查看详细猛击这里
open函数,该函数用于文件处理
操作文件时,一般需要经历如下步骤:
- 打开文件
- 操作文件
一、打开文件
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文件句柄 = open ( '文件路径' , '模式' ) |
打开文件时,需要指定文件路径和以何等方式打开文件,打开后,即可获取该文件句柄,日后通过此文件句柄对该文件操作。
打开文件的模式有:
- r,只读模式(默认)。
- w,只写模式。【不可读;不存在则创建;存在则删除内容;】
- a,追加模式。【可读; 不存在则创建;存在则只追加内容;】
"+" 表示可以同时读写某个文件
- r+,可读写文件。【可读;可写;可追加】
- w+,写读
- a+,同a
"U"表示在读取时,可以将 \r \n \r\n自动转换成 \n (与 r 或 r+ 模式同使用)
- rU
- r+U
"b"表示处理二进制文件(如:FTP发送上传ISO镜像文件,linux可忽略,windows处理二进制文件时需标注)
- rb
- wb
- ab
二、操作
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三、管理上下文
为了避免打开文件后忘记关闭,可以通过管理上下文,即:
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with open ( 'log' , 'r' ) as f: ... |
如此方式,当with代码块执行完毕时,内部会自动关闭并释放文件资源。
在Python 2.7 后,with又支持同时对多个文件的上下文进行管理,即:
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with open ( 'log1' ) as obj1, open ( 'log2' ) as obj2: pass |
lambda表达式
学习条件运算时,对于简单的 if else 语句,可以使用三元运算来表示,即:
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# 普通条件语句 if 1 = = 1 : name = 'wupeiqi' else : name = 'alex' # 三元运算 name = 'wupeiqi' if 1 = = 1 else 'alex' |
对于简单的函数,也存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式
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# ###################### 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 ) |
lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示
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...
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def func(arg1,arg2): if arg1 = = 0 : print arg1, arg2 arg3 = arg1 + arg2 print arg3 func(arg2, arg3) func( 0 , 1 ) |
装饰器
装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。
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def wrapper(func): def result(): print 'before' func() print 'after' return result @wrapper def foo(): print 'foo' |
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