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01-函数的回顾总结
# 1. 函数的声明，使用关键字 def 来声明一个函数
# 2. 函数的格式 def 函数名(形参1,形参2...)
# 3. 函数的调用 函数名(实参1,实参2...)
# 4. 函数返回值 使用 return 语句返回函数的执行结果
# 5. 函数返回多个结果，就是将多个数据打包成一个整体返回。
# 可以使用列表和字典，通常情况下选择使用元组
# 函数名也是一个标识符。
# 由数字、字母下划线组成，不能以数字开头;严格区分大小写;不能使用关键字
# 遵守命名规范，使用下划线连接;顾名思义
def get_sum(a, b): # 获取到和
# 函数执行的逻辑，要和函数的名字一致
# print(a + b)
return a + b
x = get_sum(1, 3)
def print_sum(a, b):
print(a + b)
print_sum(4, 5)
def calc(a, b):
shang = a // b
yushu = a % b
return shang, yushu
m, n = calc(15, 4)
print(m, n)
# 1. 函数的声明，使用关键字 def 来声明一个函数 # 2. 函数的格式 def 函数名(形参1,形参2...) # 3. 函数的调用 函数名(实参1,实参2...) # 4. 函数返回值 使用 return 语句返回函数的执行结果 # 5. 函数返回多个结果，就是将多个数据打包成一个整体返回。 # 可以使用列表和字典，通常情况下选择使用元组 # 函数名也是一个标识符。 # 由数字、字母下划线组成，不能以数字开头;严格区分大小写;不能使用关键字 # 遵守命名规范，使用下划线连接;顾名思义
02-默认参数的使用
# def say_hello(city="襄阳", name, age): # 缺省参数要放在后面
def say_hello(name, age, city="襄阳"): # 形参city设置了一个默认值
print("大家好，我是{},我今年{}岁了,我来自{}".format(name, age, city))
say_hello('jack', 19) # 如果没有传递参数，会使用默认值
say_hello(name='tony', age=23, city='北京') # 如果传递参数，就使用传递的实参
# 如果有位置参数和关键字参数，关键字参数一定要放在位置参数的后面
say_hello('jerry', age=24, city='南京') # 可以直接传递单个参数，也可以使用变量赋值的形式传参
say_hello(name='henry', city='成都', age=21)
# 缺省参数:
# 有些函数的参数是，如果你传递了参数，就使用传递的参数
# 如果没有传递参数，就使用默认的值
# print函数里end就是一个缺省参数
# print('hello', '你好', sep="____")
# 缺省参数: # 有些函数的参数是，如果你传递了参数，就使用传递的参数 # 如果没有传递参数，就使用默认的值
03-自定义可变参数
def add(a, b):
return a + b
def add_many(mmp):
x = 0
for n in mmp:
x += n
return x
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 9, 10, 12]
print(add_many(nums))
print(add_many((5, 8, 2, 1, 0, 9, 7, 4)))
print(add_many({5, 9, 2, 1}))
print(add_many(range(2, 19)))
# 一次input只能接收一次用户的输入
x = input('请输入多个数据，数据中间使用逗号分割:')
# print(x)
# nums = x.split(',')
# print(nums)
# nums = []
# while True:
# num = input('请输入数字,输入exit退出输入:')
# if num == 'exit':
# break
# nums.append(int(num))
# print(nums)
x = input('请输入多个数据，数据中间使用逗号分割:')
# print(x)
# nums = x.split(',')
04-可变参数
