https://www.cnblogs.com/evablogs/p/6699515.html

在理解函数式编程之前,我还是对函数的调用,参数传递以及函数的嵌套调用一头雾水,还是花了点时间整理了写思绪,以便我后面对装饰器复杂的参数传递和函数的调用的理解。

函数的定义

def 函数名():

代码块

例如:

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def func_name():
     block
     return value                                     #return语句表示函数执行到此结束,如果没有return语句则会返回None,有return没有语句也是返回None

另外,Python中不允许前向引用,即在函数定义之前,不允许调用该函数。所以函数必须先定义再调用,否则会报错,找不到该函数的定义。

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print func_name()                                    #若在函数定义前调用函数,则报错
 
Traceback (most recent call last):            
  File "<pyshell#72>", line 1in <module>
    print func_name()
NameError: name 'func_name' is not defined

参数的传递

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>>> def f(a,b,c=10):                                 #定义三个参数,设置c的默认值为10
    return a+b+c
 
>>> print(f(3,2))                                    #传递参数的值,默认匹配没有默认值的参数
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>>> print(f(3,2,1))                                  #传递参数的值,若传递的参数都有值,则不会取默认值
6
 
>>>def func(*name):                                  #包裹传递,将所有的参数传递给name元组
          print type(name)
          print name
 
>>> func(1,4,6)
<type 'tuple'>
(146)
>>> func(5,6,7,1,2,3)
<type 'tuple'>
(567123)
 
>>> def func(**dict):                                #字典收集所有的关键字
    print type(dict)
    print dict
     
>>> func(a=1,b=9)                                    
<type 'dict'>
{'a'1'b'9}
>>> func(m=2,n=1,c=11)
<type 'dict'>
{'c'11'm'2'n'1}

 函数嵌套

python程序,一个函数在另外一个函数的里面,外层的函数返回的是里层函数。

函数嵌套时,内层函数可以访问外层函数的变量,但不能对其变量重新赋值。

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>>> def yao1(a=1,b=32):
    def yao2(c=54):
        def yao3(d=3):
            def yao4(e=10):
                return a+b+c+d+e
            return yao4
        return yao3
    return yao2
 
>>> print yao1()()()()
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 函数式编程

函数式编程与函数不同,函数式编程是将一个函数作为参数传递给另一个函数,最后返回一个函数。

典型的函数式编程辅助函数有:reduce/map/filter等函数,一需要认识和积累这些辅助和内置函数,其二了解匿名函数lambda的使用,让函数式编程的代码更加简洁和易读。

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>>> number =[2-59-7254-10-38]                   #给列表赋值
>>> sum = filter(lambda x: x>0, number)                             #filter(func,number):从number的item中依次筛选符合func条件的元素,即从number列表中筛选x>0的元素并返回
                                                                    #lambda args: expression
>>> average = reduce(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)                 #reduce(func,number):先将number元组中的前两个元素执行func函数,返回的值继续与下一个元素一起执行func函数
>>> print average
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>>>
 
>>>print map(lambda x:x%3,range(6))                                #map(func,seq):seq中的每个元素都经过了func函数的作用,重新得到了func(seq[n])组成的列表
[012012]

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