函数参数默认值的作用域问题【从0 到 0.1】

本文深入探讨了ES6中函数参数默认值的概念及其与作用域的关系,揭示了形参与函数体内声明的不同作用域特性,以及由此引发的第三作用域现象。通过具体示例,展示了Babel在转译过程中的行为差异。

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本篇是对ECMAScript 6 入门函数参数默认值一章中的作用域一节的学习总结,并且寻找了一些相关问题,同时还注意到 Babel 的一个转译问题。

参数默认值与作用域

本节内容参考:

在 ECMA-262 中的9.2.12 FunctionDeclarationInstantiation(func, argumentsList)章节有相关说明。

当解析一个 JS 函数执行上下文的时候,会创建一个新的Environment Record(之后简称 ER),并且绑定这个 ER 中每个实例化了的形参(这里的实例化应该是指在执行函数的时候,形参才能有值,有值之后代表实例化了)。同时在函数体中的每个声明也被实例化了。

  • 形参没有任何默认值的情况下,会在与参数相同的 ER 中实例化函数体声明 。也就是说函数体内的声明将与形参在同一 ER 中实例化。

    • 函数有形参,形参会被添加到函数的作用域中,并且形参不会被重新定义(用var 声明与形参同名的变量会被忽略)

      function fun(arg1, arg2) {
        var arg1; // 声明被忽略
        var arg2 = "hello"; // var arg2 声明被忽略,arg2 = "hello" 被执行
        console.log(arg1, arg2);
      }
      fun(1, 2); // 1 "hello"
      复制代码
    • ES6 的 letconst 会因为作用域内重复声明而报错

      function fun(arg) {
        let arg;
      }
      fun(); // SyntaxError: Identifier 'arg' has already been declared
      复制代码
    • 多说一种情况,如果函数内声明一个和形参同名的函数

      ES6 之前,函数的执行可以分为 3 个阶段(ES6 之后情况变得复杂,尚未了解):

      • 准备。包括形参变量创建函数体内的预解析(var声明和函数声明提升,也就是 Hoisting)函数声明创建
      • 装载,也就是填充数据。装载顺序为 函数参数 > 函数声明,而在函数声明装载时,如果函数体内有个和参数名相同的函数声明,那么这个函数就会覆盖形参
      • 执行,略
      function fun(arg) {
        console.log(arg);
        function arg() {
          //...
        }
      }
      fun(1); // [Function: arg]
      复制代码
      • 准备阶段,创建形参变量 arg,函数体预解析,创建函数声明
      • 装载阶段,先将形参的值 1 赋值给argarg = 1,函数体内存在一个函数声明function arg(){},所以将函数申明赋值给 arg,也就是 arg = function(){}

PS:上面几种情况只是通过表现和结果进行总结,并没有严格按照规范进行分析。如有不对,请不吝赐教。

  • 在执行函数时,如果函数形参存在默认值,第二个 ER 会被建立,这个作用域是针对函数体内的声明,所以【函数体内的声明】与【形参和本身的函数声明】不在同一作用域

    因此一个定义在全局环境的、带有默认参数的函数声明,在运行时共产生至少 3 个作用域,如下图:

    • 形参的 ER 中的变量只能读取形参 ER 中的变量或者函数外的变量,而函数体内的变量可以读取函数体内、形参以及外部的变量

    • 函数体内可以修改 ER 里定义的形参的值,但是不能重新定义形参

      • var 声明的变量显示为 Block,并不是代表它是块级作用域,而仅仅是为了区分形参的 ER 和函数体的 ER

一个疑问

var x = 20;
function fun(x = 1) {
  debugger;
  var x = 10;
  console.log(x);
}
fun(2);
复制代码

按我的理解,既然形参作用域和函数体作用域不共享,那么函数体作用域(图中 Block)中使用 var 声明的变量为什么会有一个初始值,并且和形参实例化的值相同?

