Python全栈开发之函数

No.1 函数介绍

所谓函数，就是把具备独立功能的代码块组织为一个小模块，在须要的时候调用

函数的使用有两个步骤：
一、定义函数
二、调用函数

函数的做用，代码重用，提升开发效率

No.2 定义和调用

定义函数的格式以下:

def 函数名():

    函数封装的代码

def是英文define的缩写

函数名称应该可以表达函数封装代码的功能，方便后续的调用

函数名称的命名应该符合标识符的命名规则

函数调用：

经过函数名()便可完成函数的调用

No.3 普通参数

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

func('kernel') # 执行函数，'kernel'是实参

No.4 默认参数

定义了默认参数后，在函数调用时再也不须要传入，默认参数放在最后面

def info(name,age,country='China') # name,age是普通参数，country是默认参数
    print('name:',name)
    print('age:',age)
    print('国家:',country)

info('kernel',21) # 调用时，没有传入country，就使用默认参数

No.5 关键参数

正常状况下，给函数传递参数须要按照定义的顺序，不想按顺序就要使用关键参数，可是关键参数必须放在普通参数以后

def info(name,age,country='China') # name,age是普通参数，country是默认参数
    print('name:',name)
    print('age:',age)
    print('国家:',country)
info(age=21,name='kernel') # 使用关键参数，能够不按照顺序

No.6 元素和字典拆包

*args

def demo(*args):
    print(args) # ('kernel', 21, '山东')
demo("kernel",21,"山东")

**kargs

def demo(**kwargs):
    print(kwargs) # {'name': 'kernel', 'age': 21, 'address': '山东'}
demo(name="kernel",age=21,address="山东")

No.7 递归函数

特色：

函数内部调用本身

函数内部的代码是相同的，只是参数不一样，处理结果不一样

当参数知足一个条件时，函数再也不执行

栗子
data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
def binary_search(dataset,find_num):
    if len(dataset) >1:
        mid = int(len(dataset)/2)
        if dataset[mid] == find_num:  #find it
            print("找到数字",dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
            print("找的数在mid[%s]左面" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("找的数在mid[%s]右面" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  #find it
            print("找到数字啦",dataset[0])
        else:
            print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
binary_search(data,66)

No.8 函数的可变参数和不可变参数

在函数中，针对参数使用赋值语句，会不会影响函数调用时的实参呢？

不会，只要针对参数使用赋值语句，不管是可变类型仍是不可变类型，都会在函数修改参数的引用，不会影响到外部变量的引用

def demo(num, num_list):
    print("start")
    # 赋值语句
    num = 200
    num_list = [4,5,6]
    print("id=%d,num=%d"%(id(num),num))
    print("id=",id(num_list),"num_list=",num_list)
    print("end")

gl_num = 100 # id=1875081376,gl_num=100
gl_list = [1,2,3] # id= 2164478175240 gl_list [1, 2, 3]
print("id=%d,gl_num=%d"%(id(gl_num),gl_num)) # id=1875084576,num=200
print("id=",id(gl_list),"gl_list",gl_list) # id= 2164477982152 num_list= [4, 5, 6]
demo(gl_num, gl_list)
print("id=%d,gl_num=%d"%(id(gl_num),gl_num)) # id=1875081376,gl_num=100
print("id=",id(gl_list),"gl_list",gl_list) # id= 2164478175240 gl_list [1, 2, 3]

若是传递的参数是可变类型，在函数内部，使用方法修改了数据的内容，一样会影响到外部的数据

def demo(name_list):
    name_list.append('end')
    print(name_list)
name_list = ['kernel']
print("id=",id(name_list),"name_list",name_list) # id= 1980496082376 name_list ['kernel']
demo(name_list)
print("id=",id(name_list),"name_list",name_list) # id= 1980496082376 name_list ['kernel', 'end']
demo(name_list)
print("id=",id(name_list),"name_list",name_list) # id= 1980496082376 name_list ['kernel', 'end'，'end']
咱们发现，外部变量的数据已经被改变了，可是它的引用一直没有改变
再看一个栗子
def demo(name_list=[]):
    name_list.append('end')
    print(name_list)
demo() # ['end']
demo() # ['end', 'end'] 
demo() # ['end', 'end', 'end']
demo() # ['end', 'end', 'end', 'end']
这不是咱们想要的结果，那怎么办呢？
咱们只须要将形参改为一个不可变类型就能够了
def demo(name_list=None):
    name_list = []
    name_list.append('end')
    print(name_list)
demo() # ['end']
demo() # ['end']
demo() # ['end']
demo() # ['end']

