python学习笔记5：基础（函数）

自定义函数

一、背景

在学习函数之前，一直遵循：面向过程编程，即：根据业务逻辑从上到下实现功能，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程中最常见的操作就是粘贴复制，也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处，如下:

 1 while True：
 2     if cpu利用率 > 90%:
 3         #发送邮件提醒
 4         连接邮箱服务器
 5         发送邮件
 6         关闭连接
 7   
 8     if 硬盘使用空间 > 90%:
 9         #发送邮件提醒
10         连接邮箱服务器
11         发送邮件
12         关闭连接
13   
14     if 内存占用 > 80%:
15         #发送邮件提醒
16         连接邮箱服务器
17         发送邮件
18         关闭连接

 

也可改写为： 

 1 def 发送邮件(内容)
 2     #发送邮件提醒
 3     连接邮箱服务器
 4     发送邮件
 5     关闭连接
 6   
 7 while True：
 8   
 9     if cpu利用率 > 90%:
10         发送邮件('CPU报警')
11   
12     if 硬盘使用空间 > 90%:
13         发送邮件('硬盘报警')
14   
15     if 内存占用 > 80%:

 

对于上述的两种实现方式，第二次必然比第一次的重用性和可读性要好，其实这就是函数式编程和面向过程编程的区别： 

• 函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
• 面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”

函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

而函数式编程（请注意多了一个“式”字）——Functional Programming，虽然也可以归结到面向过程的程序设计，但其思想更接近数学计算。

我们首先要搞明白计算机（Computer）和计算（Compute）的概念。

在计算机的层次上，CPU执行的是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断和跳转指令，所以，汇编语言是最贴近计算机的语言。

而计算则指数学意义上的计算，越是抽象的计算，离计算机硬件越远。

对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。

函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性

 

 

二、 函数的定义和使用

1 def 函数名(参数):
2      
3     ...
4     函数体
5     ...

 

def：表示函数的关键字函数的定义主要有如下要点：

• 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
• 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
• 参数：为函数体提供数据
• 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

以上要点中，比较重要有参数和返回值：

(1)、返回值

函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。

Python的函数的返回值使用return语句，可以将函数作为一个值赋值给指定变量：

该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。

def 发送短信():
     
    发送短信的代码...
 
    if 发送成功:
        return True
    else:
        return False
 
 
while True:
     
    # 每次执行发送短信函数，都会将返回值自动赋值给result
    # 之后，可以根据result来写日志，或重发等操作
 
    result = 发送短信()
    if result == False:
        记录日志，短信发送失败...

 

(2)、参数

为什么要有参数？

 1 def CPU报警邮件()
 2     #发送邮件提醒
 3     连接邮箱服务器
 4     发送邮件
 5     关闭连接
 6 
 7 def 硬盘报警邮件()
 8     #发送邮件提醒
 9     连接邮箱服务器
10     发送邮件
11     关闭连接
12 
13 def 内存报警邮件()
14     #发送邮件提醒
15     连接邮箱服务器
16     发送邮件
17     关闭连接
18  
19 while True：
20  
21     if cpu利用率 > 90%:
22         CPU报警邮件（）
23  
24     if 硬盘使用空间 > 90%:
25         硬盘报警邮件（）
26  
27     if 内存占用 > 80%:
28         内存报警邮件（）

无参数实现

 1 def 发送邮件(邮件内容)
 2 
 3     #发送邮件提醒
 4     连接邮箱服务器
 5     发送邮件
 6     关闭连接
 7 
 8  
 9 while True：
10  
11     if cpu利用率 > 90%:
12         发送邮件("CPU报警了。")
13  
14     if 硬盘使用空间 > 90%:
15         发送邮件("硬盘报警了。")
16  
17     if 内存占用 > 80%:
18         发送邮件("内存报警了。")

有参数实现

 

函数的有三中不同的参数：

• 普通参数
• 默认参数
• 动态参数      1个* 接收 序列；2个*接收 字典

1 # ######### 定义函数 ######### 
2 
3 # name 叫做函数func的形式参数，简称：形参
4 def func(name):
5     print name
6 
7 # ######### 执行函数 ######### 
8 #  'wupeiqi' 叫做函数func的实际参数，简称：实参
9 func('wupeiqi')

