Python基础-函数篇

本节内容

1. 函数基本语法及特性

2. 参数与局部变量

3. 返回值

嵌套函数

4.递归

5.匿名函数

6.函数式编程介绍

7.高阶函数

8.内置函数

 函数与函数式编程

1、面向对象： 华山派---->类----> class
2、面向过程： 少林派---->过程---->def
3、函数式编程：逍遥派---->函数---->def

函数与函数式编程

1.介绍：

在过去的十年间，大家广为熟知的编程方法无非两种：面向对象和面向过程，其实，无论哪种，都是一种编程的规范或者是如何编程的方法论。而如今，一种更为古老的编程方式：函数式编程，以其不保存状态，不修改变量等特性重新进入人们的视野。下面我们就来依次了解这一传统的编程理念，让我们从基本的函数概念开始。

2.函数定义：

初中数学函数定义：一般的，在一个变化过程中，如果有两个变量x和y，并且对于x的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与其对应，那么我们就把x称为自变量，把y称为因变量，y是x的函数。自变量x的取值范围叫做这个函数的定义域，编程语言中函数定义：函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法。

函数定义规范

def:定义函数的关键字
test：函数名
（）：内可定义形参
"":文档描述（非必要，但是强烈建议为你的函数添加描述信息）
x+=1：泛指代码块或程序处理逻辑
return：定义返回值

补充：
函数式编程就是：先定义一个数学函数，然后按照这个数学模型用编程语言去实现它。至于具体如何实现和这么做的好处，后续我会详细介绍。

ps:

python中函数定义方法：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#函数
def func1():
    '''testing'''
    print('in the func1')
    return 0

#过程
def func2():
    '''testing'''
    print('in the func2')

x=func1()
y=func2()

print('from func1 return is %s' %x)
print('from func2 return is %s' %y)

执行结果：

in the func1
in the func2
from func1 return is 0
from func2 return is None

3.为何使用函数：

没有函数的编程只是在写逻辑（功能），想脱离函数，重用你的逻辑，唯一的方法就是拷贝

例一：

假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
with open('a.txt','a+') as f:
      f.write('end action')


#现在有三个函数，每个函数在处理完自己的逻辑后，都需要使用上面这个逻辑，那么唯一的方法就是，拷贝三次这段逻辑
def test1():
    print('in the test1')
with open('a.txt','a+') as f:
      f.write('end action')

def test2():
    print('in the test2')
with open('a.txt','a+') as f:
      f.write('end action')

def test3():
    print('in the test3')
with open('a.txt','a+') as f:
      f.write('end action')

test1()
test2()
test3()

#那么假设有>N个函数都需要使用这段逻辑，你可以拷贝N次吗？

执行结果：

in the test1
in the test2
in the test3

接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：

end action
end action
end action

例二：

优化后的代码，用函数的方法来实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：

#下面用函数的方法来实现
def logger():
    with open('a.txt','a+') as f:
        f.write('end action
')

def test1():
    print('in the test1')

    logger()
def test2():
    print('in the test2')

    logger()

def test3():
    print('in the test3')

    logger()

test1()
test2()
test3()

执行结果：

in the test1
in the test2
in the test3

接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：

1 end action
2 end action
3 end action

例三：

需求变了（让我们来为日志加上时间吧）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#假设我们编写好了一个逻辑（功能），用来以追加的方式写日志：
#下面用函数的方法来实现

import time
def logger():
    time_format='%Y-%m-%d %X'
    time_current=time.strftime(time_format)
    with open('a.txt','a+') as f:
        f.write('%s end action
' %time_current)

def test1():
    print('in the test1')

    logger()
def test2():
    print('in the test2')

    logger()

def test3():
    print('in the test3')

    logger()

test1()
test2()
test3()

执行结果：

in the test1
in the test2
in the test3

接着会生成一个a.txt的文件，里面内容如下：

2016-11-15 15:55:56 end action
2016-11-15 15:55:56 end action
2016-11-15 15:55:56 end action

