python之路-Day4
本节内容
1. 函数基本语法及特性
2. 参数与局部变量
3. 返回值
嵌套函数
4.递归
5.匿名函数
6.函数式编程介绍
7.高阶函数
8.内置函数
函数是什么?
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:
- 减少重复代码
- 使程序变的可扩展
- 使程序变得易维护
- def 函数名(): 括号是用来传参的,灵活应用
函数名() #调用
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
- def sayhi(name,age,nationality='CN'): -----name、age是形参 ,有的默认参数都放在非默认参数(位置参数)的右边
- print('i am %s,' %name,age,nationality) -----如果不调用,就安默认打印,
- sayhi('haha',22) ------haha、22是实参
- sayhi('haha',22,US) ------如果传参的话就打印传入的内容
- sayhi(name = '',22) ------指定参数传参,也的放在位置参数后面 关键参数,如果给其中一个写定,并且不按顺序写,其他的都的写定。
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。
- def sayhi(name,age,nationality='CN',*args): *args以元组的形式存在,如果写单个元素就是元组。
- def sayhi(name,age,nationality='CN',**kwargs) **kwargs以字典的形式存在,如果写name = 'lwq',就写入字典中。
全局与局部变量
- login_status = False #全局变量 虽然与局部变量名字相同,但是在内存中的地址不一样
- def auth(username,password):
- #get date from db
- _username = 'alex'
- _password = 'alex3714'
- if username == _username and password == _password:
- print('ok')
- #global login_status #改全局变量,要用global,并且将原来的全局变量写上
- login_status = True #局部变量,只在函数中生效
- print('--->',login_status)
- def home():
- if login_status ==True:
- print('welcome')
- else:
- auth()
- def pay():
- if login_status == True:
- print('welcome')
- else:
- auth()
- username = input('username:').strip()
- password = input('password:').strip()
- auth()
- 返回值:
- 1.一旦你的函数经过调用并开始执行,那你的函数外部的程序就没有办法再控制函数的执行的过程了,此时外部程序只能等待函数的执行结果,因为外部程序要根据外部函数的执行结果来决定下一步如何走,
执行结果就是以return的形式返回给外部程序。
2.return代表着一个函数的结束。
3.return可以返回python中的任何数据类型,一次能返回多个值,以元组的形式返回。
4.对于用户角度,函数可以返回任意数量的值,但对于py本身来讲,函数只能返回一个。
- def auth():
- username = input('username:').strip()
- password = input('password:').strip()
- #get date from db
- _username = 'alex'
- _password = 'alex3714'
- if username == _username and password == _password:
- print('ok')
- return True
- else:
- return False
- def home():
- if login_status ==True:
- print('welcome')
- else:
- auth()
- def pay():
- if login_status == True:
- print('welcome')
- else:
- auth()
- login_status = auth()
- home()
- pay()
- 嵌套函数
- name = 'alex'
- def changeName():
- name = 'jack'
- print(name)
- def changeName2():
- name = 'rain'
- print('name2', name)
- changeName2()
- changeName()
- 递归函数
特性:
1.必须有一个明确的结束条件
2.每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stack这种数据结构实现的)
每当进入一个函数,栈就会加一层栈帧,每当函数减少一层,栈帧就减少一层。- 递归函数的典型事例:二分查找
- #data = [3,5,10,1,12,14,17,11,19,20,19]
- #date = [1,3,5,10,11,12,14,17,19,19,20]
- date = range(0,10000,3) #range 出来就是列表
- def binary_search(datasets,find_num):
- if len(datasets) > 0:
- middle_pos = int(len(datasets)/2)
- if date[middle_pos] == find_num:
- print('Find num:',datasets[middle_pos])
- elif date[middle_pos] > find_num:
- print('go to left side',datasets[0:middle_pos],datasets[middle_pos])
