1.函数的概念
概念 写了一段代码实现了某个小功能; 然后把这些代码集中到一块, 起一个名字; 下一次就可以根据这个名字再次使用这个代码块, 这就是函数 作用 方便代码的重用 分解任务, 简化程序逻辑 使代码更加模块化 函数分类 内建函数 三方函数 自定义函数
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2.函数的基本使用
简单定义 def 函数名(): 函数体 函数的调用 函数名()
3.函数的参数
单个参数 场景 需要动态的调整函数体中某一个处理信息 则可以, 以参数的形式接收到相关数据 定义 def 函数名(参数名称): 函数体 函数体中, 可以直接以变量的方式使用该参数 函数的调用 函数名(参数值) 形参和实参的概念 上述函数定义中, "参数名称"即为形参; 在调用函数的时候, 传递的真实数据, 即为实参 多个参数 场景 需要动态的调整函数体中多个处理信息时 则可以以 逗号 做分割, 接收多个参数 定义 def 函数名(参数名称1, 参数名称2): 函数体 函数体中, 可以直接以变量的方式使用所有参数 调用 方式1 函数名(参数1, 参数2, 参数3...) 形参和实参一一对应 方式2 函数名(参数名称1=参数1, 参数名称n = 参数n...) 可以指明形参名称 称为"关键字参数" 不需要严格按照顺序 不定长参数 场景 如果函数体中, 需要处理的数据, 不确定长度 则可以以不定长参数的方式接收数据 方式1 定义 def 函数名(*args): 元组 函数体 函数体中, 可以直接以元组变量的方式使用该参数 使用 函数名(参数1, 参数2, 参数3...) 方式2 定义 def 函数名(**dic): 字典 函数体 函数体中, 可以直接以字典变量的方式使用该参数 使用 函数名(参数名称1=参数1, 参数名称2=参数2...) 参数拆包 装包 把传递的参数, 包装成一个集合, 称之为"装包" 拆包 把集合参数, 再次分解成单独的个体, 称之为"拆包" 缺省参数 场景 当我们使用一个函数的时候, 如果大多数情况下, 使用的某个数据是一个固定值, 或者属于主功能之外的小功能实现; 则可以使用默认值 这种参数, 称为"缺省参数" 定义 def 函数名(变量名1=默认值1, 变量名2=默认值2): 函数体 函数体中, 即使外界没有传递指定变量, 也可以使用, 只不过值是给定的默认值 使用 函数名(变量1, 变量2) 此处如果是缺省参数, 则可以不填写 参数注意 值传递和引用传递 值传递 是指传递过来的, 是一个数据的副本; 修改副本, 对原件没有任何影响 引用传递 是指传递过来的, 是一个变量的地址 通过地址, 可以操作同一份原件 但是注意 在Python当中, 你没得选, 只有引用传递(地址传递) 但是 如果数据类型是可变类型, 则可以改变原件 如果数据类型是不可变类型, 则不可以改变原件
1.函数的返回值
场景 当我们通过某个函数, 处理好数据之后, 想要拿到处理的结果 语法 def 函数(): 函数体 return 数据 注意事项 1. return 后续代码不会被执行 2. 只能返回一次 3. 如果想要返回多个数据, 可先把多个数据包装成一个集合, 整体返回 列表 元组 字典 ...