总结例二和例三可概括使用函数的三大优点

1.代码重用

2.保持一致性

3.可扩展性

4.函数和过程：

过程定义：过程就是简单特殊没有返回值的函数

这么看来我们在讨论为何使用函数的的时候引入的函数，都没有返回值，没有返回值就是过程，没错，但是在python中有比较神奇的事情

def test01():
    msg='hello The little green frog'
    print msg
 
def test02():
    msg='hello WuDaLang'
    print msg
    return msg
 
 
t1=test01()
 
t2=test02()
 
 
print 'from test01 return is [%s]' %t1
print 'from test02 return is [%s]' %t2

总结：当一个函数/过程没有使用return显示的定义返回值时，python解释器会隐式的返回None，

所以在python中即便是过程也可以算作函数。

5.函数返回值：

ps1:

def test1():
    print('in the test1')
    return 0
    print('test end')

test1()

执行结果：

in the test1

ps2:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test1():
    print('in the test1')
    return 0

x=test1()
print(x)

执行结果：

0

ps3:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test1():
    print('in the test1')

def test2():
    print('in the test2')
    return 0

def test3():
    print('in the test3')
    return 1,'hello',['alex','wupeiqi'],{'name':'alex'}

x=test1()
y=test2()
z=test3()
print(x)
print(y)
print(z)

执行结果：

in the test1
in the test2
in the test3
None
0
(1, 'hello', ['alex', 'wupeiqi'], {'name': 'alex'})

总结：

   返回值数=0:返回None

   返回值数=1:返回object

   返回值数>1:返回tuple    (元组)

ps4:

def test01():
    pass
 
def test02():
    return 0
 
def test03():
    return 0,10,'hello',['alex','lb'],{'WuDaLang':'lb'}
 
t1=test01()
t2=test02()
t3=test03()
 
 
print 'from test01 return is [%s]: ' %type(t1),t1
print 'from test02 return is [%s]: ' %type(t2),t2
print 'from test03 return is [%s]: ' %type(t3),t3

总结：

   返回值数=0:返回None

   返回值数=1:返回object

   返回值数>1:返回tuple

说明一下return可以返回任何参数？

答案是可以的

ps:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test1():
    print('in the test1')

def test2():
    print('in the test2')
    return 0

def test3():
    print('in the test3')
   # return 1,'hello',['alex','wupeiqi'],{'name':'alex'}
    return test2     #可以return任何值，返回的是内存地址

x=test1()
y=test2()
z=test3()
print(x)
print(y)
print(z)

执行结果：

in the test1
in the test2
in the test3
None
0
<function test2 at 0x01C34C90>    #返回的是内存地址

6.函数调用：

调用方法：

1.test()执行,()表示调用函数test,()内可以有参数也可没有

参数：

1.形参和实参

形参：形式参数，不是实际存在，是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参，目的是在函数调用时接收实参（记住：实参个数，类型应与实参必须一一对应，不能超，否则会报错）

实参：实际参数，调用函数时传给函数的参数，可以是常量，变量，表达式，函数，传给形参   

区别：形参是虚拟的，不占用内存空间，.形参变量只有在被调用时才分配内存单元，实参是一个变量，占用内存空间，数据传送单向，实参传给形参，不能形参传给实参

形参和实参示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y):
    print(x)
    print(y)

test(1,2)

执行结果：

1
2

实参和形参必须一一对应，不能超否则会报错。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y):
    print(x)
    print(y)

test(2,1,3)

执行结果：

1 Traceback (most recent call last):
2   File "D:/python/day4/func_test5.py", line 9, in <module>
3     test(2,1,3)
4 TypeError: test() takes 2 positional arguments but 3 were given

2.位置参数和关键字（标准调用：实参与形参位置一一对应；关键字调用：位置无需固定）

ps1:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y):
    print(x)
    print(y)

test(y=2,x=1)

