Python入门系列（七、函数与Lambda-表达式）

函数

1. 函数的定义
函数的定义
还记得 Python 里面“万物皆对象”么？Python 把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如： 参数是函数、返回值是函数。

我们首先来介绍函数的定义。

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。
函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。
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。

def functionname (parameters):
       "函数_文档字符串"
        function_suite
        return [expression]

2. 函数的调用

def printme(str):
    print(str)


printme("我要调用用户自定义函数!")  # 我要调用用户自定义函数!
printme("再次调用同一函数")  # 再次调用同一函数
temp = printme('hello') # hello
print(temp)  # None

3. 函数文档

def MyFirstFunction(name):
    "函数定义过程中name是形参"
    # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置
    print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name))


MyFirstFunction('老马的程序人生')  
# 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！

print(MyFirstFunction.__doc__)  
# 函数定义过程中name是形参

help(MyFirstFunction)
# Help on function MyFirstFunction in module __main__:
# MyFirstFunction(name)
#    函数定义过程中name是形参

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：

位置参数 (positional argument)
默认参数 (default argument)
可变参数 (variable argument)
关键字参数 (keyword argument)
命名关键字参数 (name keyword argument)
参数组合

1. 位置参数

def functionname(arg1):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

arg1 - 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

def functionname(arg1, arg2=v):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

arg2 = v - 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

• 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，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。

def functionname(arg1, arg2=v, *args):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

args - 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。

def printinfo(arg1, *args):
    print(arg1)
    for var in args:
        print(var)


printinfo(10)  # 10
printinfo(70, 60, 50)

• 关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, args, *kw):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

**kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。
【例子】

def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
    print(arg1)
    print(args)
    print(kwargs)
​
​
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# (60, 50)
# {}
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)
# 70
# (60, 50)
# {'a': 1, 'b': 2}

「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：

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)。
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)。

• 命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, args, *, nkw, *kw):
       "函数_文档字符串"
       function_suite
       return [expression]

*, 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。
【例子】

def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
    print(arg1)
    print(nkw)
    print(kwargs)
​
​
printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2)
# 70
# 10
# {'a': 1, 'b': 2}
​
printinfo(70, 10, a=1, b=2)
# TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given

没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错。
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：

位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
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：

*args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple
**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。

警告：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。

Lambda 表达式

• 匿名函数的定义
  在 Python 里有两类函数：
• 第一类：用 def 关键词定义的正规函数
• 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

lambda - 定义匿名函数的关键词。
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。
:- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。
注意：

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。
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。

def sqr(x):
    return x ** 2


print(sqr)
# <function sqr at 0x000000BABD3A4400>

y = [sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>

y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sumary(10, 20))  # 30

func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5))  # 15

• 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。
• 非函数式编程

def f(x):
    for i in range(0, len(x)):
        x[i] += 10
    return x


x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [11, 12, 13]

• 函数式编程

def f(x):
    y = []
    for item in x:
        y.append(item + 10)
    return y


x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [1, 2, 3]

• 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：

参数是函数 (filter, map)
返回值是函数 (closure)
如，在 filter和map函数中的应用：

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。

odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]

def apply_to_list(fun, some_list):
    return fun(some_list)

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15

print(apply_to_list(len, lst))
# 5

print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0