5.python函数
函数介绍
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
1.普通参数
def func(name): #name是形式参数
print(name) #函数体 func('derek') #执行函数,'derek'是传入的实参
2.默认参数
定义了默认参数后,在函数调用时不需要再传入,默认参数放在最后面
def info(name,age,country = 'CN'): #country定义了一个默认参数
print('姓名:',name)
print('年龄:',age)
print('国籍:',country) info('derek',22) #调用时,没穿实参countrty,就用默认的参数
3.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
def info(name,age,country = 'CN'):
print('姓名:',name)
print('年龄:',age)
print('国籍:',country) info(age=22,name='derek') #使用关键参数,可以不按顺序
4.*args
def info(name,age,*args): #*args会把多传入的参数变成一个元祖形式
print(name, age,args) info("derek","","CN","Python") #derek 22 ('CN', 'Python')
5.**kwargs
def info(name, *args, **kwargs): # **kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name, args) #derek (22, 'CN', 'Python')
print(kwargs) #{'sex': 'Male', 'province': 'HeBei'} info("derek", 22, "CN", "Python", sex="Male", province="HeBei")
6.局部变量
作用域在函数内部,不影响外部
name = 'derek1' def change_name(name):
print('before change:',name)
name = 'derek2'
print('after change:',name) change_name(name)
print('最后还是没改',name) 结果:
before change: derek1
after change: derek2
最后还是没改 derek1
递归函数
如果一个函数在内部调用自身,那么这个函数就叫做递归函数。
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
#递归实现阶乘n! = (n-1)! × n
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
print(factorial(5)) 结果:120 过程:
factorial(5) # 第 1 次调用使用 5
5 * factorial(4) # 第 2 次调用使用 4
5 * (4 * factorial(3)) # 第 3 次调用使用 3
5 * (4 * (3 * factorial(2))) # 第 4 次调用使用 2
5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1)))) # 第 5 次调用使用 1
5 * (4 * (3 * (2 * 1))) # 从第 5 次调用返回
5 * (4 * (3 * 2)) # 从第 4 次调用返回
5 * (4 * 6) # 从第 3次调用返回
5 * 24 # 从第 2 次调用返回
120 # 从第 1 次调用返回
高阶函数
满足下列条件之一就可称函数为高阶函数
某一函数当做参数传入另一个函数中
函数的返回值包含一个或多个函数
#简单的高阶函数 def func():
print('in the func')
return foo()
def foo():
print('in the foo()')
return 666 res = func()
print(res) 结果:
in the func
in the foo()
666
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回
def func(x):
return x * x
a= map(func,range(1,10))
print(list(a)) 结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值
from functools import reduce
def f(x,y):
return x + y
a = reduce(f,[1,3,5,7,9,10])
print(a) 结果:
35
filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
a = filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8])
print(list(a)) 结果:[1, 3, 5, 7]
匿名函数lambda
lambda 函数是一种快速定义单行的最小函数,可以用在任何需要函数的地方
优点:让代码更加精简,不需要考虑命名的问题
#常规函数
def fun(x,y):
return x + y #匿名函数
a = lambda x,y:x + y
print(fun(2,3))
内嵌函数和作用域
定义:在一个函数体内创建另外一个函数,这种函数就叫内嵌函数
实例 def foo():
print("in the foo")
def bar():
print("in the bar")
bar() foo() 结果:
in the foo
in the bar
局部作用域和全局作用域的访问顺序
x = 0
def grandpa():
x = 1
def dad():
x = 2
def son():
x = 3
print(x)
son()
dad()
grandpa()
print(x) 结果:
3
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