Python之函数

一、函数是什么？

    函数一次来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

1.1 定义

    组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

1.2 特性

    （1）减少重复代码
    （2）方便修改，更易扩展
    （3）保持代码一致性

二、函数的创建

2.1 格式

    Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下

def 函数名（参数列表）:
函数体
def fun():
print('helloWorld')

print(fun)

2.2 函数名的命名规则：

    （1）函数名必须以下划线或字母开头，可以包含任意字母、数字或下划线的组合。不能使用任何的标点符号；
    （2）函数名是区分大小写的。
    （3）函数名不能是保留字。

2.3 形参和实参

形参：
    形式参数，不是实际存在，是虚拟变量。在定义函数和函数体的时候使用形参，目的是在函数调用时接收实参（实参个数，类型应与实参一一对应）
实参：
    实际参数，调用函数时传给函数的参数，可以是常量，变量，表达式，函数，传给形参
区别：
    形参是虚拟的，不占用内存空间，.形参变量只有在被调用时才分配内存单元，实参是一个变量，占用内存空间，数据传送单向，实参传给形参，不能形参传给实参

import time
times=time.strftime('%Y--%m--%d')
def f(time):
print('Now  time is : %s'%times)
f(times)

2.4 实例

def show_shopping_car():
saving = 1000000
shopping_car = [
('Mac', 9000),
('kindle', 800),
('tesla', 100000),
('Python book', 105),
]
print('您已经购买的商品如下'.center(50, '*'))
for i, v in enumerate(shopping_car, 1):
print('\033[35;1m %s:  %s \033[0m' % (i, v))

expense = 0
for i in shopping_car:
expense += i[1]
print('\n\033[32;1m您的余额为 %s \033[0m' % (saving - expense))
show_shopping_car()

三、函数的参数

3.1 必需参数

    必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

def print_info(name,age):
print('Name: %s'% name)
print('Age: %s'% age)

print_info('allure', 12)

3.2 关键字参数

    关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。使用关键字参数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 print_info(age, name):
print('Name: %s'% name)
print('Age: %d'% age)

print_info(name = 'allure', age = 12)

3.3 缺省参数(默认参数)

    调用函数时，缺省参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

def print_info(age, name, sex='male'):
print('Name: %s'% name)
print('Age: %d'% age)
print('Age: %s'% sex)

print_info(name= 'allure', age= 12)
print_info(name= 'allure', age= 12, sex= 'female')

3.4 不定长参数

    你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名

'''
不定长参数：*args放左边，*kwargs放右边
1、加法器
2、有命名参数
3、无命名参数
'''
'''
加法器
'''
def add(*args):
print(args)
sum = 0
for i in args:
sum += i
print(sum)
add(1, 2, 3, 4)

'''
未命名参数：(*)的变量名会存放所有 “未命名” 的变量参数。
'''
def print_info(name, age, sex):# 等同于 def print_info(*args):     print(args)
print('Name: %s' % name)
print('Age: %d' % age)
print('Age: %s' % sex)

print_info('allure', 12, 'male')

'''
有命名参数：(**)的变量名会存放 “命名” 的变量参数
'''
def print_info(*args, **kwargs):
for i in kwargs:
print('%s--->%s'%(i, kwargs[i]))

print_info(job='IT', name='allure', age=12, sex= 'male')

'''
混合一起
'''
def print_info(age, name, sex='male', job=''):
print('Name: %s' % name)
print('Age: %d' % age)
print('Age: %s' % sex)
print('Job: %s' % job)

print_info(name='allure', age=12, sex= 'male', job= 'IT')

def print_info(*args, **kwargs):
print(args)
for i in kwargs:
print('%s--->%s'%(i, kwargs[i]))

print_info('nihao', job='IT', name='allure', age=12, sex= 'male')

3.5 代码详情请见

D:\code\PycharmProjects\pythonProject\Function\函数参数.py

四、函数的返回值

    要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

4.1 注意点：

    （1）函数里面，如果未指定return，那么这个函数默认返回None
    （2）如果return多个对象，那么python解释器会把多个对象封装成一个元组返回，返回的还是一个对象
    （3）函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束

4.2 代码详情请见

    D:\code\PycharmProjects\pythonProject\Function\函数返回值return.py

五、作用域

5.1 作用域介绍

python中的作用域分4种情况：
L：local
    局部作用域，即函数中定义的变量；
E：enclosing
    嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的；
G：globa
    全局变量，就是模块级别定义的变量；
B：built-in
    系统固定模块里面的变量，比如int, bytearray等。 搜索变量的优先级顺序依次是：作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域，也就是LEGB。