- binary_search(datasets[0:middle_pos],find_num)
- else:
- print('go to righ side',datasets[middle_pos+1:],datasets[middle_pos])
- binary_search(datasets[middle_pos+1:],find_num)
- else:
- print('cannot not find num')
- binary_search(date,15)
匿名函数:
匿名函数就是不需要显式的指定函数
正常定义函数:
- def calc(n):
- return n*n
print(cacl)
- def calc(n,j):
return n*j
- print(cacl)
匿名函数:
- calc2 = lambda x:x*x
- print(cacl2)
- calc2 = lambda x,y:x*x
calc(8)
- 与map函数搭配使用
data = map(lambda n:n*2 if n>5 else n,range(10))
data = map(lambda n:n*2 if n>5 else calc(n),range(10))- def cal(n):
return -n
data = map(lambda n:n**n if n>5 else cal(n),range(10))
for i in data:
print(i)- 三元运算
- a =4
b= 5
c = if a >10 else b
上面的匿名函数与map搭配使用中就用到了三元运算。
函数式编程介绍
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:
var a = 1 + 2;
var b = a * 3;
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,大家应该一眼就能明白它的意思吧:
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
因此,函数式编程的代码更容易理解。
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。
- abs求绝对值
- def add(x,y,f):
- return f(x) + f(y)
- def calc(n):
- return n+1
- res = add(3,-6,cacl)
- print(res)
- 编程范式:
1.面向过程
2.面向对象
3.函数式编程- 内置函数
python自带
- a = [1,2,3]
all(a)
#判断是否为真
any() #列表任意一个为真就返回真
ascii() #显示成ascii表的东西
bin() #将数字转成二进制
print(bin(10))
bool #判断是否为true
bytes #0-255之间的数字,ascii表
bytearray #改bytes值
callable() #判断对象是否可以被调用
chr() #把数字转换成二进制
print(chr(97)) #打印ascii表的对应关系
print(ord('b')) #将字符对应成ascii表中的数字- f = open('递归.py',encoding='utf-8')
code = compile(f.readline(),'','exec')
print(code)
exec(code) #执行这段代码,这段代码是字符串
eval() #数字运算
complex #复数
complex(4,5)
print(dir(f)) #dir返回文件的方法
divmod() #地板除,放回商和余数
divmod(10,2)
filter #过滤
for i in filter(lambda x:x>5,range(10)):
print(i)
format() #字符串格式化
frozenset({1,4,5,5,6}) #把集合变成只读
print(a)
#就没有add方法- globals()
print(globals()) #把当前程序所在内存中所有的数据都以字典的形式打印出来
locals() #只打印局部- hex() #十六进制
print(hex(8))- max() #返回列表汇总最大值
print(max())
min() #返回最小值
oct() #八进制0o8
print(pow(4,9)) #4**9- #分隔符
msg = "又回到最初的起点"
f = open("tofile","w")
print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)- data = [1,2,3,5,8]
data = reversed(data) #反转(字符串、列表)
for i in data:
print(i)- round() #五舍六入
print(round(10.25,1))- data = [10,2,4]
print(set(data)) #将列表变成集合
#切片
a = range(20)
pattern = slice(3,8,1)
for i in a[pattern]:
print(i)- a= 'alex'
a= sorted(a) #按ascii码排序
print(a) 以列表的形式打印,字符窜、集合、列表(并且其中只能由一种数据类型)- data = [10,2,3,45,56,3]
print(sum(data)) #相加 列表、集合、元组都可相加。
print(vars()) #打印当前程序在内存中的所有数据- zip # 类似拉链效应,如果对应不上,就按少的来
a = [1,3,5,7]
b = [2,4,6,8]
for i in zip(a,b):
print(i)
python之路-Day4的更多相关文章
- Python之路,Day4 - Python基础4 (new版)
Python之路,Day4 - Python基础4 (new版) 本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 ...
- 小白的Python之路 day4 装饰器前奏
装饰器前奏: 一.定义: 1.装饰器本质是函数,语法都是用def去定义的 (函数的目的:他需要完成特定的功能) 2.装饰器的功能:就是装饰其他函数(就是为其他函数添加附加功能) 二.原则: 1. 不能 ...
