Python函数
2019-04-11 10:04:10来源:博客园 阅读 ()
编程中的函数是用最基础的指令来实现比较复杂的功能,在此期间可以把该过程中的众多子程序封装成另一个高一级的“指令”,我们可以给这个“指令”起一个名字,方便在以后调用.这个过程可以无限的抽象循环,创造更高一级的“指令”.
另外重要的一点,函数即变量
使用函数的好处
-
把经常使用的功能封装,减少代码量
-
便于统一维护和修改
-
具有更加良好的可扩展性
函数与过程的区别
过程就是没有返回值的函数,但是在Python里面如果没有返回值的话,就会自动返回None.因此严格来说,在Python里面只有函数,而没有过程.
当return值的数量为0时,返回None;数量为1时,返回object;数量大于1时,返回tuple类型
函数
1 >>>def 函数名(形参): 2 >>> """ 注释 """ 3 >>> [指令过程] 4 >>> return ##也可以不用return 5 6 ##########可以在函数里面添加默认的参数########## 7 #在执行的过程中,没有传入参数覆盖默认的参数设置,就返回默认的值 8 >>>def 函数名(形参, 形参 = 某值): ##默认形参必须放在参数群的最后面 9 >>> """ 注释 """ 10 >>> [指令过程] 11 >>> return ##也可以不用return
位置参数和关键字参数
>>>def 函数名(形参): >>> """ 注释 """ >>> [指令过程] >>> return res #####调用##### #####位置参数 >>>def 函数名(实参,实参,实参) #####关键字参数 >>>def 函数名(关键字 = 值,关键字 = 值) #####位置参数与关键字参数混用 >>>def 函数名(实参,关键字 = 值,关键字 = 值) ##实参必须在关键字参数的前面
接收多个参数
>>>def 函数名(形参,*args,**kwargs): >>> """ 注释 """ >>> [指令过程] >>> return res ## 其中*args表示接收多余的位置参数,**kwargs表示接收多余的关键字参数,但是不能重复传值
嵌套函数和作用域,局部变量与全局变量
全局变量即指能在任何一级都能被调用的,这种变量基本都是函数外面被定义的.
函数的封装可以函数里面再调用函数,外面的变量也可以被里面的使用,但是里面的变量却不能被外面所调用.如果在这一级找不到所对应的变量,那么就会不断地自动到外面去找对应的变量,直到找到相关的变量为止.如果要把里面封装的变量作为全局变量,即在任何地方都能被调用的话,就可以使用如下方法:
1 >>>def func(): 2 >>> ……………… 3 >>> def func(): 4 >>> global 变量名 ##这样之后,变量就会变成全局变量 5 >>> 变量名 = 值 6 >>> nonlocal 变量名 7 >>> 变量名 = 值 ##变量替代上一级的变量
作用域在定义函数时就已经固定住了,本身不会随着调用位置的改变而改变
1 >>> def test(): 2 print("Good morning!" 3 >>> def test1(): 4 return test 5 >>> bar = test1() ##获得函数test()的内存地址 6 >>> bar() ##运行test() 7 Good morning! 8 9 >>> name = "YuanMing" 10 >>> def func1(): 11 name = "Hermaeus" 12 def func2(): 13 name = "Duke_Yuan" 14 def func3(): 15 print(name) 16 return func3 17 return func2 18 #####执行方式一 19 >>> test1 = func1 20 >>> test1 = func1() 21 >>> test2 = test1() 22 >>> test2() 23 Duke_Yuan ##随着定义域不断向上级找变量 24 #####执行方式二 25 >>> func1()()() 26 Duke_Yuan
递归函数
在嵌套函数中,可以对函数自身无限再调用,而构成了一个无限调用的过程,这种函数被称之为递归函数.但是递归函数必须满足以下条件:
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
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 >>> def calc(n): 2 if n == 10: 3 return n 4 print(n) 5 calc(n+1) 6 >>> calc(0) 7 0 8 1 9 2 10 3 11 4 12 5 13 6 14 7 15 8 16 9
匿名函数
1 >>>lambda 形参:[表达式] 2 ##########该匿名函数表示 3 >>>def 函数名(): 4 >>> return 表达式 5 6 ##########调用 7 >>> func = lambda x,y:x*y 8 >>> func(1,2) 9 2 10 11 ##########要返回多个值 12 >>> func = lambda x, y, z:(x+1, y+1, z+1) ##必须要加括号 13 >>> func(1,2,3) 14 (2, 3, 4)
函数式编程
高阶函数
-
函数的传入参数是一个函数名
-
函数的返回值是一个函数名
处理序列里面每一个值,返回迭代器
1 >>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 2 >>> print(list(map(lambda x:x**2, test))) 3 [1, 4, 9, 16, 25, 36]
判断筛序列里面的元素,如果是True就保留,返回迭代器
1 >>> lis = ["ADC", "AD", "ad", "ae"] 2 >>> print(list(filter(lambda n:n.startswith("A"), lis))) 3 ['ADC', 'AD'] 4 >>> print(list(filter(lambda n:n.isupper(), lis))) 5 ['ADC', 'AD'] 6 >>> print(list(filter(lambda n:n.islower(), lis))) 7 ['ad', 'ae']
在Python 3里已经把reduce方法放入functools工具包里面了,
1 >>> from functools import reduce 2 >>> lis = [1,2,3,4,5] 3 >>> print(reduce(lambda x,y:x*y, lis, 10)) 4 1200
内置函数
[官方解释链接]
返回数字的绝对值.参数可以是整数或浮点数。如果参数是复数,则返回其大小.
