Python学习之函数(2)
本笔记参考《尚硅谷Python零基础入门教程》整理总结，供后续学习查阅
1.介绍
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函数也是一个对象
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对象是内存中专门用来存储数据的一块区域
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函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用
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创建函数：
def 函数名([形参1,形参2,...形参n]) : 代码块- 函数名必须要符号标识符的规范 （可以包含字母、数字、下划线、但是不能以数字开头）
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函数中保存的代码不会立即执行，需要调用函数代码才会执行
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调用函数：函数对象()
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定义函数一般都是要实现某种功能的
# 定义一个函数
def fn() :
print('这是我的第一个函数！')
print('hello')
print('今天天气真不错！')
# 定义一个函数，可以用来求任意两个数的和
def sum() :
a = 123
b = 456
print(a + b)
sum()
2.函数的参数
- 在定义函数时，可以在函数名后的()中定义数量不等的形参， 多个形参之间使用,隔开
- 形参（形式参数），定义形参就相当于在函数内部声明了变量，但是并不赋值
- 实参（实际参数）
- 如果函数定义时，指定了形参，那么在调用函数时也必须传递实参， 实参将会赋值给对应的形参，简单来说，有几个形参就得传几个实参
# 定义函数时指定形参
def fn2(a , b) :
print(a,"+",b,"=",a + b)
# 调用函数时，来传递实参
fn2(10,20)
# 定义形参时，可以为形参指定默认值
# 指定了默认值以后，如果用户传递了参数则默认值没有任何作用
# 如果用户没有传递，则默认值就会生效
def fn(a = 5 , b = 10 , c = 20):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# 关键字参数，可以不按照形参定义的顺序去传递，而直接根据参数名去传递参数
fn(b=1 , c=2 , a=3)
# 位置参数和关键字参数可以混合使用
# 混合使用关键字和位置参数时，必须将位置参数写到前面
fn(1,c=30)
# 函数在调用时，解析器不会检查实参的类型
# 实参可以传递任意类型的对象
def fn2(a):
print('a =',a)
fn2(1)
fn2('fff')
def fn4(a):
# 在函数中对形参进行重新赋值，不会影响其他的变量
# a = 20
# a是一个列表，尝试修改列表中的元素
# 如果形参执行的是一个对象，当我们通过形参去修改对象时
# 会影响到所有指向该对象的变量
a[0] = 30
print('a =',a,id(a))
c = 10
fn4(c)
3.不定长的参数
# 定义一个函数，可以求任意个数字的和
# 在定义函数时，可以在形参前边加上一个*，这样这个形参将会获取到所有的实参
def sum(*nums):
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
sum(123,456,789,10,20,30,40)
# *a会接受所有的位置实参，并且会将这些实参统一保存到一个元组中（装包）
def fn(*a):
print("a =",a,type(a))
# 带星号的形参只能有一个
# 带星号的参数，可以和其他参数配合使用
# 第一个参数给a，第二个参数给b，剩下的都保存到c的元组中
def fn2(a,b,*c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
fn2(1,2,3,4,5)
# 可变参数不是必须写在最后，但是注意，带*的参数后的所有参数，必须以关键字参数的形式传递
# 第一个参数给a，剩下的位置参数给b的元组，c必须使用关键字参数
def fn2(a,*b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
fn2(1,2,3,4,c=5)
# 所有的位置参数都给a，b和c必须使用关键字参数
def fn2(*a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# 如果在形参的开头直接写一个*,则要求我们的所有的参数必须以关键字参数的形式传递
def fn2(*,a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
fn2(a=3,b=4,c=5)
# *形参只能接收位置参数，而不能接收关键字参数
def fn3(*a) :
print('a =',a)
fn3(a=1,b=3) #关键字参数
# **形参可以接收其他的关键字参数，它会将这些参数统一保存到一个字典中
# 字典的key就是参数的名字，字典的value就是参数的值
# **形参只能有一个，并且必须写在所有参数的最后
def fn3(b,c,**a) :
print('a =',a,type(a))
print('b =',b)
print('c =',c)
fn3(b=1,d=2,c=3,e=10,f=20)
#结果：
#a = {'d': 2, 'e': 10, 'f': 20} <class 'dict'>
#b = 1
#c = 3
# 参数解包（拆包）
def fn4(a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
# 创建一个元组
t = (10,20,30)
# 传递实参时，也可以在序列类型的参数前添加星号，这样他会自动将序列中的元素依次作为参数传递
# 这里要求序列中元素的个数必须和形参的个数的一致
fn4(*t)
# 创建一个字典
d = {'a':100,'b':200,'c':300}
# 通过 **来对一个字典进行解包操作
fn4(**d)
4.返回值
返回值，返回值就是函数执行以后返回的结果
