Day3 - 函数介绍

 

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

 

1.函数基本语法及特性

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:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

语法定义

1 def sayhi():#函数名
2     print("Hello, I'm nobody!")
3  
4 sayhi() #调用函数
无参数
 1 #下面这段代码
 2 a,b = 5,8
 3 c = a**b
 4 print(c)
 5  
 6 #改成用函数写
 7 def calc(x,y):
 8     res = x**y
 9     return res #返回函数执行结果
10  
11 c = calc(a,b) #结果赋值给c变量
12 print(c)
带参数

2.函数参数与局部变量  

  (1)形参只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻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

  (2)实参可以是常量、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

      

默认参数

默认参数是先预定义一个值,在函数调用时不指定值就使用预定义的值,指定时就用指定的值。

def stu_register(name,age,course,country="CN"): #country是默认参数  

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。

stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

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 def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
 2     print(name,age,args)
 3  
 4 stu_register("Alex",22)
 5 #输出
 6 #Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
 7  
 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python")
 9 #输出
10 # Jack 32 ('CN', 'Python')
*args 元组形式
 1 def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个字典形式
 2     print(name,age,args,kwargs)
 3  
 4 stu_register("Alex",22)
 5 #输出
 6 #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
 7  
 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
 9 #输出
10 # Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}
**kwargs 字典形式

 

全局变量与局部变量

  (1)定义: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。
  (2)作用域: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。
  (3)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。

 

3.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:

  1. 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
  2. 如果在函数中没有指定return,那这个函数的返回值为None 

强行插入知识点: 嵌套函数  

name = "Alex"

def change_name():
    name = "Alex2"

    def change_name2():
        name = "Alex3"
        print("第3层打印" ,name)

    change_name2()  # 调用内层函数
    print("第2层打印" ,name)

change_name()
print("最外层打印" ,name)

输出:
        第3层打印 Alex3
        第2层打印 Alex2
        最外层打印 Alex        
嵌套函数示范代码

 

4. 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

def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return calc(int(n/2))
 
calc(10)
 
输出:
10
5
2
1
递归函数实例

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)

 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)
应用案例:二分查找

堆栈扫盲:http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html 

 

5. 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))

匿名函数主要是和其它函数搭配使用的,如下

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

#输出: 1 25 49 16 64

 

6.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。

 

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。

 

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, 好了,我只会这么多了。。。

 

7.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 def add(x,y,f):
2     return f(x) + f(y)
3 
4 res = add(3,-6,abs)
5 print(res)

8. 内置参数  

 

内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

#compile
f = open("函数递归.py")
data =compile(f.read(),'','exec')
exec(data)


#print
msg = "又回到最初的起点"
f = open("tofile","w")
print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)


# #slice
# a = range(20)
# pattern = slice(3,8,2)
# for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
#     print(i)
#
#


#memoryview
#usage:
#>>> memoryview(b'abcd')
#<memory at 0x104069648>
#在进行切片并赋值数据时,不需要重新copy原列表数据,可以直接映射原数据内存,
import time
for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
    data = b'x'*n
    start = time.time()
    b = data
    while b:
        b = b[1:]
    print('bytes', n, time.time()-start)

for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
    data = b'x'*n
    start = time.time()
    b = memoryview(data)
    while b:
        b = b[1:]
    print('memoryview', n, time.time()-start)
几个内置方法用法提醒

  

本节作业

有以下员工信息表

 

当然此表你在文件存储时可以这样表示

1
1,Alex Li,22,13651054608,IT,2013-04-01

现需要对这个员工信息文件,实现增删改查操作

  1. 可进行模糊查询,语法至少支持下面3种:
    1.   select name,age from staff_table where age > 22
    2.   select  * from staff_table where dept = "IT"
    3.       select  * from staff_table where enroll_date like "2013"
    4. 查到的信息,打印后,最后面还要显示查到的条数 
  2. 可创建新员工纪录,以phone做唯一键,staff_id需自增
  3. 可删除指定员工信息纪录,输入员工id,即可删除
  4. 可修改员工信息,语法如下:
    1.   UPDATE staff_table SET dept="Market" WHERE where dept = "IT"

 注意:以上需求,要充分使用函数,请尽你的最大限度来减少重复代码!

posted on 2017-09-20 15:46  通行无阻  阅读(168)  评论(0编辑  收藏  举报

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