2.函数的使用描述
场景 当我们编写三方函数, 为了方便他人使用, 就需要描述清楚我们所写的函数功能以及使用方式等信息 定义格式 直接在函数体的最上面, 添加三个双引号对注释 def 函数(): ''' 这里写帮助信息 ''' 查看函数使用文档 help(函数) 经验 一般函数的描述, 需要说明如下几个信息 函数的功能 参数 含义 类型 是否可以省略 默认值 返回值 含义 类型
3.偏函数
概念&场景 当我们写一个参数比较多的函数时, 如果有些参数, 大部分场景下都是某一个固定值, 那么为了简化使用, 就可以创建一个新函数, 指定我们要使用的函数的某个参数, 为某个固定的值; 这个新函数就是"偏函数" 语法 方式1 自己写一个新的 方式2 借助functools模块的partial函数 import functools newFunc = functools.partial(函数, 特定参数=偏爱值) 场景 int()
1.闭包
概念 在函数嵌套的前提下 内层函数引用了外层函数的变量(包括参数) 外层函数, 又把 内层函数 当做返回值进行返回 这个内层函数+所引用的外层变量, 称为 "闭包" 标准格式 def test1(a): b = 10 其他函数定义代码 def test2(): print(a) print(b) return test2 应用场景 外层函数, 根据不同的参数, 来生成不同作用功能的函数 案例 根据配置信息, 生成不同的分割线函数 注意事项 1. 闭包中, 如果要修改引用的外层变量 需要使用 nonlocal 变量 声明 否则当做是闭包内, 新定义的变量 2. 当闭包内, 引用了一个, 后期会发生变化的变量时, 一定要注意 函数, 是被调用时, 才去确定变量标识所对应的值
2.装饰器
作用 在函数名以及函数体不改变的前提下, 给一个函数附加一些额外代码 语法 @装饰器 def 被装饰函数(): code 案例 发说说, 发图片 附加 身份验证 操作 "开放封闭"原则 已经写好的代码, 尽可能不要修改 如果想要新增功能, 在原先代码基础上, 单独进行扩展 单一职责 注意 装饰器的执行时间, 是立即执行 进阶 装饰器叠加 从上到下装饰 从下到上执行 对有参函数进行装饰 无论什么场景, 保证函数调用参数个数一致 为了通用, 可以使用不定长参数, 结合 拆包操作进行处理 对有返回值的函数进行装饰 无论什么场景, 保证函数返回值一致 带有参数的装饰器 通过@装饰器(参数)的方式, 调用这个函数, 并传递参数; 并把返回值, 再次当做装饰器进行使用 先计算 @ 后面的内容, 把这个内容当做是装饰器
3.生成器
生成器 是一个特殊的迭代器(迭代器的抽象层级更高) 所以, 拥有迭代器的特性 惰性计算数据, 节省内存 能够记录状态, 并通过next()函数, 访问下一个状态 具备可迭代特性 但是, 如果打造一个自己的迭代器, 比较复杂 需要实现很多方法 后续在"面向对象"编程中会进行讲解 所以, 就有一个更加优雅的方式 "生成器" 创建方式 生成器表达式 把列表推导式的[] 修改成 () (i for i in range(1, 10000000) if i % 2 == 0) 生成器函数 函数中包含 yield语句 这个函数的执行结果就是 "生成器" 产生数据的方式 生成器具备可迭代特性 next()函数 等价于 生成器.__next__() for in send() 方法 send方法有一个参数，指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值 相比于.__next__() 可以额外的给yield 语句 传值 注意第一次调用 t.send(None) 关闭生成器 g.close() 后续如果继续调用, 会抛出StopIteration异常提示 注意 如果碰到return 会直接终止, 抛出StopIteration异常提示 生成器只会遍历一次
1.递归函数
体现 函数A内部, 继续调用函数A 概念 传递 回归 注意事项 有传递, 一定要有回归 否则, 就是无限的循环调用 案例 求一个数值的阶乘
2.函数作用域
基本概念 变量的作用域 变量的作用范围 可操作范围 Python是静态作用域，也就是说在Python中，变量的作用域源于它在代码中的位置; 在不同的位置, 可能有不同的命名空间 命名空间 是作用域的体现形式 不同的具体的操作范围 Python-LEGB L-Local 函数内的命名空间 作用范围: 当前整个函数体范围 E-Enclosing function locals 外部嵌套函数的命名空间 作用范围: 闭包函数 G-Global 全局命名空间 作用范围: 当前模块(文件) B-Builtin 内建模块命名空间 作用范围: 所有模块(文件) 注意 Python中没有块级作用域 块级作用域 代码块中, 比如 if while for 后的代码块 LEGB规则 按照L -> E -> G -> B 的顺序进行查找 基于命名空间的常见变量类型 局部变量 在一个函数内部定义的变量； 作用域为函数内部 查看局部变量 locals() 全局变量 在函数外部, 文件最外层定义的变量 作用域为整个文件内部 查看全局变量 globals() 注意点 访问原则 从内到外 结构规范 全局变量 函数定义 使用 修改 后续代码 全局变量和局部变量重名 获取 就近原则 修改 global 全局变量 声明 l -> e unlocal 命名 全局变量 g_xxx