标签：python python函数 python匿名函数 python高阶函数 闭包 内置高阶函数
函数作用：把一些复杂的代码封装起来，函数一般都是一个功能，用的时候才调用，提高重复利用率和简化程序结构。
5.1 语法
def functionName(parms1, parms2, ...): code block return expression
函数以def关键字开头，空格后跟函数名，括号里面是参数，用于传参，函数代码段里面引用。
5.2 函数定义与调用
# 定义函数 >>> def func(): ... print "Hello world!" ... return "Hello world!" ... # 调用函数 >>> func() Hello world! ‘Hello world!‘
当我们定义好函数，是不执行的，没有任何输出。当输入函数名后跟双小括号才会执行函数里写的代码。
顺便说下print和return区别：
有没有点奇怪！为什么print和return输出一样呢，return就加个单引号，貌似也没啥明显区别啊！其实在解释器下所有的结果都会输出的。
先了解下return作用：结束函数，并返回一个值。如果不跟表达式，会返回一个None。
好，那么我们深入了解下他们区别，举个例子，写个py程序：
#!/usr/bin/env python def func(): print "1: Hello world!" return "2: Hello world!" func() # python test.py 1: Hello world!
明白点了嘛？print是打印对象的值，而return是返回对象的值。也就是说你return默认是将对象值存储起来，要想知道里面的值，可以用print可以打印。
#!/usr/bin/env python def func(): print "1: Hello world!" return "2: Hello world!" print func() # python test.py 1: Hello world! 2: Hello world!
为什么函数里面不用print就在这里，往往我们定义一个函数是不需要打印的，而是交给其他代码去处理这个函数返回值。当然，print在调试函数代码时会起到很好的帮助。
5.3 函数参数
5.3.1 接受参数
>>> def func(a, b): ... print a + b ... >>> func(1, 2) 3 >>> func(1, 2, 3) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: func() takes exactly 2 arguments (3 given)
a和b可以理解为是个变量，可由里面代码块引用。调用函数时，小括号里面的表达式数量要对应函数参数数量，并且按传参按位置赋予函数参数位置。如果数量不对应，会抛出TypeError错误。
当然，函数参数也可以是数组：
>>> def func(a):
... print a
...
>>> func([1,2,3])
[1, 2, 3]
>>> func({‘a‘:1,‘b‘:2})
{‘a‘: 1, ‘b‘: 2}如果不想一一对应传参，可以指定参数值：
>>> def func(a,b): ... print a + b ... >>> func(b=2,a=1) 3
5.3.2 函数参数默认值
参数默认值是预先定义好，如果调用函数时传入了这个值，那么将以传入的为实际值，否则是默认值。
>>> def func(a, b=2): ... print a + b ... >>> func(1) 3 >>> func(1, 3) 4
5.3.3 接受任意数量参数
上面方式固定了参数多个，当不知道多少参数时候可以用以下方式。
单个星号使用：
>>> def func(*a): ... print a ... >>> func(1,2,3) (1, 2, 3)
单个星号存储为一个元组。
两个星号使用：
>>> def func(**a):
... print a
...
>>> func(a=1, b=2, c=3)
{‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2}两个星号存储为一个字典。可见它们都是以数组的形式传入。
你也许在查资料的时候，会看到这样写的函数参数（*args, **kwargs），与上面只是名字不一样罢了 ：
>>> def func(*args, **kwargs):
... print args
... print kwargs
...
>>> func(1,2,3,a=1,b=2,c=3)
(1, 2, 3)
{‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2}与普通参数一起使用：
>>> def func(a, b, *c):
... print a + b
... print c
...
>>> func(1,2,3,5,6)
3
(3, 5, 6)
>>> def func(a, b, **c):
... print a + b
... print c
...
