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Python-lesson 3-函数

Python-lesson 3-函数

作者: noodlesbook | 来源:发表于2020-02-19 20:50 被阅读0次

    1、函数知识体系

    1. 什么是函数?
      在程序中具备某一功能的工具就是函数
      函数的使用原则:先定义、后调用

    2. 为什么要用函数?
      (1)代码冗余
      (2)程序组织结构不清晰、可读性差
      (3)扩展性差

    3. 函数的分类:
      (1)内置函数
      python自带的
      (2)自定义函数
      自己定义的

    4. 自定义函数和使用
      函数的定义分为两个阶段:定义和调用
      函数定义: 定义只检测语法不执行代码

    def 函数名(参数1,参数2...):          //必须
    """
    文档注释
    """
        函数代码块1                  //必须
        函数代码块2
        ...
        return 值
    

    函数调用:开始执行函数代码
    函数名()

    1. 定义函数的三种方式
      (1)无参函数
      def func():
      print('......')
      func()

    (2)有参函数
    def func(x,y):
    if x > y:
    return(x)
    else:
    return(y)

    res=func(1,2)

    (3)空函数
    def register():
    pass

    1. 调用函数的三种形式
      (1)语句模式
      def func():
      print('......')
      func()

    (2)表达式形式
    def func(x,y):
    if x > y:
    return(x)
    else:
    return(y)

    res=func(1,2) * 12
    print(res)

    (3)函数的调用可以当作另外一个函数的参数传入
    def func(x,y):
    if x > y:
    return(x)
    else:
    return(y)

    res=func(func(1,2),3)
    print(res)

    1. 返回值的特点
      (1)返回值没有类型限制,也没有个数限制
      (2)return是函数结束运行的标志,函数内可以有多个return,但只要执行一次return函数就立即结束,并且将return后的值当作本次调用的结果返回。

    2. 函数的参数
      形参即变量名,实参即变量值,函数调用时,将值绑定到变量名上,函数调用结束,解除绑定

    3. 函数参数详解
      (1)形参

    • 位置形参:按照从左至右的顺序依次定义的形参
      特点:必须被传值

    • 默认参数:在定义阶段,就已经为某个形参赋值,该形参称之为默认形参
      特点:在定义阶段就已经有值,意味着调用阶段不用为其传值
      def func(x,y=2):
      print(x,y)

    func(1)

    注意:位置形参与默认形参可以混用,位置形参必须放在默认形参的前面

    (2)实参

    • 位置实参:在调用阶段,按照从左到右的顺序依次传入的值
      特点:这种传值方式会与形参一一对应

    • 关键字实参:在调用阶段,按照key=value的格式传值
      特点:可以完全打乱位置,但仍然能为指定的形参传值

    注意:
    1、可以混用位置实参与关键字实参,但是同一个形参只能被赋值一次
    2、位置实参必须在关键字实参的前面

    (3)形参中*与**的用法

    • 形参中带*,*会将溢出的位置实参存成元组的形式然后赋值其后变量名
    def func(x,y,*args):
        print(x,y,args)
    print(1,2,3,4,5,6)
    
    • 形参中带**;**会将溢出的关键字实参存成字典的格式然后赋值其后变量名
    def func(x,y,**kwargs):
        print(x,y,kwargs)
    print(1,y=2,z=3,m=4,n=5)
    

    (4)实参中* 与**的用法

    • 实参中带*;先将实参打散成位置实参,然后再与形参做对应
    def func(x,y,z):
        print(x,y,z)
    
    func(*[1,2,3])
    func(*'llo')
    
    • 实参中带**;先将实参打散成关键字实参,然后再与形参做对应
    def func(x,y,z):
        print(x,y,z)
    
    func(**{'x':1,'z':3,'y':2})    //func(z=3,y=2,x=1)
    

    将一个函数的参数完全转给另一个函数

    def index(x,y,z)
        print(x,y,z)
    
    def wrapper(*args,**kwargs):           
        index(*args,**kwargs)
    #以上两行意思是将一个函数的参数完全传给另一个函数
    
    wrapper(1,2,3)
    

