1. 调用:abs(-20) 调用时若传入的参数不对,报错 TypeError 定义:使用def
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
2. 空函数:pass
3. 返回值:可以有多个(其实是一个tuple)
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
4. 参数:
默认参数(若只传入一位参数,则默认n=2)
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
可变参数(传入参数个数不确定,参数作为一个list或tuple传进来)
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
>>> calc(1, 2, 3)
14
5. 函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。并可以用该变量调用函数(相当于变量是指针)
>>> f = abs >>> f(-10) 10
6. map()map()
函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable
,map
将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator
返回。
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
7. reduce()reduce
把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]
上,这个函数必须接收两个参数,reduce
把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
8. filter()filter()
接收一个函数和一个序列。把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15]
9. sorted()
从小到大排序。
还可以接收一个key
函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
10. 返回函数
返回值是一个函数,形成闭包。
11. 匿名函数
lambda x: x * x
关键字lambda
表示匿名函数,冒号前面的x
表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return
,返回值就是该表达式的结果。
12. 装饰器
在代码运行期间动态增加功能。
def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(): print('2015-3-25') >>> now() call now(): 2015-3-25
13. 偏函数 functools.partial
帮助我们创建一个偏函数。functools.partial
的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数。
>>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64