python基础阶段（五）—— 函数

• 概念（作用）：写了一段代码实现了某个小功能; 然后把这些代码集中到一块, 起一个名字; 下一次就可以根据这个名字再次使用这个代码块, 这就是函数，它可以使代码模块化，更加方便

1. 定义函数

 1.1 简单定义

• def  函数名称（参数1，参数2，... ）：
•                                                      函数体

     在我们调用函数时，直接用 函数名称（参数）即可，多参时，形参和实参需要一一对应

     注意：python中的函数是引用传递（即：是指传递过来的, 是一个变量的地址，通过地址, 可以操作同一份原件），不是值传递（即：是指传递过来的, 是一个数据的副本，修改副本, 对原件没有任何影响）

 1.2 函数参数     

• 形参和实参     

      在函数的定义中，所用的参数是形参——它是函数完成工作所需的一项信息，而在我们调用函数过程中，输入的参数是实参——它是调用时传递给函数的信息

def greet(name):
    print("Hello," + name.title() + "!")

greet("russell")
#在该例中，name是形参，“russell”是实参

• 不定长参数：

         有些时候，在函数体中我们需要处理的数据不确定长度，因此我们无法确定参数具体的个数，此时可以：

        （1）在形参前面加一个星号（*），使函数接收一个元组（元组比列表的好处：不可变）

        （2）在形参前面加两个星号（*），使函数接收一个字典（调用：函数名(参数1 = x ，...） )

• 参数的装包和拆包（针对于上述两种函数）

          装包：把传递的参数, 包装成一个集合（元组 列表） 其实上面两种函数就是进行了装包操作

          拆包：把集合参数, 再次分解成单独的个体    （只需要在参数使用时前面再加上*或**）

def test(*aaa): #装包操作
    print(aaa) #未拆包
    print(*aaa) #拆包

test(1,"a",3)
#结果为：(1, 'a', 3)
#         1 a 3

• 缺省参数（默认值）

           有时使用函数时，某个参数一般为一个固定值，这种参数可输入也可不输入，如果不输入，则可以使用默认值，这种参数就是缺省参数

           定义方式：def 函数名（变量名 = 默认值）：
    

 1.3 返回值

   当我们通过某个函数, 处理好数据之后, 想要拿到处理的结果，然后对这个结果进行进一步的操作

• 语法：def 函数 ():
                        函数体
                        return 数据
• 注意：（1）return语句下面的代码，不会再执行

                  （2）return只可以返回一次，如果想返回多个数据，可以包装成列表、元组等返回

def caculate(a,b):
    he = a + b
    cha = a - b
    return (he,cha)

print(caculate(1,2))

• return 和 print 的区别，以及return函数的必要性

    （1）定义一个函数，最后不写return，调用函数是没有输出的

    （2）定义一个函数，最后用return，调用时相当于函数告诉计算机结果，计算机再打印出来

    （3）定义一个函数，最后用print，调用时相当于在运行过程中，就直接打印出来了

 1.4 函数的使用注释

• 定义格式：

        def  函数 () :

                              ''' 这里写帮助信息 '''       （这个三引号可以跨行写）       

                                函数体

• 使用help（函数）可以查看函数使用说明

2. 函数的几种高级使用

 2.1 偏函数

• 场景：        

                当我们编了一个参数较多的函数时，我们发现某些参数在大多场景下都是固定的值，重新编写可能麻烦，为了简化，就可以新创建一个偏函数 

•  语法：  import functools（模块）

                       newFunc = functools.partial(旧函数, 特定参数 = 默认值)   

 2.2 高阶函数及返回函数

• 当一个函数A的参数, 接收的又是另一个函数时, 则把这个函数A成为是"高阶函数"
• "返回函数"是指一个函数内部, 它返回的数据是另外一个函数

# 返回函数案例
def func(flag):
    def sum(a,b,c):
        return a+b+c
    def sub(a,b,c):
        return a-b-c

    #根据不同的flag值调取不同的参数
    if flag == "+":
        return sum
    elif flag == "-":
        return sub

result = func("+")
print(result(1,3,5))

