11、Python函数基础(定义函数、函数参数、匿名函数)
函数先定义函数,后调用
一、定义函数:
1、简单的规则:
- 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号起始,并且缩进。
- return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
2、语法
Python 定义函数使用 def 关键字
默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
def 函数名(param1,param2……):
"""
函数功能的描述信息
:param1:描述
:param2:描述
:return:返回值
"""
code
...
return 返回值
3、无参函数
def register():
"""注册功能"""
username = input('username: ').strip()
pwd = input('password: ').strip() with open('32.txt', 'a', encoding='utf8') as fa:
fa.write(f"{username}:{pwd}\n")
fa.flush()
4、有参函数
def sum_self(x, y):
"""求和"""
res = x+y
print(res) sum_self(1,2) #
5、空函数
你只知道你需要实现某个功能,但不知道该如何用代码实现时,你可以暂时写个空函数
def func():
pass
二、调用函数及返回值
定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。
函数名(param1、param2……)
如:
register()
1、函数运行完毕所有代码,如果函数体不写return,则会返回None。
def foo():
pass print(foo()) #None
2、函数可以返回一个或多个值(元组类型)
def func():
name = 'nick'
age = 19
hobby_list = ['read', 'run']
return name, age, hobby_list name, age, hobby_list = func()
print(name,age,hobby_list) #('nick', 19, ['read', 'run'])
三、函数的参数
1、普通参数,位置必需参数
在函数定义阶段,按照从左到右的顺序依次定义的形参,称之为位置形参。
特点:按照位置定义的形参,都必须被传值,多一个不行,少一个也不行。
def func(x, y):
print(x)
print(y)
在函数调用阶段,按照从左到右的顺序依次定义的实参,称之为位置实参。
特点:按照位置为对应的形参依次传值。
func(1, 2)
2、关键字参数
在调用函数时,按照key=value的形式为指定的参数传值,称为关键字实参。
特点:可以打破位置的限制,但仍能为指定的形参赋值。
func(y=2, x=1)
- 可以混用位置实参和关键字实参,但是位置实参必须在关键字实参的左边。
- 可以混用位置实参和关键字实参,但不能对一个形参重复赋值。
func(x, y=2)
func(y=2, x) # SyntaxError: positional argument follows keyword argument
func(x, x=1) # NameError: name 'x' is not defined
3、默认参数
在定义阶段,就已经被赋值。意味着在调用时可以不用为其赋值。位置形参必须放在默认形参的左边。
def func(x, y=10):
print(x)
print(y) func(2)
默认形参的值只在定义阶段赋值一次,也就是说默认参数的值在函数定义阶段就已经固定了。
m = 10 def foo(x=m):
print(x) m = 111
foo() #
默认参数的值通常应该是不可变类型。
def register(name, hobby, hobby_list=None):
hobby_list = [hobby]
print(f"{name} prefer {hobby_list}") register('nick', 'read') # ['read']
register('tank', 'zuipao') # [ 'zuipao']
register('jason', 'piao') # ['piao'] # 演示形参是可变类型,(列表是可变类型)
def register(name, hobby, hobby_list=None):
hobby_list = [hobby]
print(f"{name} prefer {hobby_list}") register('nick', 'read') # nick prefer ['read']
register('tank', 'zuipao') # tank prefer ['zuipao']
register('jason', 'piao') # jason prefer ['piao']o']
4、不定长参数之*
形参中的*会将溢出的位置实参全部接收,然后存储元组的形式,然后把元组赋值给*后的参数。需要注意的是:*后的参数名约定俗成为args。
def sum_self( *args):
res = 0
for num in args:
res += num
return res res = sum_self(1, 2, 3, 4)
print(res) #
注意:实参之*
实参中的*,*会将*后参数的值循环取出,打散成位置实参。以后但凡碰到实参中带*的,它就是位置实参,应该马上打散成位置实参去看。
def func(x, y, z, *args):
print(x, y, z, args) func(1, *(1, 2) , 3, 4) # 1 1 2 (3, 4)
5、不定长参数之**
形参中的**会将溢出的关键字实参全部接收,然后存储字典的形式,然后把字典赋值给**后的参数。需要注意的是:**后的参数名约定俗成为kwargs。
def func( **kwargw):
print(kwargw) func(a=5,b=3) # {'a': 5, 'b': 3}
注意:实参之**
实参中的**,**会将**后参数的值循环取出,打散成关键字实参。以后但凡碰到实参中带**的,它就是关键字实参,应该马上打散成关键字实参去看。
def func(x, y, z, **kwargs):
print(x, y, z, kwargs) func(1, 3, 4, **{'a': 1, 'b': 2} ) # 1 3 4 {'a': 1, 'b': 2}
可变长参数应用
def index(name, age, sex):
print(f"name: {name}, age: {age}, sex: {sex}") # name: nick, age: 19, sex: male def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"args: {args}") # args: ()
print(f"kwargs: {kwargs}") # kwargs: {'name': 'nick', 'sex': 'male', 'age': 19}
index( *args, **kwargs) wrapper(name='nick', sex='male', age=19)
6、命名关键字参数
命名关键字则是在「位置参数」和「命名关键字参数」中使用,*,隔开,后面的即为命名关键字。* 后的参数必须用关键字传入。