执行结果：

1
2

ps2:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y,z):
    print(x)
    print(y)
    print(z)

#test(y=2,x=1)   #与形参顺序无关
#test(1,2)       #与形参一一对应

#test(x=2,3)   #错误用法，会报错
#test(3,x=2)   #错误用法，会报错，先给了x一个3，又给了一个2，y就变得没有值了，所以报错了。
#test(3,y=2)

#即有关键字调用，又有位置参数调用，按照位置参数的来。
#test(3,y=2,6)   #注意：关键参数，不能写在位置参数前面。

test(3,6,z=2)

执行结果：

3
6
2

3.默认参数

ps1:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y=2):

    print(x)
    print(y)

test(1,y=3)

#默认参数特点：调用函数的时候，默认参数非必须传递

执行结果：

1
3

ps2:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,soft1=True,soft2=True):
    print(x)
test(1,3)

#默认参数特点：调用函数的时候，默认参数非必须传递
#用途：1、默认安装值

执行结果：

1 

ps3:

连接mysql数据库，设置固定值

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def conn(host,prot=3306):
    pass

conn()

4.参数组

 ps1:

传值的时候，不能多，可以少,最少不能少于print的值（这里是2个），否则会报错

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test(x,y,z=2):
    print(x)
    print(y)

test(1,2)
#test(1,2,3)   #传值的时候，不能多，可以少,最少不能少于print的值（这里是2个），否则会报错

执行结果：

1
2

ps2：

多个实参，放到一个元组里面,以*开头，可以传多个参数

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#多个实参，放到一个元组里面,以*开头，可以传多个参数
#*代表接受的参数不固定
def test(*args):
    print(args)

test(1,2,3,4,5,6)
test(*[1,2,4,5,6])    #args=tuple([1,2,3,4,5,6])

执行结果：

(1, 2, 3, 4, 5, 6)
(1, 2, 4, 5, 6)

ps3:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

#位置参数传值的时候不参超
def test1(x,*args):
    print(x)
    print(args)

test1(1,2,3,4,5,6,7)

执行结果：

1
(2, 3, 4, 5, 6, 7)

ps4:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

# **kwargs把N个关键字参数，转换为字典的方式
def test2(**kwargs):
    print(kwargs)

test2(name='alex',age=8,sex='F')

执行结果：

{'sex': 'F', 'name': 'alex', 'age': 8}

ps5:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

# **kwargs把N个关键字参数，转换为字典的方式
def test2(**kwargs):
    print(kwargs)
    print(kwargs['name'])
    print(kwargs['age'])
    print(kwargs['sex'])

test2(name='alex',age=8,sex='F')

执行结果：

{'age': 8, 'sex': 'F', 'name': 'alex'}
alex
8
F

ps6:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test4(name,age=18,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(kwargs)

test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')

执行结果：

alex
34
{'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'}

ps7:

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

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test4(name,age=18,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(kwargs)

test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')

执行结果：

alex     #传给name
34       #age=34 传给age=18,并覆盖他的内容
{'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'}     # 传给字典 sex='m',hobby='tesla'

ps8:

用函数调用的方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def test4(name,age=18,**kwargs):
    print(name)
    print(age)
    print(kwargs)

def logger(source):    #用函数调用的方法
    print("from %s" % source)
    
test4('alex',age=34,sex='m',hobby='tesla')

执行结果：

alex
34
{'hobby': 'tesla', 'sex': 'm'}

---

 全局与局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。

全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。

当全局变量与局部变量同名时：

在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。

 

局部变量

ps1:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def change_name(name):
    print("before change",name)
    name="Alex li"   #这个函数就是这个变量的作用域（只在局部生效）
    print('after change',name)

name = "alex"
change_name(name)
print(name)

