文章目录
函数
引子
求1-15的和；
求23-36的和；
求55-68的和；
def sum_of_num(x, y):
sum1 = 0
for i in range(x, y + 1):
sum1 += i
print(i, end=' ')
return sum1
print(sum_of_num(1, 15))
print(sum_of_num(23, 36))
print(sum_of_num(55, 68))
#1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 120
#23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 413
#55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 861
程序而言：函数就是对程序逻辑进行结构化或者过程化的一种编程方法。
built-in function 内置函数—>BIF
函数的定义
声明函数的一般形式：
def funtion_name(arg1, arg2, ..., argn):
'''statements'''
func_statements
return Value
说明如下：
1.函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和小括号 ()。
2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
3.函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串----用于存放函数说明。
4.函数内容以冒号起始，并且缩进。
5.return [表达式] 结束函数，选择性的返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
其中参数列表和返回值不是必须的,return后也可以不跟返回值,甚至连 return也没有。
对于return后没有返回值的和没有return语句的函数都会返回None值。
有些函数可能既不需要传递参数,也没有返回值。
没有参数时,包含参数的圆括号也必须写上,圆括号后也必须有“:”。
函数调用
使用函数名加参数的方式调用函数
def add_sum(x, y):
return x + y
print(add_sum(1, 2))
#3
函数文档说明
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串，使用__doc__方法可以返回该字符串
def sum_add():
'''add'''
pass
print(sum_add.__doc__)
#add
函数参数
- 不传参函数
- 参数函数
- 顺序（关键字参数需在固定参数之后）
函数返回值
return [表达式] 结束函数，选择性的返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
函数参数种类
-
形参
- 只有在调用时才分配内存单元。调用结束后，立即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
- 实参是一个确定的值，能够传递给形参。
- 作为位置参数或者关键字参数传递。
- 实参是一个确定的值，能够传递给形参。
位置参数
def usr_manage(name, age, job, hobby):
print("用户管理系统".center(16, '-'))
print("\tName:\t", name)
print("\tAge:\t", age)
print("\tJob:\t", job)
print("\tHobbt:\t", hobby)
usr_manage("tom", 20, "IT", "Coding")
usr_manage("Jim", 21, "Student", "Reading")
-----用户管理系统-----
Name: tom
Age: 20
Job: IT
Hobbt: Coding
-----用户管理系统-----
Name: Jim
Age: 21
Job: Student
Hobbt: Reading
只传递实参，位置一一对应—>位置参数
使用位置参数时和函数头定义的形参在顺序，个数以及类型上匹配。
默认值参数
def usr_manage(name, age, job, hobby="game"):
print("用户管理系统".center(16, '-'))
print("\tName:\t", name)
print("\tAge:\t", age)
print("\tJob:\t", job)
print("\tHobbt:\t", hobby)
usr_manage("tom", 20, "IT")
usr_manage("Jim", 21, "Student", "Reading")
-----用户管理系统-----
Name: tom
Age: 20
Job: IT
Hobbt: game
-----用户管理系统-----
Name: Jim
Age: 21
Job: Student
Hobbt: Reading
关键字参数
def usr_manage(name, age, job, hobby="game"):
print("用户管理系统".center(16, '-'))
print("\tName:\t", name)
print("\tAge:\t", age)
print("\tJob:\t", job)
print("\tHobt:\t", hobby)
usr_manage("tom", job="IT", 20)
usr_manage("Jim", 21, "Student", "Reading")
默认值参数，关键字参数需放在位置参数之后。
不定参数
在Python中不定参数主要是指*args和**kwargs两个魔法变量。
他们俩主要是用于函数定义，我们可以将不定数量的参数传递给一个函数。
-
*args用来接收任意非键值对的任意数量的参数列表给函数。传递一个元组。 -
**kwargs用来接收任意不定长度的键值对列表给函数。传递一个字典。
def ave(*args):
sum1 = 0
for i in args:
sum1 += i
return sum1/len(args)
print(ave(1, 5, 11, 21, 23))
print(ave(2, 2, 2, 2, 2, 2))
#12.2
#2.0
def un_para_key(**kwargs):
print(kwargs)
print(type(kwargs))
un_para_key(a=1, b=2)
#{'a': 1, 'b': 2}
<class 'dict'>
函数引用
函数被调用前只要被加到到缓存中，就无所谓顺序
def foo():
print("in foo()")
bar()
def bar():
print("in bar()")
foo()
函数属性
函数属性是Python中另外一个使用了句点属性标识并拥有命名空间的领域。
你可以获得每个 pyhon 模块，类，和函数中任意的名字空间。你可以在模块 foo 和 bar 里都有名为 x 的一个变量，但是在将这两个模块导入你的程序后，仍然可以使用这两个变量。所以，即使在两个模块中使用了相同的变量名字，这也是安全的，因为句点属性标识对于两个模块意味了不同的命名空间，比如说，在这段代码中没有名字冲突：print(foo.x + bar.x)
内嵌函数
作用域
bar()整个函数都处于外部foo()函数的作用域里（foo()是我们可以从外部访问的一个对象区域）。除了在foo()内部，其他地方无法对bar()进行调用的。
def foo():
def bar():
print("bar() called.")
print("foo() called.")
foo()
bar()
#foo() called.