1 >>> abs(-1) 2 1 3 >>> abs(-12) 4 12
all(iterable)
返回True如果的所有元素迭代是真的(或者如果可迭代为空),为False的有0,空,None
1 >>> print(all([0, [], 1])) 2 False 3 >>> print(all([1, 2, 3])) 4 True
any(iterable)
返回True如果iterable的任何一个元素为bool时是True。如果iterable为空,则返回False
1 >>> print(any([0, None, []])) 2 False 3 >>> print(any([1, 0, None])) 4 True
ascii(object)
bin(x )
将整数转换为前缀为“0b”的二进制字符串
1 >>> bin(3) 2 '0b11' 3 >>> bin(-10) 4 '-0b1010
bool(x)
返回bool值,如果为0,空,None则为False
1 >>> bool(0) 2 False 3 >>> bool(None) 4 False 5 >>> bool([]) 6 False 7 >>> bool(12) 8 True
bytes([source[, encoding[, errors]]])
把source编译成指定编码
>>> name = "YuanMing" >>> print(bytes(name, encoding = "UTF-8")) b'YuanMing' >>> print(bytes(name, encoding = "GBK")) b'YuanMing'
callable(object)
2、可调用对象,在实际调用也可能调用失败;但是不可调用对象,调用肯定不成功.
3、类对象都是可被调用对象,类的实例对象是否可调用对象,取决于类是否定义了call方法.
1 >>> name = "YuanMing" 2 >>> callable(bool) 3 True 4 >>> callable(name) 5 False 6 >>> callable(1) 7 False
chr(i)
返回表示Unicode代码点为整数i的字符的字符串
>>> chr(13) '\r' >>> chr(374) '?' >>> chr(45) '-'
complex([real[, imag]])
创建一个值为 real + imag * j 的复数或者转化一个字符串或数为复数
>>> print(complex(1,2)) (1+2j) >>> print(complex(1)) (1+0j) >>> print(complex("1+2j")) (1+2j)
dict()
创建字典
dir([object])
函数不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表
>>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'bar', 'func', 'func1', 'lis', 'name', 'reduce', 'test', 'test1', 'test2', 'x'] >>> dir(bar) ['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
divmod(a, b)
返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)
>>> divmod(4,3) (1, 1) >>> divmod(7,2) (3, 1)
enumerate(sequence, [start=0])
把可迭代序列变为一个索引序列
>>> name = ["YuanMing", "Marsh", "Jack"] >>> for i,k in enumerate(name,2): print(i,k) 2 YuanMing 3 Marsh 4 Jack
eval(expression[, globals[, locals]])
执行一个字符串表达式,并返回表达式的值
>>> print(eval("1+2")) 3 >>> n = 3 >>> print(eval("n+1")) 4
exec(object[, globals[, locals]])
执行储存在字符串或文件中的 Python 语句
>>> func_program = "print('You are so good')" >>> exec(func_program) You are so good >>> exec("print('Good!')") ##冒号数量不能一样 Good!
