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麦子学院  2017-07-23 21:13

Python学习之函数以及函数式编程详解

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本文和大家分享的主要是python 函数及函数式编程相关内容,一起来看看吧,希望对大家 学习python有所帮助。
   函数基本语法及特性
   定义
  数学函数定义: 一般的,在一个变化过程中,如果有两个变量 x y ,并且对于 x 的每一 个确定的值, y 都有唯一确定的值与其对应,那么我们就把 x 称为自变量,把 y 称为因变 量, y x 的函数。自变量 x 的取值范围叫做这个函数的定义域。
  但编程中的「函数」概念,与数学中的函数是有很  同的  函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法
   函数的优点
  ·  减少重复代码
  ·  使程序变的可扩展
  ·  使程序变得易维护
   函数与过程
  ·  定义函数
   def  fun1(): # 函数名称 "The function decription" print("in the func1")  return 0 # 返回值
  ·  定义过程
   def  fun2():"The progress decription"
  print("in the func2")
  ·  函数与过程 过程就是没有返回值的函数 但是在 python 中,过程会隐式默认返回 none ,所以在 python 中即便是过程也可以算作函数。
   def  fun1():
  "The function decription"
  print("in the func1")
   return 0 def  fun2():
  "The progress decription"
  print("in the func2")
  x=fun1()
  y=fun2()
  print("from func1 return is %s" %x)
  print("from func2 return is %s" %y)
  结果为:
   in the func1 in the func2 from func1  return  is 0 from func2  return  is  None
   返回值
  要想获取函数的执  结果,就可以 return 语 把结果返回。
  1.
  函数在执  过程中只要遇到return 语 ,就会停 执 并返回结果,所以也可以 解为  return  语 代表着函数的结束,如果未在函数中指定 return, 那这个函数的返回值为 None
  2.
  3.
  接受返回值
  4.
  赋予变量,例如:
  5.
   def  test():
  print('in the test')
   return 0
  x=test()
  1.  返回什么样的变量值
  return  个数没有固定, return 的类型没有固定。 例如:
   def  test1():
  print('in the test1')
   def  test2():
  print('in the test2')
   return 0
   def  test3():
  print('in the test3')
   return 1,'hello',['alex','wupeiqi'],{'name':'alex'}
   def  test4():
  print('in the test4')
   return test2
  x=test1()
  y=test2()
  z=test3()
  u=test4()
  print(x)
  print(y)
  print(z)
  print(u)
  结果是:
   in the test1 in the test2 in the test3 in the test4
  None
  0
  (1, 'hello', ['alex', 'wupeiqi'], {'name': 'alex'})
  < function test2 at 0x102439488>
  ·  返回值数 =0: 返回 None  没有 return
  ·  返回值数 =1: 返回 object return 一个值, python  基本所有的数据类型都是对象。
  ·  返回值数 >1: 返回 tuple ,  return 多个值。
  ·  返回可以返回函数 :return test2 会将 test2 的内存地址返回。
  1.  为什么要有返回值 ?
  想要整个函数执行的结果。  可能对执行结果进行相关操作。  比如登陆,返回true  接下来就可以进行其他操作。 如果是 false  则不给操作。
   函数参数
   形参和实参定义
  ·  形参
  形式参数,不是实际存在,是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参,目的是在函数调用时接收实参( 形参个数,类型应与实参一一对应 )
  变量只有在被调时才分配内存单元
  ·  实参
  实际参数,调用函数时传给函数的参数,可以是常量、变量、表达式、函数等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有确定的值,以  把这些值传送给形参。因此应预先用赋值,输入  等办法使参数获得确定值。
  ·  区别
  形参是虚拟的,不占用内存空间. 形参变量只有在被调用时才分配内存单元,,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。因此,形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调函数后,则不能再使该形参变量。
  实参是一个变量,占用内存空间,数据传送单向,实参传给形参,不能形参传给实参。
   def  calc(x,y): #x,y 为形参
  res = x**y
   return res
  c = calc(a,b) #a,b 为实参
  print(c)
   def  test(x,y): #x,y 为形参
  print(x)
  print(y)
  x=1 #x 为实参
  y=2 #y 为实参
  test(x=x,y=y) # 等号左边 x,y 为形参,等号右边 x,y 为实参,引用不分顺序,按关键字引用。
   默认参数
  定义函数的时候,还可以有默认参数。  函数的默认参数的作用是简化调用,你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候,又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。
  # 定义一个计算  N 次方的函数 , 默认是 2 次方 def  test6(x,n=2):
  s=1
   while n>0:
  n=n-1
  s=s*x
  print(s)
   return s
  test6(2)
  默认参数只能定义在必需参数的后面.
   可变参数
  如果想让一个函数能接受任意个参数,我们就可以定义一个可变参数:
   def  fn(*args):
   print args
  可变参数的名字前面有个 *  号,我们可以传入 0 个、 1 个或多个参数给可变参数:  Python 解释器会把传入的一组参数组装成一个 tuple 传递给可变参数,因此,在函数内部,直接把变量  args  看成一个  tuple  就好了。
  定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值,就可以定义一个可变参数:
   def  average(*args):
  ...
  这样,在调用的时候,可以这样写:
  >>> average()0>>> average(1, 2)1.5>>> average(1, 2, 2, 3, 4)2.4
   位置参数和关键字
  位置参数调用:实参与形参位置一一对应关键参数调用 : 位置无需固定。
  正常情况下,给函数传参数要按顺序,如果不按顺序就可以用关键参数调用,只需指定参数名即可,但关键参数必须放在位置参数之后。
   def  test5(u,v,w):
  print(u)
  print(v)
  print(w)
  test5(3,w=2,v=6)
   函数调用
  Python 内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。
  要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs ,它接收一个参数。
  调用 abs  函数:
  >>> abs(-21)21
  调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError 的错误,并且 Python 会明确地告诉你: abs() 有且仅有 1 个参数,但给出了两个:
  >>> abs(21,8)
  Traceback (most recent  call  last):
  File "/Users/cathy/PycharmProjects/p51cto/day3/func_test3.py", line 67, in
  abs(21,8)
  TypeError: abs() takes exactly one  argument (2 given)
  如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError 的错误,并且给出错误信息: str 是错误的参数类型:
  >>> abs('a')
  Traceback (most recent  call  last):
  File "/Users/cathy/PycharmProjects/p51cto/day3/func_test3.py", line 69, in
  abs('a')
  TypeError:  bad operand type  for abs(): 'str'
   递归函数
  在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
  举个例子,我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n ,用函数  fact(n) 表示:
   def  fact(n):
   if n==1:
   return 1
   return n * fact(n - 1)
  递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。
   嵌套函数
  python 允许在定义函数的时候,其函数体内又包含另外一个函数的完整定义。
  name = "test1" def  changeout():
  name = "test2"
   def  changeinner():
  name = "test3"
  print("changeinner 赋值打印 ", name)
  changeinner()  #  调用内层函数
  print(" 外层调用内层打印 ", name)
  changeout()
  print(" 调用外层打印 ", name)
  内部函数可以访问其外部函数的作用域,但是外部函数不能访问内部函数的作用域。
  def change1(name):
   匿名函数
  匿名函数就是不需要显式的指定函数
  # 这段代码  def calc(n): return n**n print(calc(10))
  # 换成匿名函数  calc = lambda n:n**n print(calc(10))
   函数式编程
  单说," 函数式编程 " 是一种 " 编程范式 " programming paradigm ),也就是如何编写程序的方法论。
  主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。
来源: 博客园