    2、函数对象

    函数对象:把函数的内存地址当作一种变量值去使用,函数对象不加();如果内存地址加()就是在调用函数

    与变量相同的用法:可以被引用、可以当作参数传递、返回值可以是函数、可以被储存到容器类型(列表、字典、元组)

    独有的用法:加()可以运行其内部代码

    1. 可以被引用
    def func1()
        print('from func')
    
    func2=func1
    func2()
    
    1. 可以当作参数传递
    def func1()
        print('from func')
    
    def bar(xxx)
        xxx()
    
    bar(func1)
    
    1. 返回值可以是函数
    def func1()
        print('from func')
    
    def bar()
        return func1
    
    f=bar()
    f()
    
    1. 可以被储存到容器类型(列表、字典、元组)
    def func1()
        print('from func')
    
    l=[func1,]
    l[0]()
    

    3、函数嵌套

    嵌套调用:在一个函数中调用了另一个函数
    嵌套定义:在一个函数中定义的一个函数,只能在函数里面使用,外界不能用

    def func1()
        print('hello')
    
    def func2()
        print('world')
        func1()
    
    func2()
    ----------------------------------------
    world
    hello
    

    4、名称空间

    名称空间:就是存储名字与内存地址绑定关系的空间

    4.1 名称空间的分类:

    (1)内置名称空间:存储解释器自带的变量名称与值的对应关系(print、len、max、min);python解释器启动时创建内置名称空间,关闭解释器销毁
    (2)全局名称空间:文件级别的名称,只要你的名字定义是顶着最左边(空格也算)写的就在全局空间,除了内置的和函数内的,都是全局名称空间;执行py文件创建全局名称空间,关闭解释器销毁
    (3)局部名称空间:只要在函数里面就是局部的;调用函数时创建,函数执行完毕销毁

    • 名称空间的加载顺序
      内置的名称空间--->全局的名称空间---->局部的

    • 查找顺序
      局部的名称空间---->全局的名称空间----->内置的名称空间

    • 总结:
      1、名字的查找顺序是从当前位置往外查找
      2、名称空间的嵌套关系是在函数定义阶段就固定死的,与调用位置无关。

    5、作用域(作用范围)

    域:指的是区域,范围的意思
    全局的名称空间和内置的名称空间,在使用上没有什么区别
    局部的和全局的内置的就区别了,局部定义的只能在局部使用
    函数的作用域在定义时就固定了,与调用的位置没有关系

    • 给三个空间划分范围
      全局的和内置的可以划分为同一个范围
      global 表示的全局范围 ,就是所谓的全局作用域

    局部的单独划分为一个范围
    local 局部作用域

    # 查看全局作用域中的内容
    print(globals())
    # 查看全局作用域中的值
    print(dir(globals()["_builtins_"]))
    
    #明确使用函数外的变量
    global age(函数名)
    
    # nonlocal 明确声明使用上一层的函数变量,如果上一层没有,则找上上层的,但是不能找到全局的变量
     nonlocal a(函数名)
    
    # 查看局部作用域中的内容
    print(locals())
    
    • 总结:
      1、如果是不可变类型,函数内变量值改变不会改变全局变量,若要改变需要声明;如果是可变类型,函数内变量值改变会改变全局变量
      2、函数内变量尽量独立,不改变全局变量。

    6、闭包函数

    闭包函数与普通函数的区别
    (1)定义在另一个函数中
    (2)在内部的函数中使用了外部的变量(不包含全局的变量)

    # 为函数体传值的方案一:直接以参数的形式传入
    def f(x):
          print(x)
    
    f(10)
    
    # 为函数体传值的方案二:函数之上传入,并返回函数本身,打包成闭包函数,并且闭包函数的调用赋值给全局变量
    def inner():
          x=10
          def f():
                print(x)
          return f       //在返回这个内部的函数时,不是单纯的返回函数,还把内部函数中访问到的局部名称一起打包返回,所以叫做闭包函数
    y=inner()
    y()
    ---------------------------------------------
    10
    
