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一 函数是什么?  是数学中的函数?

 


Python中 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来的一段代码。(所以这里的函数是subroutine子程序

那要函数干嘛。不都是代码吗?只不过函数是通过一个名字被封装起来的一段代码。有名字就就了不起啊!!!

对啊,有名字就是了不起啊,函数可以通过函数名来调用被其封装起来的代码。

可以理解为是一个变量函数名)指向的一段代码。这个变量(函数名)只是一段没有执行的代码,变量()函数名())是表示执行这段代码

 函数的作用

1.代码重用

例如:一段用来求两数之和的代码通过一个函数名封装成一个函数每当需要求和功能时就不用在把这段代码敲出来了,直接用函数名来调用这段代码

这样这一段求被封装成函数的求和代码就被重复的使用了很多次。(还省了你敲代码的时间)

2.保持一致性

 每一个调用的函数都是同一个,代码都都是一样的。

3.易扩展性

        因为函数保持一致性,所有修改函数,为函数添加新功能时,只要修改一次,所有调用的该函数都会跟着变。

 二 建个函数玩玩


Python 定义函数使用 def 关键字(Definition 定义

def 函数名(参数列表):
    函数主体(被封装起来的一段代码)

def have_name():
    print('有名字就是了不起!')
have_name()  # 用函数名调用函数  have_name函数名是指被封装的代码,have_name()代表是执行这段代码。

函数名的命名规则

  • 函数名必须以下划线或字母开头,可以包含任意字母、数字或下划线的组合。不能使用任何的标点符号;
  • 函数名是区分大小写的。
  • 函数名不能是保留字。

想要写出高质量的代码,规范的命名是必不可少的。期待吧,少年,我会开单章随笔来,叨叨这个命名的。

形参和实参

形参形式上的参数,是应函数的需求虚拟出变量。当调用这个函数时,就会传一个参数(实参)给形参,这样虚拟的变量就变真实了(实参个数,类型应与实参一一对应);

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,传给形参   ;

   打个比喻来形象的说明形参和实参的关系,在数学的函数 F(X)=X+1 中,X就是形参(这个时候X不代表任何具体的值),而当把X=1带人这个F(X)函数时,1就是实参。

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,实参是一个变量,占用内存空间。

def tow_sum(a,b):  #这个里的a和b是没有分配内存空间的
    c=a+b          #这里的a和b是分配了内存空间的
    print(c)

tow_sum(1,2)       # 1和2 是实参为其分配了内存空间

 

三 和函数形参的促膝长谈


函数的形参可以是各种数据(数字,字符串,元组,列表,字典等),函数名等……

函数形参(参数)

  • 关键字参数
  • 默认参数
  • 非关键字可变长参数(元组)
  • 关键字可变长参数(字典)

关键字参数标准调用时指定参数的名称,且与函数声明时的参数名称顺序一致。使用关键字调用参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,仅根据参数的指定进行赋值。

def gu(a,b):
    if a==1:
        print('钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。')
    if b==2:
        print('古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')

# 标准调用
gu(1,1)
#钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。

# 关键字调用(可以不按顺序)
gu(b=2,a=1)
# 钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。
# 古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。

默认参数在函数声明时,指定形参的默认值,调用时可不传入改参数(使用默认值)。

def gu(a=1,b=0):
    if a==1:
        print('钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。')
    if b==2:
        print('古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')

gu()
#钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。

gu(2,2)
#古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。

gu(b=2,a=0)
#古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。

非关键字可变长参数(元组):“非关键字”“可变长”顾名思义是允许在调用时传入多个“非关键字”参数,python会将这些多出来的参数放入一个元组中

def gu(*s):
    print(type(s))
    print(s)

gu(1,'钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。',2,'古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')   #可变长,爱有几个参数就调几个参数

# <class 'tuple'>  元组
# (1, '钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。', 2, '古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')

关键字可变长参数(字典):“关键字”“可变长”顾名思义是允许在调用时传入多个“关键字”参数,python会将这些多出来的<参数名, 参数值>放入一个字典中

def gu(**s):
    print(type(s))
    print(s)
    print(s['a'])
    print(s['b'])

gu(a= "钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。", b= '古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')  #可变长,爱有几个参数就调几个参数

# <class 'dict'>  字典
# {'a': '钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。', 'b': '古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。'}
# 钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。
# 古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。