希望有前辈可以答疑解惑。

分析几个小例子:

  • 参数形成单独作用域

    let x = 1;
    function fun(x, y = x) {
      console.log(y);
    }
    fun(2);
    复制代码
    • 参数 y 的默认值等于变量 x
    • 调用函数 fun 时,参数形成一个单独的作用域
    • 在这个作用域中,默认值变量指向第一个参数 x,而不是全局环境的 x
  • 有默认值的形参创建的作用域也会沿着作用域链查找变量

    function fun(y = x) {
      let x = 2;
      console.log(y);
    }
    fun(); // ReferenceError: x is not defined
    复制代码
    • 调用函数 fun 时,参数 y=x 形成一个单独的作用域
    • 在这个作用域里,没有定义 x,所以沿着作用域链在全局寻找变量 x
    • 由于全局环境中也没有定义变量 x,所以会报错
    • 函数调用时,函数体内部的局部变量 x 影响不到参数默认值变量 x
  • 避免暂时性死区(TDZ

    let x = 1;
    function fun(x = x) {}
    fun(); // Uncaught ReferenceError: x is not defined
    复制代码
    • 参数 x = x 形成一个单独作用域
    • 在这个作用域中,执行的是 let x = x,这就是形成暂时性死区的原因

如果参数的默认值是一个函数,该函数的作用域也遵守上面的规则

let foo = "outer";
function bar(func = () => foo) {
  let foo = "inner";
  console.log(func());
}
bar(); // outer
复制代码
  • 函数 bar 的参数 func 的默认值是一个匿名函数,返回值为变量 foo
  • 形参形成的单独作用域里,并没有定义变量 foo,所以指向外层的全局变量 foo

一个 Babel 问题

本节内容参考:

在阮一峰老师的 ECMAScript 6 入门中,有这样一个例子,本身其实是对复杂的形参默认值的展示,但是发现其经过 Babel 转译后的表现与转译前不同。

  • ES6

    var x = 1;
    function foo(
      x,
      y = function() {
        x = 2;
      }
    ) {
      var x = 3;
      y();
      console.log(x);
    }
    
    foo(); // 3
    复制代码
    • 由于参数有默认值,所以函数的参数形成一个单独的作用域
    • y 的默认值是一个匿名函数,函数内的变量 x 指向同一作用域的第一个参数 x
    • 函数体内也声明了一个内部变量 x,该变量与第一个参数 x 由于不是同一作用域,所以不是同一个变量
    • 执行 y 后,内部变量和外部变量 x 的值都没变
  • 转译成 ES5 后(Babel@7.3.0)发现与原来的结果不同了。原因是转译后形参和函数体的作用域没有做隔离

    "use strict";
    var x = 1;
    function foo(x) {
      var y =
        arguments.length > 1 && arguments[1] !== undefined
          ? arguments[1]
          : function() {
              x = 2;
            };
      var x = 3;
      y();
      console.log(x);
    }
    foo(); // 2
    复制代码
  • 基于 Babel 基础上修改

    function foo(x) {
      var y =
        arguments.length > 1 && arguments[1] !== undefined
          ? arguments[1]
          : function() {
              x = 2;
            };
      return function() {
        var x = 3;
        y();
        console.log(x);
      }.call(this, x, y);
    }
    复制代码

也许 Babel 出于某些考虑并没有修改,但是从结果上看,转译的代码与原来的结果的确不一致了。

总结

其实在分析这个问题的时候,自己还是很吃力,并不能从 ECMAScript® 2015 Language Specification 中分析原因,也就是无法从根本上解释完整的运行原理。更多的是从其他人的理解中参悟。

