Python函数篇 -递归函数、匿名函数及高阶..._python中的increase指的是什么-优快云博客

本文详细探讨了全局变量与局部变量的区别，递归函数的工作原理，匿名函数的应用场景，以及高阶函数的概念。同时，深入介绍了map、reduce和filter三个内置函数的功能与使用方法。

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1.全局变量和局部变量

　　一般定义在程序的最开始的变量称为函数变量，在子程序中定义的变量称为局部变量，可以简单的理解为，无缩进的为全局变量，有缩进的是局部变量，全局变量的作用域是整个程序，而局部变量的作用域是子程序内部，当程序运行时，首先会找程序内部有没有局部变量，如果有，则调用，如果没有，才会去调用全局变量。如下：

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name = "czp" 　　　　　　　　　　　　 #全局变量

def func ( ) :

name = "czp1" 　　　　　　　　　 #局部变量

print ( name )

func ( )

运行结果：

czp 1 　　　　　　　　　　　　　调用func ( ) 函数，程序会先在函数内部找有没有 name 这个变量，如果有，就会调用该 name 的值，而如果没有定义局部变量的话，函数会去找全局 name 。

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　　可以通过global关键字，通过局部变量修改全局变量，如下所示：

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name = "czp" 　　　　　　　　　　 #定义全局变量

def func ( ) :

global name 　　　　　　　在函数内部，通过 global 关键字，通过局部变量修改全局变量的值

name = "czp1"

print ( name )

func ( ) 　　　　　　　　　　　　打印局部变量中 name 的值

print ( name ) 　　　　　　　　　打印全局变量中 name 的值

运行结果：

czp 1

czp 1 　　　　　　　　　　　　　在运行结果中可以明显看出，通过 global ，在定义局部变量的同时，也修改了全局变量的值

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　　global与nonlocal的区别：

　　python引用变量的顺序：当前作用域局部变量->外层作用域变量->当前模块中的全局变量->python内置变量

　　global关键字用来在函数或局部作用域中使用全局变量，并通过glabal关键字在局部作用域中修改全局变量（一般不推荐这么做）

　　nonlocal关键字用来在函数或局部作用域使用外层（非全局）变量。

2.递归函数

　　在一个函数的内部，可以调用其他的函数，如果某一个函数在内部调用的函数仍然是自身，这个函数就可以称为递归函数。

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def calc ( n ) :

print ( n )

if int ( n / 2 ) = = 0 :

return n

return calc ( int ( n / 2 ) ) 　　　　　　　　在calc函数中，反复调用calc自身，这样的函数就是递归函数

calc ( 10 )

运行结果：

10

5

2

1

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　　注意：在递归函数中，并不是可以让自身永远的循环下去，递归函数中必须定义一个明确的结束条件，每进行更深一次的递归，解决问题的规模必须要较上一层有所减少，

　　递归函数常用来进行二分查找。。

3.匿名函数

　　匿名函数其实就是不需要指定显示的函数。用lambda关键字定义，通常我们定义一个函数用这种形式：

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def calc ( x ) :

return x + 1

print ( calc ( 2 ) )

运行结果：

3

　　而上段代码用匿名函数使用的话，就可以使用如下的方式，通过lambda关键字，传入一个形参x，用冒号隔开，后面加入return的值。

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res = lambda x : x + 1

print ( res ( 2 ) )

运行结果：

3

　　匿名函数单独这么用意义不大，但是和其他函数一起用的时候，功能就显现的很明显了。如下面的例子

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res = map ( lambda x : x * * 2 , [ 2 , 4 , 6 , ] )

for i in res :

print ( i )

运行结果：

4

16

36

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　　我会在接下来写内置方法的时候具体的展示出使用匿名函数的好处。

4.高阶函数

　　高阶函数的特点如下：1）函数接收的参数是一个函数；2）函数的返回值是一个函数

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将函数作为参数传给另一个函数

def foo ( n ) : 　　

print ( n )

def bar ( name ) :

print ( "my name is %s" % name )

print ( foo ( bar ( "尼古拉斯赵四" ) ) )

运行结果：

my name is 尼古拉斯赵四

None

None　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　返回两个None，因为在foo（）和bar（）函数中我没有定义retturn。默认返回None

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将函数作为另一个函数的返回值

def bar ( ) :

print ( "from bar" )

def foo ( ) :

print ( "from foo" )

return bar

foo ( ) ( )

运行结果：

from foo

from bar

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4.内置函数

　　首先我先介绍3个比较重要，也是比较常用的内置函数，map；reduce，filter3个内置函数

　　1.map：

　　将函数作用于seq中的每一个元素，并将所有的调用的结果作为一个list返回。

　　模拟一下这个需求：有一个列表[1,2,3,4],我要让列表中的每一个元素自增1，然后打印出来，这个程序可以这样写：

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name = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]　　　　　　　　

res = []　　　　　　　　　　　　　　　　　　定义一个空列表，用来接收自增一后的值

def calc ( array ) :

for i in array : 　　　　　　　　　　 使用 for 循环，遍历传入列表中的每一个元素

res.append ( i + 1 ) 　　　　　　　　

return res

print ( calc ( name ) )

运行结果：

[ 2 , 3 , 4 , 5 ]

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　　那如果我想要的需求是让列表自减1，自乘呢，难道要把这段代码重复写一段，只是改一句res.append（i-1），或者更高级一点，我们在定义一个函数：

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def increase ( x ) :

return x -1 　　　　　　　　　　　　　　　定义一个自减 1 的函数

name = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]

res = []

def calc ( func , array ) : 　　　　　　　　　　 在这里定义两个形参，一个用来传入函数increase，一个用来传入列表 name

for i in array :

res.append ( increase ( i ) ) 　　　　

return res

print ( calc ( increase , name ) )

运行结果：

[ 0 , 1 , 2 , 3 ]

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　　更高级一点呢？我们用map+上面提到的匿名函数，可以很好的完成这样的需求：

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name = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]

print ( list ( map ( lambda x : x + 1 , name ) ) )

运行结果：

[ 2 , 3 , 4 , 5 ]

　　ok,上面写了那么多，两行代码搞定。

　　2.reduce：

　　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。可以简单的理解为，map接受一个列表，返回的仍然是一个列表，而reduce会进行计算，返回一个值

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