执行结果：

before change alex
after change Alex li
alex

全局变量

ps1:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

school = "Oldboy edu."   #全局变量

def change_name(name):
    global school          #声明(必须先声明，才能把Oldboy改成Mage Linux。大家忘记这种方法吧！ 记住这句话：不应该在函数里面改全局变量）
    school = "Mage Linux"
    print("before change",name,school)
    name="Alex li"   #这个函数就是这个变量的作用域（只在局部生效）
    age =23
    print("after change",name)

name = "alex"
change_name(name)
print(name)
print("school:",school)

执行结果：

before change alex Mage Linux
after change Alex li
alex
school: Mage Linux     #声明后就把Oldboy 改成了Mage Linux

 ps2:

#注意事项：只有字符串和单独的整数，不能在函数里面改。其它列表，字典，集合、类都可以在局部变量里面更改的。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

school = "Oldboy edu."
names = ["Alex","Jack","Rain"]
def change_name():

    names[0] = "金角大王"
    print("inside func",names)

change_name()
print(names)

#注意事项：只有字符串和单独的整数，不能在函数里面改。其它列表，字典，集合、类都可以在局部变量里面更改的。

执行结果：

inside func ['金角大王', 'Jack', 'Rain']
['金角大王', 'Jack', 'Rain']

---

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。

ps1:

def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return calc(int(n/2))
 
calc(10)

执行结果：

10
5
2
1

ps2:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def calc(n):
    print(n)
    return calc(n+1)
calc(0)    #最大递归999层

执行结果：

0
1
2
3
......  中间省略
999

RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

ps3:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#Author: nulige

def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) >0:
        return calc(int(n/2))
    print("->",n)

calc(10)

执行结果：

10000000000

ps4:

阶乘 n! = n * (n-1) * (n-2) * ... * 2 * 1

• 阶乘拥有相同的子模式 n * (n-1)

• 随着运算的进行，乘数越来越少（问题规模递减）

• 当n=1时，运算结束（结束条件n=1）

• 如计算5！，则种子值为5

def factorial(n):
     print(n)
    if n == 1:
        return n
    else:
        ret = n * factorial(n-1)
        print(ret)
        return ret

执行结果：

5
4
3
2
1
2
6
24
120
120

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）

堆栈扫盲http://www.cnblogs.com/lln7777/archive/2012/03/14/2396164.html 

递归函数实际应用案例，二分查找

data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 
 
def binary_search(dataset,find_num):
    print(dataset)
 
    if len(dataset) >1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:  #find it
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
            print("33[31;1m找的数在mid[%s]左面33[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("33[32;1m找的数在mid[%s]右面33[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  #find it
            print("找到数字啦",dataset[0])
        else:
            print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
 
 
binary_search(data,66)

匿名函数 

匿名函数就是不需要显式的指定函数

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))
 
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀， 。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

输出

1
25
49
16
64

 

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。

ps:

y=2+4

y=f(2,4)

        6

y=f(2,6)

        if  x+y>7

                return 0

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。

要想学好函数式编程，不要玩py,玩Erlang,Haskell,lisp 好了，我只会这么多了。。。

---

 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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-      
#Author: nulige

def add(a,b,f):
    return f(a)+f(b)

res = add(3,-6,abs)   #6+3=9
print(res)

执行结果：

9

---

实现字符串转成字典功能

>>> b = ''' {
...             'bakend': 'www.oldboy.org',
...             'record':{
...                 'server': '100.1.7.9',
...                 'weight': 20,
...                 'maxconn': 30
...             }
...         }'''
>>> b
" {
            'bakend': 'www.oldboy.org',
            'record':{
                'server': '100.1.7.9',
                'weight': 20,
                'maxconn': 30
            }
        }"
>>> b[1]
'{'
>>> eval(b)
{'bakend': 'www.oldboy.org', 'record': {'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}}
>>> b=eval(b)
>>> b
{'bakend': 'www.oldboy.org', 'record': {'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}}
>>> b['record']
{'weight': 20, 'maxconn': 30, 'server': '100.1.7.9'}