1.函数
函数是指将一组语句的集合通过一个名字封装起来.要想执行这个函数,只需调用其函数名即可.
函数的特性:
1.减少重复代码
2.使程序变的课扩展
3.使程序变得易维护
语法定义:
1 def print_hello() #定义函数 2 print("hello") 3 4 print_hello() #调用函数
2.函数参数与局部变量
形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
3.默认参数
1 def stu_register(name,age,course,country="CN"):
conntry参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。
4.关键参数
正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。
5.非固定参数
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数
1 def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式 2 print(name,age,args) 3 4 stu_register("laozhang",22) 5 #输出 6 #laozhang 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空 7 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python") 9 #输出 10 # Jack 32 ('CN', 'Python')
还可以有一个**kwargs
1 def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 2 print(name,age,args,kwargs) 3 4 stu_register("laozhang",22) 5 #输出 6 #laozhang 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空 7 8 stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong") 9 #输出 10 # Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}
6.局部变量
1 name = "laozhang" 2 3 def change_name(name): 4 print("before change:",name) 5 name = "老张.继老王之后最牛逼的人" 6 print("after change", name) 7 8 9 change_name(name) 10 11 print("在外面看看name改了么?",name)
输出
1 before change: laozhang 2 after change 老张,继老王之后最牛逼的人 3 在外面看看name改了么? laozhang
7.全局变量与局部变量
在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时：
在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。
8.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,返回的可以是任何数据类型
注意:
- 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
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
各种函数
1.递归
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。
1 def calc(n): 2 print(n) 3 if int(n/2) ==0: 4 return n 5 return calc(int(n/2)) 6 7 calc(10) 8 9 输出： 10 10 11 5 12 2 13 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）
递归函数实际应用案例之二分查找
1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] 2 3 4 def binary_search(dataset,find_num): 5 print(dataset) 6 7 if len(dataset) >1: 8 mid = int(len(dataset)/2) 9 if dataset[mid] == find_num: #find it 10 print("找到数字",dataset[mid]) 11 elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面 12 print(" 33[31;1m找的数在mid[%s]左面 33[0m" % dataset[mid]) 13 return binary_search(dataset[0:mid], find_num) 14 else:# 找的数在mid右面 15 print(" 33[32;1m找的数在mid[%s]右面 33[0m" % dataset[mid]) 16 return binary_search(dataset[mid+1:],find_num) 17 else: 18 if dataset[0] == find_num: #find it 19 print("找到数字啦",dataset[0]) 20 else: 21 print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num) 22 23 24 binary_search(data,66)
2.匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数
使用方法:
1 #这段代码 2 def calc(n): 3 return n**n 4 print(calc(10)) 5 6 #换成匿名函数 7 calc = lambda n:n**n 8 print(calc(10))
主要配合其他函数搭配使用
1 res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8]) 2 for i in res: 3 print(i) 4 5 输出 6 1 7 25 8 49 9 16 10 64
3.高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
1 def add(x,y,f): 2 return f(x) + f(y) 3 4 5 res = add(3,-6,abs) 6 print(res)
4.内置函数
一、数学运算类
| abs(x) | 求绝对值 1、参数可以是整型，也可以是复数 2、若参数是复数，则返回复数的模 |
| complex([real[, imag]]) | 创建一个复数 |
| divmod(a, b) | 分别取商和余数 注意：整型、浮点型都可以 |
| float([x]) | 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0 |
| int([x[, base]]) | 将一个字符转换为int类型，base表示进制 |
| long([x[, base]]) | 将一个字符转换为long类型 |
| pow(x, y[, z]) | 返回x的y次幂 |
| range([start], stop[, step]) | 产生一个序列，默认从0开始 |
| round(x[, n]) | 四舍五入 |
| sum(iterable[, start]) | 对集合求和 |
| oct(x) | 将一个数字转化为8进制 |
| hex(x) | 将整数x转换为16进制字符串 |
| chr(i) | 返回整数i对应的ASCII字符 |
| bin(x) | 将整数x转换为二进制字符串 |
| bool([x]) | 将x转换为Boolean类型 |
二、集合类操作
| basestring() | str和unicode的超类 不能直接调用，可以用作isinstance判断 |
| format(value [, format_spec]) | 格式化输出字符串 格式化的参数顺序从0开始，如“I am {0},I like {1}” |
| unichr(i) | 返回给定int类型的unicode |
| enumerate(sequence [, start = 0]) | 返回一个可枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个tuple |
| iter(o[, sentinel]) | 生成一个对象的迭代器，第二个参数表示分隔符 |
| max(iterable[, args...][key]) | 返回集合中的最大值 |
| min(iterable[, args...][key]) | 返回集合中的最小值 |
| dict([arg]) | 创建数据字典 |
| list([iterable]) | 将一个集合类转换为另外一个集合类 |
| set() | set对象实例化 |
| frozenset([iterable]) | 产生一个不可变的set |
| str([object]) | 转换为string类型 |
| sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]]) | 队集合排序 |
| tuple([iterable]) | 生成一个tuple类型 |
| xrange([start], stop[, step]) | xrange()函数与range()类似，但xrnage()并不创建列表，而是返回一个xrange对象，它的行为与列表相似，但是只在需要时才计算列表值，当列表很大时，这个特性能为我们节省内存 |
三、逻辑判断
| all(iterable) | 1、集合中的元素都为真的时候为真 2、特别的，若为空串返回为True |
| any(iterable) | 1、集合中的元素有一个为真的时候为真 2、特别的，若为空串返回为False |
| cmp(x, y) | 如果x < y ,返回负数；x == y, 返回0；x > y,返回正数 |