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Python开发第三篇

时间:2018-03-31 20:33:08      阅读:180      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ret   code   组成   for   closed   混合   *args   返回值   python   

函数

一、函数参数传值

形参:函数在定义的时候给定的参数

实参:函数在运行时赋给的参数:

1 def func(i):#i为定义时的参数,为形参
2     pass
3 func(name)#name为运行时的参数,为实参,实参与形参的名字可以相同

传值方式:

位置传值:按照定义时的顺序,用实参给形参赋值

 1 def func(x,y,z):
 2     print("x->",x)
 3     print("y->",y)
 4     print("z->",z)
 5 func(1,2,3)
 6 
 7 #按顺序将值一一赋给形参
 8 x-> 1
 9 y-> 2
10 z-> 3

关键字传值:形参1 = xxx,形参2 = xxx

 1 def func(x,y,z):
 2     print("x->",x)
 3     print("y->",y)
 4     print("z->",z)
 5 func(x = 1,z = 2,y = 3)#将x赋值为1,y赋值为3,z赋值为2
 6 #关键字传参,没有位置对应关系
 7 
 8 
 9 x-> 1
10 y-> 3
11 z-> 2

混合传值:要注意混合传值时,关键字传值必须放到位置传值的右边

 1 def func(x,y,z):
 2     print("x->",x)
 3     print("y->",y)
 4     print("z->",z)
 5 func(1,2,z = 3)
 6 ‘‘‘关键字传值,必须在最右边,并且不能对已经有位置传参的形参进行传值‘‘‘
 7 
 8 
 9 
10 x-> 1
11 y-> 2
12 z-> 3

 万能的传值方式(可变长参数传值方式):

*args:传值接受后组成元组(位置处传值)

**kwargs:传值后组成字典(用于关键字传值)

使用参数时遍历即可

def func(*args,**kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
func(1,2,3,x = 4,y = 5)


(1, 2, 3)
{‘x‘: 4, ‘y‘: 5}

二、函数的作用域问题

有下面一段简单代码:

1 name = "sunqi"
2 def foo():
3     name = "tony"
4     print(name)
5 foo()

打印输出为“tony”,为什么是tony而不是sunqi?

直接的说是因为python在寻找变量时,是找离它最近的。就是先从函数本地内部开始找,然后去函数外面找,最后再去python内置函数中找。

例如这个输出打印,就是因为先找到了“tony”然后就用他来做为name输出。

那么就有全局变量,和本地变量的区别了

定义在程序最外边的就是全局变量,比如name =“sunqi”

定义在函数内部的变量就是局部变量也叫本地变量,比如name = “tony”

当全局变量与局部变量重名时,本地本地变量会在内部作用域中替换全局变量。从下面的例子就可以看出来,内部变量并没有修改全局变量的值

 1 name = "sunqi"
 2 def foo():
 3     name = "tony"
 4     print(name)
 5 foo()
 6 print(name)
 7 
 8 
 9 
10 
11 tony
12 sunqi

当我们要使用并修改全局变量时就需要声明global 属性

 1 name = "sunqi"
 2 def foo():
 3     global name
 4     name = "tony"
 5     print(name)
 6 foo()
 7 print(name)
 8 
 9 
10 tony
11 tony

可以看出全局变量已经被修改

我们来看一下下边的例子

 1 name = [1,2,3,4]
 2 dic = {"name":"sunqi","age":18}
 3 def foo():
 4    name = [23,44,5,]
 5    print(name)
 6 foo()
 7 print(name)
 8 
 9 
10 [23, 44, 5]
11 [1, 2, 3, 4]

和上边的例子一样,foo函数并没有对局部变量产生任何影响

 1 name = [1,2,3,4]
 2 dic = {"name":"sunqi","age":18}
 3 def foo():
 4     name.append(7)
 5     dic["age"] = 10
 6     print(name)
 7     print(dic.items())
 8 foo()
 9 print(name)
10 print(dic.items())
11 
12 
13 [1, 2, 3, 4, 7]
14 dict_items([(name, sunqi), (age, 10)])
15 [1, 2, 3, 4, 7]
16 dict_items([(name, sunqi), (age, 10)])

例子中列表和字典局均为全局变量,foo函数引用的也是全局变量,但是为声明global。却修改了列表和字典。

原因是,既然没有声明global属性,就不能对全局变量进行赋值,但是对于可修改的全局变量来说,可以修改他们的内部元素。

比如字典,列表。

 1 def foo():
 2     count = 0
 3     def boo():
 4         nonlocal count
 5         count+=1
 6         print(count)
 7     boo()
 8     print(count)
 9 foo()
10 
11 
12 
13 1
14 1

nonlocal用于声明非全局变量的外部变量,当不需要对上层变量进行修改时不必声明nonlocal

上边的例子没有nonlocal的话会报错:计数前未声明

技术分享图片
 1 def foo():
 2     count = 0
 3     def boo():
 4         
 5         print(count)
 6     boo()
 7     print(count)
 8 foo()
 9 
10 
11 0
12 0
不修改上层变量

三、高阶函数

函数就是变量,可以被当做返回值,也可以作为参数传给另一个函数

 1 def foo():
 2     count = 0
 3     def boo():
 4         print(count)
 5     print(boo)
 6     return boo
 7 f = foo()
 8 print(f)
 9 
10 
11 <function foo.<locals>.boo at 0x0000020248CC4AE8>
12 <function foo.<locals>.boo at 0x0000020248CC4AE8>

函数被return返回的是函数的地址上面的例子可以通过f()直接运行就相当于运行boo()

函数也可以作为参数传递给另一个函数:

 1 #函数作为参数传递
 2 num = [1,2,3,4]
 3 def add(i,sum = 0):
 4     """
 5     sum加法初始值,默认值为零
 6     :param sum:
 7     :param i:
 8     :return:
 9     """
10     sum = sum +i
11     return sum
12 def test(func,num):
13     res = 0
14     for i in num:
15         res = res + func(i)
16     print(res)
17 test(add,num)#add函数作为参数传递给了test函数
18 
19 
20 10

 四、lambda表达式,map,reduce,filter

lambda表达式的意义就是对函数的简洁表示

lambda函数也叫匿名函数

冒号前是参数,冒号后是返回值

lambda函数经常与map,reduce,filter一起使用

map():对一个可迭代对象进行遍历,并交由lambda处理,返回一个与传入的对象长度相同,顺序相同的object对象

reduce():对一个可迭代对象的元素进行遍历并运算,返回一个计算后的值

filter():传入一个可迭代对象,通过设置条件筛选出满足 条件的元素,组成新的object对象,可以用列表转换后遍历输出

 1 func = lambda x:x+1
 2 print(func(10))
 3 func  = lambda x,y,z:(x+1,y+1,z+1)
 4 print(func(1,2,3))
 5 func  = lambda x:x+"DE"
 6 print(func("ABS"))
 7 
 8 
 9 11
10 (2, 3, 4)
11 ABSDE
 1 from functools import reduce
 2 
 3 foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
 4 print(list(map(lambda x: x + 1, foo)))
 5 print(reduce(lambda x, y: x + y, foo))
 6 print(list(filter(lambda x: x > 10, foo)))
 7 
 8 
 9 
10 [3, 19, 10, 23, 18, 25, 9, 13, 28]
11 139
12 [18, 22, 17, 24, 12, 27]

明天补充内置函数。

Python开发第三篇

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原文地址:https://www.cnblogs.com/SunQi-Tony/p/8682825.html

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