#bar() called.
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/test1/day06.py", line 152, in <module>
bar()
NameError: name 'bar' is not defined
变量作用域
作用域的产生
就作用域而言，python和C有很大差别，只有当变量在module，class，函数中定义的时候才会有作用域的概念。
def foo():
a = "foo"
print(a)
foo()
print(a)
foo
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/test1/day06.py", line 157, in <module>
print(a)
NameError: name 'a' is not defined
在作用域中定义的变量，一般只在作用域内有效。需要注意的是，在if-elif-else，for-else，while-else，try-except(else-finally)等关键字的语句块中不会产生作用域。
if True:
a = 100
print(a)
print(a)
#100
#100
作用域的类型
Python中，使用一个变量时并不要求预先声明。但在真正使用的时候，他必须绑定到某个内存对象。（被定义，赋值）。这种变量名的绑定，将在当前作用域引入我们新的变量，同时屏蔽外层作用域中的同名变量。
-
局部作用域（locale — L）
局部变量：包含在def关键字定义的语句块中，即在函数中定义的变量。每当函数被调用时都会创建一个新的局部作用域。Python中也有递归，即自己调用自己，每次调用都会创建一个新的局部命名空间。在函数内部的变量声明，除非特别的声明为全局变量，否则均默认为局部变量。有些情况需要在函数内部定义全局变量，这时可以使用global关键字来声明变量的作用域为全局。局部变量域就像一个栈，仅仅是暂时的存在，依赖创建该局部作用域的函数是否处于活动的状态。所以，一般建议尽量少定义全局变量，因为全局变量在模块文件运行的过程中会一直存在，占用内存空间。
注意：如果需要在函数内部对全局变量赋值，需要在函数内部通过global语句声明该变量为全局变量。 -
嵌套作用域（enclosing — E）
- E也包含在def关键字中，E和L是相对的，E相对于跟上层的函数而言也是L。与L的区别在于，对于一个函数而言，L是定义在此函数内部的局部作用域。
- 主要为了实现Python的闭包，而增加的实现。
-
全局作用域（global — G）
即在模块层次中定义的变量。模块顶层声明的变量具有全局作用域。从外部来看，模块的全局变量就是一个模块对象的属性。
-
内置作用域（bulit-in — B）
- 系统固定模块中定义的变量。
搜索变量名的优先级：局部作用域>嵌套作用域>全局作用域>内置作用域
全局变量和局部变量
gbl_str = "foo"
def foo():
loc_str = "bar"
return gbl_str + loc_str
print(foo())
#foobar
print(gbl_str)
#foo
print(loc_str) # 仅能访问全局变量，访问局部变量报错
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/test1/day06.py", line 168, in <module>
print(loc_str)
NameError: name 'loc_str' is not defined
a = 6688
def foo():
# a = 666
print('foo,a:\t', a) # 局部变量与全局变量重名，全局变量被屏蔽，局部变量还未被定义，报错
a = 888
print(a)
def bar():
print('bar,a:\t', a)
foo()
bar()
Traceback (most recent call last):
File "D:/python/test1/day06.py", line 182, in <module>
foo()
File "D:/python/test1/day06.py", line 177, in foo
print('foo,a:\t', a)
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
global
可变类型的全局变量
a = 6688
def foo():
global a # 声明为全局变量
print("foo(),a:\t", a)
a = 666
print("foo(),a:\t", a)
def bar():
print("bar(),a:\t", a)
foo()
bar()
#foo(),a: 6688
#foo(),a: 666
#bar(),a: 666
a = 6688
def foo():
a = 666 # 仍为局部变量
def inner_foo():
global a # 声明inner_foo()中的a为全局变量
print(a)
a = 888
print(a)
inner_foo()
print(a)
print(a)
foo()
print(a)
#6688
#6688
#888
#666
#888
递归
函数不断调用自身
def fib(n):
if n == 1 or n ==2:
return 1
else:
return fib(n-2) + fib(n-1)
print(fib(10))
#55
匿名函数（lambda）
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
-
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
-
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
-
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
-
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
-
格式：
lambda para1, para2, para3, ..., paraN : expression using paras
def add(x, y, z):
return x + y + z
f = lambda x, y, z: x + y + z
print(add(1, 2, 3))
print(f(1, 2, 3))
#6
#6
高阶函数
高阶函数：把一个函数名，以实参的形式，传递给这个函数的形参，这个函数就成为高阶函数。
def pow_2(x):
return x**2
def add(a, b, c):
return c(a) + c(b)
a_value = add(-9, 1, pow_2)
print(a_value)
#82
filter函数
通过函数实现过滤：
li = ['Zhejiang', 'University', 'City', 'College']
s = lambda sr:sr.startswith('C')
e = lambda sr:sr.endswith('ty')
def filter_test_2(para, n):
ret = []
