定義
返回單值
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
返回多值
返回多值就是返回一個tuple
import math
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
空函數
def nop():
pass
指定默認參數
必選參數在前，默認參數在後。默認參數需指向不可變對象（默認參數值在函數定義時被計算）
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
可變參數
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
調用可變參數的函數方法
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
關鍵字參數
def person(name, age, **kw):
print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw
調用關鍵字參數的方法
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **kw)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
注：
- 參數定義的順序必須是：必選參數、默認參數、可變參數和關鍵字參數。
- 對於任意函數，都可以通過類似
func(*args, **kw)的形式調用它，無論它的參數是如何定義的。
遞歸
如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。
尾遞歸
在函數返回的時候，調用自身本身，並且，return語句不能包含表達式。
高階函數
- 變量可以指向函數（函數可以賦值給一個變量）
- 函數名也是變量（函數名可以賦值其他值）
- 函數可以做爲函數的參數（高階函數）
map(func, list)
map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是序列，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，並把結果作爲新的list返回。
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce(func_with_two_params, list)
reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算。
reduce(f, [x1, x2, x3, x4])
#相當於：
f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
filter(func_return_bool, list)
把傳入的函數依次作用於每個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 結果: [1, 5, 9, 15]
sorted
對於兩個元素x和y，如果認爲x < y，則返回-1，如果認爲x == y，則返回0，如果認爲x > y，則返回1，
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]
高階函數用法
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
函數做爲返回值
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>
>>> f()
25
注：每次調用lazy_sum()都會返回一個新的函數，即使傳入相同的參數。
閉包
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
原因是調用count的時候循環已經執行，但是f()還沒有執行，直到調用其時才執行。所以返回函數不要引用任何循環變量，或者後續會發生變化的變量。
匿名函數（lambda表達式）
lambda x: x * x
等價於:
def f(x):
return x * x
關鍵字lambda表示匿名函數，冒號前面的x表示函數參數。
匿名函數做爲返回值
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
裝飾器（@func）
在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之爲“裝飾器”（Decorator），本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數。
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print '2013-12-25'
>>> now()
call now():
2013-12-25
#相當於執行：
now = log(now)
帶參數的裝飾器
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
@log('execute')
def now():
print '2013-12-25'
#執行結果
>>> now()
execute now():
2013-12-25
#相當於執行：
>>> now = log('execute')(now)
剖析：首先執行log('execute')，返回的是decorator函數，再調用返回的函數，參數是now函數，返回值最終是wrapper函數。
__name__
由於函數的__name__已經改變，依賴於此的代碼就會出錯。因此使用functools.wraps。
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
#對於帶參函數
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
偏函數（固定函數默認值）
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
#相當於：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
max2 = functools.partial(max, 10)
相當於爲max函數指定了第一個參數
max2(5, 6, 7)
#相當於：
max(10, 5, 6, 7)