第四天 PYTHON 函数
原文地址：https://www.cnblogs.com/nulige/p/6065570.html
本节内容
1. 函数基本语法及特性
2. 参数与局部变量
3. 返回值
嵌套函数
4.递归
5.匿名函数
6.函数式编程介绍
7.高阶函数
8.内置函数
函数与函数式编程
1、面向对象： 华山派---->类----> class
2、面向过程： 少林派---->过程---->def
3、函数式编程：逍遥派---->函数---->def
函数与函数式编程
1.介绍：
在过去的十年间，大家广为熟知的编程方法无非两种：面向对象和面向过程，其实，无论哪种，都是一种编程的规范或者是如何编程的方法论。而如今，一种更为古老的编程方式：函数式编程，以其不保存状态，不修改变量等特性重新进入人们的视野。下面我们就来依次了解这一传统的编程理念，让我们从基本的函数概念开始。
2.函数定义：
初中数学函数定义：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把x称为自变量，把y称为因变量，y是x的函数。自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域，编程语言中函数定义：函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法。
函数定义规范
def:定义函数的关键字
test：函数名
（）：内可定义形参
"":文档描述（非必要，但是强烈建议为你的函数添加描述信息）
x+=1：泛指代码块或程序处理逻辑
return：定义返回值
补充：
函数式编程就是：先定义一个数学函数，然后按照这个数学模型用编程语言去实现它。至于具体如何实现和这么做的好处，后续我会详细介绍。
ps:
python中函数定义方法：
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 #函数
6 def func1():
7 '''testing'''
8 print('in the func1')
9 return 0
10
11 #过程
12 def func2():
13 '''testing'''
14 print('in the func2')
15
16 x=func1()
17 y=func2()
18
19 print('from func1 return is %s' %x)
20 print('from func2 return is %s' %y)
执行结果：
1 in the func1 2 in the func2 3 from func1 return is 0 4 from func2 return is None
3.为何使用函数：
没有函数的编程只是在写逻辑（功能），想脱离函数，重用你的逻辑，唯一的方法就是拷贝
例一：
假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 #假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
6 with open('a.txt','a+') as f:
7 f.write('end action')
8
9
10 #现在有三个函数，每个函数在处理完自己的逻辑后，都需要使用上面这个逻辑，那么唯一的方法就是，拷贝三次这段逻辑
11 def test1():
12 print('in the test1')
13 with open('a.txt','a+') as f:
14 f.write('end action')
15
16 def test2():
17 print('in the test2')
18 with open('a.txt','a+') as f:
19 f.write('end action')
20
21 def test3():
22 print('in the test3')
23 with open('a.txt','a+') as f:
24 f.write('end action')
25
26 test1()
27 test2()
28 test3()
29
30 #那么假设有>N个函数都需要使用这段逻辑，你可以拷贝N次吗？
执行结果：
1 in the test1 2 in the test2 3 in the test3
接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：
1 end action 2 end action 3 end action
例二：
优化后的代码，用函数的方法来实现
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 #假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
6
7 #下面用函数的方法来实现
8 def logger():
9 with open('a.txt','a+') as f:
10 f.write('end action\n')
11
12 def test1():
13 print('in the test1')
14
15 logger()
16 def test2():
17 print('in the test2')
18
19 logger()
20
21 def test3():
22 print('in the test3')
23
24 logger()
25
26 test1()
27 test2()
28 test3()
执行结果：
1 in the test1 2 in the test2 3 in the test3
接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：
1 end action 2 end action 3 end action
例三：
需求变了（让我们来为日志加上时间吧）
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 #假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
6 #下面用函数的方法来实现
7
8 import time
9 def logger():
10 time_format='%Y-%m-%d %X'
11 time_current=time.strftime(time_format)
12 with open('a.txt','a+') as f:
13 f.write('%s end action\n' %time_current)
14
15 def test1():
16 print('in the test1')
17
18 logger()
19 def test2():
20 print('in the test2')
21
22 logger()
23
24 def test3():
25 print('in the test3')
26
27 logger()
28
29 test1()
30 test2()
31 test3()
执行结果：
1 in the test1 2 in the test2 3 in the test3
接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：
1 2016-11-15 15:55:56 end action 2 2016-11-15 15:55:56 end action 3 2016-11-15 15:55:56 end action
总结例二和例三可概括使用函数的三大优点
1.代码重用
2.保持一致性
3.可扩展性
4.函数和过程：
过程定义：过程就是简单特殊没有返回值的函数
这么看来我们在讨论为何使用函数的的时候引入的函数，都没有返回值，没有返回值就是过程，没错，但是在python中有比较神奇的事情
