Task06：函数与Lambda表达式(2天)

函数与Lambda表达式

目录

一、函数

1.函数的定义

2.函数的调用

3.函数文档

4.函数参数

5.函数的返回值

6.变量的作用域

7.内嵌函数

8.闭包

9.递归

二、Lambda表达式

1.匿名函数的定义

2.匿名函数的应用

 

正文

 一、函数

1.函数的定义

1 函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。
2 函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。
3 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。

语法如下：

def functionname(parameters):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

 

2.函数的调用

将定义好的函数，直接用函数名调用即可

def f(x):
    return (x**2)

f(3)  #9

 

3.函数文档

函数定义过程中的参数是形参，调用过程中的是实参

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

 

4.函数参数

我在这篇文章里面有详细介绍https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13294658.html

函数参数类型有如下：

1 位置参数 (positional argument)
2 默认参数 (default argument)
3 可变参数 (variable argument)
4 关键字参数 (keyword argument)
5 命名关键字参数 (name keyword argument)
6 参数组合

（1）位置参数

一般将位置参数放在最前面

#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]

（2）默认参数

默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错

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，如果有值传入，则输出传入的值

#age=8即是默认参数
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

如果调用时参数顺序改变了，则需要用参数=具体的实参

printinfo(age=8, name='小马')  # Name:小马,Age:8

（3）可变参数

可变参数就是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

#*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

def functionname(arg1, arg2=v, *args):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

调用

def calc(*numbers):
    sum=0
    for n in numbers:
        sum=sum+n*n
    return sum


#调用
calc(1,2,3,4)

如果已经有了一个list或者tuple:直接在list或者tuple前面加上一个*号

#方法一
num=[1,2,3]
calc(num[0],num[1],num[2])



#方法二
num=[1,2,3]
calc(*num)

（4）关键字参数

**kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典

语法如下：

def functionname(arg1, arg2=v, *args, **kw):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

例子

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

1 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)。
2 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)。

（5）命名关键字参数

def functionname(arg1, arg2=v, *args, *, nkw, **kw):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

1 *, 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 *。
2 如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」
3 使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名

命名关键字参数必须传入参数名，如果没有传入参数名，调用将报错

#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

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

 

（6）参数组合

在 Python 中定义函数，可以用位置参数、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，但是注意，参数定义的顺序必须是

1 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
2 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意可变参数和关键字参数的语法：

1 *args 是可变参数，args 接收的是一个 tuple
2 **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不要忘了写分隔符 *，否则定义的是位置参数。

警告：虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数很难懂

 

5.函数的返回值

即是函数定义中，需要返回的return或者print 或者值返回一个函数

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 printme(str):
    print(str)

temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None
print(type(temp))  # 

 

6.变量的作用域

1 Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
2 定义在函数内部的变量拥有局部作用域，该变量称为局部变量。
3 定义在函数外部的变量拥有全局作用域，该变量称为全局变量。
4 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

局部变量的定义：在局部范围内的变量；例子：天气预报：西安2019年7月19号今天阴天，在全国范围内，今天的天气是阴天。（对于西安今天是阴天，但是明天就是晴天。只保证今天是阴天）
全局变量的定义：在全局范围内的变量：例子：城市省会，西安是陕西的省会（在国家范围内西安就是陕西省省会，一直是，基本不变）

例子

#我定义了3个函数，a=3为全局变量，如果局部不改变a的值则a就是3，局部有改变，咋a就随者局部改变而改变

a=3
def test1(a):
    print(a)   #这里的a调用的是test1的a的局部变量
    
def test2(b):
    a=5
    print(b,a)  #这里的a调用的是test2的a的局部变量

def test3(c):
    print(c,a)  #这里的a调用的是最开始定义好的a的全部变量
    
test1(4)  #4
test2(10)  # 10 5
test3(6)  #6 3

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了

#以上代码会报错：第一行定义了全局变量，在内部函数中又对外部函数进行了引用并修改，那么python会认为它是一个局部变量，有因为内部函数没有对其gcount进行定义和赋值，所以报错

gcount = 0

def global_test():
    gcount+=1
    print (gcount)
global_test()

#如果局部要对全局变量修改，则在局部声明该全局变量
gcount = 0
 
def global_test():
    global  gcount
    gcount+=1
    print (gcount)
global_test()

#如果局部不声明全局变量，并且不修改全局变量，则可以正常使用
gcount = 0
 
def global_test():
    print (gcount)
global_test()

nonlocal声明的变量不是局部变量,也不是全局变量,而是外部嵌套函数内的变量

def make_counter():
    count = 0
    def counter():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return counter
        
def make_counter_test():
  mc = make_counter()
  print(mc())
  print(mc())
  print(mc())
  
make_counter_test()

混合使用

def scope_test():
    def do_local():
        spam = "local spam" #此函数定义了另外的一个spam字符串变量，并且生命周期只在此函数内。此处的spam和外层的spam是两个变量，如果写出spam = spam + “local spam” 会报错
    def do_nonlocal():
        nonlocal  spam        #使用外层的spam变量
        spam = "nonlocal spam"
    def do_global():
        global spam
        spam = "global spam"
    spam = "test spam"
    do_local()
    print("After local assignmane:", spam)
    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:",spam)
    do_global()
    print("After global assignment:",spam)
 
scope_test()
print("In global scope:",spam)
 

 

7.内嵌函数

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

 

8.闭包

1 是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。
2 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。
3 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))  # 
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

 

9.递归

如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数

# 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

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]

设置递归的层数，Python默认递归层数为 100

import sys

sys.setrecursionlimit(1000)

 

二、lambda 表达式

1.匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数

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

python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下

lambda argument_list: expression

1 lambda - 定义匿名函数的关键词。
2 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。
3 :- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
4 expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。

注意：

1 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。
2 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

例子

def sqr(x):
    return x ** 2


print(sqr)
# 

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)
#  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

2.匿名函数的应用

函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、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

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]

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：

1 参数是函数 (filter, map)
2 返回值是函数 (closure)

在 filter和map函数中的应用：

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

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]



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]

匿名函数和def函数逾期用

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

练习题：

1. 怎么给函数编写⽂档？
2. 怎么给函数参数和返回值注解？
3. 闭包中，怎么对数字、字符串、元组等不可变元素更新。
4. 分别根据每一行的首元素和尾元素大小对二维列表 a = [[6, 5], [3, 7], [2, 8]] 排序。(利用lambda表达式)
5. 利用python解决汉诺塔问题？