普通参数

 1 def func(name, age = 18):
 2     
 3     print "%s:%s" %(name,age)
 4 
 5 # 指定参数
 6 func('wupeiqi', 19)
 7 # 使用默认参数
 8 func('alex')
 9 
10 注：默认参数需要放在参数列表最后

默认参数

 1 #### 
 2 # * 只能在最后一个参数
 3 
 4 def func(*args):
 5 
 6     print args
 7 
 8 
 9 # 执行方式一
10 func(11,33,4,4454,5)
11 
12 # 执行方式二
13 li = [11,2,2,3,3,4,54]
14 func(*li)

动态参数一 (*args)

 1 ##** 2个星默认为字典
 2 
 3 def func(**kwargs):
 4 
 5     print args
 6 
 7 
 8 # 执行方式一
 9 func(name＝'wupeiqi',age=18)
10 
11 # 执行方式二
12 li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
13 func(**li)

动态参数二（**kwargs）

1 ##
2 def func(*args, **kwargs):
3 
4     print args
5     print kwargs
6 
7 func(11,22,33,k1='12',k2='13')

动态参数三（万能参数）

 

扩展：发送邮件实例

 1 def smg():
 2     import smtplib
 3     from email.mime.text import MIMEText
 4     from email.utils import formataddr
 5 
 6     mail_msg = """
 7     
Python 邮件发送测试...
 8     
这是一个链接
 9     

10     """
11 
12     msg = MIMEText(mail_msg, 'html', 'utf-8')
13     msg['From'] = formataddr(["熊力", '[email protected]'])
14     msg['To'] = formataddr(["飞飞", '[email protected]'])
15     msg['Subject'] = "熊熊的邮件测试"
16 
17     server = smtplib.SMTP("smtp.sina.com", 25)
18     server.login("[email protected]", "邮件密码")
19     server.sendmail('[email protected]', ['[email protected]', ], msg.as_string())
20     server.quit()
21 
22 
23 smg()

发送邮件实例

 

(3)、内置函数(Built-in Functions)

 

The Python interpreter has a number of functions and types built into it thatare always available.  They are listed here in alphabetical order.

官方文档：点击

1.abs()【绝对值】

>>> abs ( - 10 )
10
>>> abs ( 10 )
10
>>> a = - 10
>>> a.__abs__()
10

2.all()集合中的元素都为真的时候为真,若为空串返回为True

>>> li =  [ 'yao' , 'liu' ]
>>> li_1 = []
>>> print ( all (li))
True
>>> print ( all (li_1))
True

3.any()集合中的元素有一个为真的时候为真若为空串返回为False

>>> li
[ 'yao' , 'liu' ]
>>> li_1
[]
>>> print ( any (li))
True
>>> print ( any (li_1))
False
>>>

4.chr()返回整数对应的ASCII字符

>>> print(chr( 65 ))
A

5.ord()返回字符对应的ASC码数字编号

>>> print ( ord ( 'A' ))
65
>>>

6.bin(x)将整数x转换为二进制字符串

>>> print ( bin ( 10 ))
0b1010
>>>

7.bool(x)返回x的布尔值

>>> print ( bool ( 0 ))
False
>>> print ( bool ( 1 ))
True
>>>

8.dir()不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表，带参数时，返回参数的属性、方法列表。

>>> dir ()
[ '__builtins__' , '__doc__' , '__loader__' , '__name__' , '__package__' , '__spec__' , 'li' , 'li1' , 'li2' , 'li_1' ]
>>> dir ( list )
[ '__add__' , '__class__' , '__contains__' , '__delattr__' , '__delitem__' , '__dir__' , '__doc__' , '__eq__' , '__format__' , '__ge__' , '__getattribute__' , '__getitem__' , '__gt__' , '__hash__' , '__iadd__' , '__imul__' , '__init__' , '__iter__' , '__le__' , '__len__' , '__lt__' , '__mul__' , '__ne__' , '__new__' , '__reduce__' , '__reduce_ex__' , '__repr__' , '__reversed__' , '__rmul__' , '__setattr__' , '__setitem__' , '__sizeof__' , '__str__' , '__subclasshook__' , 'append' , 'clear' , 'copy' , 'count' , 'extend' , 'index' , 'insert' , 'pop' , 'remove' , 'reverse' , 'sort' ]

9.divmod()分别取商和余数.

