Python之路【第四篇】:Python基础之函数

函数的理解

面向过程：根据业务逻辑从上到下垒代码

函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可

函数作用是你的程序有良好的扩展性、复用性。

同样的功能要是用3次以上的话就建议使用函数。

特殊理解：

函数可以理解为一个一个的功能块，你把一个大的功能拆分成一块一块的，用某项功能的时候就去调用某个功能块即可！

函数可以理解为：乐高积木，给你一块一块的，你可以用这些积木块组成你想要的任何功能！

函数可以调用函数！主函数的作用就是把函数进行串联、调用！函数本身是不能自己执行的如果不调用就永不执行！

#---------------------------------------------------
def func1():
    pass
def func2():
    pass
def func3():
    pass
def func4():
    pass
    func1()
    func2()
    func3()
    func4()

if __name__ == '__main__':
    #调用上面的函数，判断了、循环了调用等！
    #函数里也可以调用函数例子:def func4():

#__name__  这个是用来判断，如果你是把这个程序当模块导入的话它的__name__就等于这个程序的文件名，如果是手动执行这个脚本比如：python test.py  那么__name__就等于__main__ 所以，我们可以用他来做判断，如果你是手动执行我就调用函数执行if下面的语句，如果你是调用模块下面的if判断后面的语句就不执行！仅当模块使用！

#如果函数当模块导入的时候，他导入的是函数的名称，内容没有被导入，当你去调用的时候他才会导入函数里的信息。

自定义函数

一、背景

在学习函数之前，一直遵循：面向过程编程，即：根据业务逻辑从上到下实现功能，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发工程中比较常见的操作就是粘贴复制，也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处，如下：

while True:
    if cpu利用率 > 90 %:
        # 发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

    if 硬盘使用空间 > 90%:
        # 发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

    if 内存占用 >80%:
        # 发送邮件提醒
        连接邮箱服务器
        发送邮件
        关闭连接

上面的代码就是面向过程的编程，但是如果报警多了的话成百的代码需要如何操作呢？复制粘贴就会显得自己low,该如何编写呢，请看下面的代码：

def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接
while True:
    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件('CPU报警')
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件('硬盘报警')
    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件('内存报警')

第二个必然比第一个的重用性和可读性要好，其实就是函数式编程和面向过程编程的区别：

● 面向过程：更具需求一行一行垒加代码！逻辑乱、并切代码重复、不易修改重用性差！

● 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可

● 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发"更快更好更强"

二、函数式编程

函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性：

# 语法

def 函数(参数1，参数2，参数3，....):
        ' ' '注释' ' '
             函数体
             return  返回的值

#函数名的定义要能反映其意义 

函数的定义主要有如下要点：

● def 表示函数的关键字

● 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数

● 参数：为函数体提供数据

● 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如，发送邮件、计算出[11,22,45,56,45,]中的最大数等....

● 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

函数使用的原则：先定义，后调用

函数即"变量"，"变量"必须先定义后引用，未定义而直接函数，就相当于在引用一个不存在的变量名

#测试一
def func():
    print('from foo')
    bar()
func()   #报错

#测试二
def abc():
    print('from abc')
def func():
    print('from func')
    abc()
func() #正常

#测试三
def func():
    print('from func')
    abc()

def abc():
    print('from abc')
func() #不会报错

#结论：函数的使用，必须遵循原则：先定义，后调用
#我们在使用函数时，一定要明确的区分定义阶段和调用阶段

#定义阶段：
def func():
    print('from func')
    abc()

def abc():
    print('from abc')
#调用阶段
func()

函数在定义阶段都干了哪些事？

#只检测语法，不执行代码
也就说，语法错误在函数定义阶段就会检测出来，而代码的逻辑错误只有在执行的时候才会知道

定义函数的三种形式

#1、无参：应用场景仅仅只是执行一些操作，比如与用户交互，打印
#2、有参：需要根据外部传进来的参数，才能执行相应的逻辑，比如统计长度，求最大值最小值
#3、空函数：设计代码结构

1、返回值

函数式一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

def test():
    '''
    2*x+1
    :param x:整形数字
    :return: 返回计算结果
    '''
    x=3
    y=2*x+1
    return y

a = test()
print(a)

def  发送短信():
    发送短信的代码..:

    if  发送成功：
        return True
    else:
        return False

while True:
    # 每次执行发送短信函数，都会将返回值自动赋值给result
    # 之后，可以根据result来写日志，或重发等操作

    result = 发送短信()
    if result == False:
        记录日志，短信发送失败....

