python3 速查参考- python基础 6 -> 函数编程之参数、变量、作用域、递归、匿名函数 lambda
函数基础
1. 速查笔记
#-- 函数相关的语句和表达式 myfunc('spam') # 函数调用 def myfunc(): # 函数定义 return None # 函数返回值 global a # 全局变量 nonlocal x # 在函数或其他作用域中使用外层（非全局）变量 yield x # 生成器函数返回 lambda # 匿名函数
2. 函数的好处
代码复用、保持代码一致性、可扩展性
函数的参数
1. 速查笔记
#-- 函数参数，不可变参数通过“值”传递，可变参数通过“引用”传递 def f(a, b, c): print(a, b, c) f(1, 2, 3) # 参数位置匹配 f(1, c = 3, b = 2) # 参数关键字匹配 def f(a, b = 1, c = 2): print(a, b, c) f(1) # 默认参数匹配 f(1, 2) # 默认参数匹配 f(a = 1, c = 3) # 关键字参数和默认参数的混合 # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配 def keyOnly(a, *b, c): print('') # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配 def keyOnly(a, *, b, c): ...... # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配 def keyOnly(a, *, b = 1): ...... # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value #-- 可变参数匹配: * 和 ** def f(*args): print(args) # 在元组中收集不匹配的位置参数 f(1, 2, 3) # 输出(1, 2, 3) def f(**args): print(args) # 在字典中收集不匹配的关键字参数 f(a = 1, b = 2) # 输出{'a':1, 'b':2} def f(a, *b **c): print(a, b, c) # 两者混合使用 f(1, 2, 3, x = 4, y = 5) # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5}
示例：
# -*- coding:utf-8 -*- def canshu(a,*args,**kwargs): print('位置参数值a: %s '%a) print(args) print(kwargs) #函数默认的返回值个数为0时，返回None，如果返回值个数为一个，那么就是return后的值，如果返回值个数大于1，以元组形式返回 #return后的语句，不会再执行 return 0 test= canshu('python','ruby','java',c = 'shell',d = 'perl') print(test)
运行结果：
位置参数值a: python ('ruby', 'java') {'c': 'shell', 'd': 'perl'} 0
2. 参数的其他知识点
#-- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典 func(1, *(2, 3)) <==> func(1, 2, 3) func(1, **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, b = 2, c = 3) func(1, *(2, 3), **{'c':3, 'b':2}) <==> func(1, 2, 3, b = 2, c = 3) #-- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性 def func():..... func.count = 1 # 自定义函数添加属性 print.count = 1 # Error 内置函数不可以添加属性 #-- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等 def func(a:'spam', b:(1, 10), c:float) -> int : print(a, b, c) func.__annotations__ # {'c':<class 'float'>, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':<class 'int'>} # 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边 def func(a:'spam'='a', b:(1, 10)=2, c:float=3) -> int : print(a, b, c)
函数的局部变量与全局变量-作用域
1. 速查笔记
#-- Python函数变量名解析:LEGB原则，即: """ local(functin) --> encloseing(相邻的) function locals --> global(module) --> build-in(python) 说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing """ #-- 嵌套函数举例:工厂函数 def maker(N): def action(X): return X ** N return action f = maker(2) # pass 2 to N f(3) # 9, pass 3 to X #-- 嵌套函数举例:lambda实例 def maker(N): action = (lambda X: X**N) return action f = maker(2) # pass 2 to N f(3) # 9, pass 3 to X #-- nonlocal和global语句的区别 # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如: start = 100 def tester(start): def nested(label): nonlocal start # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start print(label, start) start += 3 return nested # global为全局的变量 即def之外的变量 def tester(start): def nested(label): global start # 指定start为global变量start print(label, start) start += 3 return nested
2.全局变量的作用域是整个函数，局部变量作用域是定义该变量的子程序
递归函数
定义：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，就是递归函数
特性：① 必须有一个明确的结束条件；② 每一次更深的递归时，问题规模相比上次递归应减少
简单示例：裴波那契数列
def fibo(n): if n<3: return 1 return fibo(n-2)+fibo(n-1) print(fibo(5))
匿名函数lambda
1. 速查笔记
#-- 匿名函数:lambda f = lambda x, y, z : x + y + z # 普通匿名函数，使用方法f(1, 2, 3) f = lambda x = 1, y = 1: x + y # 带默认参数的lambda函数 def action(x): # 嵌套lambda函数 return (lambda y : x + y) f = lambda: a if xxx() else b # 无参数的lambda函数，使用方法f() #-- lambda函数与map filter reduce函数的结合 list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3])) # [2, 3, 4] list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5))) # [1, 2, 3, 4] functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3]) # 6 functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4]) # 24
