1.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。

2. 形参和实参

形参:形式参数,不是实际存在,是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参,目的是在函数调用时接收实参(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

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,数据传送单向,实参传给形参,不能形参传给实参

3.参数

关键字参数:使用参数名提供参数叫做关键字参数。它的主要作用在于可以明确每个参数的作用。关键字参数最厉害的地方在于可以在函数中给参数提供默认值。

下面例子的必须参数也叫位置参数,因为它们的位置比它们的名字还要重要。

参数前的星号将所有值放置在同一个元组中。可以说是将这些值收集起来,然后使用。

两个星号能处理关键字参数的收集操作。

#必须参数
def f(name,age):
print("My name is: %s and my age is: %d"%(name,age))
f('greg',18) #关键字参数
#f(16,'greg')报错
f(age=16,name='greg') #默认参数
def print_info(name, age, sex='male'):
print('Name:%s' % name)
print('age:%s' % age)
print('Sex:%s' % sex)
return
print_info('Greg', 18)
print_info('Wirt', 40, 'female') #不定长参数
def add(*args):#加法器
print(args)
sum=0
for i in args:
sum+=i
print(sum)
add(1,2,3,4,5) #加了星号(*)的变量名会存放所有未命名的变量参数。而加(**)的变量名会存放命名的变量参数
def p(*args,**kwargs):
print(args)
print(kwargs)
for i in kwargs:
print('%s:%s' % (i, kwargs[i])) # 根据参数可以打印任意相关信息了
p('greg',18,'male',job='IT',hobby="girls")

参数使用

def a(*args):
print(args) a(*[1, 2, 5]) def b(**kargs):
print(kargs) b(**{'name': 'alex'}) def c(x, y, d):
return d(x) + d(y)
res = c(3, -6, abs)
print(res) def foo():
x=3
def bar():
return x
return bar def func(name, *args, **kwargs): # def print_info(name,**kwargs,*args):报错
print('Name:%s' % name)
print('args:', args)
print('kwargs:', kwargs)
return
func('greg', 18, hobby='girl', nationality='Chinese', ability='Python')

四 函数的返回值

要想获取函数的执行结果,就可以用return语句把结果返回

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,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
  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一个整体结果输出。

五 作用域

作用域介绍

python中的作用域分4种情况:

  • L:local,局部作用域,即函数中定义的变量;
  • E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的;
  • G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量;
  • B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等。 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB。
#__author: greg
#date: 2017/9/6 9:02
x = int(2.9) # int built-in
g_count = 0 # global
def outer():
o_count = 1 # enclosing
def inner():
i_count = 2 # local
print(o_count) #
# print(i_count) 找不到
inner()
outer()
# print(o_count) #找不到

当然,local和enclosing是相对的,enclosing变量相对上层来说也是local。

块级作用域:

# 块级作用域
if 1 == 1:
name = "greg"
print(name) #greg for i in range(10):
age = i
print(age) #

代码执行成功,没有问题;在Java/C#中,执行上面的代码会提示name,age没有定义,而在Python中可以执行成功,这是因为在Python中是没有块级作用域的,代码块里的变量,外部可以调用,所以可运行成功;

作用域产生

>>> x=1
>>> scope=vars()
>>> scope['x']
1
>>> scope['x']+=1
>>> x
2

在执行x=1后,名称x引用到值1.这就像用字典一样,键引用值,当然,变量和所对应的值用的是这个不可见的字典,实际上这么说已经很接近真实情况了,内建的vars函数可以返回这个字典。这类不可见字典叫做命名空间或者作用域。除了全局作用于外,每个函数调用都会创建一个新的作用域:函数内的变量被称为局部变量。

全局变量可以使用globals函数获取全局变量值,该函数的近亲是vars,它可以返回全局变量的字典(locals返回局部变量的字典)

>>> def combine(parameter):
... print(parameter+globals()['parameter'])
...
>>> parameter='berry'
>>> combine('melon')
melonberry

首先看函数的嵌套:

>>> def foo():
... def bar():
... print("Hello,world")
... bar()
...
>>> foo()
Hello,world

嵌套作用域:

>>> def multiplier(factor):
... def multiplyByFactor(number):
... return number*factor
... return multiplyByFactor
...
>>> double=multiplier(x)
>>> double(5)
5
>>> triple=multiplier(3)
>>> triple(3)
9
>>> multiplier(5)(4)
20

类似multiplyByFactor函数存储子封闭作用域的行为叫闭包closure。

外部作用域的变量一般来说是不能进行重新绑定的。nonlocal关键字被引入。它和global关键字的使用方式类似,可以让用户对外部作用域(但并非全局作用域)的变量进行赋值。

