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  • 函数基础

    函数

    在未未深入学习之前,我们写的代码都是函数式编程。之后,我们会一直使用面向对象编程。

    1 函数式编程和面向对象编程的区别

    • 函数式:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可
    • 面向对象:对函数进行分类和封装,让开发“更快更好更强...”

    函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性

    2 函数的定义和使用

    def 函数名:
    	函数体
    	...
    	返回值
    

    函数的定义主要有以下几点:

    • def:表示函数的关键字
    • 函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数。
    • 函数体:函数中进行一系列的逻辑计算
    • 参数:为函数体提供数据
    • 返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据。
    func  --> 函数的内存地址
    函数名() 函数的调用
    函数的内存地址() 函数的调用
    

    3 返回值

    函数是一个功能块,到底是否执行成功,需要通过返回值返回给调用者。

    在一个函数中最重要的就是参数和返回值。

    函数中的return专门用来返回值给调用者。

    3.1 返回值的3种情况

    没有返回值 —— 返回None

    ​ 不写return

    ​ 只写return:结束一个函数的继续

    ​ return None —— 不常用

    返回1个值

    ​ 可以返回任何数据类型

    ​ 只要返回就可以接收到

    ​ 如果在一个程序中有多个return,那么只执行第一个

    返回多个值

    ​ 用多个变量接收:有多少返回值就用多少变量接收

    ​ 用一个变量接收: 得到的是一个元组

    def run(name):
        print(f'{name} 正在跑步。')
        
    # 没有return的函数,默认返回None
    # 只写return ,后面没有返回值的时候,也是返回的None
    # 返回值可以接收
    

    4 参数

    ​ 没有参数:定义函数和调用函数时括号里都不写内容
    ​ 有一个参数:传什么就是什么
    ​ 有多个参数:位置参数

    4.1 普通参数

    def run(name):
        print(f'{name} 正在跑步。')
    # name 称为函数的形式参数,简称形参
    
    run('nick') #打印结果:nick 正在跑步。
    # 这里的‘nick’称为 实际参数,简称实参
    
    4.1.1 形参和实参

    站在实参的角度上:
    按照位置传参
    按照关键字传参
    混着用可以:但是 必须先按照位置传参,再按照关键字传参数
    不能给同一个变量传多个值

    站在形参的角度上
    位置参数:必须传,且有几个参数就传几个值
    默认参数: 可以不传,如果不传就是用默认的参数,如果传了就用传的

    只有调用函数的时候
    按照位置传 : 直接写参数的值
    按照关键字: 关键字 = 值

    定义函数的时候
    位置参数 : 直接定义参数
    默认参数,关键字参数 :参数名 = '默认的值'
    动态参数 : 可以接受任意多个参数
    参数名之前加,习惯参数名args,
    参数名之前加**,习惯参数名kwargs
    顺序:位置参数,
    args,默认参数,**kwargs

    4.2 默认参数

    def run(name='nick')
    	print(f'{name} 正在跑步。')
    run()
    
    # 这里的 name = 'nick' 称为默认参数,在调用函数时,如果没有传参,则使用默认的参数进行逻辑运算。
    
    4.2.1 默认参数的陷阱
    def qqxing(k,l = []):
        l.append(1)
        l[k] = 'v'
        print(l)
    
    qqxing(1)     #[1]
    qqxing(2)     #[1,1]
    qqxing(3)     #[1,1,1]
    
    # 如果默认参数的值是一个可变数据类型,
    # 那么每一次调用函数的时候,
    # 如果不传值就公用这个数据类型的资源
    

    4.3 动态参数

    def run(*args):
        print(args)
    # *args 可以传入一个列表或者元组,不确定位置参数的具体个数时使用。
        
    def run(**kwargs):
        print(kwargs)
    # **kwargs 可以传入一个字典,或者a = 1,b=2,不确定关键字参数个数时使用。
    
    
    def run(*args,**keargs):
        print(f'args:{args},kwargs:{kwargs}')
    # 常用
    

    动态参数有两种可以接受任意个参数
    *args : 接收的是按照位置传参的值,组织成一个元组
    **kwargs: 接受的是按照关键字传参的值,组织成一个字典
    args必须在kwargs之前

    动态参数 : 可以接受任意多个参数
    参数名之前加,习惯参数名args,
    参数名之前加**,习惯参数名kwargs
    顺序:位置参数,
    args,默认参数,**kwargs

    # 动态参数的另一种传参方式
     def func(*args):# 站在形参的角度上,给变量加上*,就是组合所有传来的值。
         print(args)
    
     func(1,2,3,4,5)
     l = [1,2,3,4,5]
     func(*l)  # 站在实参的角度上,给一个序列加上*,就是将这个序列按照顺序打散
    
    

    5 函数的注释

     def func():
         '''
         这个函数实现了什么功能
         参数1:
         参数2:
         :return: 是字符串或者列表的长度
         '''
         pass
    