2、参数

1、形参与实参

#形参即变量名，实参即变量值，函数调用时，将值绑定到变量名上，函数调用结束，解除绑定

2、具体应用

#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数
        位置形参：必选参数
        位置实参：按照位置给形参传值
#2、关键字参数：安装key=value的形式定义的实参
        无需按照位置为形象传值
        注意的问题：
                1、关键字实参必须在位置实参右面
                2、对同一个形参不能重复传值
#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值
        可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变成较小的参数定义成默认参数(形参)
        注意的问题：
                1、只在定义时赋值一次
                2、默认参数的定义应该在位置形参右面
                3、默认参数通常应该定义成不可变类型
#4、可变长参数：
        可变长指的是实参值的个数不固定
        而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args,**kwargs

# ########### *args ####################
def foo(x,y,*args):
    print(x,y)
    print(args)
foo(1,2,3,4,5)
输出结果：
C:\Python35\python3.exe C:/Users/ZR/PycharmProjects/python全栈开发/day15/def函数.py
1 2
(3, 4, 5)

def foo(x,y,*args):
    print(x,y)
    print(args)
foo(1,2,*[3,4,5])
输出结果：
1 2
(3, 4, 5)

def foo(x,y,z):
    print(1,2,3)
foo(*[1,2,3])
输出结果：
1 2 3
# ############ **kwargs ###################
def foo(x,y,**kwargs):
    print(x,y)
    print(kwargs)
foo(1,y=2,a=1,b=2,c=3)
输出结果：
1 2
{'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}

def foo(x,y,**kwargs):
    print(x,y)
    print(kwargs)
foo(1,y=2,**{'a':1,'b':2, 'c':3})
输出结果：  #更上面输出结果相同，只不过位置有所变化
1 2
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

def foo(x,y,z):
    print(x, y, z)
foo(**{'z':1,'x':2,'y':3})
输出结果：
2 3 1

# ##### *args + **kwargs############
def foo(x,y):
    print(x,y)

def wrapper(*args,**kwargs):
    print('==========>')
foo(*args,**kwargs)
#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值(有默认值的除外)，且必须按照关键字实参的形式传递

def foo(x,y,*args,a=1,b,**kwargs):
    print(x,y)
    print(args)
    print(a)
    print(b)
    print(kwargs)
foo(1,2,3,4,5,b=3,c=4,d=5)
输出结果：
1 2
(3, 4, 5)
1
3
{'c': 4, 'd': 5}

为什么要用参数？举例说明

如果不定义参数，用函数的话：(每个有相同功能的都写个函数，说好的代码简化呢？)

def cpu报警邮件():
    # 发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接

def 硬盘报警邮件():
    # 发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接

def 内存报警邮件():
    # 发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接

while True：
    if CPU利用率 > 90%:
        cpu报警邮件()
    if 硬盘使用空间 > 90%:
        硬盘报警邮件()
    if 内存占用 > 80%:
        内存报警邮件()

使用函数：(代码明显少了很多，把重复内用改为参数调用！)

def 发送邮件(内容)
    #发送邮件提醒
    连接邮箱服务器
    发送邮件
    关闭连接

while True:

    if cpu利用率 > 90%:
        发送邮件('CPU报警')

    if 硬盘使用空间 > 90%:
        发送邮件('硬盘报警')

    if 内存占用 > 80%:
        发送邮件('内存报警')

函数的四种不同的参数：

1、普通参数

2、默认参数

3、动态参数

普通参数:

# #### 定义函数 ###############
# name 叫做函数func的形式参数，简称：形参
def func(name):
        print(name)

# #### 执行函数 ###############
#  'zhurui' 叫做函数func的实际参数，简称：实参
func('zhurui')

但是普通参数有个问题！你在定义参数的时候定义了几个参数，你在调用的时候必须给他几个参数否则会报错！

def func(name,age):
    print(name,age)

func('william')