# *args 表示可变位置参数
# **kwargs 表示可变的关键字参数
def add(a, b, *args, mul=1, **kwargs):
# print('a = {},b={}'.format(a, b))
# print('args = {}'.format(args)) # 多出来的可变参数会以元组的形式保存到args里
print('kwargs = {}'.format(kwargs)) # 多出来的关键字参数会以字典的形式保存
c = a + b
for arg in args:
c += arg
return c * mul
# def add(*args):
# pass
print(add(1, 3, 5, 7, mul=2, x=0, y=4))
# add(9, 5, 4, 2, 0, p=9, q=10)
# add(8, 9, 7, 5, 7, 9, 8, 7, 5, 3, t=0, m=5)
# *args 表示可变位置参数 # **kwargs 表示可变的关键字参数
05-可变类型和不可变类型传参
from re import A
def test(a):
print('修改前a的内存地址0x%X' % id(a))
a = 100
print('修改后a的内存地址0x%X' % id(a))
def demo(nums):
print('修改前nums的内存地址0x%X' % id(nums))
nums[0] = 10
print('修改后nums的内存地址0x%X' % id(nums))
# x = 1
# print('调用前x的内存地址0x%X' % id(x))
# test(x)
# print('调用后x的内存地址0x%X' % id(x))
# print(x) # 1
test(A)
y = [3, 5, 6, 8, 2]
print('调用前y的内存地址0x%X' % id(y))
demo(y)
print('调用后y的内存地址0x%X' % id(y))
print(y) # [10, 5, 6, 8, 2]
'''
修改前a的内存地址0x30020F8
修改后a的内存地址0x7B45DEE0
调用前y的内存地址0x2FF8968#列表地址不变
修改前nums的内存地址0x2FF8968
修改后nums的内存地址0x2FF8968
调用后y的内存地址0x2FF8968
[10, 5, 6, 8, 2]
'''Python的每个对象都分为可变和不可变，主要的核心类型中
，数字、字符串、元组是不可变的
，列表、字典是可变的。
通过id函数查看变量i的内存地址进行验证（使用hex(id(i)) 可以查看16进制的内存地址）
可变类型的话，以list为例。list在append之后，还是指向同个内存地址，因为list是可变类型，可以在原处修改。
改改代码，当存在多个值相同的不可变类型变量时，看看它们是不是跟可变类型一样指向同个内存地址（不是哦）
06-函数的注意事项
# 函数的三要素: 函数名、参数和返回值
# 在有一些编程语言里，允许函数重名，在Python里不允许函数的重名
# 如果函数重名了，后一个函数会覆盖前一个函数
# def test(a, b):
# print('hello,a={},b={}'.format(a, b))
# test = 对应的是一个函数
def test(x):
print('good,x={}'.format(x))
# test = 5
test(3)
# python 里 函数名也可以理解成为一个变量名
# input = 2
# input('请输入您的银行卡密码:')
# int = 50
# print(int('45'))
print(int)
# 函数的三要素: 函数名、参数和返回值 # 在有一些编程语言里，允许函数重名，在Python里不允许函数的重名 # 如果函数重名了，后一个函数会覆盖前一个函数
07-递归函数的使用
# 递归简单来说，就是函数内部自己调用自己
# 递归最重要的就是找到出口(停止的条件)
count = 0
def tell_story():
global count
count += 1
print('从前有座山')
print('山上有个庙')
print('庙里有个老和尚')
print('还有一个小和尚')
print('老和尚在个小和尚讲故事')
print('故事的内容是')
if count < 5:
tell_story()
tell_story()
# 求 1 ~ n的和
def get_sum(n):
if n == 6:
return 21
return n + get_sum(n - 1)