    6 作用域

    作用域分两种
    全局作用域 —— 作用在全局 —— 内置和全局名字空间中的名字都属于全局作用域 ——globals()
    局部作用域 —— 作用在局部 —— 函数(局部名字空间中的名字属于局部作用域) ——locals()

    对于可变数据类型 可以在局部查看并修改全局作用域中的变量。

    对于不可变数据类型 在局部可以查看全局作用域中的变量,但是不能直接修改
    如果想要修改,需要在程序的一开始添加global声明
    如果在一个局部(函数)内声明了一个global变量,那么这个变量在局部的所有操作将对全局的变量有效

    globals 永远打印全局的名字,locals 输出什么 根据locals所在的位置

    7 命名空间

    命名空间 有三种
    内置命名空间 —— python解释器
    就是python解释器一启动就可以使用的名字存储在内置命名空间中
    内置的名字在启动解释器的时候被加载进内存里
    全局命名空间 —— 我们写的代码但不是函数中的代码
    是在程序从上到下被执行的过程中依次加载进内存的
    放置了我们设置的所有变量名和函数名
    局部命名空间 —— 函数
    就是函数内部定义的名字
    当调用函数的时候 才会产生这个名称空间 随着函数执行的结束 这个命名空间就又消失了

    在局部:可以使用全局、内置命名空间中的名字
    在全局:可以使用内置命名空间中的名字,但是不能用局部中使用
    在内置:不能使用局部和全局的名字的

    在正常情况下,直接使用内置的名字
    当我们在全局定义了和内置名字空间中同名的名字时,会使用全局的名字
    当我自己有的时候 我就不找我的上级要了
    如果自己没有 就找上一级要 上一级没有再找上一级 如果内置的名字空间都没有 就报错
    多个函数应该拥有多个独立的局部名字空间,不互相共享

    8 内置函数

    某个方法属于某个数据类型的变量,就用.调用
    如果某个方法不依赖于任何数据类型,就直接调用 —— 内置函数 和 自定义函数

    locals() #返回本地作用域中的所有名字
    globals() #返回全局作用域中的所有名字
    global 变量 #声明全局变量
    nonlocal 变量 #声明局部变量
    # 迭代器.__next__()
    # next(迭代器)
    # 迭代器 = iter(可迭代的)
    # 迭代器 = 可迭代的.__iter__()
    # dir() 查看一个变量拥有的方法
    # help() 查看帮助信息
    
    import time
    # t = __import__('time')
    # print(t.time())
    
    #id
    #hash - 对于相同可hash数据的hash值在一次程序的执行过程中总是不变的
    #     - 字典的寻址方式
    
    exec('print(123)')
    eval('print(123)')
    print(eval('1+2+3+4'))   # 有返回值
    print(exec('1+2+3+4'))   #没有返回值
    # exec和eval都可以执行 字符串类型的代码
    # eval有返回值  —— 有结果的简单计算
    # exec没有返回值   —— 简单流程控制
    # eval只能用在你明确知道你要执行的代码是什么
    

    9 函数的嵌套

    def max(a,b):
        return a if a>b else b
    
    def the_max(x,y,z):  #函数的嵌套调用
        c = max(x,y)
        return max(c,z)
    
    print(the_max(1,2,3))
    

    定义:内部函数可以使用外部函数的变量

    a = 1
    def outer():
        a = 1
        def inner():
            a = 2
            def inner2():
                nonlocal a  #声明了一个上面第一层局部变量
                a += 1   #不可变数据类型的修改
            inner2()
            print('##a## : ', a)
        inner()
        print('**a** : ',a)
    
    outer()
    print('全局 :',a)
    # nonlocal 只能用于局部变量 找上层中离当前函数最近一层的局部变量
    # 声明了nonlocal的内部函数的变量修改会影响到 离当前函数最近一层的局部变量
    # 对全局无效
    # 对局部 也只是对 最近的 一层 有影响
    

    三元运算

    a = 2 if a>1 else a = 0  # 当a>1时 结果为 a=2,当a<=1时,a=0
    

    语法:result = 值1 if 条件 else 值2

    如果条件成立,那么将 “值1” 赋值给result变量,否则,将“值2”赋值给result变量

    lambda函数

    学习条件运算时,对于简单的 if else 语句,可以使用三元运算来表示

    对于简单的函数,也存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式

    # 定义函数(lambda表达式)
    my_lambda = lambda arg : arg + 1
    
    # 执行函数
    result = my_lambda(123) #结果result为:124
    

    递归

    递归函数:自己调用自己,一直执行下去

    利用函数编写如下数列:

    斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368...

    def func(arg1,arg2):
        if arg1 == 0:
            print arg1, arg2
        arg3 = arg1 + arg2
        print arg3
        func(arg2, arg3)
      
    func(0,1)
    

    闭包函数

    闭包:嵌套函数,内部函数调用外部函数的变量

    def outer():
        a = 1
        def inner():
            print(a)
        return inner
    inn = outer()
    inn()
    
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