这个问题其实在业务场景中很少出现,研究意义大于实用意义。

参考

# ==================== Python 函数全面教学课程 ==================== """ 本课程从零基础开始,全面讲解 Python 函数的各个方面,包括: 1. 函数的基本概念与定义方式(函数的基本定义) 2. 函数参数的多种类型(必选、默认、可变、关键字等) 3. 函数的返回值类型(基本类型、容器、函数、生成器等) 4. 函数作用域与变量生命周期 5. 函数的高级特性(闭包、递归、装饰器、高阶函数) 6. 函数在实际开发中的综合应用 每个知识点都配有详细注释和示例代码,帮助你逐步掌握函数编程的核心思想。 """ # ==================== 1. 函数基础概念 ==================== """ 📚 什么是函数? 函数是一段可重复使用的代码块,它接受输入(参数),执行特定任务,并返回结果。 函数就像厨房里的食谱:输入食材 → 按照步骤加工 → 输出菜肴 🔍 为什么使用函数? 1. 代码复用:避免重复编写相同代码 2. 模块化:将复杂问题分解为简单部分 3. 抽象封装:隐藏实现细节,提供简单接口 4. 提高可读性:通过函数名表达意图 5. 易于维护:修改只需在一处进行 """ # 示例1:简单函数定义与调用 def welcome_message(name: str) -> str: # 定义函数,参数为字符串,返回字符串 """欢迎消息函数(返回字符串)""" # 函数文档字符串 message = f"您好,{name}!欢迎使用Python函数教学" # 创建欢迎消息 return message # 返回结果 # 调用函数并打印结果 print("\n=== 函数基础示例 ===") # 打印示例标题 result = welcome_message("张三") # 调用函数并存储结果 print(result) # 打印结果:您好,张三!欢迎使用Python函数教学 # 示例2:函数复用价值(计算圆面积) def calculate_area(radius: float) -> float: # 定义函数,参数为浮点数,返回浮点数 """计算圆面积(返回浮点数)""" # 函数文档字符串 pi = 3.14 # 定义圆周率近似值 area = pi * (radius ** 2) # 计算圆面积 return area # 返回计算结果 # 复用计算函数 radius1 = 3 # 定义第一个半径 area1 = calculate_area(radius1) # 计算第一个圆面积 print(f"\n半径{radius1}的圆面积: {area1:.2f}") # 打印结果(保留两位小数) radius2 = 5 # 定义第二个半径 area2 = calculate_area(radius2) # 计算第二个圆面积 print(f"半径{radius2}的圆面积: {area2:.2f}") # 打印结果(保留两位小数) # 示例3:函数作为模块化工具(BMI计算) def calculate_bmi(weight_kg: float, height_m: float) -> tuple: # 定义函数,返回元组 """计算BMI并返回结果和分类(返回元组)""" # 函数文档字符串 bmi = weight_kg / (height_m ** 2) # 计算BMI值 # 根据BMI值确定分类 if bmi < 18.5: # BMI小于18.5为偏瘦 category = "偏瘦" elif bmi < 24: # BMI在18.5-24之间为正常 category = "正常" else: # BMI大于等于24为超重 category = "超重" return bmi, category # 返回包含两个值的元组 # 使用示例 print("\nBMI计算示例:") # 打印示例标题 bmi_result, status_result = calculate_bmi(70, 1.75) # 调用函数并解包结果 print(f"BMI值: {bmi_result:.1f}") # 打印BMI值(保留一位小数) print(f"健康状态: {status_result}") # 打印健康状态 # ==================== 2. 函数定义与使用 ==================== """ 📚 函数定义的基本结构: def 函数名(参数1: 类型, 参数2: 类型 = 默认值) -> 返回类型: '''函数文档字符串''' # 函数体 return 结果 🔍 为什么有多种参数类型? 1. 提高灵活性:适应不同调用场景 2. 简化调用:默认参数减少必要输入 3. 处理不确定输入:*args和**kwargs处理可变参数 4. 强制关键字参数:提高代码可读性和安全性 """ # 1. 无返回值函数 def greet(name: str) -> None: # 定义无返回值函数 """向用户打招呼(无返回值)""" # 函数文档字符串 print(f"Hello, {name}!") # 直接打印问候语 print("\n=== 无返回值函数示例 ===") # 打印示例标题 greet("Alice") # 调用函数 # 2. 带返回值的函数 def add(a: int, b: int) -> int: # 定义带返回值的函数 """返回两个数的和(返回整数)""" # 函数文档字符串 return a + b # 返回计算结果 print("\n=== 带返回值函数示例 ===") # 打印示例标题 result = add(3, 5) # 调用函数并存储结果 print(f"3 + 5 = {result}") # 打印结果 # 3. 