>>> func(1,2,a=1,b=2,c=3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: func() got multiple values for keyword argument ‘a‘
>>> func(1,2,c=3,d=4,e=5)
3
{‘c‘: 3, ‘e‘: 5, ‘d‘: 4}抛出异常，是因为传入的第一个参数1，和第三个参数a=1，都认为是传入函数参数a了。请注意下这点。
5.4 作用域
作用域听着挺新鲜，其实很简单，就是限制一个变量或一段代码可用范围，不在这个范围就不可用。提高了程序逻辑的局部性，减少名字冲突。
作用域范围一般是：全局（global）->局部（local）->内置（build-in）
先看看全局和局部变量：
>>> a = 2 >>> def func(): ... b = 3 ... >>> a 2 >>> b Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name ‘b‘ is not defined
a变量的作用域是整个代码中有效，称为全局变量，也就是说一段代码最开始定义的变量。
b变量的作用域在函数内部，也就是局部变量，在函数外是不可引用的。
这么一来，全局变量与局部变量即使名字一样也不冲突。
如果函数内部的变量也能在全局引用，需要使用global声明：
>>> def func(): ... global b ... b = 3 ... >>> b Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name ‘b‘ is not defined >>> func() >>> b 3
有报错，说明一个问题，当函数没引用使用，里面的代码块是没有解释的。
使用global声明变量后外部是可以调用函数内部的变量的。
5.5 嵌套函数
1）不带参数
>>> def func(): ... x = 2 ... def func2(): ... return x ... return func2 # 返回func2函数 ... >>> func()() 2 >>> func2() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name ‘func2‘ is not defined >>> def func(): ... x = 2 ... global func2 ... def func2(): ... return x ... return func2 ... >>> func()() 2 >>> func2() 2
内层函数可以访问外层函数的作用域。内嵌函数只能被外层函数调用，但也可以使用global声明全局作用域。
调用内部函数的另一种用法：
2）带参数
>>> def func(a): ... def func2(b): ... return a * b ... return func2 ... >>> f = func(2) # 变量指向函数。是的，变量可以指向函数。 >>> f(5) 10 >>> func(2)(5) 10
内层函数可以访问外层函数的作用域 。但变量不能重新赋值，举例说明：
>>> def func(): ... x = 2 ... def func2(): ... x = 3 ... func2() ... return x ... >>> func() 2 >>> def func(): ... x = 2 ... def func2(): ... x += 1 ... func2() ... return x ... >>> func() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 5, in func File "<stdin>", line 4, in func2 UnboundLocalError: local variable ‘x‘ referenced before assignment
5.6 闭包
“官方”的解释是：所谓“闭包”，指的是一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式（通常是一个函数），因而这些变量也是该表达式的一部分。
其实，上面嵌套函数就是闭包一种方式：
>>> def func(a): ... def func2(b): ... return a * b ... return func2 ... >>> f = func(2) # 变量指向函数。是的，变量可以指向函数。 >>> f(5) 10
func是一个函数，里面又嵌套了一个函数func2，外部函数传过来的a参数，这个变量会绑定到函数func2。func函数以内层函数func2作为返回值，然后把func函数存储到f变量中。当外层函数调用内层函数时，内层函数才会执行（func()()），就创建了一个闭包。
5.7 高阶函数
高阶函数是至少满足这两个任意中的一个条件：
1) 能接受一个或多个函数作为输入。
2）输出一个函数。
abs、map、reduce都是高阶函数，后面会讲解。
其实，上面所讲的嵌套函数也是高阶函数。
举例说明下高阶函数：
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> def f2(func, y): ... return func(y) ... >>> f2(f, 2) 4
这里的f2就是一个高阶函数，因为它的第一个参数是一个函数，满足了第一个条件。
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5.8 函数装饰器
装饰器（decorator）本身是一个函数，包装另一个函数或类，它可以让其他函数在不需要改动代码情况下动态增加功能，装饰器返回的也是一个函数对象。
先举一个例子，说明下装饰器的效果，定义两个函数，分别传参计算乘积：
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def f1(a, b): print "f1 result: " + str(a * b) def f2(a, b): print "f2 result: " + str(a * b) f1(1, 2) f2(2, 2) # python test.py f1 result: 2 f2 result: 4
跟预期的那样，打印出了乘积。
如果我想给这两个函数加一个打印传入的参数，怎么办，应该这样：
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def f1(a, b): print "f1 parameter: %d %d" %(a, b) print "f1 result: " + str(a * b) def f2(a, b): print "f2 parameter: %d %d" %(a, b) print "f2 result: " + str(a * b) f1(1, 2) f2(2, 2) # python test.py f1 parameter: 1 2 f1 result: 2 f2 parameter: 2 2 f2 result: 4
按照所想的打印了传入的参数，有没有方法能更简洁点呢，来看看装饰器后的效果。
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def deco(func): def f(a, b): print "%s parameter: %d %d" %(func.__name__, a, b) return func(a, b) return f @deco def f1(a, b): print "f1 result: " + str(a * b) @deco def f2(a, b): print "f2 result: " + str(a * b) f1(1, 2) f2(2, 2) # python test.py f1 parameter: 1 2 f1 result: 2 f2 parameter: 2 2 f2 result: 4
可见用装饰器也实现了上面方法，给要装饰的函数添加了装饰器定义的功能，这种方式显得是不是更简洁呢！
好，那么我们继续深入学习装饰器用法。
5.8.1 无参数装饰器
方式1：函装饰器函数装饰函数 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def deco(func): return func def f1(): print "Hello world!" myfunc = deco(f1) myfunc() # python test.py Hello world! 方式2：使用语法糖"@"来装饰函数 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def deco(func): return func @deco def f1(): print "Hello world!" f1() # python test.py Hello world!