for i in para:
if not n(i):
ret.append(i)
return ret
print(filter_test_2(li, s))
print(filter_test_2(li, e))
#['Zhejiang', 'University']
#['Zhejiang', 'College']
filter：
功能：
- 过滤掉序列中不符合函数条件的元素。当序列中需要保留的元素可以用某些函数描述时，就应该想到filter函数。
调用格式：
filter(function, sequence)- function —> 可以是自定义的函数，也可以是匿名函数
- sequence —> 列表、元组、字符串
li = ['Zhejiang', 'University', 'City', 'College']
fl = filter(lambda sr: sr.endswith('ty'), li)
print(list(fl))
#['University', 'City']
map 映射
功能
- 求一个序列或者多个序列进行函数映射后的值。（用list()强转）
格式
map(function, iterable1, iterable2)- function的参数可以不止一个
- iterable1，iterable2就是传入的参数
li = [1, 2, 3, 4, 5]
li2 = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
res = map(lambda x, y: x*y+2, li, li2)
print(list(res))
#[5, 10, 17, 26, 37]
使用其他方法实现类似功能：
def func_test(oj):
return oj+1
def func_test2(oj):
return oj-1
def add_1(a, b):
for i in range(0, len(b)):
b[i] = a(b[i])
return b
print(add_1(func_test, [1, 2, 3, 4]))
print(add_1(func_test2, [1, 2, 3, 4]))
reduce 函数
- 功能：
- 对一个序列进行压缩运算，得到一个值value。
- python2中，reduce()是内置函数，而现在，python3中，他被移植到一个模块中，functools。
from functools import reduce
- 格式
- reduce(function, iterable, [initial])
- function必须要传入两个参数
- iterable —> 列表/元组
- reduce(function, iterable, [initial])
from functools import reduce
k = [2, 3, 4, 5, 6]
z = reduce(lambda x, y: x+y, k,1)
print(z)
#21
apply 函数
功能
- pandas中，应用对象是pandas中的DataFrame或者Series
- 直接对DataFrame或者Series应用函数
- 对pandas中的groupby之后的聚合对象应用apply
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randint(low=0, high=4, size=(2, 4))
data = pd.DataFrame(a)
print(data)
print(data.apply(lambda x: x*10))
# 0 1 2 3
#0 3 3 3 1
#1 1 1 2 3
# 0 1 2 3
#0 30 30 30 10
#1 10 10 20 30
zip
功能
- 将可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，返回由这些元组组成的对象。
- 长度不一样的时候，以长度短的为准
注：
利用*号操作符，与zip相反，进行解压。
格式：
zip(iterable1, iterable2, …, iterableN)
- iterable —> 两个或者多个可迭代序列（字符串，列表，元组，字典）
- py2，由元组组成的列表
- py3，返回的是一个对象，如果要得到一个列表，需要list()强转，也可以通过迭代访问
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
ziptest1 = zip(a, b)
print(list(ziptest1))
练习
#写一个函数，计算传入字符中的数字，字母，空格以及其他字符的个数
import string
def count_str(*args):
digit, alpha, block, other = 0, 0, 0, 0
for i in args:
if i in string.ascii_letter:
alpha += 1
elif str(i) in string.digits:
digit += 1
elif i == ' ':
block += 1
else:
other += 1
print("字母的数量为：\t", alpha, "\n数字的数量为：\t", digit, "\n空格的数量为：\t", block, "\n其他字符的数量为：\t", other)
count_str(1, '2', '3', 4, 'a', 'b', ' ', '@', "#")
#字母的数量为： 2
#数字的数量为： 4
#空格的数量为： 1
#其他字符的数量为： 2
#利用filter函数筛选1-1000的回文
#方法一：
def palindrome(num1):
a = str(num1)
for i in range(0, len(a)):
if a[i] != a[-i-1]:
return False
return True
#方法二：
def palindrome_2(num1):
return str(num1) == str(num1)[::-1]
#方法三：
palindrome_3 = lambda x:str(x) == str(x)[::-1]
a = filter(palindrome_3, range(1, 1000))
print(list(a))
#[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191, 202, 212, 222, 232, 242, 252, 262, 272, 282, 292, 303, 313, 323, 333, 343, 353, 363, 373, 383, 393, 404, 414, 424, 434, 444, 454, 464, 474, 484, 494, 505, 515, 525, 535, 545, 555, 565, 575, 585, 595, 606, 616, 626, 636, 646, 656, 666, 676, 686, 696, 707, 717, 727, 737, 747, 757, 767, 777, 787, 797, 808, 818, 828, 838, 848, 858, 868, 878, 888, 898, 909, 919, 929, 939, 949, 959, 969, 979, 989, 999]