5.python函数
函数介绍
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：减少重复代码、使程序变的可扩展、使程序变得易维护
1.普通参数
def func(name): #name是形式参数 print(name) #函数体 func('derek') #执行函数，'derek'是传入的实参
2.默认参数
定义了默认参数后，在函数调用时不需要再传入，默认参数放在最后面
def info(name,age,country = 'CN'): #country定义了一个默认参数 print('姓名:',name) print('年龄:',age) print('国籍：',country) info('derek',22) #调用时，没穿实参countrty，就用默认的参数
3.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
def info(name,age,country = 'CN'): print('姓名:',name) print('年龄:',age) print('国籍：',country) info(age=22,name='derek') #使用关键参数，可以不按顺序
4.*args
def info(name,age,*args): #*args会把多传入的参数变成一个元祖形式 print(name, age,args) info("derek","22","CN","Python") #derek 22 ('CN', 'Python')
5.**kwargs
def info(name, *args, **kwargs): # **kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 print(name, args) #derek (22, 'CN', 'Python') print(kwargs) #{'sex': 'Male', 'province': 'HeBei'} info("derek", 22, "CN", "Python", sex="Male", province="HeBei")
6.局部变量
作用域在函数内部，不影响外部
name = 'derek1' def change_name(name): print('before change:',name) name = 'derek2' print('after change:',name) change_name(name) print('最后还是没改',name) 结果： before change: derek1 after change: derek2 最后还是没改 derek1
递归函数
如果一个函数在内部调用自身，那么这个函数就叫做递归函数。
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
#递归实现阶乘n! = (n-1)! × n def factorial(n): if n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) print(factorial(5)) 结果：120 过程： factorial(5) # 第 1 次调用使用 5 5 * factorial(4) # 第 2 次调用使用 4 5 * (4 * factorial(3)) # 第 3 次调用使用 3 5 * (4 * (3 * factorial(2))) # 第 4 次调用使用 2 5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1)))) # 第 5 次调用使用 1 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) # 从第 5 次调用返回 5 * (4 * (3 * 2)) # 从第 4 次调用返回 5 * (4 * 6) # 从第 3次调用返回 5 * 24 # 从第 2 次调用返回 120 # 从第 1 次调用返回
高阶函数
满足下列条件之一就可称函数为高阶函数
-
某一函数当做参数传入另一个函数中
-
函数的返回值包含一个或多个函数
#简单的高阶函数
def func(): print('in the func') return foo() def foo(): print('in the foo()') return 666 res = func() print(res) 结果： in the func in the foo() 666
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回
def func(x): return x * x a= map(func,range(1,10)) print(list(a)) 结果： [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值
from functools import reduce def f(x,y): return x + y a = reduce(f,[1,3,5,7,9,10]) print(a) 结果： 35
filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list
def is_odd(x): return x % 2 == 1 a = filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8]) print(list(a)) 结果：[1, 3, 5, 7]
匿名函数lambda
lambda 函数是一种快速定义单行的最小函数，可以用在任何需要函数的地方
优点：让代码更加精简，不需要考虑命名的问题
#常规函数 def fun(x,y): return x + y #匿名函数 a = lambda x,y:x + y print(fun(2,3))
内嵌函数和作用域
定义：在一个函数体内创建另外一个函数，这种函数就叫内嵌函数
实例 def foo(): print("in the foo") def bar(): print("in the bar") bar() foo() 结果： in the foo in the bar
局部作用域和全局作用域的访问顺序
x = 0 def grandpa(): x = 1 def dad(): x = 2 def son(): x = 3 print(x) son() dad() grandpa() print(x) 结果： 3 0