- Python之路,Day4 - Python基础4
一.函数 (一)背景提要 现在老板让你写一个监控程序,监控服务器的系统状况,当cpu\memory\disk等指标的使用量超过阀值时即发邮件报警,你掏空了所有的知识量,写出了以下代码 1 2 3 4 ...
- Python之路day4
坚持就是胜利.今天零下14度,从教室出来的路上真的很冷很冷,希望这个冬天自己不会白过,春暖花开的时候一定要给世界一个更好的自己. 原本以为day3的作业自己做得挺好的,没想到只得了B+.必须要加油了, ...
- 小白的Python之路 day4 装饰器高潮
首先装饰器实现的条件: 高阶函数+嵌套函数 =>装饰器 1.首先,我们先定义一个高级函数,去装饰test1函数,得不到我们想要的操作方式 import time #定义高阶函数 def deco ...
- 小白的Python之路 day4 生成器
一.列表生成式 看下面例子: 列表生成式的作用:主要是让代码更简洁(还有装X的效果) 二.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包 ...
- 小白的Python之路 day4 迭代器
迭代器 学习前,我们回想一下可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 1.集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 2.是generator,包括生成器和带yield的 ...
- 小白的Python之路 day4 json and pickle数据标准序列化
一.简述 我们在写入文件中的数据,只能是字符串或者二进制,但是要传入文件的数据不一定全是字符串或者二进制,那还要进行繁琐的转换,然后再读取的时候,还要再转回去,显得很麻烦,今天就来学习标准的序列化:j ...
- 小白的Python之路 day4 软件目录结构规范
软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同 ...
随机推荐
- C#扇形的绘制与Hittest交互、图种制作
C# 扇区的绘制与交互 哪位大神的杰作,代码里有,我就不废话了.源码下载方式如下. 注:将下面的图下载后,另存为.rar就可以看到图片中隐藏的代码程序了. 图种的制作 图种的目的在于隐藏文件.使得外人 ...
- PC机上的COM1口和COM2口
现在PC机一般有两个串行口COM1和COM2. 串口叫串行接口 串口与并口不同之处:数据和控制信息时一位接一位地传送出去的,虽然速度慢,但传送距离较并口会更长,因此若要进行较长距离的通行时,应该使用串 ...
- $(window).height()获取浏览器高度不准
以前在开发的时候这样$(window).height()获取浏览器的高度一致不觉得有什么不对, 今天在做java开发的时候不知道为什么获取的高度很明显不对. 后来无意中想到一个文档模式不对的原因,于是 ...
- 数据库 PSU,SPU(CPU),Bundle Patches 和 Patchsets 补丁号码快速参考 (文档 ID 1922396.1)
数据库 PSU,SPU(CPU),Bundle Patches 和 Patchsets 补丁号码快速参考 (文档 ID 1922396.1)
- POS管理系统之出入库单分页查询
JSP: <html> <head> <title>My JSP 'inOutKuPage.jsp' starting page</title> ...
- @override的意思
@Override是Java5的元数据,自动加上去的一个标志,告诉你说下面这个方法是从父类/接口 继承过来的,需要你重写一次,这样就可以方便你阅读,也不怕会忘记 @Override是伪代码,表示重写( ...
- HsqlDB Demo
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sq ...
- (Hibernate进阶)Hibernate映射——一对多关联映射(七)
一对多关联映射 映射原理 一对多关联映射和多对一关联映射的映射原理是一致的,都是在多的一端加入一个外键,指向一的一端.关联关系都是由多端维护,只是在写映射时发生了变化. 多对一和一对多的区别 多对一和 ...
- Spark Streaming源码解读之数据清理内幕彻底解密
本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟 ...
- 好的sql
select count(2) from vw_pmcthtdj A WHERE a.HTBL_ID not in (select jg.jgjs_htid from PMCTJGJS jg wher ...