1 def test01(): 2 msg='hello The little green frog' 3 print msg 4 5 def test02(): 6 msg='hello WuDaLang' 7 print msg 8 return msg 9 10 11 t1=test01() 12 13 t2=test02() 14 15 16 print 'from test01 return is [%s]' %t1 17 print 'from test02 return is [%s]' %t2
总结：当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None，
所以在python中即便是过程也可以算作函数。
5.函数返回值：
ps1:
1 def test1():
2 print('in the test1')
3 return 0
4 print('test end')
5
6 test1()
执行结果：
1 in the test1
ps2:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test1():
6 print('in the test1')
7 return 0
8
9 x=test1()
10 print(x)
执行结果：
1 0
ps3:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test1():
6 print('in the test1')
7
8 def test2():
9 print('in the test2')
10 return 0
11
12 def test3():
13 print('in the test3')
14 return 1,'hello',['alex','wupeiqi'],{'name':'alex'}
15
16 x=test1()
17 y=test2()
18 z=test3()
19 print(x)
20 print(y)
21 print(z)
执行结果：
1 in the test1
2 in the test2
3 in the test3
4 None
5 0
6 (1, 'hello', ['alex', 'wupeiqi'], {'name': 'alex'})
总结：
返回值数=0:返回None
返回值数=1:返回object
返回值数>1:返回tuple (元组)
ps4:
1 def test01():
2 pass
3
4 def test02():
5 return 0
6
7 def test03():
8 return 0,10,'hello',['alex','lb'],{'WuDaLang':'lb'}
9
10 t1=test01()
11 t2=test02()
12 t3=test03()
13
14
15 print 'from test01 return is [%s]: ' %type(t1),t1
16 print 'from test02 return is [%s]: ' %type(t2),t2
17 print 'from test03 return is [%s]: ' %type(t3),t3
总结：
返回值数=0:返回None
返回值数=1:返回object
返回值数>1:返回tuple
说明一下return可以返回任何参数？
答案是可以的
ps:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test1():
6 print('in the test1')
7
8 def test2():
9 print('in the test2')
10 return 0
11
12 def test3():
13 print('in the test3')
14 # return 1,'hello',['alex','wupeiqi'],{'name':'alex'}
15 return test2 #可以return任何值，返回的是内存地址
16
17 x=test1()
18 y=test2()
19 z=test3()
20 print(x)
21 print(y)
22 print(z)
执行结果：
1 in the test1 2 in the test2 3 in the test3 4 None 5 0 6 <function test2 at 0x01C34C90> #返回的是内存地址
6.函数调用：
调用方法：
1.test()执行,()表示调用函数test,()内可以有参数也可没有
参数：
1.形参和实参
形参：形式参数，不是实际存在，是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参，目的是在函数调用时接收实参（记住：实参个数，类型应与实参必须一一对应，不能超，否则会报错）
实参：实际参数，调用函数时传给函数的参数，可以是常量，变量，表达式，函数，传给形参
区别：形参是虚拟的，不占用内存空间，.形参变量只有在被调用时才分配内存单元，实参是一个变量，占用内存空间，数据传送单向，实参传给形参，不能形参传给实参
形参和实参示例
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y): 6 print(x) 7 print(y) 8 9 test(1,2)
执行结果：
1 1 2 2
实参和形参必须一一对应，不能超否则会报错。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y): 6 print(x) 7 print(y) 8 9 test(2,1,3)
执行结果：
1 Traceback (most recent call last): 2 File "D:/python/day4/func_test5.py", line 9, in <module> 3 test(2,1,3) 4 TypeError: test() takes 2 positional arguments but 3 were given
2.位置参数和关键字（标准调用：实参与形参位置一一对应；关键字调用：位置无需固定）
ps1:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y): 6 print(x) 7 print(y) 8 9 test(y=2,x=1)
执行结果：
1 1 2 2
ps2:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y,z): 6 print(x) 7 print(y) 8 print(z) 9 10 #test(y=2,x=1) #与形参顺序无关 11 #test(1,2) #与形参一一对应 12 13 #test(x=2,3) #错误用法，会报错 14 #test(3,x=2) #错误用法，会报错，先给了x一个3，又给了一个2，y就变得没有值了，所以报错了。 15 #test(3,y=2) 16 17 #即有关键字调用，又有位置参数调用，按照位置参数的来。 18 #test(3,y=2,6) #注意：关键参数，不能写在位置参数前面。 19 20 test(3,6,z=2)
执行结果：
1 3 2 6 3 2
3.默认参数
ps1:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y=2): 6 7 print(x) 8 print(y) 9 10 test(1,y=3) 11 12 #默认参数特点：调用函数的时候，默认参数非必须传递
执行结果：
1 1 2 3