报错提示：
TypeError: func() missing 1 required positional argument: 'age'

其正确的写法是：
def func(name,age):
    print(name,age)

func('william'，24)

输出结果：
william 24

默认参数:

在你没有给他指定参数的时候它就会使用默认参数！

def func(name, age = 24):
    print('%s:%s' %(name,age))

# 指定参数：
func('william', 32)
输出结果：
william:24

# 使用默认参数
func('william')
输出结果：
william:27

三、局部变量与全局变量

在子程序中定义的变量成为局部变量，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；在其他地方全局变量起作用。

name='simon' #全局变量

def change_name():
    name='牛逼的人物'  #局部变量
    print('change_name',name)

change_name()
print(name)
输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
change_name 牛逼的人物
simon

#输出结果要想让全局变量改变成局部变量需要在作用域中加 global name，相当于指针跟引用
代码如下：
name='simon' #全局变量

def change_name():
    global name
    name='牛逼的人物'  #局部变量
    print('change_name',name)

change_name()
print(name)

输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
change_name 牛逼的人物
牛逼的人物

　　

name = 'simon'
def test1():
    #name = '孙悟空'
    global name #将全局变量引用过来，已经声明，name就是全局的那个变量
    print('我要搞', name)
def test2():
    name = '基'
    print('我要搞', name)
#如果函数的内部无 global关键字，优先读取局部变量，能读取全局变量，无法对全局变量重新赋值 NAME='fff',但是对于可变类型，可以对内部元素进行操作
#如果函数中有global关键字，变量本质上就是全局的那个变量，可读取可赋值
test1()
test2()

注意：

全局变量变量名大写

局部变量变量名小写

def huangwei():
    name = '黄伟'
    print(name)
    def liuyang():
        name = '刘洋'
        print(name)
        def nulige():
            name = '沪指花'
            print(name)
        print(name)
        nulige()
    liuyang()
    print(name)

huangwei()

def weihou():
    name = "陈卓"
    def weiweihou():
        global name
        name = "冷静"
    weiweihou()
    print(name)
print(name)
weihou()
print(name)

输出结果：

C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
刚娘
陈卓
冷静　　

代码运行示例图：

使用nonlocal 指定上一级变量

name = "刚娘"
def weihou():
    name = "陈卓"
    def weiweihou():
        nonlocal name  #nonlocal,指定上一级变量
        name = "冷静"
    weiweihou()
    print(name)
print(name)
weihou()
print(name)

运行结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
刚娘
冷静
刚娘

四、递归

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

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

输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
10
5
2
1

__author__ = 'zhurui'
import time

person_list=['zhurui','caiyunjie','yuanhao','simon','william','zcz']
def ask_way(person_list):
    print('-'*60)
    if len(person_list) == 0:
        return '没人知道'
    person=person_list.pop(0)
    if person == 'simon':
        return '%s说:我知道，东方财富网就在东方财富大厦A座，下肇嘉浜路地铁站就是' %person
    print('hi 美男[%s],敢问路在何方' % person)
    print('%s回答道：我不知道，但你慧眼识珠，我去帮你问问%s...' % (person,person_list) )
    time.sleep(3)
    res = ask_way(person_list)
    print('%s问的结果是: %res' %(person,res))
    return res

res = ask_way(person_list)
print(res)

　运行结果如下：

C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day15/全局变量与局部变量.py
------------------------------------------------------------
hi 美男[zhurui],敢问路在何方
zhurui回答道：我不知道，但你慧眼识珠，我去帮你问问['caiyunjie', 'yuanhao', 'simon', 'william', 'zcz']...
------------------------------------------------------------
hi 美男[caiyunjie],敢问路在何方
caiyunjie回答道：我不知道，但你慧眼识珠，我去帮你问问['yuanhao', 'simon', 'william', 'zcz']...
------------------------------------------------------------
hi 美男[yuanhao],敢问路在何方
yuanhao回答道：我不知道，但你慧眼识珠，我去帮你问问['simon', 'william', 'zcz']...
------------------------------------------------------------
yuanhao问的结果是: 'simon说:我知道，东方财富网就在东方财富大厦A座，下肇嘉浜路地铁站就是'es
caiyunjie问的结果是: 'simon说:我知道，东方财富网就在东方财富大厦A座，下肇嘉浜路地铁站就是'es
zhurui问的结果是: 'simon说:我知道，东方财富网就在东方财富大厦A座，下肇嘉浜路地铁站就是'es
simon说:我知道，东方财富网就在东方财富大厦A座，下肇嘉浜路地铁站就是

