python函数参数、参数解构、作用域、递归及匿名函数

一、python函数

• 由若干语句组成的语句块，函数名称，参数列表构成，它是组织代码的最小单元，通过函数完成一定的功能

1、函数的作用

•  结构化编程对代码的最基本封装，一般按照功能组织一段代码
•  封装的目的是为了功能复用，减少冗余代码
•  使代码更加简洁美观，可读易懂

2、函数的分类

•  内建函数，如：max(),reversed()等
•  库函数，如math.ceil()等

3、函数的定义和调用

定义

• def语句定义函数
•  函数名就是标识符，命名要求一样
•  语句块必须缩进，约定4个空格
•  python的函数若没有return语句，隐式会返回一个None值
•  定义中的参数列表成为形式参数，只是一种符号表达，简称形参

调用

•  函数定义只是声明了一个函数，它不会被执行，需要调用
•  调用方式，就是函数名加上小括号，括号内写参数
•  调用时写的参数是实际参数，是实实在在的传入的值，简称实参

二、函数参数

•  参数调用时传入的参数要和定义的个数相匹配（可变参数例外）
•  位置参数：按照参数定义顺序传入实参fn(1,2)
•  关键字参数：使用形参的名字来传入实参的方式，如果使用了形参名字，那么传参顺序就可以随意fn(x=1,y=1)
•  传参：要求位置参数必须在关键字参数之前传入，位置参数是位置对应的;

1、函数参数默认值

•   参数的默认值可以在未传入足够的实参的时候，对没有给定的参数赋值为默认值
•   参数非常多的时候，并不需要用户每次都输入所有的参数，简化函数调用

2、可变参数

•  在形参前使用*表示该形参是可变参数，可以接收多个实参
•  收集多个实参为一个tuple元组

    def add(*nums)
        >>> def add(*nums):
        sum = 0
        print(type(nums))
        for x in nums:
            sum += x
        print(sum)
        >>> add(3,6,9)
        <class 'tuple'>
        18

3、可变关键字参数

•  形参前使用**符号，表示可以接收多个关键字参数
•  收集的实参名称和值组成一个字典

>>> def show(**kwargs):
        for k,v in kwargs.items():
            print('{}={}'.format(k,v))
        >>> show(a=1,b=2,c=3)
        a=1
        c=3
        b=2

4、参数总结

•  有位置可变参数和关键字可变参数
•  位置可变参数在形参前使用一个冒号*
•  关键字可变参数在形参前使用两个冒号**
•  位置可变参数和关键字可变参数都可以收集若干个实参
•  混合使用参数的时候，可变参数要放到参数列表的最后，普通参数放在前面

    >>> def fn(x,y,*args,**kwargs):
            print(x)
            print(y)
            print(args)
            print(kwargs)
    
        >>> fn(3,5,6,9,10,a=1,b='python')
        3
        5
        (6, 9, 10)
        {'a': 1, 'b': 'python'}
        >>> fn(3,5)
        3
        5
        ()
        {}
        >>> fn(3,5,a=1,b='python')
        3
        5
        ()
        {'a': 1, 'b': 'python'}
        >>> 

5、keyword-only参数

•  如果在一个冒号参数后，或者一个位置可变参数后，出现的普通参数，实际上已经不是普通的参数了，
•  而是keword-only参数

    >>> def fn(*args,x):
            print(x)
            print(args)
    >>> fn(3,5)  调用报错
    >>> fn(3,5,x=7)    
    args已经截获了所有的位置参数，x不使用关键字参数就不可能拿到实参
    
    >>> def fn(*kwargs,x):
            print(x)
            print(args)
    直接报语法错误，因为kwargs会截获所有的关键字参数

6、参数规则

• 参数列表一般顺序是，普通参数，缺省参数，可变位置参数，keword-only参数，可变关键字参数

>>> def fn(x,y,z=3,*args,m=4,n,**kwargs):
            print(x,y,z,m,n)
            print(args)
            print(kwargs)
            
    def connect(host='localhost', port='3306', user='admin', password='admin', **kwargs):
    
    >>> def connect(host='localhost', port='3306', user='admin', password='admin', **kwargs):
        print(host,port)
        print(user,password)
        print(kwargs)
        >>> connect(db='cmdb')
        localhost 3306
        admin admin
        {'db': 'cmdb'}
        >>> connect(host='192.168.1.1',db='cmdb')
        192.168.1.1 3306
        admin admin
        {'db': 'cmdb'}
        >>> 

三、参数解构

•  给函数提供实参的时候，可以在集合类型前使用*或者**，把集合类型的结构解开，提取所有元素作为函数的实参
•  非字典类型使用*解构成位置参数
•  字典类型使用**解构成关键字参数
•  提取出来的元素数目要和参数的要求匹配，也要和参数的类型匹配