print(get_sum(5)) # 7 + 21
# 使用递归求 n!
# 使用递归求斐波那契数列的第 n 个数字
# 递归简单来说，就是函数内部自己调用自己 # 递归最重要的就是找到出口(停止的条件)
08-递归的联系
# 使用递归求 n! n!=n*(n-1)!
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
return n * factorial(n - 1)
print(factorial(6))
# 使用递归求斐波那契数列的第 n 个数字
# 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1)
print(fibonacci(9))
09-匿名函数
def add(a, b):
return a + b
print("0x%X" % id(add))
x = add(4, 5) # 函数名(实参) 作用是调用函数，获取到函数的执行结果，并赋值给变量 x
print(x)
fn = add # 相当于给函数fn起了一个笔名
print(fn(3, 7))
# 除了使用 def 关键字定义一个函数以外，我们还能使用 lambda 表达式定义一个函数
# 匿名函数
# 用来表达一个简单的函数，函数调用的次数很少，基本上就是调用一次
# 调用匿名函数两种方式:
# 1. 给它定义一个名字(很少这样使用)
# 2. 把这个函数当做参数传给另一个函数使用(使用场景比较多)
mul = lambda a, b: a * b
print(mul(4, 5))
# 除了使用 def 关键字定义一个函数以外，我们还能使用 lambda 表达式定义一个函数 # 匿名函数 # 用来表达一个简单的函数，函数调用的次数很少，基本上就是调用一次 # 调用匿名函数两种方式: # 1. 给它定义一个名字(很少这样使用) # 2. 把这个函数当做参数传给另一个函数使用(使用场景比较多) mul = lambda a, b: a * b print(mul(4, 5))等同于：
def add(a, b): return a * b
10-自定义一个匿名函数的使用场景
def calc(a, b, fn):
c = fn(a, b)
return c
# def add(x, y):
# return x + y
# def minus(x, y):
# return x - y
# 回调函数
# x1 = calc(1, 2, add) # a=1,b=2,fn=add
# x2 = calc(10, 5, minus) # a=10,b=5,fn=minus
x3 = calc(5, 7, lambda x, y: x + y)
x4 = calc(19, 3, lambda x, y: x - y)
x5 = calc(2, 7, lambda x, y: x * y)
x6 = calc(12, 3, lambda x, y: x / y)
print(x3, x4, x5, x6)
11-sort方法的使用
# 有几个内置函数和内置类，用到了匿名函数
nums = [4, 8, 2, 1, 7, 6]
# 列表的sort方法，会直接对列表进行排序
# nums.sort()
# print(nums)
ints = (5, 9, 2, 1, 3, 8, 7, 4)
# sorted内置函数，不会改变原有的数据，而是生成一个新的有序的列表
x = sorted(ints)
print(x)
students = [
{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 98, 'height': 180},
{'name': 'lisi', 'age': 21, 'score': 97, 'height': 185},
{'name': 'jack', 'age': 22, 'score': 100, 'height': 175},
{'name': 'tony', 'age': 23, 'score': 90, 'height': 176},
{'name': 'henry', 'age': 20, 'score': 95, 'height': 172}
]
# 字典和字典之间不能使用比较运算<
# students.sort()
# foo() takes 0 positional arguments but 1 was given
# foo这个函数需要 0 个位置参数，但是在调用的时候传递了一个参数
# def foo(ele):
# # print("ele = {}".format(ele))
# return ele['height'] # 通过返回值告诉sort方法，按照元素的那个属性进行排序
# 需要传递参数 key 指定比较规则
# key参数类型是函数
# 在sort内部实现的时候，调用了foo方法，并且传入了一个参数，参数就是列表里的元素
# students.sort(key=foo)
students.sort(key=lambda ele: ele['score'])
print(students)
# 列表的sort方法，会直接对列表进行排序 # nums.sort() # print(nums)
12-filter内置类的使用
# filter 对可迭代对象进行过滤，得到的是一个filter对象
# Python2的时候是内置函数，Python3修改成了一个内置类
ages = [12, 23, 30, 17, 16, 22, 19]
# filter可以给定两个参数，第一个参数是函数，第二个参数是可迭代对象
# filter结果是一个 filter 类型的对象,filter对象也是一个可迭代对象
x = filter(lambda ele: ele > 18, ages)
# print(x) # <filter object at 0x000002670373E908>
# for a in x:
# print(a)
adult = list(x)
print(adult)
13-map的使用
ages = [12, 23, 30, 17, 16, 22, 19]
m = map(lambda ele: ele * 2, ages)
print(list(m))
#[24, 46, 60, 34, 32, 44, 38]
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一个元素，并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为：
map(function，iterable...)