多种参数类型详解 def complex_func(a: int, b: int = 2, *args, **kwargs) -> tuple: # 定义支持多种参数类型的函数 """参数类型演示函数(返回元组)""" # 函数文档字符串 print("\n=== 参数分析开始 ===") # 打印参数分析开始标记 print(f"必选参数a: {a} (类型: {type(a).__name__})") # 打印必选参数信息 print(f"默认参数b: {b} (类型: {type(b).__name__})") # 打印默认参数信息 # 处理可变位置参数 if args: # 检查是否有可变位置参数 print("\n可变位置参数(args):") # 打印标题 for i, arg in enumerate(args): # 遍历所有可变位置参数 print(f" args[{i}] = {arg} (类型: {type(arg).__name__})") # 打印参数信息 # 处理可变关键字参数 if kwargs: # 检查是否有可变关键字参数 print("\n可变关键字参数(kwargs):") # 打印标题 for key, value in kwargs.items(): # 遍历所有可变关键字参数 print(f" {key} = {value} (类型: {type(value).__name__})") # 打印参数信息 print("=== 参数分析结束 ===") # 打印参数分析结束标记 return a + b, a * b # 返回计算结果元组 print("\n=== 多种参数类型示例 ===") # 打印示例标题 print("调用1: 只传必选参数") # 打印调用说明 sum_result, product_result = complex_func(5) # 调用函数(只传必选参数) print(f"和: {sum_result}, 积: {product_result}") # 打印结果 print("\n调用2: 传所有类型参数") # 打印调用说明 result_tuple = complex_func(3, 4, 5, 6, name="Bob", age=25) # 调用函数(传所有类型参数) print(f"返回结果: {result_tuple}") # 打印结果 # 4. 仅关键字参数函数 def create_user(*, username: str, email: str, is_admin: bool = False) -> dict: # 定义仅关键字参数函数 """创建用户账户(返回字典)""" # 函数文档字符串 return { # 返回用户信息字典 "username": username, # 用户名 "email": email, # 邮箱 "is_admin": is_admin # 管理员状态 } print("\n=== 仅关键字参数示例 ===") # 打印示例标题 user = create_user(username="tech_guru", email="guru@example.com") # 调用函数(使用关键字参数) print(f"创建的用户: {user}") # 打印结果 # ==================== 3. 函数作用域与特性 ==================== """ 📚 作用域概念: 作用域决定了变量的可见性和生命周期,Python有四种作用域1. 局部作用域(Local) - 函数内部 2. 闭包函数作用域(Enclosing) - 嵌套函数中 3. 全局作用域(Global) - 模块级别 4. 内置作用域(Built-in) - Python内置名称 🔍 为什么理解作用域重要? 1. 避免变量冲突:不同作用域的同名变量互不影响 2. 管理变量生命周期:局部变量在函数结束后销毁 3. 实现闭包:通过作用域链保存状态 4. 控制访问权限:限制变量的可见范围 """ # 1. 作用域示例 global_var = "我是全局变量" # 定义全局变量 def scope_test() -> int: # 定义作用域测试函数 """作用域测试函数(返回整数)""" # 函数文档字符串 local_var = "我是局部变量" # 定义局部变量 print(f"\n函数内访问全局变量: {global_var}") # 访问全局变量 global another_global # 声明要修改全局变量 another_global = "我在函数中定义的全局变量" # 定义新的全局变量 square = lambda x: x ** 2 # 定义lambda表达式(匿名函数) return square(5) # 返回计算结果 print("\n=== 作用域示例 ===") # 打印示例标题 print(f"5的平方: {scope_test()}") # 调用函数并打印结果 print(f"新全局变量: {another_global}") # 访问新全局变量 # 2. 闭包详解 """ 📚 什么是闭包? 闭包是一个函数对象,它可以"记住"并访问创建它的词法作用域中的变量, 即使外部函数已经执行完毕。 闭包三要素: 1. 外部函数:定义闭包的环境 2. 内部函数:访问外部函数变量的函数 3. 