DataWhale_python训练营task6

Task09：函数与Lambda表达式(2天)

理论部分

• 掌握函数的定义与调用，熟悉函数灵活的参数形态
• 熟悉变量的作用域和递归函数。
• 熟悉匿名函数和定义与应用。

练习部分

• 课后思考题
• lambda表达式应用
• 汉诺塔游戏

一、函数

1.1 函数的定义

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

• 函数以def开头，接函数名和小括号（parameters）。
• 函数执行代码从冒号后开始，并进行缩进。
• return [表达式] 结束函数，可选择是否返回值，若return后不接表达式则不返回，相当于返回None。

1.2 函数的调用

通过functionname（parameters）实现函数的调用。

def add(a, b):
print(a + b)
add(1, 2) # 3
add([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

1.3 函数文档

在def语句后⾯，添加⼀段说明字符串很有⽤。我们将这种放在函数开头的字符串称为⽂档字符串(docstring)，将作为函数的⼀部分存储起来。
利用function.__doc__可以查看函数的介绍，help(function)能看到函数的介绍和参数。

def myfunction(arg1,arg2):
    """calculate the sum of these parameters.
    Args:
    args1: one number
    args2: another number
    Returns:
    sum12: the sum of them
    """
    sum12 = arg1 + arg2
    return sum12
print(myfunction.__doc__)
# calculate the sum of these parameters.
#     Args:
#     args1: one number
#     args2: another number
#     Returns:
#     sum12: the sum of them
help(myfunction)
# Help on function myfunction in module __main__:

# myfunction(arg1, arg2)
#     calculate the sum of these parameters.
#     Args:
#     args1: one number
#     args2: another number
#     Returns:
#     sum12: the sum of them

1.4 函数参数

Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参
数形态如下：

• 位置参数 (positional argument)
  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 (default argument)
  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。在函数定义时默认参数一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错。 Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

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

• 可变参数 (variable argument)
  *args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组，可以通过拆包来分配。 *代表任意数量，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]

• 关键字参数 (keyword argument)
  **kw - 关键字参数，可以是从零个到任意个，自动组装成字典。

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

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}

• 命名关键字参数 (name keyword argument)
  要限制关键字参数的名字，可用命名关键字参数。
  

*作为分隔位置参数和命名关键字参数的分隔符。

• 参数组合
  两种组合使用参数的顺序标准：
  a. 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
  b. 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。
  注意：
  a. 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。
  b. 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。

1.5 变量作用域

变量类型	描述
局部变量	定义在函数内部，只能在被声明的函数内访问
全局变量	定义在函数外，可以在整个程序范围内访问

• 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。

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

• 内嵌函数（不一样的函数套套娃）

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
  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。闭包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。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。

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

如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字。nonlocal可以使变量向上移一层，如例子所示，它从inner内的全局变量变为outer内的全局变量。
没有使用nonlocal的结果

num = 0
def outer():
    num = 10
    def inner():
        # nonlocal num # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()
print(num)
# 100  inner
# 10   outer
# 0    函数外部

使用nonlocal之后的结果

num = 0
def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()
print(num)
# 100       inner
# 100      outer
# 0       函数外部

• 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。

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

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]

设置递归的层数限制，Python默认递归层数为 100。

import sys
sys.setrecursionlimit(1000)

二、Lambda表达式

2.1 匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数：

• 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

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

• 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。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。

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

2.2 Lambda函数的应用

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)
  在 filter 和 map 函数中的应用：
• 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]

• map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射，也返回一个迭代器。

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]

• 除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。

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

三、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？
   

1-2.
def myfunction(arg1,arg2):
    """calculate the sum of these parameters.
    Args:
    args1: one number
    args2: another number
    Returns:
    sum12: the sum of them
    """
    sum12 = arg1 + arg2
    return sum12

3.对数字、字符串、元组等不可变元素使用nonlocal关键词就能使用赋值操作进行重新复制从而达到更新目的。

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)
a = [[6, 5], [3, 7], [2, 8]]
a1 = sorted(a, key=lambda x:x[0])
print(a1)
a2 = sorted(a, key=lambda x:x[-1])
print(a2)
# [[2, 8], [3, 7], [6, 5]]
# [[6, 5], [3, 7], [2, 8]]

5.
def move(n,a,b,c):
    if n==1:
        print(a,'-->',c)
    else:
        move(n-1,a,c,b)   # 将A看成起点，B看成终点，C看成中转，将前n-1个盘子从a移动到b上      
        move(1,a,b,c)     # 将最底下的最后一个盘子从A移动到C上
        move(n-1,b,a,c)   # 将B看成起点，C看成终点，A看成中转，将前n-1个盘子从B移动到C上
move(64,'A','B','C')