function---函数名
iterable---一个或多个序列
map作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，我们可以用这种方式计算任意复杂的函数，再比如，把一个list的所有数据转为string类型：
链接：https://www.jianshu.com/p/11787cf6ee96
在Python里iterable被认为是一类对象，这类对象能够一次返回它的一个成员（也就是元素）。抽象一点就是
适合迭代的对象。实际上，任何具有__iter__()或__getitem__()方法的对象，Python就认为它是一个iterable。
Python里有大量内置的iterable类型，如： list，str，tuple，dict，file，xrange等。使用内置的iter()函数来生成
iterator
14-reduce的使用
from functools import reduce # 导入模块的语法
# reduce 以前是一个内置函数
# 内置函数和内置类都在 builtins.py文件里
def foo(x, y): # x=100,y=89;x=189,y=76;x=265,y=87
return x + y #
scores = [100, 89, 76, 87]
print(reduce(foo, scores))
students = [
{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 98, 'height': 180},
{'name': 'lisi', 'age': 21, 'score': 97, 'height': 185},
{'name': 'jack', 'age': 22, 'score': 100, 'height': 175},
{'name': 'tony', 'age': 23, 'score': 90, 'height': 176},
{'name': 'henry', 'age': 20, 'score': 95, 'height': 172}
]
# def bar(x, y):
# # x= 0
# # y = {'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 98, 'height': 180},
# return x + y['age']
# print(reduce(bar, students, 0))
print(reduce(lambda x, y: x + y['age'], students, 0))
描述
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
注意：Python3.x reduce() 已经被移到 functools 模块里，如果我们要使用，需要引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
from functools import reduce语法
reduce() 函数语法：
reduce(function, iterable[, initializer])参数
- function -- 函数，有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选，初始参数
返回值
返回函数计算结果。
实例
实例(Python 3.x) #!/usr/bin/python from functools import reduce def add(x, y) : # 两数相加 return x + y sum1 = reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5 sum2 = reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数 print(sum1) print(sum2) 以上实例输出结果为： 15 15
15-内置函数的总结
print(any(['hello', '', 'yes']))
print(any(['', 0]))
nums = [1, 2, 3]
print(dir(nums))
print(dir('hello'))
shang,yushu = divmod(15, 2)
def test():
"""
这是一个函数
:return:
"""
return 0
help(test)
Python any() 函数
描述
any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为 False，则返回 False，如果有一个为 True，则返回 True。
元素除了是 0、空、FALSE 外都算 TRUE。
函数等价于：
def any(iterable): for element in iterable: if element: return True return FalsePython 2.5 以上版本可用。
语法
以下是 any() 方法的语法:
any(iterable)参数
- iterable -- 元组或列表。
返回值
如果都为空、0、false，则返回false，如果不都为空、0、false，则返回true。
实例
以下展示了使用 any() 方法的实例：
>>>any(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0 True >>> any(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素 True >>> any([0, '', False]) # 列表list,元素全为0,'',false False >>> any(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0 True >>> any(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素 True >>> any((0, '', False)) # 元组tuple，元素全为0,'',false False >>> any([]) # 空列表 False >>> any(()) # 空元组 FalsePython dir() 函数
描述
dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。
语法
dir 语法：
dir([object])参数说明：
- object -- 对象、变量、类型。
返回值
返回模块的属性列表。
实例
以下实例展示了 dir 的使用方法：
>>>dir() # 获得当前模块的属性列表 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'arr', 'myslice'] >>> dir([ ]) # 查看列表的方法 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] >>>
16-高阶函数
# 1. 一个函数作为另一个函数的参数
# 2. 一个函数作为另一个函数的返回值
# 3. 函数内部再定义一个函数
def foo():
print('我是foo,我被调用了')
return 'foo'
def bar():
print('我是bar,我被调用了')
return foo
# x = bar()
# print('x的值是{}'.format(x))
#
# print('------------------')
# x()
y = bar()()
print(y)
# 装饰器
def outer():
m = 100
def inner():
n = 90
print('我是inner函数')
print('我是outer函数')
return inner
outer()()
# 1. 一个函数作为另一个函数的参数 # 2. 一个函数作为另一个函数的返回值 # 3. 函数内部再定义一个函数
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