举例：
        >>> def add(x,y):
            return x+y
    
        1、位置参数解构
        >>> add(*(4,5))
        9
        >>> add(*[4,5])
        9
        >>> 
        
        2、关键字参数解构
        >>> d = {'x':5,'y':6}
        >>> add(**d)
        11
        >>> 

        3、参数解构和可变参数
        >>> def add(*args):
                result = 0
                for x in args:
                    result += x
                return result

        >>> add(1,2,3)
        6
        >>> add(*[1,2,4])
        7
        >>> add(*range(10))
        45
        >>> 

四、函数的返回值和作用域

1、返回值

• python函数使用return语句返回值，所有函数都有返回值，如果没有return，会隐式调用return None
•  return语句并不一定是函数的语句最后一条语句
•  一个函数可以存在多个return语句，但是只有一条可以被执行，如果没有一条return语句被执行到，就执行隐式retnurn
•  如果有必要，可以显示调用return None，可以简写为return
•  如果函数执行了return语句，函数就会返回，当前被执行的return语句之后的其他语句不会被执行
•  return的作用是结束函数调用，返回值不能同时返回多个值

2、作用域

•  全局作用域：在整个程序运行环境中都可见
•  局部作用域：在函数，类等内部可见，局部变量使用范围不能超过其所在的局部作用域

举例：
    x = 5
    >>> def foo():
        x += 1
        print(x)
    >>> foo()
    x += 1其实是x = x+1,相当于在foo内部定义一个局部变量x，那么foo内部所有x都是这个局部变量
    但是这个x还没有完成赋值，就被右边拿来使用了，导致报错 
    
    使用全局变量global关键字变量，将foo内的x声明为使用外部的全局作用域中定义的x
    全局作用域中必须要有x的定义
    
    >>> def foo():
            global x
            x = 10
            x += 1 #x在内部作用域为一个外部作用域的变量赋值，所以x += 1不会报错
            print(x)
    >>> foo()

 
3、全局作用域global

•  外部作用域变量对内部作用域可见，但也不要在这个内部的局部作用域中直接使用；
•  因为函数的目的就是为了封装，尽量与外界隔离
•  如果函数需要使用外部全局变量，请使用函数的形参传参解决
•  一句话:不用global

五、递归函数

•  函数直接或者间接调用自身就是递归
•  递归一定要有边界条件，递归前进段，递归返回段
•  当边界条件不满足的时候，递归前进段
•  当边界条件不满足的时候，递归返回

1、递归要求

•  递归一定要有退出条件，递归调用一定要执行到这个退出条件，没有退出条件的递归就是无限调用
•  递归调用的深度不宜过深，pthon对递归调用的深度做了限制，以保护解释器

斐波那契数列Fibonacci number：1,1,2,3,5,8,13,21,34,55.....
如果设F（n）为该数列的第n项,那么这句话可以写成如下形式：F(n)=F(n-1)+F(n-2)
F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)

pre = 0
cur = 1
print(pre,cur,end='')
n = 4
for i in range(n-1):
    pre,cur = cur,pre+cur
    print(cur,end='')

解析：
fib(3)+fib(2)
fib(3)调用fib(3),fib(2),fib(1)

2、递归的性能

• 斐波那契数列求值性能改进

递归举例：
import datetime

n = 35
start = datetime.datetime.now()

def fib(n):
    return 1 if n<2 else fib(n-1) + fib(n-2)

for i in range(n):
    print(fib(i),end='')
delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print(delta)


改下后:
pre = 0
cur = 1

print(pre,cur.end='')
def fib(n,pre=0,cur=1):
    pre,cur = cur, pre+cur
    print(cur,end='')
    if n == 2:
        return
    fib(n-1,pre,cur)
fib(n)

3、递归总结

•  递归是一种很自然的表达，符合逻辑思维
•  递归相对运行效率低，每一次调用函数都要开辟栈帧
•  递归有深度限制，如果递归层次太深，函数反复压栈，栈内存很快就溢出
•  递归可以用循环实现，即使递归代码简洁，能不用递归则不用

六、匿名函数

•  使用lambda关键字来定义匿名函数：lambda 参数列表：表达式：  如lambdax：x**2
•  参数列表不需要小括号，冒号是用来分割参数列表和表达式的 
•  不需要使用return，表达式的值就是匿名函数的返回值
•  lambda表达式只能写在一行，被称为单行函数
•  主要用途于高阶函数传参时，使用lambda表达式简化代码

举例：
        >>> print((lambda :0)())
        0
        >>> print((lambda x,y=3:x+y)(5))
        8
        >>> print((lambda x,*,y=30:x+y)(5))
        35
        >>> print((lambda x,*,y=30:x+y)(5,y=10))
        15
        >>> print((lambda *args:(x for x in args))(*range(5)))
        <generator object <lambda>.<locals>.<genexpr> at 0x0000000003074258>