ps2:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,soft1=True,soft2=True): 6 print(x) 7 test(1,3) 8 9 #默认参数特点：调用函数的时候，默认参数非必须传递 10 #用途：1、默认安装值
执行结果：
1 1
ps3:
连接mysql数据库，设置固定值
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def conn(host,prot=3306): 6 pass 7 8 conn()
4.参数组
ps1:
传值的时候，不能多，可以少,最少不能少于print的值（这里是2个），否则会报错
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def test(x,y,z=2): 6 print(x) 7 print(y) 8 9 test(1,2) 10 #test(1,2,3) #传值的时候，不能多，可以少,最少不能少于print的值（这里是2个），否则会报错
执行结果：
1 1 2 2
ps2：
多个实参，放到一个元组里面,以*开头，可以传多个参数
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 #多个实参，放到一个元组里面,以*开头，可以传多个参数 6 #*代表接受的参数不固定 7 def test(*args): 8 print(args) 9 10 test(1,2,3,4,5,6) 11 test(*[1,2,4,5,6]) #args=tuple([1,2,3,4,5,6])
执行结果：
1 (1, 2, 3, 4, 5, 6) 2 (1, 2, 4, 5, 6)
ps3:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 #位置参数传值的时候不参超 6 def test1(x,*args): 7 print(x) 8 print(args) 9 10 test1(1,2,3,4,5,6,7)
执行结果：
1 1 2 (2, 3, 4, 5, 6, 7)
ps4:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 # **kwargs把N个关键字参数，转换为字典的方式 6 def test2(**kwargs): 7 print(kwargs) 8 9 test2(name='alex',age=8,sex='F')
执行结果：
1 {'sex': 'F', 'name': 'alex', 'age': 8}
ps5:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 # **kwargs把N个关键字参数，转换为字典的方式 6 def test2(**kwargs): 7 print(kwargs) 8 print(kwargs['name']) 9 print(kwargs['age']) 10 print(kwargs['sex']) 11 12 test2(name='alex',age=8,sex='F')
执行结果：
1 {'age': 8, 'sex': 'F', 'name': 'alex'}
2 alex
3 8
4 F
ps6:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test4(name,age=18,**kwargs):
6 print(name)
7 print(age)
8 print(kwargs)
9
10 test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')
执行结果：
1 alex
2 34
3 {'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'}
ps7:
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
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test4(name,age=18,**kwargs):
6 print(name)
7 print(age)
8 print(kwargs)
9
10 test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')
执行结果：
1 alex #传给name
2 34 #age=34 传给age=18,并覆盖他的内容
3 {'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'} # 传给字典 sex='m',hobby='tesla'
ps8:
用函数调用的方法
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def test4(name,age=18,**kwargs):
6 print(name)
7 print(age)
8 print(kwargs)
9
10 def logger(source): #用函数调用的方法
11 print("from %s" % source)
12
13 test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')
执行结果：
1 alex
2 34
3 {'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'}
全局与局部变量
局部变量
ps1:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def change_name(name):
6 print("before change",name)
7 name="Alex li" #这个函数就是这个变量的作用域（只在局部生效）
8 print('after change',name)
9
10 name = "alex"
11 change_name(name)
12 print(name)
执行结果：
1 before change alex 2 after change Alex li 3 alex
全局变量
ps1:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 school = "Oldboy edu." #全局变量
6
7 def change_name(name):
8 global school #声明(必须先声明，才能把Oldboy改成Mage Linux。大家忘记这种方法吧！ 记住这句话：不应该在函数里面改全局变量）
9 school = "Mage Linux"
10 print("before change",name,school)
11 name="Alex li" #这个函数就是这个变量的作用域（只在局部生效）
12 age =23
13 print("after change",name)
14
15 name = "alex"
16 change_name(name)
17 print(name)
18 print("school:",school)
执行结果：
1 before change alex Mage Linux 2 after change Alex li 3 alex 4 school: Mage Linux #声明后就把Oldboy 改成了Mage Linux
ps2:
#注意事项：只有字符串和单独的整数，不能在函数里面改。其它列表，字典，集合、类都可以在局部变量里面更改的。
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 school = "Oldboy edu."
