python函数与函数式编程

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在理解函数式编程之前，我还是对函数的调用，参数传递以及函数的嵌套调用一头雾水，还是花了点时间整理了写思绪，以便我后面对装饰器复杂的参数传递和函数的调用的理解。

函数的定义

def 函数名():

代码块

例如：

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def func_name():      block      return value                                     #return语句表示函数执行到此结束，如果没有return语句则会返回None，有return没有语句也是返回None

另外，Python中不允许前向引用，即在函数定义之前，不允许调用该函数。所以函数必须先定义再调用，否则会报错，找不到该函数的定义。

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print func_name()                                    #若在函数定义前调用函数，则报错   Traceback (most recent call last):               File "<pyshell#72>", line 1, in <module>     print func_name() NameError: name 'func_name' is not defined

参数的传递

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>>> def f(a,b,c=10):                                 #定义三个参数，设置c的默认值为10     return a+b+c   >>> print(f(3,2))                                    #传递参数的值，默认匹配没有默认值的参数 15 >>> print(f(3,2,1))                                  #传递参数的值，若传递的参数都有值，则不会取默认值 6   >>>def func(*name):                                  #包裹传递，将所有的参数传递给name元组           print type(name)           print name   >>> func(1,4,6) <type 'tuple'> (1, 4, 6) >>> func(5,6,7,1,2,3) <type 'tuple'> (5, 6, 7, 1, 2, 3)   >>> def func(**dict):                                #字典收集所有的关键字     print type(dict)     print dict       >>> func(a=1,b=9)                                     <type 'dict'> {'a': 1, 'b': 9} >>> func(m=2,n=1,c=11) <type 'dict'> {'c': 11, 'm': 2, 'n': 1}

 函数嵌套

python程序，一个函数在另外一个函数的里面，外层的函数返回的是里层函数。

函数嵌套时，内层函数可以访问外层函数的变量，但不能对其变量重新赋值。

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>>> def yao1(a=1,b=32):     def yao2(c=54):         def yao3(d=3):             def yao4(e=10):                 return a+b+c+d+e             return yao4         return yao3     return yao2   >>> print yao1()()()() 100

 函数式编程

函数式编程与函数不同，函数式编程是将一个函数作为参数传递给另一个函数，最后返回一个函数。

典型的函数式编程辅助函数有：reduce/map/filter等函数，一需要认识和积累这些辅助和内置函数，其二了解匿名函数lambda的使用，让函数式编程的代码更加简洁和易读。

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>>> number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]                   #给列表赋值 >>> sum = filter(lambda x: x>0, number)                             #filter(func，number)：从number的item中依次筛选符合func条件的元素，即从number列表中筛选x>0的元素并返回                                                                     #lambda args: expression >>> average = reduce(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)                 #reduce(func,number):先将number元组中的前两个元素执行func函数，返回的值继续与下一个元素一起执行func函数 >>> print average 5 >>>   >>>print map(lambda x:x%3,range(6))                                #map(func,seq):seq中的每个元素都经过了func函数的作用，重新得到了func(seq[n])组成的列表 [0, 1, 2, 0, 1, 2]