注：本文篇幅稍长，非原创，为学习时的笔记搬运，根据本人习惯进行了少量修改

函数

函数的定义

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()函数执行的代码以冒号起始，并且缩进return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方不带表达式的return相当于返回None def functionname (parameters): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]

函数的调用

示例

def printme(str): print(str) printme("我要调用用户自定义函数!") # 我要调用用户自定义函数! printme("再次调用同一函数") # 再次调用同一函数 temp = printme('hello') # hello print(temp) # None

函数文档

示例

def MyFirstFunction(name): "函数定义过程中name是形参" # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置 print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name)) MyFirstFunction('老马的程序人生') # 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！ print(MyFirstFunction.__doc__) # 函数定义过程中name是形参 help(MyFirstFunction) ''' Help on function MyFirstFunction in module __main__: MyFirstFunction(name) 函数定义过程中name是形参 '''

函数参数

位置参数 (positional argument)默认参数 (default argument)可变参数 (variable argument)关键字参数 (keyword argument)命名关键字参数 (name keyword argument)参数组合 位置参数 arg1 - 位置参数 ，这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定 def functionname(arg1): "函数_文档字符串" function_suite return [expression] 默认参数 arg2 = v - 默认参数 = 默认值，调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错 def printinfo(name, age=8): print('Name:{0},Age：{1}'.format(name, age)) printinfo('小马') # Name:小马,Age:8 printinfo('小马', 10) # Name:小马,Age:10 因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值，所以函数调用时参数的顺序与声明可以不一致 def printinfo(name, age): print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age)) printinfo(age=8, name='小马') # Name:小马,Age:8 可变参数 传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数 def functionname(arg1, arg2=v, *args): "函数_文档字符串" function_suite return [expression] args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数 示例 def printinfo(arg1, *args): print(arg1) for var in args: print(var) printinfo(10) # 10 printinfo(70, 60, 50) # 70 # 60 # 50 关键字参数 def functionname(arg1, arg2=v, args, *kw): "函数_文档字符串" function_suite return [expression] **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典

示例

def printinfo(arg1, *args, **kwargs): print(arg1) print(args) print(kwargs) printinfo(70, 60, 50) # 70 # (60, 50) # {} printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2) # 70 # (60, 50) # {'a': 1, 'b': 2}

「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下：

可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict) 命名关键字参数 *, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名 def functionname(arg1, arg2=v, args, *, nkw, *kw): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]

示例

def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs): print(arg1) print(nkw) print(kwargs) printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2) # 70 # 10 # {'a': 1, 'b': 2} printinfo(70, 10, a=1, b=2) # TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given #arg2缺少参数名

没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错

参数组合 位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用 参数定义的顺序必须是： 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

*args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple**kw 是关键字参数，kw 接收的是一个 dict

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值

定义命名关键字参数要写分隔符 *，否则定义的是位置参数

函数返回值

示例

def add(a, b): return a + b print(add(1, 2)) # 3 print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] def back(): return [1, '小马的程序人生', 3.14] print(back()) # [1, '小马的程序人生', 3.14] def back(): return 1, '小马的程序人生', 3.14 print(back()) # (1, '小马的程序人生', 3.14) def printme(str): print(str) temp = printme('hello') # hello print(temp) # None print(type(temp)) # <class 'NoneType'>

变量作用域

变量的访问权限在于这个变量是在哪里赋值的局部变量：定义在函数内部的变量拥有局部作用域全局变量：定义在函数外部的变量拥有全局作用域局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问

示例

def discounts(price, rate): final_price = price * rate return final_price old_price = float(input('请输入原价:')) rate = float(input('请输入折扣率:')) new_price = discounts(old_price, rate) print('打折后价格是:%.2f' % new_price) ''' 请输入原价:98 请输入折扣率:0.9 打折后价格是:88.20 ''' global和nonlocal关键字：用于在内部作用域修改外部作用域的变量

示例

num = 1 def fun1(): global num # global 关键字声明 print(num) # 1 num = 123 print(num) # 123 fun1() print(num) # 123

内嵌函数

示例

def outer(): print('outer函数在这被调用') def inner(): print('inner函数在这被调用') inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用 outer() # outer函数在这被调用 # inner函数在这被调用 闭包是一种特殊的内嵌函数，在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域 def funX(x): def funY(y): return x * y return funY i = funX(8) print(type(i)) # <class 'function'> print(i(5)) # 40 闭包的返回值通常是函数 def make_counter(init): counter = [init] def inc(): counter[0] += 1 def dec(): counter[0] -= 1 def get(): return counter[0] def reset(): counter[0] = init return inc, dec, get, reset inc, dec, get, reset = make_counter(0) inc() inc() inc() print(get()) # 3 dec() print(get()) # 2 reset() print(get()) # 0 nonlocal 关键字：修改闭包作用域中变量 def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num #声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer() # 100 # 100

递归

一个函数在内部调用自身本身

示例 （1）n! = 1 x 2 x 3 x … x n

# 利用循环 n = 5 for k in range(1, 5): n = n * k print(n) # 120 # 利用递归 def factorial(n): if n == 1: return 1 return n * factorial(n - 1) print(factorial(5)) # 120

（2）斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1

# 利用循环 i = 0 j = 1 lst = list([i, j]) for k in range(2, 11): k = i + j lst.append(k) i = j j = k print(lst) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] # 利用递归 def recur_fibo(n): if n <= 1: return n return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2) lst = list() for k in range(11): lst.append(recur_fibo(k)) print(lst) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

（3）设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import sys sys.setrecursionlimit(1000)

Lambada表达式

匿名函数的定义

两类函数：

第一类：用 def 关键词定义的正规函数第二类：用 lambda 关键词定义的匿名函数

使用 lambda 关键词来创建匿名函数，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression lambda - 定义匿名函数的关键词argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样:- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值

注意：

expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值匿名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

示例

def sqr(x): return x ** 2 print(sqr) # <function sqr at 0x000000BABD3A4400> y = [sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] lbd_sqr = lambda x: x ** 2 print(lbd_sqr) # <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0> y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 print(sumary(10, 20)) # 30 func = lambda *args: sum(args) print(func(1, 2, 3, 4, 5)) # 15

匿名函数的应用

函数式编程：指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成纯函数：函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用

示例 （1）非函数式编程

def f(x): for i in range(0, len(x)): x[i] += 10 return x x = [1, 2, 3] f(x) print(x) # [11, 12, 13]

（2）函数式编程

def f(x): y = [] for item in x: y.append(item + 10) return y x = [1, 2, 3] f(x) print(x) # [1, 2, 3]

匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

参数是函数 (filter, map)返回值是函数 (closure)

示例 （1）filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换

odd = lambda x: x % 2 == 1 templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]

（2）map(function, *iterables)根据提供的函数对指定序列做映射

m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(m1)) # [1, 4, 9, 16, 25] m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) print(list(m2)) # [3, 7, 11, 15, 19]

（3）自己定义高阶函数

def apply_to_list(fun, some_list): return fun(some_list) lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(apply_to_list(sum, lst)) # 15 print(apply_to_list(len, lst)) # 5 print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst)) # 3.0

Day3完成

声明：本文为训练营的学习笔记，多为搬运，非原创。 训练营链接：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicamppython