title: 函数
date: 2021-07-26 16:22:06
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- Python学习
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- 函数
- 函数的参数
- 不定长参数
- 文档字符串
- 作用域与命名空间
- 高阶函数
- 闭包
函数
函数简介（function）
- 函数也是一个对象
- 对象是内存中专门用来存储数据的一块区域
- 函数可以用来保存一些可执行的代码，并且可以在需要时，对这些语句进行多次的调用
- 创建函数：
def 函数名([形参1,形参2,...形参n]) :
代码块
- 函数名必须要符号标识符的规范
（可以包含字母、数字、下划线、但是不能以数字开头）
- 函数中保存的代码不会立即执行，需要调用函数代码才会执行
- 调用函数：
函数对象()
- 定义函数一般都是要实现某种功能的
函数的参数
- 在定义函数时，可以在函数名后的()中定义数量不等的形参，
多个形参之间使用,隔开
- 形参（形式参数），定义形参就相当于在函数内部声明了变量，但是并不赋值
- 实参（实际参数）
- 如果函数定义时，指定了形参，那么在调用函数时也必须传递实参，
实参将会赋值给对应的形参，简单来说，有几个形参就得传几个实参
不定长参数
- 不定长的参数
定义一个函数，可以求任意个数字的和
def sum(*nums):
# 定义一个变量，来保存结果
result = 0
# 遍历元组，并将元组中的数进行累加
for n in nums :
result += n
print(result)
sum(123,456,789,10,20,30,40)
在定义函数时，可以在形参前边加上一个*，这样这个形参将会获取到所有的实参
它将会将所有的实参保存到一个元组中
a,b,*c = (1,2,3,4,5,6)
*a会接受所有的位置实参，并且会将这些实参统一保存到一个元组中（装包）
def fn(*a):
print("a =",a,type(a))
fn(1,2,3,4,5)
带星号的形参只能有一个
带星号的参数，可以和其他参数配合使用
第一个参数给a，第二个参数给b，剩下的都保存到c的元组中
def fn2(a,b,*c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
可变参数不是必须写在最后，但是注意，带*的参数后的所有参数，必须以关键字参数的形式传递
第一个参数给a，剩下的位置参数给b的元组，c必须使用关键字参数
def fn2(a,*b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
所有的位置参数都给a，b和c必须使用关键字参数
def fn2(*a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
如果在形参的开头直接写一个*,则要求我们的所有的参数必须以关键字参数的形式传递
def fn2(*,a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
fn2(a=3,b=4,c=5)
*形参只能接收位置参数，而不能接收关键字参数
def fn3(*a) :
print('a =',a)
**形参可以接收其他的关键字参数，它会将这些参数统一保存到一个字典中
字典的key就是参数的名字，字典的value就是参数的值
**形参只能有一个，并且必须写在所有参数的最后
def fn3(b,c,**a) :
print('a =',a,type(a))
print('b =',b)
print('c =',c)
fn3(b=1,d=2,c=3,e=10,f=20)
参数的解包（拆包）
def fn4(a,b,c):
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)
创建一个元组
t = (10,20,30)
传递实参时，也可以在序列类型的参数前添加星号，这样他会自动将序列中的元素依次作为参数传递
里要求序列中元素的个数必须和形参的个数的一致
fn4(*t)
创建一个字典
d = {'a':100,'b':200,'c':300}
# 通过 **来对一个字典进行解包操作
fn4(**d)
函数式编程
- 在Python中，函数是一等对象
- 一等对象一般都会具有如下特点：
① 对象是在运行时创建的
② 能赋值给变量或作为数据结构中的元素
③ 能作为参数传递
④ 能作为返回值返回
- 高阶函数
- 高阶函数至少要符合以下两个特点中的一个
① 接收一个或多个函数作为参数
② 将函数作为返回值返回
- 装饰器
文档字符串
# help()是Python中的内置函数
# 通过help()函数可以查询python中的函数的用法
# 语法：help(函数对象)
# help(print) # 获取print()函数的使用说明
# 文档字符串（doc str）
# 在定义函数时，可以在函数内部编写文档字符串，文档字符串就是函数的说明
# 当我们编写了文档字符串时，就可以通过help()函数来查看函数的说明
# 文档字符串非常简单，其实直接在函数的第一行写一个字符串就是文档字符串
作用域与域名空间
作用域（scope）
作用域指的是变量生效的区域
b = 20 # 全局变量
def fn():
a = 10 # a定义在了函数内部，所以他的作用域就是函数内部，函数外部无法访问
print('函数内部：','a =',a)
print('函数内部：','b =',b)
在Python中一共有两种作用域
# 全局作用域
- 全局作用域在程序执行时创建，在程序执行结束时销毁
- 所有函数以外的区域都是全局作用域
- 在全局作用域中定义的变量，都属于全局变量，全局变量可以在程序的任意位置被访问
# 函数作用域
- 函数作用域在函数调用时创建，在调用结束时销毁
- 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域
- 在函数作用域中定义的变量，都是局部变量，它只能在函数内部被访问
# 变量的查找
- 当我们使用变量时，会优先在当前作用域中寻找该变量，如果有则使用，
如果没有则继续去上一级作用域中寻找，如果有则使用，
如果依然没有则继续去上一级作用域中寻找，以此类推
直到找到全局作用域，依然没有找到，则会抛出异常
NameError: name 'a' is not defined
def fn2():
def fn3():
print('fn3中:','a =',a)
fn3()
def fn3():
# a = 10 # 在函数中为变量赋值时，默认都是为局部变量赋值
# 如果希望在函数内部修改全局变量，则需要使用global关键字，来声明变量
global a # 声明在函数内部的使用a是全局变量，此时再去修改a时，就是在修改全局的a
a = 10 # 修改全局变量
print('函数内部：','a =',a)
fn3()
print('函数外部：','a =',a)
# 命名空间（namespace）
命名空间指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中
