chapter 11 function

第十一章，函数

#coding: utf-8

from operator import add,sub

from random import randint, choice

ops={'+':add,'-':sub}

MAXTRIES=2

def doprob():

    op=choice('+-')

    nums=[randint(1,40) fori in range(2)]

   nums.sort(reverse=True)

    ans=ops[op](*nums)

   pr='%d%s%d='%(nums[0],op,nums )

    oops=0

    while True:

       try:

           ifint(raw_input(pr))==ans:

              print '马思尧correct'

              break

           ifoops==MAXTRIES:

             print'answer\n%s%d'%(pr,ans)

          else:

              print'马思尧你算错了，incorrect...try again'

              oops=oops+1

       except(KeyBoardInterrupt,EOFError,ValueError):

           print'invalid input... try again'

def main():

    while True:

       doprob()

       try:

          opt=raw_input('again? ').lower()

           if opt andopt[0]=='n':

              break

       except(KeyboardInterrupt,EOFError):

          break

if __name__=='__main__':

    main()

这个小程序的知识点在ans=ops[op](*nums)，把一个列表传递给函数，ops[op]是add()或者sub()函数。

Python 一样容许程序员执行一个没有显式定义参数的函数，相应的方法是经过一个把元组（非关键字

参数）或字典（关键字参数）做为参数组传递给函数。咱们将在本章中讨论这两种形式。基本

上，你能够将全部参数放进一个元组或者字典中，仅仅用这些装有参数的容器来调用一个函数，而

没必要显式地将它们放在函数调用中：func(*tuple_grp_nonkw_args,**dict_grp_kw_args)

闭包的概念：

若是在一个内部函数里，对在外部做用域(但不是在全局做用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是closure。定义在外部函数内的但由内部

函数引用或者使用的变量被称为自由变量

自由变量 和 函数,这两个关键稍后再说。仍是得在赘述下“闭包”的意思，望文知意，能够形象的把它理解为一个封闭的包裹，这个包裹就是一个

函数，固然还有函数内部对应的逻辑，包裹里面的东西就是自由变量，自由变量能够在随着包裹处处游荡。固然还得有个前提，这个包裹是被建立出

来的。

在经过Python的语言介绍一下，一个闭包就是你调用了一个函数A，这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫作闭包。你在调用函数A

的时候传递的参数就是自由变量。

实例：

def func(name):

    definner_func(age):

       print 'name:', name, 'age:', age

    return inner_func

bb = func('the5fire')

bb(26)  # >>> name: the5fire age:26

这里面调用func的时候就产生了一个闭包——inner_func,而且该闭包持有自由变量——name，所以这也意味着，当函数func的生命周期结束以后，

name这个变量依然存在，由于它被闭包引用了，因此不会被回收

2. 为何使用闭包

3. 使用闭包

装饰器，第一次据说这个东西，好好研究一下。

那什么是装饰器？。。。。如今咱们知道装饰器实际就是函数，他们接受函数对象

装饰器的做用：

   引入日志

?? 增长计时逻辑来检测性能

?? 给函数加入事务的能力

使用函数装饰器的例子(deco.py)

默认参数和关键字参数的区别，

其实我一直知道默认参数是什么，可是不知道关键字参数是什么。

def func(name,age=1,gender=m):

pass

这个函数里age,gender就是默认参数，调用函数时能够不给age和gender赋值。func('raoxiaoyuan')是正确的

那么关键字参数是什么呢？

#关键字参数

#用上面第一個例子 person( name, age=1, gender='M')

#用关键字給function傳值時,不雖要跟著順序來也沒問題

#就算 age 和 name 順序不一样, 但因為是用关键字來傳值,因此沒問題

person( age=18, name='Jacky')  

#output --> name: Jacky   age: 18   gender: 'M'

person( gender='F', age=17, name='Ashley')

#output --> name: Ashley  age: 17  gender: 'F'

//////////////////////////////////////////////////////

原来关键字参数就是age=18, name='Jacky'这样来赋值就是关键字参数啊，呜呼哀哉。。。

可变长参数有几种：

1.非关键字可变长参数（元组）

def function_name([formal_args,]*vargs_tuple):#*vargs_tuple这个元组收纳全部其余的参数。

"function_documentation_string"

function_body_suite

2..关键字变量参数（Dictionary）（字典）

def function_name([formal_args,][*vargst,] **vargsd):

function_documentation_string function_body_suite

[*vargst,]#*vargst这个元组收纳全部其余的非关键字的参数

 **vargsd#关键字变量参数应该为函数定义的最后一个参数，带**

函数式编程的内建函数

apply()已弃用，不作研究

filter():

filter(...)

    filter(function or None,sequence) -> list, tuple, or string

说明：

     对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True（！=0）的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返

回，False则退出（0），进行过滤。

map():

map(...)

    map(function, sequence[,sequence, ...]) -> list

说明：

     对sequence中的item依次执行function(item)，执行结果输出为list。

reduce():

reduce(...)

    reduce(function,sequence[, initial]) -> value

说明：

     对sequence中的item顺序迭代调用function，函数必需要有2个参数。要是有第3个参数，则表示初始值，能够继续调用初始值，返回一个值。

应用map，reduce，filter

1）：实现5!+4!+3!+2!+1!

code:

def newlist(n):

    count=[]

    for i in map(lambdax:x+1,range(n)):

       m=reduce(lambda x,y:x*y,map(lambdax:x+1,range(i)))

       count.append(m)

    return count

if __name__=='__main__':

    try:

       n=input('please input number(int type):')

       result=newlist(n)

       print reduce(lambda x,y:x+y,result)

   except(NameError,TypeError):

       print 'that is not a number'

2)将100~200之内的质数挑选出来

code:

def is_prime(start,stop):

    stop=stop+1

    prime = filter(lambda x: not [x%i for i in range(2,x) if x%i ==0],range(start,stop))

    prime = filter(lambda x: not [x%i for i in range(2,x) if x%i ==0],range(start,stop))

    print prime

is_prime(100,200)

偏函数应用:什么是偏函数？Currying 能泛化成为偏函数应用（PFA）， 这种函数将任意数量（顺

序）的参数的函数转化成另外一个带剩余参数的函数对象。

在某种程度上，这彷佛和不提供参数，就会使用默认参数情形类似。

例子：

变量做用域:

核心笔记：搜索标识符（aka 变量，名字，等等）

当搜索一个标识符的时候，python 先从局部做用域开始搜索。若是在局部做用域内没有找到那

个名字，那么就必定会在全局域找到这个变量不然就会被抛出NameError 异常。

一个变量的做用域和它寄住的名字空间相关。咱们会在12 章正式介绍名字空间；对于如今只能

说子空间仅仅是将名字映射到对象的命名领域，如今使用的变量名字虚拟集合。做用域的概念和用

于找到变量的名字空间搜索顺序相关。当一个函数执行的时候，全部在局部命名空间的名字都在局

部做用域内。那就是当查找一个变量的时候，第一个被搜索的名字空间。若是没有在那找到变量的

话，那么就可能找到同名的全局变量。这些变量存储（搜索）在一个全局以及内建的名字空间，。

仅仅经过建立一个局部变量来“隐藏“或者覆盖一个全局变量是有可能的。回想一下，局部名字空间是首先被搜索的，存在于其局部做用域。若是找

到一个名字，搜索就不会继续去寻找一个全

局域的变量，因此在全局或者内建的名字空间内，能够覆盖任何匹配的名字。

若是函数包含了对其自身的调用，该函数就是递归

生成器？