• Python基础--函数


    在说函数前,先说一下列表,前面已经说了,一个列表内可以嵌套多个列表,如下

    软件测试 = ['功能测试','自动化测试','安全测试',['性能测试',['脚本开发','压测','性能调优']]]

    但,如何将每个嵌套的列表元素都打印出来呢,直接用print?

    我们看到,直接用print编译器只会把它当成一个元素打印出来,这肯定不行,用for循环?

    软件测试 = ['功能测试','自动化测试','安全测试',['性能测试',['脚本开发','压测','性能调优']]]
    for each_item in 软件测试:
        print(each_item)

    以上代码显示结果为

    功能测试
    自动化测试
    安全测试
    ['性能测试', ['脚本开发', '压测', '性能调优']]

    我们看到,for循环只打印外列表中的各个数据项,那要怎样处理呢?

    首先,每次处理列表中的一项时,都要查这一项本身是不是列表,如果是列表,在处理下一项之前,要先处理这个列表,怎么判断呢,对,就用我们熟悉的if ……else……

    那么问题来了,怎么判断某一项是不是列表呢?

    这里可以用Python内置的一个BIF(内建函数):isinstance()开判断,如下

    软件测试 = ['功能测试','自动化测试','安全测试',['性能测试',['脚本开发','压测','性能调优']]]
    for each_item in 软件测试:
        if isinstance(each_item,list):#判断每一个元素是否是列表
            for nested_item in each_item:
                print(nested_item)
        else:
            print(each_item)

    以上代码显示结果为

    功能测试
    自动化测试
    安全测试
    性能测试
    ['脚本开发', '压测', '性能调优']

    这样好了一点,不过改进不大,还有一个嵌套没有得到正确处理,怎么办,再加一层,

    软件测试 = ['功能测试','自动化测试','安全测试',['性能测试',['脚本开发','压测','性能调优']]]
    for each_item in 软件测试:
        if isinstance(each_item,list):#判断每一个元素是否是列表
            for nested_item in each_item:
                if isinstance(nested_item,list):
                    for deeper_item in nested_item:
                        print(deeper_item)
                else:
                    print(nested_item)
        else:
            print(each_item)

    以上代码显示结果为

    功能测试
    自动化测试
    安全测试
    性能测试
    脚本开发
    压测
    性能调优

    这样终于好了,但是如果再嵌套一个列表呢?不可能再加一个for循环吧,怎么办?

    OK,解决这个问题就要用到我们今天说的函数

    软件测试 = ['功能测试','自动化测试','安全测试',['性能测试',['脚本开发','压测','性能调优']]]
    
    def print_lol(the_list):
        for each_item in the_list:
            if isinstance(each_item,list):
                print_lol(each_item)
            else:
                print(each_item)
    
    
    print_lol(软件测试) #调用函数

    以上代码显示结果为

    功能测试
    自动化测试
    安全测试
    性能测试
    脚本开发
    压测
    性能调优

    一、函数是什么?

    函数一词来源于数学,但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很大不同的,编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序),在Pascal中叫做procedure(过程)和function,在C中只有function,在Java里面叫做method。

    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。

    #函数、方法
    函数就是实现一个功能一段代码,为了帮你节省代码的

    函数即变量

    二、使用函数的好处:

    1、简化代码
    2、提高代码的复用性
    3、代码可扩展

    三、python中函数的定义:

    定义函数使用def关键字,后面是函数名,函数名不能重复

             def fun():#定义一个函数,后面是函数名
                    print("Hello World")#函数体

    当然上面的函数其实没有什么卵用,就是写个函数定义的例子而已,而且上面的代码直接运行时不会执行,只有调用后才会执行

    四、函数的参数

    函数在调用的时候,可以传入参数,有形参和实参

    形参:

    形参变量只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。因此,形参只在函数内部有效。

    实参:

    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。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。

            def calc(x,y):#定义一个函数,参数有x和y,x和y就是形参
                print(x*y)#输出x乘以y的值
            calc(5,2)#调用上面定义的函数,5和2就是实参

