Day3-python基础之函数

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字典查询快的原因

字符编码

函数定义

局部变量、全局变量

返回值

嵌套函数

递归（二分查找）

三元运算

map

lamba

函数式编程

高阶函数

内置函数

字典占用内存比列表多，但是查询速度比列表快的多

为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

那为什么会快呢？通过数字去hash表中查看数字时，采用某种算法，maybe是二分法，查询的次数很少。

key -->hash值-->类似二分查找，找到hash值索引-->value对应的内存地址

字符编码

先说python2

1. py2里默认编码是ascii
2. 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存，因为到了内存里，这段代码其实是以bytes二进制格式存的，不过即使是2进制流，也可以按不同的编码格式转成2进制流，你懂么？
3. 如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_，就可以写中文了， 不声明的话，python在处理这段代码时按ascii，显然会出错， 加了这个声明后，里面的代码就全是utf-8格式了
4. 在有#_*_coding:utf-8*_的情况下，你在声明变量如果写成name=u"大保健"，那这个字符就是unicode格式，不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
5. utf-8 to gbk怎么转，utf8先decode成unicode,再encode成gbk

再说python3

1. py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮
2. 你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以
3. 但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感觉好像还加了一个动作，就是encode的数据变成了bytes里，我操，这是怎么个情况，因为在py3里，str and bytes做了明确的区分，你可以理解为bytes就是2进制流，你会说，我看到的不是010101这样的2进制呀， 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装，否则让你直接看到一堆2进制，你能看出哪个字符对应哪段2进制么？什么？自己换算，得了吧，你连超过2位数的数字加减运算都费劲，还还是省省心吧。　　
4. 那你说，在py2里好像也有bytes呀，是的，不过py2里的bytes只是对str做了个别名，没有像py3一样给你显示的多出来一层封装，但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧， 无论是2还是3， 从硬盘到内存，数据格式都是 010101二进制到-->b‘\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd‘ bytes类型－－>按照指定编码转成你能看懂的文字

总结：

编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换，不过生活正在变美好，期待一个不需要转码的世界。

函数的定义

定义: 函数是指将一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

特性:

1. 减少重复代码
2. 使程序变的可扩展
3. 使程序变得易维护

函数的定义主要有如下要点：

• def：表示函数的关键字
• 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
• 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
• 参数：为函数体提供数据
• 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

def func(name):#func函数名，name参数
    print(‘my name is‘,name)#函数体
func(‘hongpeng‘)#调用func函数

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

上面的例子中name就是形参，‘hongpeng‘就是实参

函数的几种参数

普通参数

像下面例子中的name，age，job

默认参数

在定义函数时直接赋值，调用函数如果不指明默认就是定义函数时赋的值，指明的话就是你赋的值，定义时特别要注意默认参数在最后。

def inf(name,age,job,country=‘CN‘):
    print(‘the information of %s‘.center(50,‘-‘)%name)
    print(‘name:‘,name)
    print(‘age:‘,age)
    print(‘job:‘,job)
    print(‘country:‘,country)
inf(‘hongpeng‘,21,‘ops‘)
inf(‘alex‘,31,‘loser‘,‘JP‘)
#输出
--------------the information of hongpeng---------------
name: hongpeng
age: 21
job: ops
country: CN
--------------the information of alex---------------
name: alex
age: 31
job: loser
country: JP

关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，如果一个函数中参数太多或者不想按顺序就可以用关键参数，只需调用时指定参数名即可，好像没什么卵用。。。非固定参数**kwargs在传参数的时候会用到。

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

*args

def inf(name,age,job,*args):#*args会把多个传入的参数放入一个元组中
    print(name,age,job,args)
inf(‘hongpeng‘,21,‘ops‘)
inf1(‘hongpeng‘,21,‘ops‘,‘CN‘,‘python‘)
#输出
hongpeng 21 ops ()#因为没有传值，所以args为空
hongpeng 21 ops (‘CN‘, ‘python‘)

**kwargs

def inf(name,age,job,**kwargs):#**kwargs把传入参数放在字典中，所以调用时参数得用关键参数的形式
    print(name,age,job,kwargs)
inf(‘hongpeng‘,21,‘ops‘)
inf(‘hongpeng‘,21,‘ops‘,country = ‘CN‘,lesson = ‘python‘)
#输出
hongpeng 21 ops {}
hongpeng 21 ops {‘lesson‘: ‘python‘, ‘country‘: ‘CN‘}

局部变量和全局变量

name = ‘alex‘
def inf():
    name = ‘hongpeng‘
    print(‘函数里面的name:‘,name)
inf()
print(‘函数外的name:‘,name)

name = ‘alex‘
def inf():
    global name
    name = ‘hongpeng‘
    print(‘函数里面的name:‘,name)
inf()
print(‘函数外的name:‘,name)
#输出
函数里面的name: hongpeng
函数外的name: hongpeng

返回值

嵌套函数

name = ‘ALEX‘
def name():
    name = ‘alex‘
    def name2():
        name = ‘hongpeng‘
        print(‘3name:‘,name)
    name2()
    print(‘2name‘,name)
name()
#输出
3name: hongpeng
2name alex

递归函数

Day3-python基础之函数

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原文地址：http://www.cnblogs.com/hongpeng0209/p/6014415.html