Process finished with exit code 0

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)

五、作用域

示例代码如下：

#1、作用域即范围
        - 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
　     - 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
#2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
x = 1
def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2
x = 100
def f3(func):
    x=2
    func()
x = 10000
f3(f1())

结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/作用域.py
10000

#3、查看作用域：globals(),locals()

LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
builtins 内置模块的名字空间

六、匿名函数

代码如下：

#1、 代码方式一
def calc(x):
    return x+1
res = calc(10)
print(res)
输出结果为：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/匿名函数.py
11

#2、用lambda方式表达
print (lambda x:x+1) #代表单纯的输出内存地址
func=lambda x:x+1
print (func(10))
输出结果为：
<function <lambda> at 0x00000000006EE0D0>
11

#表达方式1
name = 'simon'
def change_name(x):
    return name+'_sb'

res = change_name(name)
print(res)

#lambda方式表达:
name='simon'
func = lambda x:x+'_sb'
print(func(name))

输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/匿名函数.py
simon_sb
simon_sb

匿名函数补充：

f = lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)
print(f(1,2,3))
输出结果为：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/匿名函数.py
(2, 3, 4)

七、函数式编程

11 高阶函数

满足俩个特性任意一个即为高阶函数

1、函数的传入参数是一个函数名

2、函数的返回值是一个函数名

例一：不可变：不用变量保存状态，不修改变量

#非函数式
a = 1
def incr_test1():
    global a
    a+=1
    return a
incr_test1()
print(a)
输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/匿名函数.py
2

#函数式
n=1
def incr_test2(n):
    return n+1
print(incr_test2(2))
print (n)

输出结果：
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/匿名函数.py
3
1

map函数

filter函数

reduce函数

简单小结：

小结

八、内置函数

#空，None,0的布尔值为False,其余都为True
print(bool(''))
print(bool(None))
print(bool(0))
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/内置函数.py
False
False
False

#bytes()函数,转换成二进制
name='你好'
print(bytes(name,encoding='utf-8'))
print(bytes(name,encoding='utf-8').decode('utf-8')) #decode是将前面处理的编码再解码，还原成原来
print(bytes(name,encoding='gbk'))
print(bytes(name,encoding='gbk').decode('gbk'))

print(bytes(name,encoding='ascii')) #ascii不能编码中文
C:\Python35\python3.exe G:/python_s3/day16/内置函数.py
b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'
你好
b'\xc4\xe3\xba\xc3'
你好

max函数小结：

1、max函数处理的是可迭代对象，相当于一个for循环取出每个元素进行比较，注意，不同类型之间不能进行比较
2、每个元素间进行比较，是从每个元素的第一个位置依次比较，如果这一个位置分出大小，后面的都不需要比较了，直接得出这俩元素的大小

#空，None,0的布尔值为False,其余都为True
# print(bool(''))
# print(bool(None))
# print(bool(0))

# #bytes()函数,转换成二进制
# name='你好'
# print(bytes(name,encoding='utf-8'))
# print(bytes(name,encoding='utf-8').decode('utf-8')) #decode是将前面处理的编码再解码，还原成原来
# print(bytes(name,encoding='gbk'))
# print(bytes(name,encoding='gbk').decode('gbk'))
#
# print(bytes(name,encoding='ascii')) #ascii不能编码中文

#chr()函数
# print(chr(97))
# print(dir(dict))
# print(divmod(10,36))
# dic ={'name':'alex'}
# print(dic)
# #可hash的数据类型即不可变类型，不可hash的类型即可变数据类型
# name='simon'
# print(hash(name))

# print(help(all))
#
# print(bin(10)) #10进制->2进制
# print(hex(12))
# print(oct(12)) #10进制转8进制
#
# print(isinstance(1,int))