可以通过 return 来指定函数的返回值
可以之间使用函数的返回值，也可以通过一个变量来接收函数的返回值
# return 后边跟什么值，函数就会返回什么值
def fn():
return 100
print(fn())
# return 后边可以跟任意的对象，返回值甚至可以是一个函数
def fn():
def fn2() :
print('hello')
return fn2 # 返回值也可以是一个函数
# 如果仅仅写一个return 或者 不写return，则相当于return None
def fn2() :
a = 10
return
# 在函数中，return后的代码都不会执行，return 一旦执行函数自动结束
def fn3():
print('hello')
return
print('abc')
def fn4() :
for i in range(5):
if i == 3 :
# break 用来退出当前循环
# continue 用来跳过当次循环
return # return 用来结束函数
print(i)
print('循环执行完毕！')
5.文档字符串
# help()是Python中的内置函数
# 通过help()函数可以查询python中的函数的用法
# 语法：help(函数对象)
help(print) # 获取print()函数的使用说明
# 文档字符串（doc str）
# 在定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是函数的说明
# 当我们编写了文档字符串时，就可以通过help()函数来查看函数的说明
# 文档字符串非常简单，其实直接在函数的第一行写一个字符串就是文档字符串
def fn(a:int,b:bool,c:str='hello') -> int:
'''
这是一个文档字符串的示例
函数的作用：。。。。。
函数的参数：
a，作用，类型，默认值。。。。
b，作用，类型，默认值。。。。
c，作用，类型，默认值。。。。
'''
return 10
help(fn)
6.作用域和命名空间
作用域：作用域指的是变量生效的区域
在Python中一共有两种作用域 全局作用域
- 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁
- 所有函数以外的区域都是全局作用域
- 在全局作用域中定义的变量，都属于全局变量，全局变量可以在程序的任意位置被访问
函数作用域
- 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁
- 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域
- 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问
变量的查找
- 当我们使用变量时，会优先在当前作用域中寻找该变量，如果有则使用， 如果没有则继续去上一级作用域中寻找，如果有则使用， 如果依然没有则继续去上一级作用域中寻找，以此类推 直到找到全局作用域，依然没有找到，则会抛出异常NameError: name 'a' is not defined
# 全局变量
b = 20
# 局部变量
def fn():
a = 10 # a定义在了函数内部，所以他的作用域就是函数内部，函数外部无法访问
print('函数内部：','a =',a)
print('函数内部：','b =',b)
fn()
# 使用global关键字
a = 20
def fn3():
# a = 10 # 在函数中为变量赋值时，默认都是为局部变量赋值
# 如果希望在函数内部修改全局变量，则需要使用global关键字，来声明变量
global a # 声明在函数内部的使用a是全局变量，此时再去修改a时，就是在修改全局的a
a = 10 # 修改全局变量
print('函数内部：','a =',a)
fn3()
print('函数外部：','a =',a)
命名空间：指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中
-
每一个作用域都会有一个它对应的命名空间
-
全局命名空间，用来保存全局变量。函数命名空间用来保存函数中的变量
-
命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典
# locals()用来获取当前作用域的命名空间
# 如果在全局作用域中调用locals()则获取全局命名空间，如果在函数作用域中调用locals()则获取函数命名空间
# 返回的是一个字典
scope = locals() # 当前命名空间
print(type(scope)) #<class 'dict'>
a = 1
print(a) 等同于 print(scope['a'])
scope['c'] = 1000 # 向字典中添加key-value就相当于在全局中创建了一个变量（一般不建议这么做）
print(c)
def fn4():
a = 10
# scope = locals() # 在函数内部调用locals()会获取到函数的命名空间
# scope['b'] = 20 # 可以通过scope来操作函数的命名空间，但是也是不建议这么做
# globals() 函数可以用来在任意位置获取全局命名空间
global_scope = globals()
# print(global_scope['a'])
global_scope['a'] = 30
# print(scope)
fn4()
7.递归
递归简单理解就是自己去引用自己！
递归式函数，在函数中自己调用自己！
递归是解决问题的一种方式，它和循环很像 它的整体思想是，将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，再去解决问题 递归式函数的两个要件 1.基线条件
- 问题可以被分解为的最小问题，当满足基线条件时，递归就不在执行了
2.递归条件
- 将问题继续分解的条件 递归和循环类似，基本是可以互相代替的， 循环编写起来比较容易，阅读起来稍难 递归编写起来难，但是方便阅读
# 创建一个函数，可以用来求任意数的阶乘
def factorial(n):
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 创建一个变量，来保存结果
result = n
for i in range(1,n):
result *= i
return result
8.高阶函数
函数式编程
-
在Python中，函数是一等对象
