一、函数

1.1函数特性

减少重复代码

使程序可扩展

使程序变得容易维护

1.2函数定义和使用

def 函数名(参数):

    ......
函数体
......
返回值

函数定义主要特点如下:

def:表示函数关键字

函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数

函数体:函数中一系列的逻辑计算,如:发送邮件

参数:为函数体提供数据

返回值:当函数执行完毕后,可以给调用着返回数据,函数是否执行成功,需要通过返回值告知调用着。

1.3函数的参数

形参: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

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

默认参数

 def func(name, age = 18):

     print "%s:%s" %(name,age)

 # 指定参数
func('alex', 22)
# 使用默认参数
func('alex') 注:默认参数需要放在参数列表最后 默认参数

动态参数1

 def func(*args):

     print args

 # 执行方式一
func(11,33,4,4454,5) # 执行方式二
li = [11,2,2,3,3,4,54]
func(*li)

动态参数2

 def func(**kwargs):

     print args

 # 执行方式一
func(name='wupeiqi',age=18) # 执行方式二
li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
func(**li)

关键参数

正常情况下,给函数传递参数要按照顺序,不想按顺序就可以用关键参数,只需指定参数名即可。

关键参数必须放在位置参数之后

 stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

1.4局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量,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子程序。
当全局变量与局部变量同名时:
在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用;在其它地方全局变量起作用。
 status = False
def test(user,pwd):
_user= "alex"
_pwd="alex3714"
if _user ==user and _pwd ==pwd:
print("通过验证")
status=True
print("---->:",status)
global status
status = True
print("---->:",status)
username = input("user:")
passwd = input("pwd:")
test(username,passwd)

1.5函数返回值

要想获取函数的执行结果,就可以用return语句把结果返回

注意:

  1. 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
  2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

1.6递归函数

 def calc(n):
if n//2 >0:
calc(n//2)
print(n)
calc(10)

输出:

1

2

5

10

递归特性:

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)

1.7二分查找

 data = range(0,100)
def binary_search(dataset,find_num):
if len(dataset) >0:
middle_num = int(len(dataset)/2)
if dataset[middle_num] == find_num:
print("找到了!", dataset[middle_num])
elif dataset[middle_num] > find_num:
print("pls going to left %s" % dataset[middle_num])
binary_search(dataset[0:middle_num],find_num)
else:
print("pls going to right %s" % dataset[middle_num])
binary_search(dataset[(middle_num+1):],find_num)
else:
print("not find this num %s" % find_num)
binary_search(data,10)
打印结果
pls going to left 50
pls going to left 25
pls going to left 12
pls going to right 6
pls going to right 9
pls going to left 11
找到了! 10

二、函数式编程介绍

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数(实际上是Subroutine),而是指数学中的函数,即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值,不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根,只要x不变,不论什么时候调用,调用几次,值都是不变的。

一、定义

简单说,"函数式编程"是一种"编程范式"(programming paradigm),也就是如何编写程序的方法论。

主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说,现在有这样一个数学表达式:

  (1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程,可能这样写:

  var a = 1 + 2;

  var b = a * 3;

  var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数,我们可以把运算过程定义为不同的函数,然后写成下面这样:

  var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这段代码再演进以下,可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码,大家应该一眼就能明白它的意思吧:

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此,函数式编程的代码更容易理解。

三、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)
输出 9

四、三元运算和lambda表达式

 data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
d = map(lambda n:n*2 if n>5 else -n,range(10))
for i in d:
print(i) calc2 = lambda x,y:x*y
print(calc2(3,9))
输出:
0
-1
-2
-3
-4
-5
12
14
16
18
27

五、内置函数

常用如下:

 a = -1
print(abs(a))
b = [0,1,2,-1,-2]
print(all(b)) #列表中都为真才返回Ture,否则返回False
print(any(b)) #有一个为真就返回True
c = 98
print(bin(c)) #返回二进制形式
print(bool(c)) #返回布尔值 True or False
print(bytes(c)) #返回字节形式
print(chr(99)) #返回当前ascii码数值对应的字符
print(dir()) #返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表
print(hex(15)) #转换成16进制
print(id(a)) #返回ID值
print(len(b)) #返回长度
r=map(abs,[-1,-2]) #遍历每个元素,执行function操作
for i in r:print(i)
print(max(2,3))#返回最大值
print(min(2,3))#返回小大值
print(oct(24)) #转化为八进制
print(ord("A")) #返回对应的isci码数字
print(round(2.2))#四舍五入
print(float(2)) #讲一个数字转换成浮点数
for i in filter(lambda x:x>5,range(10)): #过滤
print(i)
a = [1,3,5,7,9]
b = [2,4,6,8]
for i in (zip(a,b)):print(i) #拉链

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