方式1是将一个函数作为参数传给装饰器函数。
方式2使用了语法糖，也实现同样效果。
其实两种方式结果一样，方式1需要每次使用装饰器时要先变量赋值下，而方式2使用装饰器时直接用语法糖"@"引用，会显得更方便些，实际代码中一般也都是用语法糖。
2）带参数装饰器
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def deco(func): def f(a, b): print "function name: %s" % func.__name__ # __name__属性是获取函数名，为了说明执行了这个函数 return func(a, b) # 用接受过来的func函数来处理传过来的参数 return f @deco def f1(a, b): print "Hello world!" print a + b f1(2, 2) # python test.py function name: f1 Hello world! 4
3）不固定参数
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def log(func): def deco(*args, **kwargs): print "function name: %s" % func.__name__ return func(*args, **kwargs) return deco @log def f1(a, b): print "f1() run." print a + b f1(1,2) # python test.py function name: f1 f1() run. 3
4）装饰器加参数
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 三层函数，调用log函数返回deco函数，再调用返回的函数deco，则返回值是_deco函数
def log(arg):
def deco(func):
def _deco(*args, **kwargs):
print "%s - function name: %s" % (arg, func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return _deco
return deco
@log("info")
def f1(a, b):
print "f1() run."
print a + b
f1(1,2)
# python test.py
info - function name: f1
f1() run.
3再举一个例子，给函数输出字符串带颜色：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def fontColor(color):
begin = "\033["
end = "\033[0m"
d = {
‘red‘:‘31m‘,
‘green‘:‘32m‘,
‘yellow‘:‘33m‘,
‘blue‘:‘34m‘
}
def deco(func):
print begin + d[color] + func() + end
return deco
@fontColor("red")
def f():
return "Hello world!"
@fontColor("green")
def f2():
return "Hello world!"可以看出装饰器处理方式满足了高阶函数的条件，所以装饰器也是一种高阶函数。
优点：灵活给装饰器增加功能，而不修改函数，提高代码可重复利用性，增加可读性。
5.9 匿名函数
匿名函数：定义函数的一种形式，无需定义函数名和语句块，因此代码逻辑会受到局限，同时也减少代码量，增加可读性。
在Python中匿名函数是lambda。
举例子说明def关键字与lambda函数定义函数区别：
# 普通函数 >>> def func(): ... return "Hello world!" ... >>> func() >>> def func(a, b): ... return a * b ... >>> func(2, 2) 4 # 匿名函数 >>> f = lambda:"Hello world!" >>> f() ‘Hello world!‘ >>> f = lambda a, b: a * b # 冒号左边是函数参数，右边是返回值 >>> f(2, 2) 4
lambda函数一行就写成一个函数功能，省去定义函数过程，让代码更加精简。
5.10 内置高阶函数
5.10.1 map()
语法：map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
将序列中的元素通过函数处理返回一个新列表。
例如：
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> map(lambda x:str(x)+".txt", lst) [‘1.txt‘, ‘2.txt‘, ‘3.txt‘, ‘4.txt‘, ‘5.txt‘]
5.10.2 filter()
语法：filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
将序列中的元素通过函数处理返回一个新列表、元组或字符串。
例如：过滤列表中的奇数
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> filter(lambda x:x%2==0, lst) [2, 4]
5.10.3 reduce()
语法：reduce(function, sequence[, initial]) -> value
reduce()是一个二元运算函数，所以只接受二元操作函数。
例如：计算列表总和
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> reduce(lambda x,y:x+y, lst) 15
先将前两个元素相加等于3，再把结果与第三个元素相加等于6，以此类推。这就是reduce()函数功能。
本文出自 “李振良的技术博客” 博客，请务必保留此出处http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1856793
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