 2.3 匿名函数

• 匿名函数也成为lambda函数，顾名思义，即没有名字的函数
• 语法：lambda 参数1, 参数2.. : 表达式
• lambda函数适用于一些简单的场景，可以省去编写def函数公式，操作更方便

# key参数讲解
num = [("abc",12),("abd",10)]
 # def getkey(x):
 #     return x[0]  # 0：根据第一个元素排序  1：根据第二个元素排序
 # print(sorted(num,key = getkey))
print(sorted(num,key = lambda x:x[0]))
# 利用被注释掉的函数比较复杂，此处就可以直接利用lambda函数

 2.4 闭包（closure）

           在函数嵌套的前提下，内层函数引用了外层函数的变量(包括参数)，外层函数又把内层函数

当做返回值进行返回（返回值是一个函数），则这个内层函数+所引用的外层变量, 称为 "闭包"。

           闭包的作用是可以保存当前的运行环境

• 注意：

         （1）闭包中，若要修改引用的外层变量，需要使用 nonlocal+变量名（使之成为局部变量） 

         （2）闭包中，若引用了一个后期会变化的变量，要注意函数在定义时不会识别这个变量所对应的值，只有在执行时才会识别

• 所以使用闭包时，返回函数尽量不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
• 如果一定要引用循环变量，方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变

# 根据配置信息, 生成不同的分割线函数
def line_a(content,length):
    ''' 
    内层函数line（）引用了外层函数变量content以及length
    外层函数把内层函数line（）当作返回值返回
    '''
    def line():
        print("-"*(length//2) + content + "-"*(length//2))
    return line

line1 = line_a("xxx",40)
line2 = line_a("分割线",60) #不同的配置信息，生成的函数不同

line1()
line2()

 2.5 装饰器

python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数（闭包），它其实就是闭包的一种 

作用：在函数名以及函数体不改变的前提下, 给一个函数附加一些额外代码

他在执行@zsq时，等同于执行 func（）=zsq（func）

# 在不改变原结构和函数名的条件下，增加”登录验证“额外语句
def fss():
    print("发说说")

# 修改如下：使用闭包（装饰器）
def check(func):
    def inner():
        print("登录操作验证......")
        func()  #关键，相当于fss函数会在这里嵌套
    return inner

@check #在这里就执行，立即执行 相当于：fss() = check(fss)，                                  
def fss():                      #即：要将inner返回给外界，用fss函数来接收
    print("发说说")

fss() # 调用fss就相当于调用上面的inner函数

装饰器图解

• 注意：     

            （1）装饰器可以叠加，由下到上装饰，从上到下执行，即谁在最外层/上面，先执行谁     

            （2）对于有参数的函数，也要在inner函数中添加对应个数的参数（名称也要一致）

                      为了通用于多个函数，也可以用不定长参数代替，结合装包拆包的操作运用     

            （3）对于有返回值的函数，也要在inner函数中加入return语句（保持两者格式一致）

                      这是因为在return语句中，返回值仅仅返回给了函数的调用，并未返回给inner

#装饰有参数和返回值的函数 案例
def zsq(func):
    def inner(*arg,**kwargs): # 使用不定长参数处理多个函数参数数量不一致的情况
        print("-" * 30)
        res = func(*arg,**kwargs) # 函数的返回值返回给res，并未返回给inner函数
        return res
    return inner

@zsq
def num(n1,n2,n3):
    return n1 + n2 + n3
@zsq
def num2(n):
    return n

print(num(1,2,3))
print(num2(8))

