Python学习总结(3)-函数

本文介绍了Python中函数的定义和使用方法,包括关键字参数、默认值参数、任意参数列表等特性,以及参数传递机制和lambda表达式的应用。

定义函数

def fib(n):
    '''do nothing'''
    pass
  • 关键字def定义函数,其后跟有函数名和以括号扩起来的形参列表。组成的函数体从下一行开始,且必须缩进。
  • 函数体第一行是可选的字符串,作用相当于Java/** */注释里的内容。
  • 同JavaScript类似,执行一个函数会引入一个用于存储局部变量的新符号表;变量引用首先查找局部符号表,然后是上层函数的局部符号表,然后是全局符号表,最后是内置名称表。
  • 在函数体内部无法给一个全局变量赋值,虽然可以引用它们。
  • Python的参数传递机制是值传递,同Java类似。
  • Python中的函数名可以赋值给其他变量,然后使用括号调用函数,这点同JavaScript类似。
  • 即使没有return语句的函数也会返回一个值None

默认值函数

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no'):
    while True:
        ok = raw_input(prompt)
        print complaint

默认值在函数定义的时候计算,并且只计算一次,例如

i = 5
def f(arg=i):
    print arg
i = 6
f() # output 5

当默认值是列表、字典或大部分实例时会有所不同。

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L
print f(1) # [1]
print f(2) # [1, 2]
print f(3) # [1, 2, 3]

解决方法如下

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

关键字函数

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
    print "-- This parrot wouldn't", action,
    print "if you put", voltage, "volts through it."
    print "-- Lovely plumage, the", type
    print "-- It's", state, "!"
parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

任意参数列表

def write_multiple_items(file, separator, *args):
    file.write(separator.join(args))

**name形式的参数接受一个字典,而且必须位于*name之后。

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print "-- Do you have any", kind, "?"
    print "-- I'm sorry, we're all out of", kind
    for arg in arguments:
        print arg
    print "-" * 40
    keys = sorted(keywords.keys())
    for kw in keys:
        print kw, ":", keywords[kw]

参数列表的拆分

range(3, 6)             # normal call with separate arguments
# output [3, 4, 5]
args = [3, 6]
range(*args)            # call with arguments unpacked from a list
# output [3, 4, 5]

lambda 表达式

lambda局限于只能有一个单独的表达式。他们只是普通函数定义的语法糖。

>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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