捕获的变量:内部函数访问的外部变量 🔍 为什么使用闭包? 1. 状态保持:在函数调用之间保持状态 2. 数据封装:创建私有变量 3. 函数工厂:生成具有不同配置的函数 4. 回调函数:在事件处理中保持上下文 """ def counter_factory(initial: int = 0) -> callable: # 定义闭包工厂函数 """创建计数器闭包(返回函数)""" # 函数文档字符串 count = initial # 闭包内部状态(捕获的变量) def increment() -> int: # 定义内部函数(闭包) """内部计数器函数(返回整数)""" # 函数文档字符串 nonlocal count # 声明count来自外部作用域(非全局) count += 1 # 修改闭包状态 return count # 返回当前计数值 return increment # 返回内部函数(闭包) print("\n=== 闭包示例 ===") # 打印示例标题 print("创建初始值为10的计数器") # 打印说明 counter1 = counter_factory(10) # 创建计数器闭包(初始值10) print("第一次调用:", counter1()) # 第一次调用(输出11) print("第二次调用:", counter1()) # 第二次调用(输出12) print("\n创建初始值为0的计数器") # 打印说明 counter2 = counter_factory() # 创建计数器闭包(初始值0) print("第一次调用:", counter2()) # 第一次调用(输出1) print("第二次调用:", counter2()) # 第二次调用(输出2) # 3. 递归函数 """ 📚 什么是递归? 递归是函数直接或间接调用自身的过程。 🔍 为什么使用递归? 1. 解决分而治之问题:如树遍历、分治算法 2. 简化代码:对某些问题比循环更简洁 3. 数学计算:自然适合数学递归定义(如阶乘、斐波那契数列) ❗ 注意事项: 1. 必须有基本情况(终止条件) 2. 递归深度有限制(可通过sys.setrecursionlimit调整) 3. 可能效率较低(重复计算) """ def factorial(n: int) -> int: # 定义递归函数 """计算阶乘的递归函数(返回整数)""" # 函数文档字符串 if n == 0: # 基本情况(终止条件) return 1 # 0的阶乘是1 return n * factorial(n - 1) # 递归调用 print("\n=== 递归函数示例 ===") # 打印示例标题 print(f"0! = {factorial(0)}") # 计算0的阶乘 print(f"1! = {factorial(1)}") # 计算1的阶乘 print(f"5! = {factorial(5)}") # 计算5的阶乘 # ==================== 4. 函数返回类型详解 ==================== """ 📚 Python函数可以返回多种类型: 1. 基本类型:int, float, str, bool 2. 容器类型:list, tuple, dict, set 3. 函数类型:闭包函数 4. 生成器:使用yield关键字 5. None:无返回值 🔍 为什么需要多种返回类型? 1. 灵活性:适应不同场景需求 2. 高效处理大数据:生成器节省内存 3. 创建工厂函数:返回定制化函数 4. 结构化数据:返回容器类型组织多个值 """ # 1. 返回列表 def get_even_numbers(n: int) -> list: # 定义返回列表的函数 """获取前n个偶数(返回列表)""" # 函数文档字符串 return [2 * i for i in range(1, n + 1)] # 使用列表推导式生成偶数列表 print("\n=== 返回列表示例 ===") # 打印示例标题 print("前5个偶数:", get_even_numbers(5)) # 调用函数并打印结果 # 2. 返回字典 def create_person(name: str, age: int) -> dict: # 定义返回字典的函数 """创建人员信息字典(返回字典)""" # 函数文档字符串 return { # 返回人员信息字典 "name": name, # 姓名 "age": age, # 年龄 "adult": age >= 18 # 是否成年(布尔值) } print("\n=== 返回字典示例 ===") # 打印示例标题 person = create_person("王五", 30) # 调用函数 print(f"人员信息: 姓名={person['name']}, 年龄={person['age']}, 成年={person['adult']}") # 打印结果 # 3. 返回函数 def multiplier_factory(factor: int) -> callable: # 定义返回函数的函数 """创建乘法器函数(返回函数)""" # 函数文档字符串 def multiply(x: int) -> int: # 定义内部函数 """实际执行乘法的函数""" # 函数文档字符串 return x * factor # 返回乘法结果 return multiply # 返回内部函数 print("\n=== 返回函数示例 ===") # 打印示例标题 double = multiplier_factory(2) # 创建乘以2的函数 triple = multiplier_factory(3) # 创建乘以3的函数 print(f"5的双倍: {double(5)}") # 调用函数并打印结果 print(f"5的三倍: {triple(5)}") # 调用函数并打印结果 # 4. 