    # 第二种传参方式可以演变成:
    def inner(x):
          def f():
                print(x)
          return f 
    
    y=inner(11)
    y()
    ----------------------------------------------
    11
    
    # _closure_用于访问,闭包时打包的数据
    print(f._closure_[0].cell_contents)
    print(f._closure_[1].cell_contents)
    

    7、装饰器

    7.1 什么是装饰器

    装饰器:装饰器就是一个用于给其它函数增加功能的函数
    装饰器本身可以是任意可调用对象
    被装饰对象本身也可以是任意可调用对象

    7.2 为什么要用装饰器

    开闭原则:对扩展开放,对修改封闭(可以添加新功能,但是不能修改源代码和调用方式)

    所以添加新功能,但是源代码不能动,调用方式也不能动;装饰器的目的就是在遵循开闭原则的基础上添加新功能

    装饰器 和 闭包函数的关系:装饰器是一种设计代码的套路(在不修改源代码和调用方式的情况下增加功能),要完成装饰器,就需要使用闭包函数

    # 装饰器
    import time
    
    def index():
        print("开始下载xxx.mp4")
        time.sleep(2)
        print("xxx.mp4 下载完成!")
    
    def outter(func):
        def wrapper():
            start_time = time.time()           //此处可修改,添加新功能
            func()
            end_time = time.time()           //此处可修改,添加新功能
            print("下载耗时:",(end_time - start_time))
        return wrapper
    
    index=outter(index)    //返回给wrapper内存地址;wrapper内存地址中又包括最原始的index内存地址
    index()
    
    # 装饰器改进
    import time
    
    def outter(func):
        @wraps(func)              //将被装饰对象的属性信息传给新的装饰器函数
        def wrapper(*args,**kwargs):     //将参数完全传给func()
            start_time = time.time()          
            res=func(*args,**kwargs)      //完全接受wrapper的参数;并且以变量的形式接收func()的返回值,也就是被装饰对象的返回值
            end_time = time.time()         
            print("下载耗时:",(end_time - start_time))
            return res
        return wrapper
    
    @outter                //语法糖;index=outter(index) ,根据被装饰函数的名字,自动调用装饰器
    def index():
        print("开始下载xxx.mp4")
        time.sleep(2)
        print("xxx.mp4 下载完成!")
        return 1234           //被装饰对象有返回值
    
    @outter              //语法糖;home=outter(home)
    def home(name):      //被装饰对象有参数
        time.sleep(1)
        print('welcome %s to home page' %name)
    

    装饰器模板

    from functools import wraps          //导入functools模块,装饰器wraps
    
    def outter(func):
          @wraps(func)              //将被装饰对象的所有属性赋值给wrapper
          def wrapper(*args,**kwargs):
                res=func(*args,**kwargs)
                return res
          return wrapper
    
    @outter
    def index():
          time.sleep(1)
          print('welcome to index page')
          return 1234
    
    index()
    

    7.3 多个装饰器

    多个装饰器加载顺序:(由被装饰函数)由下至上
    多个装饰器执行顺序:由上至下
    加载顺序:


    image.png

    执行顺序:


    image.png

    8、三元表达式

    x if x > y else y //条件成立返回左边,条件不成立返回右边
    res='ok' if True else 'False' //条件成立执行左边,条件不成立执行右边

    9、容器表达式

    9.1 列表生成式

    l=[i**2 for i in range(10)]    //将for循环的值按照左边表达式直接插入列表
    
    l=[i**2 for i in range(10) if i > 4]   //将for循环的值判断条件,符合条件的值按照左边表达式直接插入列表
    
    sbs=[name.upper() for name in names if name.endswith('sb')]              //在列表names里,如果有sb结尾的将其大写,插入sbs列表
    

    9.2 字典生成式

    res=[i:i**2 for i in range(10) if i > 4]
    ---------------------------------------------------
    {5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
    

    9.3 集合生成式

    print({i for i in 'hello'})
    ----------------------------------------------------
    {'l', 'o', 'e', 'h'}
    

    10、匿名函数

    匿名函数就是指定义了一个函数的内存地址,主要用于临时使用一次的场景

    (lambda x,y:x+y)(1,2)            //x,y为参数,没有函数名;冒号后为代码块,自带return     
    print(res)
    -------------------------------------------------
    3 
    
    # 匿名函数通常和其它函数配合使用
    print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k]))    //以匿名函数作为参数比较大小;key的意思是以什么作为比较的参数,取最大
    
    # 排序
    print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))             //以value从大到小排序
    

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