>>> divmod ( 20 , 6 )
( 3 , 2 )

10.enumerate()返回一个可枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个tuple

>>> info =  [ 'liu' , 'yao' , 'sb' ]
>>> for  k,v in  enumerate (info):
...    print (k,v)
...
0  liu
1  yao
2  sb

11.eval()将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

 

>>> name =   '[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]'
>>> a =  eval (name)
>>> print (a)
[[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ], [ 5 , 6 ], [ 7 , 8 ], [ 9 , 0 ]]

12.filter(function, iterable)函数可以对序列做过滤处理

 

>>> def  guolvhanshu(num):
...     if  num> 5  and  num< 10 :
...         return  num
>>> seq = ( 12 , 50 , 8 , 17 , 65 , 14 , 9 , 6 , 14 , 5 )
>>> result = filter (guolvhanshu,seq)
>>> print ( list (result))
[ 8 , 9 , 6 ]

13.hex(x)将整数x转换为16进制字符串。

 

>>> hex ( 21 )
'0x15'

14.id()返回对象的内存地址

 

>>> id ( 22 )
10106496

15.len()返回对象的长度

 

>>> name =  'liuyao'
>>> len (name)
6

16.map遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。

例：

li =  [ 11 , 22 , 33 ]
li_1 =  map ( lambda  a: a +  100 , li)

li =  [ 11 , 22 , 33 ]
sl =  [ 1 , 2 , 3 ]
lit =  map ( lambda  a, b: a +  b, li, sl)

17.oct()八进制转换

 

>>> oct ( 10 )
'0o12'
>>>

18.range()产生一个序列，默认从0开始

 

>>> range ( 14 )
range ( 0 , 14 )
>>>

19.reversed()反转

 

>>> re =  list ( range ( 10 ))
>>> re
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>> re_1 =  reversed (re)
>>> re_1
object  at 0x7f50d1788be0 >
>>> print ( list (re_1))
[ 9 , 8 , 7 , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 , 0 ]

20.round()四舍五入

 

>>> round ( 4 , 6 )
4
>>> round ( 5 , 6 )
5

21.sorted()队集合排序

 

>>> re
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>> sorted (re)
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]

22.sum()对集合求和

 

>>> re
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>> type (re)
< class  'list' >
>>> sum (re)
45

23.type()返回该object的类型

 

>>> re
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
>>> type (re)
< class  'list' >

24.vars()返回对象的变量，若无参数与dict()方法类似。

>>> vars ()
{ 'v' : 'sb' , 'a' : [[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ], [ 5 , 6 ], [ 7 , 8 ], [ 9 , 0 ]], 'k' : 2 , '__builtins__' : 'builtins'  (built - in )>, 're' : [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ], 'info' : [ 'liu' , 'yao' , 'sb' ], '__loader__' : < class  '_frozen_importlib.BuiltinImporter' >, '__doc__' : None , 'li2' : [ 'name' , []], 're_1' : object  at 0x7f50d1788be0 >, 'guolvhanshu' : 0x7f50d1874bf8 >, 'li1' : [], 'name' : 'liuyao' , 'seq' : ( 12 , 50 , 8 , 17 , 65 , 14 , 9 , 6 , 14 , 5 ), '__spec__' : None , 'li_1' : [], 'li' : [ 'yao' , 'liu' ], '__name__' : '__main__' , 'result' : < filter  object  at 0x7f50d1788ba8 >, '__package__' : None }

25.zip()zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。

 

 

26.reduce对于序列内所有元素进行累计操作

 

(4)、递归

在函数内部，可以调用其他函数。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。

def  calc(n):
    print (n)
    if  int (n / 2 )  = = 0 :
        return  n
    return  calc( int (n / 2 ))

calc( 10 )

输出：
10
5
2
1

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

 

（5）. 匿名函数  -->lambda

匿名函数就是不需要显式的指定函数

#这段代码
def  calc(n):
    return  n * * n
print (calc( 10 ))

#换成匿名函数
calc  =  lambda  n:n * * n
print (calc( 10 ))

你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀， 。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下

res  =  map ( lambda  x:x * * 2 ,[ 1 , 5 , 7 , 4 , 8 ])
for  i  in  res:
    print (i)

输出

1
25
49
16
64

 

(5)、三元运算（补充）

# 普通条件语句
if 1 = = 1 :
    name  = 'wupeiqi'
else :
    name  = 'alex'

# 三元运算
name  = 'wupeiqi' if 1 = = 1 else 'alex'

转载于:https://www.cnblogs.com/xiongli/p/5790852.html