python3-day3

一、函数基本语法及特性

重复用到的代码通过def封装起来，用到的时候直接调用函数名字：语法

1  def 函数名字(内容):
2     需要执行的动作

什么是函数：

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。

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

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

例子：

1 def sayhi():#函数名
2     print("Hello, I'm nobody!")
3
4 sayhi() #调用函数

1）可以带参数：

 1 #下面这段代码
 2 a,b = 5,8
 3 c = a**b
 4 print(c)
 5
 6
 7 #改成用函数写
 8 def calc(x,y):
 9     res = x**y
10     return res #返回函数执行结果
11
12 c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
13 print(c)

二、函数参数和局部变量

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

1 def calc(x,y):   #形参
2     res = x** y
3     return res
4
5
6 c = calc(a,b)    #实参
7 print(c)

默认参数

看下面代码

 1 def stu_register(name,age,country,course):
 2     print("----注册学生信息------")
 3     print("姓名:",name)
 4     print("age:",age)
 5     print("国籍:",country)
 6     print("课程:",course)
 7
 8 stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
 9 stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
10 stu_register("刘老根",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

1 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

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。

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

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

 1 def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
 2     print(name,age,args)
 3
 4 stu_register("Alex",22)
 5 #输出
 6 #Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空
 7
 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python")
 9 #输出
10 # Jack 32 ('CN', 'Python')

还可以有一个**kwargs

 1 def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
 2     print(name,age,args,kwargs)
 3
 4 stu_register("Alex",22)
 5 #输出
 6 #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空
 7
 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
 9 #输出
10 # Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

局部变量　

 1 name = "Ke Chen"
 2
 3 def change_name(name):
 4     print("before change:",name)
 5     name = "太平大王,一个有Tesla的男人"
 6     print("after change", name)
 7
 8
 9 change_name(name)
10
11 print("在外面看看name改了么?",name)

输出:

1 before change: Ke Chen
2 after change 太平大王,一个有Tesla的男人
3 在外面看看name改了么? Ke Chen

全局与局部变量

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。

三、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，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

嵌套函数：

 1 name = "Alex"
 2
 3 def change_name():
 4     name = "Alex2"
 5
 6     def change_name2():
 7         name = "Alex3"
 8         print("第3层打印",name)
 9
10     change_name2() #调用内层函数
11     print("第2层打印",name)
12
13
14 change_name()
15 print("最外层打印",name)

四、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。

 1 def calc(n):
 2     print(n)
 3     if int(n/2) ==0:
 4         return n
 5     return calc(int(n/2))
 6
 7 calc(10)
 8
 9 输出：
10 10
11 5
12 2
13 1

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

 1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 2
 3
 4 def binary_search(dataset,find_num):
 5     print(dataset)
 6
 7     if len(dataset) >1:
 8         mid = int(len(dataset)/2)
 9         if dataset[mid] == find_num:  #find it
10             print("找到数字",dataset[mid])
11         elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
12             print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
13             return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
14         else:# 找的数在mid右面
15             print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
16             return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
17     else:
18         if dataset[0] == find_num:  #find it
19             print("找到数字啦",dataset[0])
20         else:
21             print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
22
23
24 binary_search(data,66)

五、匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数

1 #这段代码
2 def calc(n):
3     return n**n
4 print(calc(10))
5
6 #换成匿名函数
7 calc = lambda n:n**n
8 print(calc(10))

匿名函数主要是和其他函数搭配使用

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

六、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。

一、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：

1    var a = 1 + 2;
2
3 　　var b = a * 3;
4
5 　　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

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

七、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。

1 def add(x,y,f):
2     return f(x) + f(y)
3
4
5 res = add(3,-6,abs)
6 print(res)

八、内置参数

 1 #compile
 2 f = open("函数递归.py")
 3 data =compile(f.read(),'','exec')
 4 exec(data)
 5
 6
 7 #print
 8 msg = "又回到最初的起点"
 9 f = open("tofile","w")
10 print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)
11
12
13 # #slice
14 # a = range(20)
15 # pattern = slice(3,8,2)
16 # for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
17 #     print(i)
18 #
19 #
20
21
22 #memoryview
23 #usage:
24 #>>> memoryview(b'abcd')
25 #<memory at 0x104069648>
26 #在进行切片并赋值数据时，不需要重新copy原列表数据，可以直接映射原数据内存，
27 import time
28 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
29     data = b'x'*n
30     start = time.time()
31     b = data
32     while b:
33         b = b[1:]
34     print('bytes', n, time.time()-start)
35
36 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
37     data = b'x'*n
38     start = time.time()
39     b = memoryview(data)
40     while b:
41         b = b[1:]
42     print('memoryview', n, time.time()-start)