python3 速查参考- python基础 6 -> 函数编程之参数、变量、作用域、递归、匿名函数 lambda

函数基础

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1. 速查笔记

#-- 函数相关的语句和表达式
    myfunc('spam')                     # 函数调用
    def myfunc():                      # 函数定义
    return None                        # 函数返回值
    global a                           # 全局变量
    nonlocal x                         # 在函数或其他作用域中使用外层（非全局）变量
    yield x                            # 生成器函数返回
    lambda                             # 匿名函数  

2. 函数的好处

代码复用、保持代码一致性、可扩展性

函数的参数

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1. 速查笔记

#-- 函数参数，不可变参数通过“值”传递，可变参数通过“引用”传递
    def f(a, b, c): print(a, b, c)
    f(1, 2, 3)                                   # 参数位置匹配
    f(1, c = 3, b = 2)                           # 参数关键字匹配
    def f(a, b = 1, c = 2): print(a, b, c)
    f(1)                                         # 默认参数匹配
    f(1, 2)                                      # 默认参数匹配
    f(a = 1, c = 3)                              # 关键字参数和默认参数的混合
    # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配
    def keyOnly(a, *b, c): print('')             # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配
    def keyOnly(a, *, b, c): ......              # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配
    def keyOnly(a, *, b = 1): ......             # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value  

#-- 可变参数匹配: * 和 **
    def f(*args): print(args)                    # 在元组中收集不匹配的位置参数  
    f(1, 2, 3)                                   # 输出(1, 2, 3)
    def f(**args): print(args)                   # 在字典中收集不匹配的关键字参数  
    f(a = 1, b = 2)                              # 输出{'a':1, 'b':2}
    def f(a, *b **c): print(a, b, c)             # 两者混合使用
    f(1, 2, 3, x = 4, y = 5)                     # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5}  

示例：

# -*-  coding:utf-8 -*-
def canshu(a,*args,**kwargs):
    print('位置参数值a: %s '%a)
    print(args)
    print(kwargs)
    #函数默认的返回值个数为0时，返回None，如果返回值个数为一个，那么就是return后的值，如果返回值个数大于1，以元组形式返回
    #return后的语句，不会再执行
    return 0

test= canshu('python','ruby','java',c = 'shell',d = 'perl')
print(test)

运行结果：

位置参数值a: python
('ruby', 'java')
{'c': 'shell', 'd': 'perl'}
0

2. 参数的其他知识点

#-- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典
    func(1, *(2, 3))  <==>  func(1, 2, 3)
    func(1, **{'c':3, 'b':2})  <==>  func(1, b = 2, c = 3)
    func(1, *(2, 3), **{'c':3, 'b':2})  <==>  func(1, 2, 3, b = 2, c = 3)  

#-- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性
    def func():.....
    func.count = 1                      # 自定义函数添加属性
    print.count = 1                     # Error 内置函数不可以添加属性  

#-- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等
    def func(a:'spam', b:(1, 10), c:float) -> int :
        print(a, b, c)
    func.__annotations__                # {'c':<class 'float'>, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':<class 'int'>}
    # 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边
    def func(a:'spam'='a', b:(1, 10)=2, c:float=3) -> int :
        print(a, b, c)  

函数的局部变量与全局变量-作用域

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1. 速查笔记

#-- Python函数变量名解析:LEGB原则，即:
    """
    local(functin) --> encloseing(相邻的) function locals --> global(module) --> build-in(python)
    说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing
    """  

#-- 嵌套函数举例:工厂函数
    def maker(N):
        def action(X):
            return X ** N
        return action
    f = maker(2)                       # pass 2 to N
    f(3)                               # 9, pass 3 to X  

#-- 嵌套函数举例:lambda实例
    def maker(N):
        action = (lambda X: X**N)
        return action
    f = maker(2)                       # pass 2 to N
    f(3)                               # 9, pass 3 to X  

#-- nonlocal和global语句的区别
    # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如:
    start = 100
    def tester(start):
        def nested(label):
            nonlocal start             # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start
            print(label, start)
            start += 3
        return nested
    # global为全局的变量 即def之外的变量
    def tester(start):
        def nested(label):
            global start               # 指定start为global变量start
            print(label, start)
            start += 3
        return nested 

2.全局变量的作用域是整个函数，局部变量作用域是定义该变量的子程序

递归函数

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定义：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，就是递归函数

特性：① 必须有一个明确的结束条件；② 每一次更深的递归时，问题规模相比上次递归应减少

简单示例：裴波那契数列

def fibo(n):
    if n<3:
        return 1
    return fibo(n-2)+fibo(n-1)

print(fibo(5))

匿名函数lambda

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1. 速查笔记

#-- 匿名函数:lambda
    f = lambda x, y, z : x + y + z      # 普通匿名函数，使用方法f(1, 2, 3)
    f = lambda x = 1, y = 1: x + y      # 带默认参数的lambda函数
    def action(x):                      # 嵌套lambda函数
        return (lambda y : x + y)
    f = lambda: a if xxx() else b       # 无参数的lambda函数，使用方法f()  

#-- lambda函数与map filter reduce函数的结合
    list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3]))              # [2, 3, 4]
    list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5)))        # [1, 2, 3, 4]
    functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3])    # 6
    functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4])    # 24