Python之路——Python基础三
1.函数
函数：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，只需要调用其函数名即可
特性：
- 减少重复代码
- 使程序变得可扩展
- 使程序变得可维护
函数定义
def func_Hello():
print("Hello, I'm the first func!")
带参数的函数
def calc(x,y):
res = x**y
return res
print(calc(3,5))
多个返回值的函数
def func1():
print("I am the func1")
return 0,0,"liuyankui",["name","name2"],{"name":"liuyankui"}
a = func1()
print(a)
#输出：
#(0, 0, 'liuyankui', ['name', 'name2'], {'name': 'liuyankui'})
2.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，即可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
实参变量
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
def calc(x,y):#x,y为形参
res = x**y
return res
z = calc(3,5)# 3 和 5 为实参
print(z)
默认参数
def stu_register(name,age,course,country="CN"):
print("name:",name)
print("age",age)
print("course:",course)
print("country:",country)
stu_register('liuyankui',24,'Math')
#这里不输入country，默认country为“CN”,指定的话就是指定的值
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。
非固定参数
若在定义函数时不确定用户想传入多少个参数，就可以用非固定参数
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('liuyankui',24)
#输出
#liuyankui 24 () # 后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
stu_register('liuyankui',24，"CN","Python")
#输出
#liuyankui 24 ('CN', 'Python')
**kwargs
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("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
#stu_register("liuyankui",24,"CN","Python",sex="Male",province="Henan")
局部变量
name = 'liuyankui'
def change_name(name):
print('before change:',name)
name = 'Alex Li'
print('after change:',name)
change_name(name)
print(name)
#输出
# before change: liuyankui
# after change: Alex Li
# liuyankui
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。
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:
- 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，so也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
3.递归
def calc(n):
print(n)
if int(n/2)>0:
return calc(int(n/2))
print('->',n)
calc(10)
#输出
# 10
# 5
# 2
# 1
# -> 1
递归特性
递归特性:
-
必须有一个明确的结束条件
-
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
-
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）
4.匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))
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.函数式编程
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。
例如：
var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);
6.高级函数
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。
def add(x,y,f):
return f(x) + f(y)
res = add(3,-6,abs)
print(res)