def student(name, age, *, city, gender):
print(name, age, city, gender) student('xiaoming', 6, city='beijing', gender='male') # xiaoming 6 beijing male
student('xiaoming', 6, 'beijing', 'male') #TypeError: student() takes 2 positional arguments but 4 were given
特点:在传值时,必须按照key=value的方式传值,并且key必须命名关键字参数的指定的参数名。
def register(x, y, *, name, gender='male', age):
print(x)
print(name)
print(age) register(1, 2, name1='nick', age=19) # TypeError: register() got an unexpected keyword argument 'name1'
Python3.8 新增了一个函数形参语法, “/” 用来指明函数形参必须使用指定位置参数,不能使用关键字参数的形式。
在以下的例子中,形参 a 和 b 必须使用指定位置参数,c 或 d 可以是位置形参或关键字形参,而 e 或 f 要求为关键字形参:
def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
print(a, b, c, d, e, f)
以下使用方法是正确的:
f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)
四、函数对象
函数是第一类对象,即函数可以被当做数据处理。
def func():
print('from func') print(func) # <function func at 0x00000000026A9040>
1、函数当作参数传给一个另一函数
def func():
print('from func') def foo(m):
m() foo(func) # from func
2、函数当作另一函数的返回值
def func():
print('from func') def foo(x):
return x res = foo(func)
print(res) # <function func at 0x000000000268B040>
3、函数可以当作容器类型的元素
def func():
print('from func') function_list = [func]
function_list[0]() # from func
五、函数递归
递归的精髓在于通过不断地重复逼近一个最终的结果。
age(1)=26,age(n)=age(n-1)+2 ,求age(5)的值:
'''
...
age(5) = age(4) + 2
age(4) = age(3) + 2
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 26 age(n) = age(n-1) +2
age(1) = 26 # n=1
''' def age(n):
if n == 1:
return 26
res = age(n-1) + 2
return res print(f"age(5): {age(5)}")
递归的本质就是干重复的活。
lis = [1, [2, [3, [4, [5, [6, ]]]]]] def tell(lis):
for i in lis:
if type(i) is list:
tell(i)
else:
print(i) tell(lis)
二分法的思想实现查找数字。
from random import randint nums = [randint(1, 100) for i in range(100)]
nums = sorted(nums) def search(search_num, nums):
print(nums)
mid_index = len(nums) // 2
if not nums:
print('not exists')
return
if search_num > nums[mid_index]:
# in the right
nums = nums[mid_index + 1:]
search(search_num, nums)
elif search_num < nums[mid_index]:
# in the left
nums = nums[:mid_index]
search(search_num, nums)
else:
print('find it') search(7, nums)
六、匿名函数:
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
- lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
- lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
1、语法
lamdbda 参数 : 逻辑代码
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 # 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
匿名函数,他没有绑定名字,使用一次即被收回,加括号既可以运行。
print(lambda x, y: x + y ) # <function __main__.<lambda>(x, y)>
res = (lambda x, y: x + y)(1, 2)
print(res) #
lambda 匿名函数也是可以使用"关键字参数"进行参数传递,也可以设定默认值。
g = lambda x=0, y=0: x ** 2 + y ** 2
print(g(2, 3))
#
print(g(2))
#
print(g(y=3))
#
2、与内置函数联用
匿名函数通常与max()、sorted()、filter()、sorted()方法联用。
1.max()
如果我们想从上述字典中取出薪资最高的人,我们可以使用max()方法,但是max()默认比较的是字典的key。
- 首先将可迭代对象变成迭代器对象
- res=next(迭代器对象),将res当做参数传给key指定的函数,然后将该函数的返回值当做判断依据
salary_dict = {
'nick': 3000,
'jason': 100000,
'tank': 5000,
'sean': 2000
} print(max(salary_dict)) # tank def func(k):
return salary_dict[k] print(max(salary_dict, key=func)) # jason
print(max(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name] ) ) # jason 匿名函数
2.sorted()
如果我们想对上述字典中的人,按照薪资从大到小排序,可以使用sorted()方法。
- 首先将可迭代对象变成迭代器对象
- res=next(迭代器对象),将res当做参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值当做判断依据。
lis = [1, 3, 2, 5, 8, 6]