返回生成器 def fibonacci(n: int): # 定义返回生成器的函数 """生成斐波那契数列(返回生成器)""" # 函数文档字符串 a, b = 0, 1 # 初始化斐波那契数列前两个值 for _ in range(n): # 循环n次 yield a # 生成当前值 a, b = b, a + b # 更新下一个值 print("\n=== 返回生成器示例 ===") # 打印示例标题 print("斐波那契数列(前10个):") # 打印标题 for num in fibonacci(10): # 遍历生成器 print(num, end=" ") # 打印数值(用空格分隔) # ==================== 5. 函数进阶特性 ==================== """ 📚 高阶函数: 高阶函数是接受其他函数作为参数或返回函数作为结果的函数。 🔍 为什么使用高阶函数? 1. 抽象通用模式:如map、filter、reduce 2. 实现策略模式:运行时改变行为 3. 创建函数组合:将简单函数组合成复杂操作 """ # 1. 高阶函数示例 def apply_operation(func: callable, data: list) -> list: # 定义高阶函数 """将函数应用到列表每个元素(返回列表)""" # 函数文档字符串 return [func(item) for item in data] # 使用列表推导式应用函数 print("\n\n=== 高阶函数示例 ===") # 打印示例标题 numbers = [1, 2, 3, 4] # 定义数字列表 squared = apply_operation(lambda x: x ** 2, numbers) # 应用平方函数 print("数字平方:", squared) # 打印结果 """ 📚 装饰器: 装饰器是一种特殊的高阶函数,它接受一个函数并返回一个新函数, 用于在不修改原函数代码的情况下增强其功能。 🔍 为什么使用装饰器? 1. 代码复用:避免重复相同逻辑(如日志、计时) 2. 分离关注点:保持核心逻辑纯净 3. 动态添加功能:运行时增强函数 4. 可组合性:多个装饰器可叠加使用 """ # 2. 装饰器示例 def timing_decorator(func: callable) -> callable: # 定义装饰器函数 """测量函数执行时间的装饰器(返回函数)""" # 函数文档字符串 def wrapper(*args, **kwargs): # 定义包装函数 import time # 导入时间模块 start = time.time() # 记录开始时间 result = func(*args, **kwargs) # 调用原始函数 end = time.time() # 记录结束时间 print(f"{func.__name__} 执行耗时: {end - start:.6f}秒") # 打印执行时间 return result # 返回原始函数结果 return wrapper # 返回包装函数 @timing_decorator # 应用装饰器 def calculate_sum(n: int) -> int: # 定义被装饰的函数 """计算1到n的和(返回整数)""" # 函数文档字符串 return sum(range(1, n + 1)) # 计算1到n的和 print("\n=== 装饰器示例 ===") # 打印示例标题 print(f"11000000的和: {calculate_sum(1000000)}") # 调用函数并打印结果 # 3. 函数文档和注解 def format_user_info(name: str, age: int, email: str = "") -> str: # 定义带文档和注解的函数 """ 格式化用户信息(返回字符串) 为什么使用函数文档和注解? 1. 提高可读性:明确函数目的和使用方式 2. IDE支持:提供自动提示和类型检查 3. 文档生成:自动生成API文档 4. 类型提示:减少运行时错误 参数: name: 用户名 age: 用户年龄 email: 用户邮箱(可选) 返回: 格式化后的用户信息字符串 """ info = f"姓名: {name}, 年龄: {age}" # 基础信息 if email: # 如果有邮箱 info += f", 邮箱: {email}" # 添加邮箱信息 return info # 返回完整信息 print("\n=== 函数文档和注解示例 ===") # 打印示例标题 print(format_user_info("李四", 28, "lisi@example.com")) # 调用函数并打印结果 print("函数注解:", format_user_info.__annotations__) # 打印函数注解 print("函数文档:", format_user_info.__doc__) # 打印函数文档字符串 # ==================== 6. 综合应用 ==================== """ 📚 综合应用场景: 将前面学到的函数知识应用于实际开发场景 """ # 1. 