1、函数的基本概念
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:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
语法定义
def sayhi():#函数名 print("Hello, I'm nobody!") sayhi() #调用函数
可以带参数 #下面这段代码 a,b = 5,8 c = a**b print(c) #改成用函数写 def calc(x,y): res = x**y return res #返回函数执行结果 c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量 print(c) 参数可以让你的函数更灵活，不只能做死的动作，还可以根据调用时传参的不同来决定函数内部的执行流程
2、函数参数
2.1、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。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
2.2、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
2.3、默认参数
def stu_register(name,age,country,course): print("----注册学生信息------") print("姓名:",name) print("age:",age) print("国籍:",country) print("课程:",course) stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops") stu_register("张叫春",21,"CN","linux") stu_register("刘老根",25,"CN","linux")
发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户，像国籍这种信息，你不填写，默认就会是 中国， 这就是通过默认参数实现的，把country变成默认参数非常简单
def stu_register(name,age,course,country="CN"):
这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。
另外，你可能注意到了，在把country变成默认参数后，我同时把它的位置移到了最后面，为什么呢？
2.4、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(指定了参数名的参数就叫关键参数)，
但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应关系的参数)之后
def stu_register(name, age, course='PY' ,country='CN'):
print("----注册学生信息------")
print("姓名:", name)
print("age:", age)
print("国籍:", country)
print("课程:", course)
调用可以这样
stu_register("王山炮",course='PY', age=22,country='JP' )
但绝不可以这样
stu_register("王山炮",course='PY',22,country='JP' )
当然这样也不行
stu_register("王山炮",22,age=25,country='JP' )
这样相当于给age赋值2次，会报错！
2.5、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
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("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
stu_register("Jack",32,"CN","Python")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python')
还可以有一个**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("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}
2.6、函数的返回值
函数外部的代码要想获取函数的执行结果，就可以在函数里用return语句把结果返回
def stu_register(name, age, course='PY' ,country='CN'):
print("----注册学生信息------")
print("姓名:", name)
print("age:", age)
print("国籍:", country)
print("课程:", course)
if age > 22:
return False
else:
return True
registriation_status = stu_register("王山炮",22,course="PY全栈开发",country='JP')
if registriation_status:
print("注册成功")
else:
print("too old to be a student.")
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、全局变量与局部变量
在函数中定义的变量称为局部变量（在函数里面加golal也算全局变量），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函数。
当全局变量与局部变量同名时，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
4、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
5、匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数名
#这段代码
def calc(x,y):
return x**y
print(calc(2,5))
#换成匿名函数
calc = lambda x,y:x**y
print(calc(2,5))
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
res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])#map(function函数，iterable一个或者多个序列)
for i in res:
print(i)
输出
1
25
49
16
64
6、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。 def add(x,y,f): return f(x) + f(y) res = add(3,-6,abs) print(res) 只需满足以下任意一个条件，即是高阶函数 接受一个或多个函数作为输入 return 返回另外一个函数
7、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 来看实现过程，我改了下代码 def calc(n): v = int(n/2) print(v) if v > 0: calc(v) print(n) calc(10) 输出 5 2 1 0 1 2 5 10
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）
递归函数实际应用案例，二分查找 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] def binary_search(dataset,find_num): print(dataset) if len(dataset) >1: mid = int(len(dataset)/2) if dataset[mid] == find_num: #find it print("找到数字",dataset[mid]) elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面 print(" 33[31;1m找的数在mid[%s]左面 33[0m" % dataset[mid]) return binary_search(dataset[0:mid], find_num) else:# 找的数在mid右面 print(" 33[32;1m找的数在mid[%s]右面 33[0m" % dataset[mid]) return binary_search(dataset[mid+1:],find_num) else: if dataset[0] == find_num: #find it print("找到数字啦",dataset[0]) else: print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num) binary_search(data,66)
8、内置函数
8.1filter()、map()、zip()
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
filter(function, iterable)
- 美 /'fɪltɚ/
n. 滤波器；[化工] 过滤器；筛选；滤光器
vt. 过滤；渗透；用过滤法除去
参数
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
返回值
返回一个迭代器对象
# 2、用filter函数处理数字列表，将列表中所有的偶数筛选出来 num = [1,3,5,6,7,8] def choice(x): if x %2 == 0:
# 最后将返回 True 的元素放到新列表中 return True ret = filter(choice,num) print(list(ret)) print(list(filter(lambda x:x%2==0,num)))
portfolio = [ {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}, {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}, ] 用filter过滤出，单价大于100的股票有哪些 f = filter(lambda d: d['price'] >= 100, portfolio) print(list(f))
map（）
map(function, iterable, ...)
参数
- function -- 函数，有两个参数
- iterable -- 一个或多个序列
返回值
Python 2.x 返回列表。
Python 3.x 返回迭代器。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
我们可以使用 list() 转换来输出列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表