需要注意的是当它们混用时,关键字变量参数应该为函数定义的最后一个参数,带**调用函数时参数的输入也有不同的方式。

def gu(a,b,*c,**d):
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    print(d)
gu(1,2,3,f=7,g=8)

# 1
# 2
# (3,)
# {'f': 7, 'g': 8}

def gu(a,b,*c,**d):
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    print(d)
gu(1,2,*('钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒',),**{'t': '钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。', 'f': '古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。'})

# 1
# 2
# ('钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒',)
# {'t': '钟鼓馔玉不足贵,但愿长醉不复醒。', 'f': '古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。'}

 

四 给回扣的返回值


要想获取函数的执行结果,就可以用return语句把结果返回

return返回值可以是各种数据(数字,字符串,元组,列表,字典等),函数名等……

注意:

  1. 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
  2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None,Python会自动给函数加 return None
  3. return多个对象,解释器会把这多个对象组装成一个元组作为一个整体结果输出。

 

def gu(a):
   return a

b = gu('古来圣贤皆寂寞,惟有饮者留其名。')
print(b)

 

 

五 就是比你高的高阶函数


高阶函数至少满足下列一个条件的函数:

  • 接受一个或多个函数作为输入(参数
  • 输出一个函数(return 返回值

递归函数,修饰器也都是高阶函数的运用

 

 

六 鞭长莫及的作用域


作用域研究的是数据的适用范围

就像地球的重力加速度g在火星上就不适用。

def globe():
    g = 9.8

def mars():
    g = 3.71

上述代码中两个g是毫无关系的,因为它们的作用域不同一个函数就是一个作用域。在globe()中的g的只在globe函数中适用,另一个g也是是如此。

这只是作用域的小小体现,作用域不只在函数中有,在类,包中都有体现 。还有如何去调用,修改不同作用域里的数据

这些都会开单章来唠叨一下。

 

七 自娱自乐的递归


定义:一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

 说白了就是自己和自己玩(单身人士都懂的)

注意:

1. 必须有一个明确的结束条件 (不可自娱自乐太久要有个度)

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  (每自娱自乐一次总得缓解一下单身狗的苦)

3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出。(自娱自乐多了伤身)

注释:(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,每当函数执行结束,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。)

阶乘的计算

# **********循环*********
def factorial(n):
    result = n
    for i in range(1, n):
        result *= i

    return result

print(factorial(3))

# **********递归*********
def factorial_new(n):
    if n == 1:  # 递归结束条件
        return 1
    result=factorial_new(n - 1)
    result = n * result
    return result

a = factorial_new(3)
print(a)

递归函数是定义简单,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。

八 良心的内置函数

 


内置函数就是Python提供的,可以直接使用的函数,所以内置函数一般都是使用频繁的函数。

以后会仔细说一下有哪些内置函数

九 无副作用的函数式编程


常见的编程范式有命令式编程函数式编程

命令式编程:是面向计算机硬件的抽象,有变量(对应着存储单元),赋值语句(获取,存储指令),表达式(内存引用和算术运算)和控制语句(跳转指令),命令式程序就是一个冯诺依曼机的按照打孔纸带执行指令。

函数式编程是面向数学的抽象,他将计算机运算看做是数学中函数的计算,并且避免了状态以及变量的概念,一句话,函数式程序就是一个表达式

面向过程编程,面向对象编程都是命令式编程

函数式编程的本质

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数,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。
我们要做的是把函数传来传去,而这个,说成术语,我们把他叫做高阶函数
函数是基本单位,他几乎被用作一切,包括最简单的计算,甚至连变量都被计算所取代。
变量只是一个名称,而不是一个存储单元,这是函数式编程与传统的命令式编程最典型的不同之处
函数式编程取消了赋值模型,则使数学模型与编程模型完美地达成了统一
 
函数式编程关心数据的映射,命令式编程关心解决问题的步骤。
#计算列表中数的平均值
#***********命令式编程***************
number = [0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
count = 0
add = 0

for i in range(len(number)):
        count += 1          # 第一步 计数
        add+= number[i]    # 第二步 求和

if count > 0:
    average = add/ count   # 第三步 计算平均数

print(average)


#***********函数式编程***************
number = [0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
average = sum(number) / len(number)
print(average)

欢迎评论,番茄,鸡蛋都砸过来吧!!!

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转载自www.cnblogs.com/barkingpig/p/9104056.html
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