Python基础知识学习_Day4
一、函数
1.1函数特性
减少重复代码
使程序可扩展
使程序变得容易维护
1.2函数定义和使用
- def 函数名(参数):
- ......
- 函数体
- ......
- 返回值
函数定义主要特点如下:
def:表示函数关键字
函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数
函数体:函数中一系列的逻辑计算,如:发送邮件
参数:为函数体提供数据
返回值:当函数执行完毕后,可以给调用着返回数据,函数是否执行成功,需要通过返回值告知调用着。
1.3函数的参数
形参: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
默认参数
- def func(name, age = 18):
- print "%s:%s" %(name,age)
- # 指定参数
- func('alex', 22)
- # 使用默认参数
- func('alex')
- 注:默认参数需要放在参数列表最后
- 默认参数
动态参数1
- def func(*args):
- print args
- # 执行方式一
- func(11,33,4,4454,5)
- # 执行方式二
- li = [11,2,2,3,3,4,54]
- func(*li)
动态参数2
- def func(**kwargs):
- print args
- # 执行方式一
- func(name='wupeiqi',age=18)
- # 执行方式二
- li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
- func(**li)
关键参数
正常情况下,给函数传递参数要按照顺序,不想按顺序就可以用关键参数,只需指定参数名即可。
关键参数必须放在位置参数之后
- stu_register(age=22,name='alex',course="python",)
1.4局部变量
- status = False
- def test(user,pwd):
- _user= "alex"
- _pwd="alex3714"
- if _user ==user and _pwd ==pwd:
- print("通过验证")
- status=True
- print("---->:",status)
- global status
- status = True
- print("---->:",status)
- username = input("user:")
- passwd = input("pwd:")
- test(username,passwd)
1.5函数返回值
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:
- 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
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
1.6递归函数
- def calc(n):
- if n//2 >0:
- calc(n//2)
- print(n)
- calc(10)
输出:
1
2
5
10
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)
1.7二分查找
- data = range(0,100)
- def binary_search(dataset,find_num):
- if len(dataset) >0:
- middle_num = int(len(dataset)/2)
- if dataset[middle_num] == find_num:
- print("找到了!", dataset[middle_num])
- elif dataset[middle_num] > find_num:
- print("pls going to left %s" % dataset[middle_num])
- binary_search(dataset[0:middle_num],find_num)
- else:
- print("pls going to right %s" % dataset[middle_num])
- binary_search(dataset[(middle_num+1):],find_num)
- else:
- print("not find this num %s" % find_num)
- binary_search(data,10)
- 打印结果
- pls going to left 50
- pls going to left 25
- pls going to left 12
- pls going to right 6
- pls going to right 9
- pls going to left 11
- 找到了! 10
二、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。
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。
三、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。
- def add(x, y, f):
- return f(x) + f(y)
- res = add(3, -6, abs)
- print(res)
- 输出
- 9
四、三元运算和lambda表达式
- data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
- d = map(lambda n:n*2 if n>5 else -n,range(10))
- for i in d:
- print(i)
- calc2 = lambda x,y:x*y
- print(calc2(3,9))
- 输出:
- 0
- -1
- -2
- -3
- -4
- -5
- 12
- 14
- 16
- 18
- 27
五、内置函数
常用如下:
- a = -1
- print(abs(a))
- b = [0,1,2,-1,-2]
- print(all(b)) #列表中都为真才返回Ture,否则返回False
- print(any(b)) #有一个为真就返回True
- c = 98
- print(bin(c)) #返回二进制形式
- print(bool(c)) #返回布尔值 True or False
- print(bytes(c)) #返回字节形式
- print(chr(99)) #返回当前ascii码数值对应的字符
- print(dir()) #返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表
- print(hex(15)) #转换成16进制
- print(id(a)) #返回ID值
- print(len(b)) #返回长度
- r=map(abs,[-1,-2]) #遍历每个元素,执行function操作
- for i in r:print(i)
- print(max(2,3))#返回最大值
- print(min(2,3))#返回小大值
- print(oct(24)) #转化为八进制
- print(ord("A")) #返回对应的isci码数字
- print(round(2.2))#四舍五入
- print(float(2)) #讲一个数字转换成浮点数
- for i in filter(lambda x:x>5,range(10)): #过滤
- print(i)
- a = [1,3,5,7,9]
- b = [2,4,6,8]
- for i in (zip(a,b)):print(i) #拉链
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