    简单点说,形参就是函数接收的参数,而实参就是你实际传入的参数。

    函数的四种形参类型:

    位置参数:

    位置参数,字面意思也就是按照参数的位置来进行传参,比如说上面的calc函数,x和y就是位置参数,位置参数是必传的

    有几个位置参数在调用的时候就要传几个,否则就会报错了,那如果有多个位置参数的话,记不住哪个位置传哪个了怎么办,可以使用位置参数的名字来指定调用

    比如说上面的那个calc函数也可以使用calc(y=1,x=2)这样来调用,这种调用方式叫做关键字传参

    默认参数:

    默认参数就是在定义形参的时候,给函数默认赋一个值,比如说数据库的端口这样的,默认给它一个值,这样就算你在调用的时候没传入这个参数,它也是有值的

    so,默认参数不是必填的,如果给默认参数传值的话,它就会使用你传入的值。如果使用默认值参数的话,必须放在位置参数后面定义

               def conn_mysql(user,passwd,port=3306):#定义一个连接mysql的方法,虽然这个方法并没有连接mysql,我只是举个默认值参数的例子,port就是一个默认值参数
                    print(user,passwd,port)
               coon_mysql('root','123456')#没指定默认值
               coon_mysql('root','123456',port=3307)#指定默认值参数的值

    非固定参数:

    上面的两种位置参数和默认参数都是参数个数是固定的,如果说我一个函数,参数不是固定的,我也不知道以后这个函数会扩展成啥样,可能参数越来越多,这个时候如果再用固定的参数,那后面程序就不好扩展了,这时候就可以用非固定参数了,非固定参数有两种,一种是可变参数,一种是关键字参数。

    可变参数:

    可变参数用*来接收,后面想传多少个参数就传多少个,如果位置参数、默认值参数、可变参数一起使用的的话,可变参数必须在位置参数和默认值参数后面。可变参数也是非必传的。

            def more_arg(name,age,sex='nan',*agrs):#位置参数、默认值参数、可变参数,可变参数会把后面多传的参数都放到args这个元组中
            #当然args名字是随便写的,不过一般我们都写args
                 print(name,age,sex,agrs)
            more_arg('Marry',18,'nv','python','China')#调用
    Marry 18 nv ('python', 'China')

    关键字参数:

    关键字参数使用**来接收,后面的参数也是不固定的,想写多少个写多少个,当然也可以和上面的几种一起来使用,如果要一起使用的话,关键字参数必须在最后面

    使用关键字参数的话,调用的时候必须使用关键字传参。关键字参数也是非必传的。

                    def kw_arg(name,**kwargs):#位置参数、关键字参数,调用的时候会把传入的关键字参数放到kwargs这个字典中
                        print(name,kwargs)
                    kw_arg('sriba',sex='',age=18)#调用,sex和age就是关键字调用
    sriba {'sex': '', 'age': 18}

    如果这四种参数类型,你要连起来用的话,必须按照 必填参数、默认值参数、可变参数、关键字参数顺序传参

    五、函数的返回值

    每个函数都有返回值,如果没有在函数里面指定返回值的话,在python里面函数执行完之后,默认会返回一个None,函数也可以有多个返回值,如果有多个返回值的话,会把返回值都放到一个元组中,返回的是一个元组。

    为什么要有返回值呢,是因为在这个函数操作完之后,它的结果在后面的程序里面需要用到。

    函数中的返回值使用return,函数在遇到return就立即结束

                def calc(x,y):#这个就是定义了一个有返回值的函数
                    c = x*y
                    return c,x,y
                res = calc(5,6)#把函数的返回结果赋值给res
                print(res)

    六、局部变量和全局变量

    局部变量意思就是在局部生效的,出了这个变量的作用域,这个变量就失效了,比如上面的c就是一个局部变量,出了这个函数之后,就没有c这个值了

    全局变量的意思就是在整个程序里面都生效的,在程序最前面定义的都是全局变量,全局变量如果要在函数中修改的话,需要加global关键字声明,如果是list、字典和集合的话,则不需要加global关键字,直接就可以修改。

    name = 'marry'#字符串全局变量
    names = []#list全局变量
    print('修改前name:',name)
    print('修改前names:',names)
    def test():
        global name #修改name的值就需要用global关键字
        name = 'Sriba'
        names.append(name)#修改全局变量names的值
        return names
    test()#调用函数
    print('修改后name:',name)
    print('修改后names:',names)

