5.函数

最新推荐文章于 2021-01-14 15:48:57 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/cmd61/p/11094200.html

本文深入解析Python函数的概念，包括函数的定义、参数类型、局部变量、递归函数及高阶函数等核心内容，同时介绍了map、reduce和filter等内置高阶函数的使用方法。

函数介绍

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可。

特性：减少重复代码、使程序变的可扩展、使程序变得易维护

1.函数五要素：关键字，函数名，参数，函数体和返回值

关键字：def
函数名：在以def关键字命名的函数中必须有
参数：可以写，可以不写
函数体：需要执行的代码块
return：作用：可以返回值，也可以结束函数。但return可以写也可以不写。有没有return函数都有返回值，只有一个return或者不写返回None，xiereturn返回一个值，直接返回该值，写return返回多个值，返回的是一个元组。

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2.无参函数

def jige（）：
      pass

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3.函数参数的两种类型

    形参:在函数的定义阶段 括号内写的变量名 叫做该函数的形式参数 简称 形参
    实参:在函数的调用阶段 括号内实际传入的值 叫做实际参数 简称 实参
    
    形参与实参的关系
        形参就相当于变量名,而实参就相当于变量的值
        函数调用传参的过程 就是给形参变量名赋值的过程
    
    注意:形参和实参的绑定关系只在函数的调用阶段有效,函数运行结束关系自动解除
    只在函数内部有效 函数外部无任何影响

4.普通参数

def func(name):     #name是形式参数
    print(name)      #函数体

func('derek')       #执行函数，'derek'是传入的实参

5.默认参数

定义了默认参数后，在函数调用时不需要再传入，默认参数放在最后面

def info(name,age,country = 'CN'):   #country定义了一个默认参数
    print('姓名:',name)
    print('年龄:',age)
    print('国籍：',country)

info('derek',22)     #调用时，没穿实参countrty，就用默认的参数

6.关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后

def info(name,age,country = 'CN'):
    print('姓名:',name)
    print('年龄:',age)
    print('国籍：',country)

info(age=22,name='derek')   #使用关键参数，可以不按顺序

7.*args

def info(name,age,*args):     #*args会把多传入的参数变成一个元祖形式
    print(name, age,args)

info("derek","22","CN","Python")     #derek 22 ('CN', 'Python')

8.**kwargs

def info(name, *args, **kwargs):  # **kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
    print(name, args)    #derek (22, 'CN', 'Python')
    print(kwargs)        #{'sex': 'Male', 'province': 'HeBei'}

info("derek", 22, "CN", "Python", sex="Male", province="HeBei")

9.局部变量

作用域在函数内部，不影响外部

name = 'derek1'

def change_name(name):
    print('before change:',name)
    name = 'derek2'
    print('after change:',name)

change_name(name)
print('最后还是没改',name)


结果：
before change: derek1
after change: derek2
最后还是没改 derek1

递归函数

如果一个函数在内部调用自身，那么这个函数就叫做递归函数。

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

#递归实现阶乘n! = (n-1)! × n
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)
print(factorial(5))

结果：120

过程：
factorial(5)                        # 第 1 次调用使用 5
5 * factorial(4)                    # 第 2 次调用使用 4
5 * (4 * factorial(3))              # 第 3 次调用使用 3
5 * (4 * (3 * factorial(2)))        # 第 4 次调用使用 2
5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1))))  # 第 5 次调用使用 1 
5 * (4 * (3 * (2 * 1)))             # 从第 5 次调用返回
5 * (4 * (3 * 2))                   # 从第 4 次调用返回
5 * (4 * 6)                         # 从第 3次调用返回
5 * 24                              # 从第 2 次调用返回
120                                 # 从第 1 次调用返回

高阶函数

满足下列条件之一就可称函数为高阶函数

某一函数当做参数传入另一个函数中
函数的返回值包含一个或多个函数

#简单的高阶函数

def func():
    print('in the func')
    return foo()
def foo():
    print('in the foo()')
    return 666

res = func()
print(res)

结果：
in the func
in the foo()
666

map()函数

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回

def func(x):
    return x * x
a= map(func,range(1,10))
print(list(a))

结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce()函数

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值

from functools import reduce
def f(x,y):
    return x + y
a = reduce(f,[1,3,5,7,9,10])
print(a)

结果：
35

filter()函数

filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1
a = filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8])
print(list(a))

结果：[1, 3, 5, 7]

转载于:https://www.cnblogs.com/cmd61/p/11094200.html