             （4）对于有参数的装饰器（我们希望根据不同的参数得到不同的装饰器），

                      我们不能在装饰器中增加额外的参数

              原因如下：

                 我们可能会认为增加了参数之后@zsq（char = “ - ”），执行时代码会变成   

                 func（）= zsq（func，char = “ - ”） ，但python解释器并非如此设计，

                 它对加上了参数的装饰器多做了一层封装，执行func时相当于执行了这段代码：

                  func1 = zsq（char）

                  func2 = func1（func1）

                  正因为额外多封装了一层，所以函数和装饰器参数传入装饰器的顺序是不一样的                                                                                                                   

                      因此，我们只需要在装饰器当中多封装一层就可以了，用来输入不同的参数而获取不同的装饰器，并返回这个装饰器

# 带有参数的装饰器 案例
def getzsq(char):  #这个函数专门用来获取装饰器
    def zsq(func):
        def inner():
            print(char * 30)
            func()
        return inner
    return zsq

@getzsq("x")   # 先执行这一行，再执行下一行
@getzsq("*")
def num():
    print("陌生老朋友")

num()

2.6 生成器

生成器是一个特殊的迭代器，他比迭代器更“优雅”，任何实现了 next方法的对象都可称为迭代器。

• 迭代器：

         顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，但他的优点是不像列表把所有元素一次性加载到内存，而是采用惰性计算的方法，等到调用 next 方法时候才返回该元素，节省了大量内存

 

• 生成器：

         普通函数用 return 返回一个值，而在 Python 中还有一种函数，用关键字 yield 来返回值，这种函数叫生成器函数，函数被调用时会返回一个生成器对象，生成器本质上还是一个迭代器，但更加简洁

 

• 生成器的创建及访问

  # 创建方式1：将列表的[]改为（）
  l = (i * 2 for i in range(1,1000) if i % 2 ==0 )
  print(l)  # 输出结果为： at 0x000001AB69EF9510>
  print(next(l)) # 访问生成器
  
  # 创建方式2：生成器函数：用yeild代替return返回
  # yield,可以阻断当前函数执行，然后使用next函数会让函数继续执行，
  # 当执行到下一个yield函数，又会暂停
  def func(n):
      yield n*2
  
  print(next(func(5))) # 访问方式1：next函数
  
  for i in func(5):    # 访问方式2：for x in xxx
      print(i)
  
  func(5).close() # 关闭生成器

2.7 递归函数

 在函数A的内部，继续调用函数A

•  两个重点：传递 & 回归（有传递，一定要有回归，否则会成为无限循环）

# 案例：求n的阶乘
#     n! = n * (n-1)! = n * n-1 * (n-2)! = ......
def jiecheng(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * jiecheng(n-1) #再次调用函数
print(jiecheng(5))

3.函数的作用域

Python是静态作用域，在Python中，变量的作用域源于它在代码中的位置; 
在不同的位置, 可能有不同的命名空间

3.1 命名空间的类别

  LEGB规则：按照L -> E -> G -> B 的顺序进行查找，从内到外访问，就近原则

LEGB（由小到大）	命名空间	作用范围
L	函数内的命名空间	当前整个函数体范围
E	外部嵌套函数的命名空间	闭包函数
G	全局命名空间	当前模块(文件)
B	内建模块命名空间	所有模块(文件)

LEGB图解

• 注意：Python中没有块级作用域：比如 if while for 后的代码块，这些代码块都不是作用域

3.2 基于命名空间的常见变量类型

变量类型	定义	作用域	查看方式
局部变量	在一个函数内部定义的变量	函数内部	locals()
全局变量	在函数外部, 文件最外层定义的变量	整个文件内部	globals()

• 若全局变量和局部变量重名，访问时采用就近原则
• 若要在函数内的命名空间中修改全局变量：使用global + 变量名
• 若要在函数内的命名空间中修改外层函数中的变量：使用 nonlocal + 变量名

a = 10 # 全局变量
def test():
    b = 66
    global a #在函数空间修改全局变量a
    a = 20
    def func():
        nonlocal b#在函数空间修改外层函数变量b
        b = 55
        print(a)
        print(b)
    return func()

print(a) #结果为10
test() #结果为 a = 20，b = 55