python认识函数详解的简单介绍

python(16):函数(3)

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将列表传递给函数后,函数就能直接访问其内容

假设有一个用户列表,要问候其中的每位用户

将列表传递给函数后,函数就可对其进行修改,在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的

一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司,需要打印的设计存储在一个列表中,打印后转移到另一个列表中。

有时候需要禁止函数修改列表,为解决这个问题,可想向函数传递列表的副本而不是元件;这样函数所做的任何修改都只影响副本,不影响元件

有时候,预先布置的函数需要接受多少个实参,python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参

一个制作披萨的寒素,它需要接受很多配料,但无法确定顾客要多少种配料,下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参,这个形参都将他们统统收入囊中

如果要让函数接受不同类型的实参,必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后

python先匹配位置实参和关键字实参,再将余下的实参收集到最后一个形参中

如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参,必须将该形参放在*toppings的前面

有时候,需要接受任意数量的实参,但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息,再这种情况下,可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对,调用语句提供了多少就接受多少

创建用户简介:你知道你将收到有关用户的信息,但不确定会是什么样的信息,在下面示例中,build_profile()接受名和姓,同时还接受任意数量的关键字实参

python所有内置函数的定义详解

1、定义函数

函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数,如len()函数和range()函数,但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下:

def 函数名(参数):

函数体

定义函数的规则如下:

①关键字def用来定义一个函数,它是define的缩写。

②函数名是函数的唯一标识,函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。

③函数名后面一定要紧跟着一个括号,括号内的参数是可选的,括号后面要有冒号。

④函数体(statement)为一个或一组Python语句,注意要有缩进。

⑤函数体的第一行可以有文档字符串,用于描述函数的功能,用三引号括起来。

按照定义规则,可以定义第一个函数了:

def hello_world():

...     print('Hello,world!')   # 注意函数体要有缩进

...

hello_world()

Hello,world!

这个函数不带任何参数,它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数,即让Python执行函数的代码。

2、全局变量和局部变量

全局变量是定义在所有函数外的变量。例如,定义一个全局变量a,分别在函数test1()和test2()使用变量a:

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

test2()

100

定义了全局变量a之后,在函数test1()和test2()内都可以使用变量a,由此可知,全局变量的作用范围是全局。

局部变量是在函数内定义的变量,除了用关键字global修饰的变量以外。例如,在函数test1()内定义一个局部变量a,分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a:

def test1():

...     a = 100   # 局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'a' is not defined

test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "stdin", line 2, in test2

NameError: name 'a' is not defined

Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内,因此,在函数test1()内可以使用变量a,但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a,都会报错,由此可见,局部变量的作用范围是定义它的函数内部。

一般情况下,在函数内声明的变量都是局部变量,但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量:

def test1():

...     global a   # 全局变量

...     a = 100

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

100

test2()

100

这个程序与上个程序相比,只是在函数test1()中多了一行代码“global a”,程序便可以正确运行了。在函数test1()中,采用关键字global修饰了变量a之后,变量a就变成了全局变量,不仅可以在该函数内使用,还可以在函数外或者其他函数内使用。

如果在某个函数内局部变量与全局变量同名,那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量:

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     a = 200   # 同名局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

200

test2()

100

由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a,因此,在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了,但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。

综上所述,在Python中,全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据,变量仅供局部代码块使用。

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。

截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!

(1)列表和元组

(2)相关内置函数

(3)字符串

frozenset 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法:fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

python中函数的作用

Python 函数定义以及参数传递

1.函数定义

#形如def func(args...):

doSomething123

以关键字def 开头,后面是函数名和参数下面是函数处理过程。

举例:

def add( a, b ):

return a+b12

参数可以设定默认值,如:

def add( a, b=10 ): #注意:默认值参数只会运算一次

return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思?

def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表,每次不带默认值都会指向这块内存

b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ,默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ,默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''

结果:

[1]

[1, 2]

[3]

[1, 2, 4]

'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧,函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间,就是第一次计算的空间。

2.参数传递

def func(a, b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的

func(10,20) #不使用参数名,需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果:a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式:

def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组

print(args,type(args))

func(10,20)#结果:#(10, 20) class 'tuple'1234567

举一个和上述过程相反的例子:

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)

func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果:a=10, b=20123456

总结:*号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成元组,如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。

另一种定义:

def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict

print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值,使用key=value这种形式#结果:{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345

相反的例子:

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }

func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345

def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数

print(args,kw )12

总结:**号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成字典,如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。

lambda表达式

lambda表达式就是一种简单的函数

形如 f = lambda 参数1,参数2: 返回的计算值

例如:

add = lambda x,y: x+y

print(add(1,2))'''

结果:3

'''12345

深入理解Python reduce函数

例如上面的例子,实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多:

第一种:用sum函数。

sum(lst)

第二种:循环方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三种:递推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四种:reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一个序列集合,例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数,例如1出现了两次,2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储,元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多

第一种:for循环判断

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二种:比较取巧的,先把列表用set方式去重,然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三种:用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的,并且要有一个统计结果的,能够用循环或者递归方式解决的问题,一般情况下都可以用reduce方式实现。

Python:map函数用法详解

 一个简单的例子:将一个list中所有元素平方,常规的做法如下图所示,虽然实现了这个功能,但并没有给人一目了然的感觉。若换成map来实现,则会好很多。

1、map函数介绍及其简单使用

上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势,下面将详细介绍map函数的用法:map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素,并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为:

                                                    map(function,iterable...)

                                                    function---函数名

                                                    iterable---一个或多个序列

map作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,我们可以用这种方式计算任意复杂的函数,再比如,把一个list的所有数据转为string类型:

再举一个小例子,对list中的各个元素开方,一步到位:

!注意:在使用math自带函数时,只需要函数名即可

2、map函数与lambda函数结合使用,下面方法同样可以达到对list中的数二次方的目的

map函数与lambda函数结合使用,可以传入两个参数相加:

还可以同时计算多个值:


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