>>> def foo():x=12
...
>>> x=1
>>> foo()
>>> x
1

这里的foo函数改变了变量x,但在最后,x并没有改变。因为调用foo,新的命名空间就被创建了,它作用于foo内的代码块。

在Python中,只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域,其它的代码块(如if、try、for等)是不会引入新的作用域的,如下代码:

if 2>1:
x = 1
print(x) #

这个是没有问题的,if并没有引入一个新的作用域,x仍处在当前作用域中,后面代码可以使用。

def test():
x = 2
print(x) # NameError: name 'x2' is not defined

def、class、lambda是可以引入新作用域的。

>>> x=6
>>> def f():
... print(x)
... x=5
...
>>> f()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in f
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

>>> def f2():
... x=5
... print(x)
...
>>> f2()
5

错误的原因在于print(x)时,解释器会在局部作用域找,会找到x=5(函数已经加载到内存),但x使用在声明前了,所以报错

 global关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到global和nonlocal关键字了,当修改的变量是在全局作用域(global作用域)上的,就要使用global先声明一下,

nonlocal关键字

global关键字声明的变量必须在全局作用域上,不能嵌套作用域上,当要修改嵌套作用域(enclosing作用域,外层非全局作用域)中的变量怎么办呢,这时就需要nonlocal关键字了

代码如下:

count = 10
def outer():
global count
print(count) #
count = 100
print(count) #
outer()
print(count) # #nonlocal
def outer2():
count = 10
def inner():
nonlocal count
count = 20
print(count) #
inner()
print(count) #
outer2()

总结一下

(1)变量查找顺序:LEGB,作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域;

(2)只有模块、类、及函数才能引入新作用域;

(3)对于一个变量,内部作用域先声明就会覆盖外部变量,不声明直接使用,就会使用外部作用域的变量;

(4)内部作用域要修改外部作用域变量的值时,全局变量要使用global关键字,嵌套作用域变量要使用nonlocal关键字。nonlocal是python3新增的关键字,有了这个 关键字,就能完美的实现闭包了。

作用域链

name = "greg"
def f1():
name = "Eric"
def f2():
name = "Snor"
print(name)
f2()
f1() #Snor

Python中有作用域链,变量会由内到外找,先去自己作用域去找,自己没有再去上级去找,直到找不到报错

name = "greg"
# def f1():
# print(name)
# def f2():
# name = "eric"
# f1()
# f2()#greg def f1():
print(name)
def f2():
name = "eric"
return f1
ret = f2()
ret() #greg

f2()执行结果为函数f1的内存地址,即ret=f1;执行ret()等同于执行f1(),执行f1()时与f2()没有任何关系,name = "greg"与f1()在一个作用域链,函数内部没有变量是会向外找,所以此时变量name值为greg

六 内置函数

filter对于序列中的元素进行筛选,最终获取符合条件的序列

#filter(function,sequence))
str = ['a', 'b', 'c', 'd']
def fun1(s):
if s != 'a':
return s
ret = filter(fun1, str)
print(ret)
print(list(ret)) # ret是一个迭代器对象
"""
<filter object at 0x000002C45B43C780>
['b', 'c', 'd']
"""

map遍历序列,对序列中每个元素进行操作,最终获取新的序列。map(function, sequence)

str = ['a', 'b', 'c', 'd']
def fun2(s):
return s + "alvin"
ret = map(fun2, str)
print(ret) # map object的迭代器
print(list(ret)) # ['aalvin', 'balvin', 'calvin', 'dalvin']

reduce对于序列内所有元素进行累计操作。reduce(function, sequence, starting_value)

from functools import reduce
def add1(x, y):
return x + y
print(reduce(add1, range(1, 100))) ## 4950 (注:1+2+...+99)
print(reduce(add1, range(1, 100), 20)) ## 4970 (注:1+2+...+99+20)

对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用.

lambda普通函数与匿名函数的对比

学习条件运算时,对于简单的 if else 语句,可以使用三元运算来表示,即

result = 值1 if 条件 else 值2

如果条件为真:result = 值1
如果条件为假:result = 值2

对于简单的函数,也存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式

# 普通函数
def add(a, b):
return a + b
print(add(2, 3))
# 匿名函数
add = lambda a, b: a + b
print(add(2, 3))

面试题1:

counter = 1

def doLotsOfStuff():
global counter
for i in (1, 2, 3):
counter += 1 doLotsOfStuff()
print(counter)

答案是4 循环3次

面试题2:

>>> li = [lambda :x for x in range(10)]
>>> li
[<function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4378>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4400>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4488>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4510>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D47B8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4840>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D48C8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4950>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D49D8>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x000001B5AE9D4A60>]
>>> print(type(li))
<class 'list'>
>>> print(type(li[0]))
<class 'function'>
>>> res = li[0]()
>>> print(res)
<class 'list'>
<class 'function'>
9

扩展:

tp=(lambda: x for x in range(10))
print(type(tp))#<class 'generator'>
print(next(tp))#<function <genexpr>.<lambda> at 0x0000020BC7973E18>
print(next(tp)())#
print(next(tp)())#
print(next(tp)())#
print(next(tp)())#

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