No.9 高阶函数

知足下列条件之一就能够称为高阶函数

• 存在一个参数为函数
• 函数的返回值中存在函数

map函数

map函数是Python内置的高阶函数，它接收一个函数和一个可迭代对象，并将函数做用在可迭代对象的每一个元素上，返回一个map对象

def func(x):
    return x * x

r = map(func,range(10))
print(list(r)) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce函数

reduce函数也是Python内置的高阶函数，一样它接收一个函数和一个可迭代对象，可是函数必需要接收两个参数，reduce对可迭代对象的每一个对象调用函数，并返回最终结果

栗子1
from functools import reduce
def func(x,y):
    return x * y

r = reduce(func,range(1,10))
print(r)
调用过程func(func(func(func(func(func(func(func(1,2),3),4),5),6),7),8),9)
栗子2
from functools import reduce
def func(x,y):
    return x * y

r = reduce(func,range(1,10),10)
print(r)
调用过程func(func(func(func(func(func(func(func(func(1,10),2),3),4),5),6),7),8),9)

filter函数

filter函数也是Python内置的高阶函数，一样它接收一个函数和一个可迭代对象，函数的做用是对每一个元素进行判断，返回True和False，filter根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素

def func(x):
    if x % 2 == 0:
        return x

r = filter(func,range(10))
print(list(r))

lambda函数

没有函数名

单条语句

语句的执行结果就是返回值

name_list = ['kernel','alex','qiyue','hobby','eric','aomikee']
r = sorted(name_list)
print(r)
r = sorted(name_list,key=lambda x:len(x))
print(r)

No.10 函数闭包

内部函数

def outer():
    print('outer is running。。。')
    def inner():
        print('inner is running。。。')
    inner()
outer()
outer is running。。。
inner is running。。。
内部函数inner存在于outer函数做用域内部，因此若是在outer外部区域调用inner函数就会报错

关于闭包

def outer():
    x = 10
    y = 10
    def inner():
        print(x+y)
    return inner

fun = outer()
fun() # 20
若是试图在一个内部函数里对外部函数的变量进行引用，这就是Python的闭包，因为闭包基于内部函数，因此闭包一样不能在外部进行调用

修改外部函数的变量

def outer():
    x = 10
    y = 10
    def inner():
        x = x + 1
        print(x+y)
    return inner

fun = outer()
fun() # UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

由于闭包是基于内部函数的，因此说将会启动Python解释器的屏蔽机制，这时候Python解释器就认为x是内部函数的局部变量，咱们此举正是试图对不存在的变量进行修改操做，因此报在定义以前引用错误，那么，怎么解决这个问题呢

Python2

若是外部函数做用域的变量是可变类型的，那么它就不会被Python解释器屏蔽掉
def outer():
    x = [10]
    y = 10
    def inner():
        x[0] = x[0] + 1
        print(x[0]+y)
    return inner

fun = outer()
fun() # 21

Python3

使用nonlocal关键字
def outer():
    x = [10]
    y = 10
    def inner():
        nonlocal x
        x = x + 1
        print(x+y)
    return inner

No.11 做用域

块级做用域

想一想下面的程序会运行成功吗？为何？

for i in range(10):
    pass

print(i) # 9
代码执行成功，在Java/C#等强类型语言中，执行上面的语言会提示i没有定义，而在Python中确是能够执行的，那是由于Python中没有块级做用域，代码内的变量，外部能够调用

局部做用域

def say_hello():
    name = 'kernel'
    print('hello ',name)

print(name) # NameError: name 'name' is not defined
运行报错，name变量只在函数中起做用，因此全局是没法调用的

做用域链

Python存在做用域链，首先从本身的做用域找，若是没有就去一级一级的往上找，若是没有找到就报错

name = "Alex"
def f1():
    name = "Eric"
    def f2():
        name = "Kernel"
        print(name)
    f2()

f1() # Kernel

栗子

name = "kernel"
def f1():
    print(name)

def f2():
    name = "eric"
    f1()

f2() # Kernel
为何会输入Kernel而不是eric呢？
那是由于函数在未执行时，做用域链就已经造成了，因此f1会去全局变量中找name这个变量而不是f2

r = ([lambda :x for x in range(10)])

print(type(r))
for i in r:
    print(type(i))
    print(i())
返回的结果是一个列表类型，列表的每一个元素是一个函数，全部的函数运行出来都是9，为何呢？
那是由于函数在没有执行的时候，内部代码是不会执行的