python学习笔记第三天

• 函数的参数
• 局部变量和全局变量
• 递归函数和匿名函数
• 高阶函数
• 函数式编程了解
• 作业

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一、函数的各种参数

关键参数和位置参数：只要记住关键参数必须要放在位置参数后面就行了

#参数问题
def test(x,y,z):
    print(x)
    print(y)
    print(z)
test(z=1,x=2,y=3)#2,3,1，关键参数顺序不受影响
test(1,2,3)#1,2,3，位置参数顺序就是传入的顺序
#test(1,y=2,4)#error,关键参数必须放在位置参数的后面
test(1,z=2,y=2)

非固定参数（可变参数？）：*args，**kwargs

#可变参数
def test1(*args):#形参的数量不固定
    print(args)
test1(1,2,3,4,5,)#实参放入元组中
#结合位置参数
def test2(x,*args):
    print(x)
    print(args)
test2(1,2,3,4,5,6,7)
#接受字典的可变参数---关键字参数
def test3(**kwargs):
    print(kwargs)
test3(name='sun',age='8',sex='M',tall="168")
test3(name='sun')
#组合使用
def test4(name,**kwargs):
    print(name)
    print(kwargs)
test4('sun')
test4('sun',age=10)
test4('sun',age=10,sex="m")

def test5(name,age=10,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(kwargs)
test5('sun',24,hobby='sleep')
test5('sun',sex='m',age=3)#age=3的位置可以放在后面

def test6(name,age=18,*args,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(args)
    print(kwargs)
test6('sun',24,1,2,3,sex='m',hobby='sleep')#注意以下*args是如何传参的

二、局部变量和全局变量

针对数字、字符串这样的变量，在函数内部的参数的改变不会影响函数外面的全局变量的值

#局部变量的问题
name='SYR'
def change_name(name):
    print('before change',name)
    name='syr'
    print('after change',name)
change_name(name)
print(name)

执行结果：

before change SYR
after change syr
SYR

如果执意要在函数内部改变函数外的同名全局变量，可以在函数内部申明global

school='CQPUT'
def change(name):
    global school#在函数内就可以修改全局变量了
    school='cqput'
    print('before change',name,school)
    name='syr'
    print('after change',name)
change(name)
print('school',school)
#局部变量前面加上global之后，就可以修改全局变量

执行结果：

before change SYR cqput
after change syr
school cqput

可以看到shcool在内部改变了也会直接改变函数外面的那个school

但是针对数组，字典等，函数内部的参数改变会直接折射到函数外

#列表，集合，字典这些，在函数内部修改也会影响到全局变量
names=['sun','yue','ru']
def change_names():
    names[0]='孙'
    print(names)
change_names()
print(names)#namse被修改 了

执行结果：

['孙', 'yue', 'ru']
['孙', 'yue', 'ru']

三、递归函数和匿名函数

递归函数的特性：

1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每一次进入更深一次的递归，问题的规模都比上次减少
3. 递归的效果很低，可能会导致栈溢出（函数的调用是通过栈实现）

简单的递归示例：二分查找

#Author:Yueru Sun
def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)
    if len(dataset)>1:
        mid=int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid]==find_num:
            print('找到%d啦,在第%d位置'%(dataset[mid],mid))
        elif dataset[mid]>find_num:
            print('要查找的数字在%d的左边'%dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid],find_num)
        else:
            print('要查找的数字在%d的右边'%dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)

    else:
        if dataset[0]==find_num:
            print('找到数字')
        else:
            print('查找失败')
# data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
binary_search([1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35],1)

匿名函数：

就是不需要显示的指定函数

简单示例：

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))
 
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

结合map：

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

四、高阶函数

高阶函数就是一个函数接收另外一个函数作为参数。

简单示例：

def add(x,y,f):
    return f(x) + f(y)
 
 
res = add(3,-6,abs)
print(res)

常用的高阶函数之map：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

常用的高阶函数之reduce：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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常用的高阶函数之filter：

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]

常用的高阶函数之sorted：

sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

　　

五、函数式编程

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317848428125ae6aa24068b4c50a7e71501ab275d52000

六、作业

Python操作文件模拟SQL语句功能

代码：