float([x])
将整数和字符串转换成浮点数
>>> float(2) 2.0 >>> float(2.13) 2.13
hash(object)
获取一个对象(字符串或者数值等)的hash值
>>> hash("YuanMing") 5942654411917565357
help([object])
查看函数或模块用途的详细说明
>>> help(help) Help on _Helper in module _sitebuiltins object: class _Helper(builtins.object) | Define the builtin 'help'. | | This is a wrapper around pydoc.help that provides a helpful message | when 'help' is typed at the Python interactive prompt. | | Calling help() at the Python prompt starts an interactive help session. | Calling help(thing) prints help for the python object 'thing'. | | Methods defined here: | | __call__(self, *args, **kwds) | Call self as a function. | | __repr__(self) | Return repr(self). | | ---------------------------------------------------------------------- | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables (if defined) | | __weakref__ | list of weak references to the object (if defined)
hex(x)
将10进制整数转换成16进制,以字符串形式表示
>>> hex(17) '0x11' >>> hex(21481) '0x53e9'
id([object])
获取对象的内存地址
>>> name = 'YuanMing' >>> id(name) 1725836378160 >>> number = 23 >>> id(number) 1674538704
input([prompt])
接受一个标准输入数据,返回为 string 类型
int(x, base=10)
将一个字符串或数字转换为整型,base是以什么为基础处理
>>> int("3") 3 >>> int(2.41) 2
isinstance(object, classinfo)
判断一个对象是否是一个已知的类型
-
-
type() 不会认为子类是一种父类类型,不考虑继承关系。
-
isinstance() 会认为子类是一种父类类型,考虑继承关系。
-
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()
>>> test = "1" >>> isinstance(test,str) True >>> isinstance(test,int) False
iter(object[, sentinel])
用来生成迭代器
>>> lis = [1,2,3] >>> for i in iter(lis): print(i) 1 2 3
len(s)
测量数量
>>> name = ["Jack", "Marsh", "Ada"] >>> len(name) 3 >>> len("akhfajfal") 9
max( x, y, z, .... )
求最大值
>>> max(15, 17, 1, 28) 28 >>> max([1,4,27,83]) 83
min( x, y, z, .... )
求最小值
>>> min(15, 17, 1, 28) 1 >>> min([1,4,27,83]) 1
next(iterator[, default])
返回迭代器的下一个项目
oct(x)
将一个整数转换成8进制字符串
>>> oct(14) '0o16' >>> oct(6472) '0o14510
open(name[, mode[, buffering]])
打开文本
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout)
-
-
sep -- 用来间隔多个对象,默认值是一个空格。
-
end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 \n,我们可以换成其他字符串。
-
file -- 要写入的文件对象。
>>> print("y","m",sep="-",end='%%') y-m%%
range(start, stop[, step])
返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型, 所以打印的时候不会打印列表
>>> range(1,6) range(1, 6) >>> for i in range(1,6): print(i) 1 2 3 4 5
repr(object)
将对象转化为供解释器读取的形式
>>> name = "YuanMing" >>> repr(name) "'YuanMing'"
reversed(seq)
返回一个反转的迭代器
>>> lis = [1,2,3,4] >>> reversed(lis) <list_reverseiterator object at 0x00000191D3DD6E48> >>> for i in reversed(lis): print(i) 4 3 2 1
round( x [, n] )
返回浮点数x的四舍五入值
>>> round(15.2174113,4)
15.2174
slice(start, stop[, step])
实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递
>>> myslice = slice(1,7,2) >>> arr = range(10) >>> arr[myslice] range(1, 7, 2)
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
排序
>>> lis = [3,2,9,5,4,6,7,1] >>> print(sorted(lis, key = lambda x:x**-1, reverse=True)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9]
str(object='')
转换为str类型
>>> str(1) '1'
sum(iterable[, start])
求和
>>> sum([1,2,3,4,5])
15
type(name, bases, dict)
判断数据类型
>>> type("1") <class 'str'> >>> type(1) <class 'int'> >>> type([1,2]) <class 'list'>
zip([iterable, ...])
将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象
>>> a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) >>> print(list(zipped)) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> print(list(zip(a,c))) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) ## *zip为解压 >>> print(list(a1), list(a2)) [1, 2, 3] [4, 5, 6]
vars([object])
没有object时,就相当于local();有object时,就返回当前object所有的方法
>>> def print_hello(): msg = "Hello, World!" print(locals()) print(vars()) >>> print_hello() {'msg': 'Hello, World!'} {'msg': 'Hello, World!'} {'msg': 'Hello, World!'} {'msg': 'Hello, World!'} >>> print(vars(int)) {'__repr__': <slot wrapper '__repr__' of 'int' objects>, '__hash__': <slot wrapper '__hash__' of 'int' objects>, '__str__': <slot wrapper '__str__' of 'int' objects>, '__getattribute__': <slot wrapper '__getattribute__' of 'int' objects>, '__lt__': <slot wrapper '__lt__' of 'int' objects>, '__le__': <slot wrapper '__le__' of 'int' objects>, '__eq__': <slot wrapper '__eq__' of 'int' …………………………………………………………
原文链接:https://www.cnblogs.com/MingleYuan/p/10589197.html
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