函数浅析:可以减少代码重用,保持一致性,可扩展性,易维护性。

定义方法:def 函数名(形参):

         '''功能注释'''

           代码块

打印函数名时,会出现函数的内存地址。两个函数名相同时,最后一个会覆盖之前的所有函数。

过程:没有返回值的函数就是过程,默认返回None。

总结:

  返回值数=0,返回None

  返回值数=1,返回object

  返回值数>1,返回tuple

函数一旦运行至return,则整个函数结束。函数参数必须一 一对应,否则报错。

def test(x,y,z):
print(x)
print(y)
print(z)
#位置参数,必须一 一对应
test(1,2,3)
#关键字参数,无需一 一对应
test(y=2,x=1,z=3)
#位置参数必须在关键字参数左侧,并且一 一对应
test(1,2,z=3)
#参数可无,令其为None
def handle(x,type=None):
print(x)
print(type)
#默认参数,可以修改。
def handle(x,type="mysql"):
print(x)
print(type)
handle('hello','sqlite')

参数组:** 字典 、 * 列表

#参数组,**代表 字典  *代表 列表
#列表形式传值
def test(x,*args)
print(x)
print(args)
test(1,2,3,4,5)
=====》1
(2,3,4,5) test(1,{'name','alex'})
=====》1
({'name','alex'})
#加上*,会依次传给args,若是*后是字典,则会以列表形式遍历keys。
test(1,*['x','y','z'])
=====》1
('x','y','z')
#字典形式传值
def test(x,**kwargs)
print(x)
print(kwargs)
test(1,y=2,z=3)
====》1
{'y':2,"z":3}

*args不可放在**kwargs后面,但是可以放到**kwargs前面。

def test(x,*args,**kwargs):
print(x)
print(args,args[-1])
pirnt(kwargs,kwargs.get('y')) test(1,*[1,2,3],**{'y':1}) ====>1
   (1,2,3) 3
   {'y':1} 1

 全局变量与局部变量

当变量前加一个 global时,局部变量会变成全局变量。

name = 'alex'

def change_name():
global name #定义全局
name = 'haha'
print('change your name,'name)
def as_df():
print('as_df',name)
=======>change your name haha
as_df haha

如果局部变量在global上方,则会报错。

def hu():
name = 'hangtian'
print(name)
def xu():
name = '刘禅'
print(name)
def tian():
name = 'sky'
print(name)
print(name)
tian()
xu()
print(name) hu()
=========>>
hangtian
刘禅
刘禅
sky
hangtian

nonlocal指的是上一级变量

#nonlocal,指定上一级变量
name = "gangniang" def weihou():
name = 'hh'
def weiweihou(): #外部的不能拿到内部的
nonlocal name
name = '冷静'
weiweihou()
print(name) print(name)
weihou()
print(name)
==========>>
gangnian
冷静
gangnian

前向引用,风湿理论:函数即变量

name = 'gangnian'

def weihou():
name = 'hh'
def weiweihou(): #外部的不能拿到内部的
nonlocal name #拿到上一级的变量
name = '冷静' #对上一级变量进行修改
weiweihou()
print(name) print(name)
weihou()
print(name) #会报错,根据风湿理论分析:函数即变量
def a():
print(1234)
bar()
a()
def bar():
print(123)

递归:

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,递归次数过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stake)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。

import time

person_list=['alex','haha','sky','XT']
def ask_way(person_list): if len(person_list)==0:
return "根本没有人知道路"
person = person_list.pop(0) if person == 'XT':
return "%s说:我知道,向前走,之后左拐,就会看到出口" %person
print('h i,帅哥[%s],敢问路在何方' %person)
print('%s回答道:我不知道,但念及你慧眼识珠,你等着,我给你问问%s' %(person,person_list[0]))
time.sleep(4)
res = ask_way(person_list)
return res res = ask_way(person_list)
print(res) ====================
h i,帅哥[alex],敢问路在何方
alex回答道:我不知道,但念及你慧眼识珠,你等着,我给你问问haha
h i,帅哥[haha],敢问路在何方
haha回答道:我不知道,但念及你慧眼识珠,你等着,我给你问问sky
h i,帅哥[sky],敢问路在何方
sky回答道:我不知道,但念及你慧眼识珠,你等着,我给你问问XT
XT说:我知道,向前走,之后左拐,就会看到出口

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