YoungCheung-Python函数及函数式编程

一、函数介绍

1.1 函数

函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

函数的特性:

1.减少重复代码

2.使程序变的可扩展

3. 使程序变得易维护

　　函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

1.2 定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

1.3 语法

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:
    函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。

语法定义：

def func():  #函数名
    print("Hello World!")
func()       #调用函数

可以带参数

#下面这段代码
a,b=5,8
c = a**b
print(c)
#改成函数
def func(x,y):
    res = x**y
    return res
c=func(a,b)
print(c)

二、函数参数

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用函数后则不能再使用该形参变量

实参可以是常量、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，以便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

2.1 默认参数

def stu_register(name,age,country,course):
    print("----注册学生信息------")
    print("姓名:",name)
    print("age:",age)
    print("国籍:",country)
    print("课程:",course)

stu_register("A君",22,"CN","python_devops")
stu_register("B君",21,"CN","linux")
stu_register("C君",25,"CN","linux")

发现 country 这个参数基本都是"CN", 就像我们在网站上注册用户，像国籍这种信息，你不填写，默认就会是中国，这就是通过默认参数实现的，把country变成默认参数非常简单

def stu_register(name,age,course,country="CN"):

这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。

另外，你可能注意到了，在把country变成默认参数后，我同时把它的位置移到了最后面，为什么呢？　那么，我们接下来讲关键参数

2.2 关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。

stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

2.3 非固定参数

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数

def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
    print(name,age,args)
stu_register("YoungCheung",22)
stu_register("Jack",32,"CN","Python")

输出结果：

YoungCheung 22 ()  #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
Jack 32 ('CN', 'Python')

还可以有个**kwargs

def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
    print(name,age,args,kwargs)
stu_register("YoungCheung",22)
stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")

输出结果：

YoungCheung 22 () {} #后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

三、全局变量和局部变量

3.1 全局变量及局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。

全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。

当全局变量与局部变量同名时：

在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。

name = "YoungCheung"  #全局变量
def change_name(name):
    print("before change:",name)
    name = "张杨"   #局部变量
    print("after change", name)
change_name(name)
print("在外面看看name改了么?",name)

输出结果：

before change: YoungCheung
after change 张杨
在外面看看name改了么? YoungCheung

3.2 返回值

要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

注意:

函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None

3.3 嵌套函数

name = "YoungCheung"
def change_name():
    name = " YoungCheung2"
    def change_name2():
        name = " YoungCheung3"
        print("第3层打印",name)
    change_name2() #调用内层函数
    print("第2层打印",name)
change_name()
print("最外层打印",name)

此时，在最外层调用change_name2()会出错

三、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

def func(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return func(int(n/2))
func(10)

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

递归函数实际应用案例，二分查找

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):
    print(dataset)
    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("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:# 找的数在mid右面
            print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % 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)

输出结果：

[1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
找的数在mid[18]右面
[20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
找的数在mid[30]右面
[32, 33, 35]
找的数在mid[33]右面
[35]
没的分了,要找的数字[66]不在列表里

四、匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法：

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

示例：

#这段代码
def func(n):
    return n**n
print(func(10))
#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀，。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
    print(i)

输出结果：

五、函数式编程

函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

5.1 定义

简单说，"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。举例来说，现在有这样一个数学表达式：

(1 + 2) * 3 - 4

传统的过程式编程，可能这样写：

　  var a = 1 + 2;
　　var b = a * 3;
　　var c = b - 4;

函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：

　var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);

这段代码再演进以下，可以变成这样

add(1,2).multiply(3).subtract(4)

这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：

merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")

因此，函数式编程的代码更容易理解。

六、高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

def func(x,y,f):
    return f(x) + f(y)
res = func(3,-6,abs)
print(res)

YoungCheung

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Python函数及函数式编程

时间:2017年03月31日浏览量:854

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