当然，local和enclosing是相对的，enclosing变量相对上层来说也是local。

x = int(2.9)  # int built-in

g_count = 0  # global

def outer():
o_count = 1  # enclosing

def inner():
i_count = 2  # local
print(o_count)

# print(i_count) 找不到
inner()

outer()
# print(o_count) #找不到

5.2 作用域产生

    在Python中，只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如if、try、for等）是不会引入新的作用域的，如下代码：

if 2>1:
x = 1
print(x)  # 1

    这个是没有问题的，if并没有引入一个新的作用域，x仍处在当前作用域中，后面代码可以使用。

def test():
x = 2
print(x) # NameError: name 'x2' is not defined

    def、class、lambda是可以引入新作用域的。

5.3 变量的修改

x = 6
def fun():
print(x)
x = 5

fun()
'''
错误的原因在于print(x)时,解释器会在局部作用域找,会找到x=5(函数已经加载到内存),但x使用在声明前了,
所以报错:local variable 'x' referenced before assignment.如何证明找到了x=5呢?简单:注释掉x=5,x=6
报错为:name 'x' is not defined
同理
'''

x = 6
def fun():
x += 1  # local variable 'x' referenced before assignment.
fun()

5.4 global关键字

    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，当修改的变量是在全局作用域（global作用域）上的，就要使用global先声明一下，代码如下：

count = 10
def outer():
global count
print(count)
count = 100
print(count)
outer()
#10
#100

5.5 nonlocal关键字

    global关键字声明的变量必须在全局作用域上，不能嵌套作用域上，当要修改嵌套作用域（enclosing作用域，外层非全局作用域）中的变量怎么办呢，这时就需要nonlocal关键字了

def outer():
count = 10
def inner():
nonlocal count
count = 20
print(count)
inner()
print(count)
outer()
#20
#20

5.6 小结

    （1）变量查找顺序：LEGB，作用域局部–>外层作用域–>当前模块中的全局–>python内置作用域；
    （2）只有模块、类、及函数才能引入新作用域；
    （3）对于一个变量，内部作用域先声明就会覆盖外部变量，不声明直接使用，就会使用外部作用域的变量；
    （4）内部作用域要修改外部作用域变量的值时，全局变量要使用global关键字，嵌套作用域变量要使用nonlocal关键字。nonlocal是python3新增的关键字，有了这个 关键字，就能完美的实现闭包了。

六、递归函数

6.1 定义

    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。

6.2 递归函数的优点

    是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

6.3 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。)

6.4 实例1（阶乘函数）

**********阶层函数：普通做法**********
def f(n):
ret = 1
for i in range(1, n+1):
ret = i * ret
return ret
print(f(5))

**********阶层函数：递归做法**********
def fact(n):
if n == 1:
return 1
return n * fact(n - 1)
print(fact(5))

6.5 实例2（斐波那契数列）

**********斐波那契数列：普通做法**********
def fibo(n):
before = 0
after = 1
for i in range(n - 1):
ret = before + after
before = after
after = ret
return ret
print(fibo(8))

**********斐波那契数列：递归做法**********
def fibo(n):
# if n <= 1:
if n == 1 or n == 0:
return n
return fibo(n - 1) + fibo(n - 2)
print(fibo(8))

七、内置函数

    py3内置函数：https://docs.python.org/3.5/library/functions.html

7.1 重要的内置函数

filter：对结果做出过滤

str1 = ['a', 'b', 'c', 'd']

def fun1(s):
if s != 'a':
return s

ret = filter(fun1, str1)
print(ret) # <filter object at 0x0000021C130D84A8>
print(list(ret)) # ['b', 'c', 'd']

map：对结果做出处理

str2 = ['a', 'b', 'c', 'd']

def fun2(s):
if s != 'a':
return s + 'yes'
else:
return s + 'not'

ret = map(fun2, str2)
print(ret) # <map object at 0x0000014975124518>
print(list(ret)) # ['anot', 'byes', 'cyes', 'dyes']

reduce：计算数字，结果就是一个数字

from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y

print(reduce(add, range(1, 101)))

lambda：lambda表达式

def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2))

# lambda：匿名函数
add = lambda a, b : a + b
print(add(1, 2))