每一个作用域都会有一个它对应的命名空间
全局命名空间，用来保存全局变量。函数命名空间用来保存函数中的变量
命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典
locals()用来获取当前作用域的命名空间
如果在全局作用域中调用locals()则获取全局命名空间，如果在函数作用域中调用locals()则获取函数命名空间
# 返回的是一个字典
scope = locals() # 当前命名空间
print(type(scope))
print(a)
print(scope['a'])
# 向scope中添加一个key-value
scope['c'] = 1000 # 向字典中添加key-value就相当于在全局中创建了一个变量（一般不建议这么做）
# print(c)
def fn4():
a = 10
# scope = locals() # 在函数内部调用locals()会获取到函数的命名空间
# scope['b'] = 20 # 可以通过scope来操作函数的命名空间，但是也是不建议这么做
# globals() 函数可以用来在任意位置获取全局命名空间
global_scope = globals()
# print(global_scope['a'])
global_scope['a'] = 30
# print(scope)
fn4()
递归
# 递归是解决问题的一种方式，它和循环很像
它的整体思想是，将一个大问题分解为一个个的小问题，直到问题无法分解时，再去解决问题
# 递归式函数的两个要件
1.基线条件
- 问题可以被分解为的最小问题，当满足基线条件时，递归就不在执行了
2.递归条件
- 将问题继续分解的条件
# 递归和循环类似，基本是可以互相代替的，
循环编写起来比较容易，阅读起来稍难
递归编写起来难，但是方便阅读
高阶函数
# 高阶函数
接收函数作为参数，或者将函数作为返回值的函数是高阶函数
当我们使用一个函数作为参数时，实际上是将指定的代码传递进了目标函数
# 创建一个列表
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
# 定义一个函数
可以将指定列表中的所有的偶数，保存到一个新的列表中返回
# 定义一个函数，用来检查一个任意的数字是否是偶数
def fn2(i) :
if i % 2 == 0 :
return True
return False
# 这个函数用来检查指定的数字是否大于5
def fn3(i):
if i > 5 :
return True
return False
def fn(func , lst) :
'''
fn()函数可以将指定列表中的所有偶数获取出来，并保存到一个新列表中返回
参数：
lst：要进行筛选的列表
'''
# 创建一个新列表
new_list = []
# 对列表进行筛选
for n in lst :
# 判断n的奇偶
if func(n) :
new_list.append(n)
# if n > 5 :
# new_list.append(n)
# 返回新列表
return new_list
# filter()
filter()可以从序列中过滤出符合条件的元素，保存到一个新的序列中
# 参数：
1.函数，根据该函数来过滤序列（可迭代的结构）
2.需要过滤的序列（可迭代的结构）
# 返回值：
过滤后的新序列（可迭代的结构）
fn4是作为参数传递进filter()函数中
而fn4实际上只有一个作用，就是作为filter()的参数
filter()调用完毕以后，fn4就已经没用
# 匿名函数 lambda 函数表达式 （语法糖）
lambda函数表达式专门用来创建一些简单的函数，他是函数创建的又一种方式
语法：lambda 参数列表 : 返回值
# 匿名函数一般都是作为参数使用，其他地方一般不会使用
-只使用一次
def fn5(a , b):
return a + b
(lambda a,b : a + b)(10,20)
# 也可以将匿名函数赋值给一个变量，一般不会这么做
fn6 = lambda a,b : a + b
print(fn6(10,30))
r = filter(lambda i : i > 5 , l)
print(list(r))
# map()
map()函数可以对可跌倒对象中的所有元素做指定的操作，然后将其添加到一个新的对象中返回
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
r = map(lambda i : i ** 2 , l)
print(list(r))
# sort()
该方法用来对列表中的元素进行排序
sort()方法默认是直接比较列表中的元素的大小
在sort()可以接收一个关键字参数 ， key
key需要一个函数作为参数，当设置了函数作为参数
每次都会以列表中的一个元素作为参数来调用函数，并且使用函数的返回值来比较元素的大小
l = ['bb','aaaa','c','ddddddddd','fff']
l.sort(key=len)
l = [2,5,'1',3,'6','4']
l.sort(key=int)
print(l)
sorted()
# 这个函数和sort()的用法基本一致，但是sorted()可以对任意的序列进行排序
# 并且使用sorted()排序不会影响原来的对象，而是返回一个新对象
l = [2,5,'1',3,'6','4']
# l = "123765816742634781"
print('排序前:',l)
print(sorted(l,key=int))
print('排序后:',l)
闭包
# 将函数作为返回值返回，也是一种高阶函数
# 这种高阶函数我们也称为叫做闭包，通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量
# 可以将一些私有的数据藏到的闭包中
def fn():
a = 10
# 函数内部再定义一个函数
def inner():
print('我是fn2' , a)
# 将内部函数 inner作为返回值返回
return inner
# r是一个函数，是调用fn()后返回的函数
# 这个函数实在fn()内部定义，并不是全局函数
# 所以这个函数总是能访问到fn()函数内的变量
# 求多个数的平均值
nums = [50,30,20,10,77]
sum()用来求一个列表中所有元素的和
print(sum(nums)/len(nums))
# 形成闭包的要件
① 函数嵌套
② 将内部函数作为返回值返回
③ 内部函数必须要使用到外部函数的变量
def make_averager():
# 创建一个列表，用来保存数值
nums = []
# 创建一个函数，用来计算平均值
def averager(n) :
# 将n添加到列表中
nums.append(n)
# 求平均值
return sum(nums)/len(nums)
return averager
averager = make_averager()
print(averager(10))
print(averager(20))
print(averager(30))
print(averager(40))