# l=[1,3,100,-1,-2,4]
# print(max(l))
# print(min(l))

#zip()函数，相当于拉链的作用
# print(list(zip(('a','b','c'),(1,2,3))))
# print(list(zip(('a','b','c'),(1,2,3))))
# print(list(zip(('a','b','c','d'),(1,2,3))))
#
# p={'name':'alex','age':18,'gender':'none'}
# print(list(zip(p.keys(),p.values()))) #不加list,只会输出内存地址
# # print(list(p.keys()))
# # print(list(p.values()))
#
# print(list(zip('hello','12345'))) #zip方法里传两个参数，都是序列类型(列表，元祖，字符串)

# l=[1,3,100,-1,-2,4]
# print(max(l))
# print(min(l))

people=[
    {'name':'alex','age':1000},
    {'name':'wupeiqi','age':10000},
    {'name':'yuanhao','age':9000},
    {'name':'simon','age':18},
]

print('-------->',max(people,key=lambda dic:dic['age']))

# age_dic={'age1':18,'age4':20,'age3':100,'age2':30}
# print(max(age_dic.values()))
# print((max(age_dic.keys()),max(age_dic.values())))

age_dic={'alex_age':18,'wupeiqi_age':20,'zsc_age':100,'lhf_age':30}
# print(max(age_dic.values()))
#默认比较的是字典的key
# print(max(age_dic))

# for item in zip(age_dic.values(),age_dic.keys()): #(18.'alex_age') (20,'wupeiqi_age')
#     print(item)

# print(list(max(zip(age_dic.values(),age_dic.keys()))))
#
# l = [
#     (5,'e'),
#     (1,'b'),
#     (3,'a'),
#     (4,'d'),
# ]
# print(list(max(l)))
# # l1=['a10','b12','c10',100] #不同类型之间不能进行比较
# l1=['a10','b12','c10'] #不同类型之间不能进行比较
# print(list(max(l)))
# print(max(l1))

#总结
#1、max的比较，传入的类型为可迭代类型
#2、max的比较，从第一个位置开始比较，如果已经比较出大小，不会再比较后面的位置，直接输出结果

# print(chr(97))
# print(ord('a'))

#pow()函数：
print(pow(2,3)) #2**3
print(pow(3,3,2)) #3**3/2

#reversed()函数,使结果反转
# l=[1,2,3,4]
# print(list(reversed(l)))
#
# #round()函数：四舍不入函数
# print(round(3.5))
#
# #set()函数：
# print(set('hello'))

#selict()函数:切片
# l='hello'
# # print(l[3:5])
# s1=slice(3,5)
# s2=slice(1,4,2)
# print(l[s1])
# print(l[s2])
# print(s2.start)
# print(s2.stop)
# print(s2.step)

#sorted()函数：

# l=[3,2,1,5,7]
# l1=[3,2,'a',1,5,7]
# print(sorted(l))
# print(sorted(l1)) #程序本质就是在比较大小，不同类型之间不可以比较大小

people=[
    {'name':'alex','age':1000},
    {'name':'wupeiqi','age':10000},
    {'name':'yuanhao','age':9000},
    {'name':'simon','age':18},
]

print(sorted(people,key=lambda dic:dic['age']))

name_dic={
    'abyuanhao':900,
    'alex':200,
    'wupei':300,
}

print(sorted(name_dic))
print(sorted(name_dic,key=lambda key:name_dic[key]))
print(sorted(zip(name_dic.values(),name_dic.keys())))

#str()函数
print(str('l'))
print(str({'a':1}))

#sum()函数
l=[1,2,3,4]
print(sum(l))
print(sum(range(5)))
p=range(10)
print(sum(p))

#type()函数
l=[1,2,3,4]
print('>>>>>>>',type(l))

msg='123'
if type(msg) is str:
    msg=int(msg)
    msg+=1
    print(msg)

#var()函数

def test():
    msg='人么容量为进入高温热将来惹我居然我给我'
    # print(locals())
    print(vars())
test()

#import ----->sys-------->__import__()
#__import__()函数： #可以导入字符串
# import 'test' #不能导入字符串