    以上代码执行结果为:

    修改前name: marry
    修改前names: []
    修改后name: Sriba
    修改后names: ['Sriba']

    如果全局变量和局部变量相同,在局部变量域内会优先修改局部变量

    name = 'marry'#字符串全局变量
    names = []#list全局变量
    print('修改前name:',name)
    print('修改前names:',names)
    def test():
        global name #修改name的值就需要用global关键字
        names = []  # list局部变量
        name = 'Sriba'
        names.append(name)#修改全局变量names的值
        return names
    test()#调用函数
    print('修改后name:',name)
    print('修改后names:',names)

    以上代码执行结果为:

    修改前name: marry
    修改前names: []
    修改后name: Sriba
    修改后names: []

    七、递归调用

    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

    递归调用的意思就是,在这个函数内部自己调用自己,就有点循环的意思,写个递归,如下:

    def test1():
        num = int(input('please enter a number:'))
        if num%2==0:#判断输入的数字是不是偶数
           return True #如果是偶数的话,程序就退出了,返回true
        print('不是偶数请重新输入!')
        return test1()#如果不是偶数的话继续调用自己,输入值
    print(test1())#调用test

    递归调用的特性:

    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)

    Python中,函数最多递归999次

    八、函数即变量

    #函数即变量
    def weclome():
        print('欢迎光临购物系统')
    def buy():
        print('选择你要买啥:')
    def exit_sys():
        exit('退出程序')
    choice = input('请输入你的选择:1欢迎 2退出 3买东西:')
    menu ={
        "1":weclome,
        "2":exit_sys,
        "3":buy
    }
    menu[choice]()

    九、高阶函数

    什么是高阶函数呢,如果一个函数的参数是一个函数的话,那么这个函数就是一个高阶函数,说起来比较懵逼,下面一段代码就理解了

        def s_int(n):
            #这个函数的作用是把传入的参数类型转换成int类型
            return int(n)
        def add(x,y,z):
            #这个函数的意思,接收3个参数,x,y,z,z是一个函数
            print(z(x)+z(y))#这个执行过程是这样的,z是一个函数,把x和y的值传给z,然后用z函数的返回值把两个值相加
        add('8','9',s_int)#调用,传入x和y的值,再把上面的那个定义好的函数传进去

    十、牛刀小试

    写一个能判断输入的字符串是不是小数类型的函数

    def is_float(s):
        s =str(s)
        if s.count('.')==1:
            new_s = s.split('.')
            left_num = new_s[0]
            right_num = new_s[-1]
            print(new_s)
            print(right_num)
            if right_num.isdigit():
                if  left_num.isdigit():
                    return True
                elif left_num.count('-')==1 and left_num.startswith('-'):
                    tmp_num = left_num.split('-')[-1]
                    if tmp_num.isdigit():
                        return True
        else:
            return False
    print(is_float(-1.))

     

  • 相关阅读:
    windows server 2012 如何开启 hyper-v 并创建虚拟机
    ABP框架系列之二十四:(Email-Sending-EF-电子邮件发送)
    ABP框架系列之二十三:(EF-MySql-Integration-EF-MySql-集成)
    ABP框架系列之二十二:(Dynamic-Web-API-动态WebApi)
    ABP框架系列之二十一:(Domain-Services-领域服务)
    ABP框架系列之二十:(Dependency-Injection-依赖注入)
    ABP框架系列之十九:(Debugging-调试)
    ABP框架系列之十八:(Data-Transfer-Objects-数据转换对象)
    ABP框架系列之十七:(Data-Filters-数据过滤)
    ABP框架系列之十六:(Dapper-Integration-Dapper集成)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feng0815/p/7577566.html
Copyright © 2020-2023  润新知