6 names = ["Alex","Jack","Rain"]
7 def change_name():
8
9 names[0] = "金角大王"
10 print("inside func",names)
11
12 change_name()
13 print(names)
14
15 #注意事项：只有字符串和单独的整数，不能在函数里面改。其它列表，字典，集合、类都可以在局部变量里面更改的。
执行结果：
1 inside func ['金角大王', 'Jack', 'Rain'] 2 ['金角大王', 'Jack', 'Rain']
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。
ps1:
1 def calc(n): 2 print(n) 3 if int(n/2) ==0: 4 return n 5 return calc(int(n/2)) 6 7 calc(10)
执行结果：
1 10 2 5 3 2 4 1
ps2:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def calc(n): 6 print(n) 7 return calc(n+1) 8 calc(0) #最大递归999层
执行结果：
1 0 2 1 3 2 4 3 5 ...... 中间省略 6 999 7 8 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
ps3:
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 #Author: nulige
4
5 def calc(n):
6 print(n)
7 if int(n/2) >0:
8 return calc(int(n/2))
9 print("->",n)
10
11 calc(10)
执行结果：
1 10000000000
ps4:
阶乘 n! = n * (n-1) * (n-2) * ... * 2 * 1
-
阶乘拥有相同的子模式 n * (n-1)
-
随着运算的进行，乘数越来越少（问题规模递减）
-
当n=1时，运算结束（结束条件n=1）
-
如计算5！，则种子值为5
1 def factorial(n): 2 print(n) 3 if n == 1: 4 return n 5 else: 6 ret = n * factorial(n-1) 7 print(ret) 8 return ret
执行结果：
1 5 2 4 3 3 4 2 5 1 6 2 7 6 8 24 9 120 10 120
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
递归函数实际应用案例，二分查找
1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
2
3
4 def binary_search(dataset,find_num):
5 print(dataset)
6
7 if len(dataset) >1:
8 mid = int(len(dataset)/2)
9 if dataset[mid] == find_num: #find it
10 print("找到数字",dataset[mid])
11 elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
12 print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
13 return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
14 else:# 找的数在mid右面
15 print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
16 return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
17 else:
18 if dataset[0] == find_num: #find it
19 print("找到数字啦",dataset[0])
20 else:
21 print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
22
23
24 binary_search(data,66)
匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数
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))
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 res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8]) 2 for i in res: 3 print(i)
输出
1 1 2 25 3 49 4 16 5 64 6 7
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。
ps:
1 y=2+4 2 3 y=f(2,4) 4 5 6 6 7 y=f(2,6) 8 9 if x+y>7 10 11 return 0
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。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);
这段代码再演进以下，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，大家应该一眼就能明白它的意思吧：
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
因此，函数式编程的代码更容易理解。
要想学好函数式编程，不要玩py,玩Erlang,Haskell,lisp 好了，我只会这么多了。。。
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，这种函数就称之为高阶函数。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 #Author: nulige 4 5 def add(a,b,f): 6 return f(a)+f(b) 7 8 res = add(3,-6,abs) #6+3=9 9 print(res)
执行结果：
1 9
实现字符串转成字典功能
1 >>> b = ''' {
2 ... 'bakend': 'www.oldboy.org',
3 ... 'record':{
4 ... 'server': '100.1.7.9',
5 ... 'weight': 20,
6 ... 'maxconn': 30
7 ... }
8 ... }'''
9 >>> b
10 " {\n 'bakend': 'www.oldboy.org',\n 'record':{\n 'server': '100.1.7.9',\n 'weight': 20,\n 'maxconn': 30\n }\n }"
11 >>> b[1]
12 '{'
13 >>> eval(b)
14 {'bakend': 'www.oldboy.org', 'record': {'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}}
15 >>> b=eval(b)
16 >>> b
17 {'bakend': 'www.oldboy.org', 'record': {'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}}
18 >>> b['record']
19 {'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}