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一等对象一般都会具有如下特点： ① 对象是在运行时创建的 ② 能赋值给变量或作为数据结构中的元素 ③ 能作为参数传递 ④ 能作为返回值返回
-
高阶函数
- 高阶函数至少要符合以下两个特点中的一个 ① 接收一个或多个函数作为参数 ② 将函数作为返回值返回
高阶函数:接收函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数
当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数
# 定义一个函数，用来检查一个任意的数字是否是偶数
def fn2(i) :
if i % 2 == 0 :
return True
return False
# 这个函数用来检查指定的数字是否大于5
def fn3(i):
if i > 5 :
return True
return False
def fn(func , lst) :
'''
fn()函数可以将指定列表中的所有偶数获取出来，并保存到一个新列表中返回
参数：
lst：要进行筛选的列表
'''
# 创建一个新列表
new_list = []
# 对列表进行筛选
for n in lst :
# 函数引用
if func(n) :
new_list.append(n)
# 返回新列表
return new_list
# 创建一个列表
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print(fn(fn2 , l))
print(fn(fn3 , l))
# filter()
# filter()可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
# 参数：
# 1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
# 2.需要过滤的序列（可迭代的结构）
# 返回值：
# 过滤后的新序列（可迭代的结构）
# fn2是作为参数传递进filter()函数中
# 而fn2实际上只有一个作用，就是作为filter()的参数
# filter()调用完毕以后，fn2就已经没用
print(list(filter(fn2,l)))
# 匿名函数 lambda 函数表达式 （语法糖）
# lambda函数表达式专门用来创建一些简单的函数，他是函数创建的又一种方式
# 语法：lambda 参数列表 : 返回值
# 匿名函数一般都是作为参数使用，其他地方一般不会使用
def fn5(a , b):
return a + b
上面方法定义类似 lambda a,b : a + b
匿名方法调用：(lambda a,b : a + b)(10,20)
print((lambda a,b : a + b)(10,20))
print(list(filter(lambda i : i > 5,l)))
# map()
# map()函数可以对可跌倒对象中的所有元素做指定的操作，然后将其添加到一个新的对象中返回
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
r = map(lambda i : i + 1 , l) #对每个元素加一，然后再返回
print(list(r))
9.闭包
将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数
这种高阶函数我们也称为叫做闭包，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量
可以将一些私有的数据藏到的闭包中
def fn():
a = 10
# 函数内部再定义一个函数
def inner():
print('我是fn2' , a)
# 将内部函数 inner作为返回值返回
return inner
# r是一个函数，是调用fn()后返回的函数
# 这个函数是在fn()内部定义，并不是全局函数
# 所以这个函数总是能访问到fn()函数内的变量
r = fn()
r() # 调用内部函数
形成闭包的要件 ① 函数嵌套 ② 将内部函数作为返回值返回 ③ 内部函数必须要使用到外部函数的变量
10.装饰器
# 三个函数
def add(a , b):
'''
求任意两个数的和
'''
r = a + b
return r
def mul(a , b):
'''
求任意两个数的积
'''
r = a * b
return r
def fn():
print('我是fn函数....')
# 希望函数可以在计算前，打印开始计算，计算结束后打印计算完毕
# 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成这个需求，但是会产生以下一些问题
# ① 如果要修改的函数过多，修改起来会比较麻烦
# ② 并且不方便后期的维护
# ③ 并且这样做会违反开闭原则（OCP）
# 程序的设计，要求开发对程序的扩展，要关闭对程序的修改
def begin_end(old):
'''
用来对其他函数进行扩展，使其他函数可以在执行前打印开始执行，执行后打印执行结束
参数：
old 要扩展的函数对象
'''
# 创建一个新函数
def new_function(*args , **kwargs): #由于有些没有参数，有些有参数，所以*args可以接受所有，**kwargs可以接受所有关键字参数
print('开始执行~~~~')
# 调用被扩展的函数
result = old(*args , **kwargs)
print('执行结束~~~~')
# 返回函数的执行结果
return result
# 返回新函数
return new_function
f = begin_end(fn) #没有参数
f2 = begin_end(add) #有参数
f3 = begin_end(mul)
r = f()
r = f2(123,456)
print(r)
# 向begin_end()这种函数我们就称它为装饰器
# 通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进行扩展
# 在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的
# 在定义函数时，可以通过@装饰器，来使用指定的装饰器，来装饰当前的函数
# 可以同时为一个函数指定多个装饰器，这样函数将会安装从内向外的顺序被装饰
@fn3
@begin_end #使用@那么可以用begin_end来装饰say_hello
def say_hello():
print('大家好~~~')
# 调用
say_hello()