sorted(lis)
print(lis) # [1, 3, 2, 5, 8, 6]
print(sorted(lis, reverse=True)) # [8, 6, 5, 3, 2, 1] salary_dict = {
'nick': 3000,
'jason': 100000,
'tank': 5000,
'sean': 2000
} print(sorted(salary_dict, key=lambda name: salary_dict[name] )) # ['sean', 'nick', 'tank', 'jason']
3.map()
如果我们想对一个列表中的某个人名做处理,可以使用map()方法。
- 首先将可迭代对象变成迭代器对象
- res=next(迭代器对象),将res当做参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值作为map()方法的结果之一。
name_list = ['jason', 'tank', 'sean'] res = map(lambda name: f"{name} sb", name_list)
print(list(res)) # ['jason sb', 'tank sb', 'sean sb']
4.filter()
如果我们想筛选除名字中含有'sb'的名字,我们可以使用filter()方法。
- 首先将可迭代对象变成迭代器对象
- res=next(迭代器对象),将res当做参数传给第一个参数指定的函数,然后filter会判断函数的返回值的真假,如果为真则留下。
name_list = ['nick', 'jason sb', 'tank sb', 'sean sb'] filter_res = filter(lambda name: name.endswith('sb'), name_list)
print(list(filter_res)) # ['jason sb', 'tank sb', 'sean sb']
七、内置函数
共68个:
abs()、 all()、 any()、 ascii()、 bin()、 bool()、 bytearray()、 bytes()、 callable()、 chr()、 classmethod()、 compile()、 complex()、 delattr()、
dict()、 dir()、 divmod()、 enumerate()、 eval()、 exec()、 filter()、 float()、 format()、 frozenset()、 getattr()、 globals()、 hasattr()、 hash()、
help()、 hex()、 id()、 input()、 int()、 isinstance()、 issubclass()、 iter()、 len()、 list()、 locals()、 map()、 max()、 memoryview()、
min()、 next()、 object()、 oct()、 open()、 ord()、 pow()、 print()、 property()、 range()、 repr()、 reversed()、 round()、 set()、
setattr()、 slice()、 sorted()、 staticmethod()、 str()、 sum()、 super()、 tuple()、 type()、 vars()、 zip()、 __import__()、
1.bytes():解码字符。
res = '你好'.encode('utf8')
print(res) # b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'
res = bytes('你好', encoding='utf8')
print(res) # b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'
2.chr()/ord():chr()参考ASCII码表将数字转成对应字符;ord()将字符转换成对应的数字。
print(chr(65)) #A
print(ord('A')) #
3.divmod():分栏。
print(divmod(10, 3)) #(3, 1)
4.enumerate():带有索引的迭代。
l = ['a', 'b', 'c']
for i in enumerate(l):
print(i) # (0, 'a')
# (1, 'b')
# (2, 'c')
5.eval():把字符串翻译成数据类型。
lis = '[1,2,3]'
lis_eval = eval(lis)
print(lis_eval) #[1, 2, 3]
6.hash():是否可哈希。
print(hash(1)) #
7.abs():求绝对值。
print(abs(-13)) #
8.all():可迭代对象内元素全为真,则返回真。
print(all([1, 2, 3, 0])) #False
print(all([])) #True
9.any():可迭代对象中有一元素为真,则为真。
print(any([1, 2, 3, 0])) #True
print(any([])) #False
10.bin()/oct()/hex():二进制、八进制、十六进制转换。
print(bin(17)) #0b10001
print(oct(17)) #0o21
print(hex(17)) #0x11
11.dir():列举出所有time的功能。
import time
print(dir(time))
# ['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'perf_counter', 'process_time', 'sleep', 'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'time', 'timezone', 'tzname', 'tzset']
12.frozenset():不可变集合。
s = frozenset({1, 2, 3})
print(s) #({1, 2, 3})
13.globals()/loacals():查看全局名字;查看局部名字。
# print(globals())
def func():
a = 1
# print(globals())
print(locals()) func() # {'a': 1}
14.pow():
print(pow(3, 2, 3)) # (3**2)%3 =0
15.round():
print(round(3.5)) #
16.slice():
lis = ['a', 'b', 'c']
s = slice(1, 4, 1)
print(lis[s]) #['b', 'c']
# print(lis[1:4:1])
17.sum():
print(sum(range(100))) #
18.__import__():通过字符串导入模块。
m = __import__('time')
print(m.time()) #1556607502.334777
19. 面向对象知识点
- classmethod
- staticmethod
- property
- delattr
- hasattr
- getattr
- setattr
- isinstance()
- issubclass()
- object()
- super()
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