本节内容
| 一、函数背景介绍 |
老板让你写一个监控程序，监控服务器的系统状况，当cpu/memory/disk等指标的使用量超过阈值时即发邮件报警，如以下代码
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while True: if cpu利用率 > 90%: # 发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 if memory占用 > 80%: # 发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接
if disk使用空间 > 90%: # 发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接 |
以上代码存在两个问题
1、发邮件代码重复过多
2、发邮件代码不利于修改，如加入群发功能，需要所有用到邮件代码的地方都要修改
解决办法：把重复的代码提取出来，放在一个公共的地方，起个名字，以后谁想用这段代码，就通过这个名字调用就行
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def 发送邮件(内容): # 发送邮件提醒 连接邮箱服务器 发送邮件 关闭连接
while True: if cpu利用率 > 90%: 发送邮件("cpu报警”) if memory占用 > 80%: 发送邮件("内存报警") if disk使用空间 > 90%: 发送邮件("硬盘报警") |
| 二、函数是什么 |
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中为function，在Java中称作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：
1、减少重复代码
2、使程序变得可扩展
3、使程序变得易维护
语法定义：
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def sayhi(): # 无参函数定义 print("Hello, I'm nobody!") sayhi() # 无参函数调用
def calc(x, y): # 有参函数定义 res = x ** y return res # return 返回值 a, b = 5, 8 c = calc(a, b) # 有参函数调用 print(c) |
| 三、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，新参只在函数内部有效，函数调用结束返回主调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，它们必须有确定的值，
以便把这些值传送给形参，因此应预先赋值、输入等办法使参数获得确定值
默认参数
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def stu_register(name, age, country, course): print("------注册学生信息------") print("姓名", name) print("年龄", age) print("国籍", country) print("课程", course)
stu_register("王大炮", 19, "CN", "Python") stu_register("李小红", 20, "CN", "Linux") stu_register("张志成", 18, "CN", "MySQL") |
发现country这个参数基本都是"CN"，注册时，如果不写，可以有一个默认值。定义默认参数可以实现该功能
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def_register(name, age, course, country="CN") |
country这个参数在调用时不指定，默认为"CN"；指定了，就用指定值
注意country变成默认参数后，移到了最后面
关键参数
正常情况下，调用函数传递参数时要按照顺序，若不想按照顺序可以用关键参数实现，只需指定参数名即可。
注意 关键参数必须放在位置参数之后
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stu_register(age=21, name="alex", course="PyCharm") |
非固定参数
若函数在定义时不确定用户传入多少个参数，就可以使用非固定参数
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def stu_register(name, age, *args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式 print(name, age, agrs) stu_register("Alex", 18) Alex 18 () # 后面() 就是args，没有传值，所以为空 stu_register("Joanthan", 20, "CN", "Python") Jonathan 20 ('CN', 'Python') |
还有一个 **kwargs
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def stu_register(name, age, *args, **kwargs): # **kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 print(name, age, args, kwargs) stu_register("Alex", 18) Alex 18 stu_register("Joanthan", 20, "CN", "Python", sex="Male", province="JiangSu") Jonathan 20 ('CN', 'Python') {'sex': 'Male', 'province': 'JiangSu'} |
局部变量
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name = "Jonathan" def change_name(name): print("before change:", name) name = "Tom" print("after change:", name) change_name(name) print("观察外面name是否更改:", name) |
在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序一开始定义的变量称为全局变量
全局变量作用域为整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序
当局部变量和全局变量同名时：在定义局部变量的子程序内，局部变量有效；其他地方全局变量起作用
| 四、返回值 |
想要获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回
注意：
1、函数在执行的过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，这样可以理解为return语句代表函数的结束
2、如果未在函数中指定return，函数可以执行到函数体最后最后一条语句，且该函数返回值为None
| 五、递归函数 |
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用本身，这个函数就是递归函数
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def calc(n): print(n) if int(n/2) == 0: return n return calc(int(n/2)) calc(10) |
数据处理过程，如下图所示
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
| 六、匿名函数 |
匿名函数就是不需要显式的指定函数
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def calc(n): return n**n print(calc(10)) # 换成匿名函数 calc = lamda n:n**n print(calc(n)) # 匿名函数主要和其他函数搭配使用 res = map(lamda x:x**2, [1, 5, 7, 4, 8]) for i in res: print(i) |
| 七、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，就可以把复杂的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，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。
| 八、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，这种函数称之为高阶函数
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def add(x, y, f): return f(x) + f(y)
res = add(3, -6, abs) print (res) |