1.函数基本语法及特性
函数是什么?
函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。
定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可
特性:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
定义:
1 def Hello():#函数名 2 print('Hello World!') 3 Hello()#调用函数
可以带参数:
1 def calc(x,y): 2 z = x*y 3 return z 4 c = calc(3,4) 5 print(c)#结果12
2.函数参数与局部变量
形参变量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
还是上面的代码:
1 def calc(x,y): #(x,y)为形参 2 z = x*y 3 return z 4 c = calc(a,b) #(a.b)为实参 5 print(c)
默认参数
1 def stu_register(name, age, country, course): 2 print("----注册学生信息------") 3 print("姓名:", name) 4 print("age:", age) 5 print("国籍:", country) 6 print("课程:", course) 7 8 9 stu_register("小丽", 22, "CN", "python_devops") 10 stu_register("小明", 21, "CN", "linux") 11 stu_register("小王", 25, "CN", "linux")
发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户，像国籍这种信息，你不填写，默认就会是 中国， 这就是通过默认参数实现的，把country变成默认参数非常简单
所以,我们可以通过下面代码简化代码:
def stu_register(name, age, course，country="CN"):
这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，默认你选的值，默认参数！
注意：跟上一段代码比较，为什么默认参数放到后面呢？
简单来讲就是会产生歧义。 不妨想一想，如果确实如你所说，有默认值的参数位于无默认值之前，则调用函数时就必须使用key=Value的形式，而不能使用直接送入Value的形式了。
为了调用函数时可以更便捷地使用后者，而同时又不产生歧义，在定义函数时，无默认值参数就必须位于前面了。考虑到定义函数只要一次，调用函数可能是很多地方、很多人使用，定义函数时稍微注意点是可以理解的了。
关键参数
正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。
关键字参数：
1 def tes(x=1,y=2): 2 print(x) 3 print(y) 4 tes()
位置参数:
1 def tet1(x,y): 2 print(x) 3 print(y) 4 tet1(1,2)
非固定参数：
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
#*args参数组,将位置参数(一一对应的位置)放到元组 def tes(*args): print(args) tes(1,2,34,5,6) ＃结果：(1, 2, 34, 5, 6)
还可以有一个**kwargs
1 def tes(**kwargs): 2 print(kwargs) 3 tes(name='young',age='23',sex='1')
将上述几个参数组合:
1 def tes(name,age=23,*args,**kwargs): 2 print(name) 3 print(age) 4 print(args) 5 print(kwargs) 6 tes('young',3,5,6,sex='man',job='IT') 7 ''' 8 结果: 9 young 10 3 11 (5, 6) 12 {'sex': 'man', 'job': 'IT'} 13 '''
局部变量:
1 name = "哈哈" 2 3 def change_name(name): 4 print("before:", name) 5 name = "Young" 6 print("after", name) 7 8 change_name(name) 9 print("真的改了吗?", name)
输出:
before: 哈哈
after Young
真的改了吗? 哈哈
可以通过global来实现
1 name = "哈哈" 2 3 def change_name(obj): 4 global name 5 print("before:", name) 6 name = "Young" 7 print("after", name) 8 9 change_name(name) 10 print("确实改了!", name)
输出:
before: 哈哈
after Young
确实改了! Young
全局与局部变量
3.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:
- 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
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
嵌套函数:
python允许在定义函数的时候，其函数体内又包含另外一个函数的完整定义，这就是我们通常所说的嵌套定义。为什么？因为函数是用def语句定义的，凡是其他语句可以出现的地方，def语句同样可以出现。
像这样定义在其他函数内的函数叫做内部函数，内部函数所在的函数叫做外部函数。当然，我们可以多层嵌套，这样的话，除了最外层和最内层的函数之外，其它函数既是外部函数又是内部函数。
1 spam = 99 2 def tester(): 3 def nested(): 4 global spam 5 print('current=',spam) 6 spam += 1 7 return nested 8 #注意：打印 print 那行的代码调用是tester()() 9 #而不是tester().nested()
4.递归
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
1 def calc(n): 2 print(n) 3 if int(n/2)>0: 4 return calc(int(n/2)) 5 print("->",n) 6 calc(10)
输出:
1 10 2 5 3 2 4 1 5 -> 1
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）
堆栈相关知识:http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html
递归实例, 二分查找:
1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] 2 3 4 def binary_search(dataset,find_num): 5 print(dataset) 6 7 if len(dataset) >1: 8 mid = int(len(dataset)/2) 9 if dataset[mid] == find_num: #find it 10 print("找到数字",dataset[mid]) 11 elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面 12 print(" 33[31;1m找的数在mid[%s]左面 33[0m" % dataset[mid]) 13 return binary_search(dataset[0:mid], find_num) 14 else:# 找的数在mid右面 15 print(" 33[32;1m找的数在mid[%s]右面 33[0m" % dataset[mid]) 16 return binary_search(dataset[mid+1:],find_num) 17 else: 18 if dataset[0] == find_num: #find it 19 print("找到数字啦",dataset[0]) 20 else: 21 print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num) 22 23 24 binary_search(data,66)
5.匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数
1 def calc(n): 2 return n ** n 3 print(calc(3)) 4 # 换成匿名函数 5 calc = lambda n: n ** n 6 print(calc(3))
匿名函数主要是和其它函数搭配使用的:
res = map(lambda x:x**2,[1,2,3,4,5]) for i in res: print(i)
输出:
1 4 9 16 25
6.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。
Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
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。
7.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(a,b,f): return f(a)+f(b) res = add(2,-3,abs) print(res)
8.内置参数
内置参数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
几个内置方法用法提醒:
#compile f = open("函数递归.py") data =compile(f.read(),'','exec') exec(data) #print msg = "又回到最初的起点" f = open("tofile","w") print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f) # #slice # a = range(20) # pattern = slice(3,8,2) # for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2] # print(i) # # #memoryview #usage: #>>> memoryview(b'abcd') #<memory at 0x104069648> #在进行切片并赋值数据时，不需要重新copy原列表数据，可以直接映射原数据内存， import time for n in (100000, 200000, 300000, 400000): data = b'x'*n start = time.time() b = data while b: b = b[1:] print('bytes', n, time.time()-start) for n in (100000, 200000, 300000, 400000): data = b'x'*n start = time.time() b = memoryview(data) while b: b = b[1:] print('memoryview', n, time.time()-start)