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  • Day7--Python训练营

    主要内容是函数与Lambda表达式。
    一、函数

    1、函数的定义

    1. 函数以 def 关键词开头,后接函数名和圆括号()。
    2. 函数执行的代码以冒号起始,并且缩进。
    3. return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None 。
    2、函数的调用
    3、函数文档
    4、函数参数
    Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态
    如下:
    1. 位置参数 (positional argument)
    2. 默认参数 (default argument)
    3. 可变参数 (variable argument)
    4. 关键字参数 (keyword argument)
    5. 命名关键字参数 (name keyword argument)
    6. 参数组合
    1)位置参数:位置参数 ,这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。
    2)默认参数:默认参数 = 默认值,调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。 默认参数一定要放在位置参数 后面,不然程序会报错。
        Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
    3)可变参数:顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,*args - 是 0, 1, 2 到任意个,是不定长的参数。可变参数,可以是从零个到任意个,自动组装成元组。
     加了星号( *)的变量名会存放所有未命名的变量参数。
    4)关键字参数:**kw - 关键字参数,可以是从零个到任意个,自动组装成字典。
    「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下:
    1. 可变参数允许传入零个到任意个参数,它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。
    2. 关键字参数允许传入零个到任意个参数,它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。
    5)命名关键字参数:*, nkw -命名关键字参数,用户想要输入的关键字参数,定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。 如果要限制关键字参数的名字,就可以用「命名关键字参数」,使用命名关键字参数时,要特别注意不能缺少参数名。
    6)参数组合
    在 Python 中定义函数,可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数,这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用,但是注意,参数定义的顺序必须是:
    1. 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
    2. 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。
    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:
    1. *args 是可变参数, args 接收的是一个 tuple
    2. **kw 是关键字参数, kw 接收的是一个 dict
    命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符* ,否则定义的是位置参数。
    注意:虽然可以组合多达 5 种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数很难懂。
    5、函数的返回值
    6、变量作用域
    1. Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
    2. 定义在函数内部的变量拥有局部作用域,该变量称为局部变量。
    3. 定义在函数外部的变量拥有全局作用域,该变量称为全局变量。
    4. 局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。
    当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到 global 和 nonlocal 关键字了。
    内嵌函数:

     1 def outer():
     2     print('outer函数在这被调用 ' )
     3     
     4     def inner():
     5         print('inner函数在这被调用 ' )
     6         
     7         
     8     inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用
     9     
    10     
    11 outer()
    12 # outer函数在这被调用
    13 # inner函数在这被调用

    闭包:
    1. 是函数式编程的一个重要的语法结构,是一种特殊的内嵌函数。
    2. 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包。
    3. 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量,这个作用域称为 闭包作用 域。
    闭包的返回值通常是函数。
    如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字
    递归:

    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。
    设置递归的层数, Python默认递归层数为 100
    import sys
    sys.setrecursionlimit( 1000)


    二、Lambda 表达式
    1、匿名函数的定义
    在 Python 里有两类函数:
    1. 第一类:用 def 关键词定义的正规函数
    2. 第二类:用 lambda 关键词定义的匿名函数
    python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数,而非 def 关键词,它没有函数名,其语法结构如下:
    lambda argument_list: expression
    1. lambda - 定义匿名函数的关键词。
    2. argument_list - 函数参数,它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数,和正规函数里的参数类型一样。
    3. : - 冒号,在函数参数和表达式中间要加个冒号。
    4. expression - 只是一个表达式,输入函数参数,输出一些值。
    注意:
    1. expression 中没有 return 语句,因为 lambda 不需要它来返回,表达式本身结果就是返回值。
    2. 匿名函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。


    2、匿名函数的应用
    函数式编程是指代码中每一块都是不可变的,都由纯函数的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出,没有任何副作用。
    匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中,主要有两种形式:
    1. 参数是函数 (filter, map)
    2. 返回值是函数 (closure)
    如,在 filter 和 map 函数中的应用:
    1. filter(function, iterable) 过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。
    2.map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。
    除了 Python 这些内置函数,我们也可以自己定义高阶函数。


    练习题:
    1. 怎么给函数编写文档?

    def 函数名():

        “”” 函数文档“””

          代码

    2. 怎么给函数参数和返回值注解?

    python是一门强类型、动态语言,即同类型的变量才能一起运算、定义变量前不用事先声明变量类型。
    但是这样留有弊端:
    1.在定义函数时,如果运算的变量类型不对,是不会报错的。通常在这个函数运行时候才会报错。都开始运行了,才发现错误
    2.定义完函数直接调用,自己写的函数还行,要是用别人定义的函数,不知道要传什么类型的参数,也不知道函数内部的解构是什么样子的。

    int func(int a)

        ...

    return 0

    非常明显,函数定义的第一行就可以知道,自定义函数func,输入了一个int型参数,返回了一个int结果。在调用该函数时,如果没有按照要求输入一个int参数,程序就会报错。

    def func(x):

       ...

    return 0

    只能看出这个自定义函数有一个参数,这个参数是什么类型,这个函数的返回值是什么都不清楚。

    • 参数注解就是,在定义函数的时候,参数列表内部的参数后面,加上冒号和要传入的类型(写了参数注解也无法强制限定变量的类型,只能作为提示,来告知使用者应该传入什么类型的参数。

    • 返回值注解就是,在参数列表后面,冒号前面,增加一个 -> 后面接返回值的类型。

    • 这些注解都会以字典的形式存在函数的.__annotations__属性中。

    3. 闭包中,怎么对数字、字符串、元组等不可变元素更新

    • 使用nonlocal关键字

    4. 分别根据每一行的首元素和尾元素大小对二维列表 [[6, 5], [3, 7], [2, 8]] 排序。 (利用lambda表达式)

    a = [[6, 5], [3, 7], [2, 8]]

    a.sort(key=lambda x:x[0],reverse=False) # 首元素大小,升序

    print(a) # [[2, 8], [3, 7], [6, 5]] a.sort(key=lambda x:x[1],reverse=False) # 尾元素大小,升序 print(a) # [[6, 5], [3, 7], [2, 8]]

    5. 利用python解决汉诺塔问题?
    有a、 b、 c三根柱子,在a柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片圆盘,把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在c柱子
    上,尝试用函数来模拟解决的过程。

     1 def move(n,a,b,c):
     2     if n == 1:
     3         print(a, "->", c)
     4     else:
     5         move(n-1, a, c, b)
     6         move(1, a, b, c)
     7         move(n-1, b, a, c)
     8 
     9 move(5,'a','b','c')
    10 a -> c
    11 a -> b
    12 c -> b
    13 a -> c
    14 b -> a
    15 b -> c
    16 a -> c
    17 a -> b
    18 c -> b
    19 c -> a
    20 b -> a
    21 c -> b
    22 a -> c
    23 a -> b
    24 c -> b
    25 a -> c
    26 b -> a
    27 b -> c
    28 a -> c
    29 b -> a
    30 c -> b
    31 c -> a
    32 b -> a
    33 b -> c
    34 a -> c
    35 a -> b
    36 c -> b
    37 a -> c
    38 b -> a
    39 b -> c
    40 a -> c
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/14198812.html
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