电商折扣计算 def calculate_discount(price: float, user_type: str = "regular", *coupons: float) -> float: # 定义电商折扣计算函数 """ 计算商品最终价格(返回浮点数) 应用技术: - 默认参数 - 可变参数 - 字典映射 - 条件判断 参数: price: 商品原价 user_type: 用户类型 (regular/vip/premium) *coupons: 优惠券折扣列表 返回: 商品最终价格 """ # 用户折扣映射 discounts = { "regular": 0.0, # 普通用户无折扣 "vip": 0.1, # VIP用户9折 "premium": 0.2 # 高级用户8折 } # 计算最大优惠券折扣 coupon_discount = max(coupons) if coupons else 0 # 取最大优惠券折扣 # 应用最高折扣(用户折扣和优惠券取最大) discount_rate = max(discounts.get(user_type, 0), coupon_discount) # 计算折扣后价格 discounted_price = price * (1 - discount_rate) # 确保不低于成本价(7折) min_price = price * 0.7 return max(discounted_price, min_price) # 返回最终价格 print("\n=== 电商折扣计算 ===") # 打印示例标题 print("VIP用户购买1000元商品:", calculate_discount(1000, 'vip')) # VIP用户无优惠券 print("高级用户使用15%优惠券:", calculate_discount(1000, 'premium', 0.15)) # 高级用户有优惠券 print("普通用户使用25%优惠券:", calculate_discount(1000, 'regular', 0.25)) # 普通用户有优惠券 # 2. 分页生成器 def paginate(data: list, page_size: int): # 定义分页生成器函数 """ 分页生成器(返回生成器) 应用技术: - 生成器函数 - 切片操作 - 枚举函数 参数: data: 数据集 page_size: 每页大小 生成: 每页的数据切片 """ for i in range(0, len(data), page_size): # 按页大小循环 yield data[i:i + page_size] # 生成当前页数据 print("\n=== 分页生成器 ===") # 打印示例标题 big_data = list(range(1, 101)) # 创建1-100的数据集 print("分页显示(每页10条):") # 打印标题 for page_number, page in enumerate(paginate(big_data, 10), 1): # 遍历分页结果 print(f"第{page_number}页: {page[:5]}...") # 只显示前5项防止过长 # 3. 数据分析管道 def data_analysis_pipeline(data: list): # 定义数据分析管道函数 """ 数据分析管道(返回生成器) 应用技术: - 数据过滤 - 异常处理 - 生成器 - 数据标准化 步骤: 1. 过滤有效数字 2. 归一化处理(0-1范围) """ # 过滤有效数据 valid_data = [x for x in data if isinstance(x, (int, float))] # 只保留数字类型 # 如果没有有效数据,直接返回 if not valid_data: # 检查有效数据是否为空 return # 提前返回 # 计算最小值和最大值 min_val = min(valid_data) # 最小值 max_val = max(valid_data) # 最大值 # 避免除以零错误 if min_val == max_val: # 所有值相同的情况 for x in valid_data: # 遍历有效数据 yield 0.0 # 归一化为0 else: for x in valid_data: # 遍历有效数据 yield (x - min_val) / (max_val - min_val) # 计算归一化值 print("\n=== 数据分析管道 ===") # 打印示例标题 mixed_data = [10, 15, 'a', 20, 25, None, 30, 35] # 测试数据(包含非数字值) print("数据标准化结果:") # 打印标题 for value in data_analysis_pipeline(mixed_data): # 遍历标准化结果 print(f"{value:.2f}", end=" ") # 打印格式化结果(保留两位小数) print("\n\n=== 课程结束 ===") # 课程结束标记 优化下,得按照大纲的顺序来讲啊1. 函数的基本概念与定义方式(函数的基本定义) 2. 函数参数的多种类型(必选、默认、可变、关键字等) 3. 函数的返回值类型(基本类型、容器、函数、生成器等) 4. 函数作用域与变量生命周期 5. 函数的高级特性(闭包、递归、装饰器、高阶函数) 6. 函数在实际开发中的综合应用,现在感觉乱七八糟的
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