函数

Python里面万物皆对象，Python把函数也当成对象，可以从另一个函数中返回出来而去构建高阶函数，比如：参数是函数，返回值是函数

函数以def关键词开头，后接函数名和圆括号()。函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。

函数文档

def MyFirstFunction(name): "函数定义过程中name是形参" # 因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置 print('传递进来的{0}叫做实参，因为Ta是具体的参数值！'.format(name)) MyFirstFunction('老马的程序人生') # 传递进来的老马的程序人生叫做实参，因为Ta是具体的参数值！ print(MyFirstFunction.__doc__) # 函数定义过程中name是形参 help(MyFirstFunction) # Help on function MyFirstFunction in module __main__: # MyFirstFunction(name) # 函数定义过程中name是形参

函数参数

从简到繁的参数形态如下： 位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数、命名关键字参数、参数组合

默认参数：

def printinfo(name, age=8): print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age)) printinfo('小马') # Name:小马,Age:8 printinfo('小马', 10) # Name:小马,Age:10

默认参数 = 默认值，调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。

Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。 例子：

def printinfo(name, age): print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age)) printinfo(age=8, name='小马') # Name:小马,Age:8

可变参数

可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是 0, 1, 2 到任意个，是不定长的参数。 具体语句：

def functionname(arg1, arg2=v, *args): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]

args - 可变参数，可以是从零个到任意个，自动组装成元组，加了星号（）的变量名会存放所有未命名的变量参数。 例子：

def printinfo(arg1, *args): print(arg1) for var in args: print(var) printinfo(10) # 10 printinfo(70, 60, 50) # 70 # 60 # 50

关键字参数

带两个*号：**kw 表示可以是从零个到任意个，自动组装成字典。 例子：

def printinfo(arg1, *args, **kwargs): print(arg1) print(args) print(kwargs) printinfo(70, 60, 50) # 70 # (60, 50) # {} printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2) # 70 # (60, 50) # {'a': 1, 'b': 2}

可变参数和关键字参数的异同：

可变参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。关键字参数允许传入零个到任意个参数，它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。

命名关键字参数

语句：

def functionname(arg1, arg2=v, args, *, nkw, *kw): "函数_文档字符串" function_suite return [expression] *, nkw - 命名关键字参数，用户想要输入的关键字参数，定义方式是在nkw 前面加个分隔符如果要限制关键字参数的名字，就可以用「命名关键字参数」使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名。 例子： def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs): print(arg1) print(nkw) print(kwargs) printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2) # 70 # 10 # {'a': 1, 'b': 2} printinfo(70, 10, a=1, b=2) # TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given

下面这个调用时，没有写参数名，就报错了。使用命名关键字参数时，要特别注意不能缺少参数名 没有写参数名nwk，因此 10 被当成「位置参数」，而原函数只有 1 个位置函数，现在调用了 2 个，因此程序会报错。

参数组合

在 Python 中定义函数，可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数，这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用，但是注意，参数定义的顺序必须是这样的：

位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

变量作用域

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

num = 1 def fun1(): global num # 需要使用 global 关键字声明 print(num) # 1 num = 123 print(num) # 123 fun1() print(num) # 123

内嵌函数

例子：

def outer(): print('outer函数在这被调用') def inner(): print('inner函数在这被调用') inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用 outer() # outer函数在这被调用 # inner函数在这被调用

闭包

闭包是函数式编程的一个重要的语法结构，是一种特殊的内嵌函数。

如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包。通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量，这个作用域称为 闭包作用域。 例子： def funX(x): def funY(y): return x * y return funY i = funX(8) print(type(i)) # <class 'function'> print(i(5)) # 40

闭包的返回值通常是函数。 如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer() # 100 # 100

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。 【例子】n! = 1 x 2 x 3 x … x n

# 利用循环 n = 5 for k in range(1, 5): n = n * k print(n) # 120 # 利用递归 def factorial(n): if n == 1: return 1 return n * factorial(n - 1) print(factorial(5)) # 120

【例子】斐波那契数列 f(n)=f(n-1)+f(n-2), f(0)=0 f(1)=1

# 利用循环 i = 0 j = 1 lst = list([i, j]) for k in range(2, 11): k = i + j lst.append(k) i = j j = k print(lst) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] # 利用递归 def recur_fibo(n): if n <= 1: return n return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2) lst = list() for k in range(11): lst.append(recur_fibo(k)) print(lst) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Lambda 表达式

Python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数，而非def关键词，它没有函数名，其语法结构如下：

lambda argument_list: expression lambda - 定义匿名函数的关键词。argument_list - 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。:- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。expression - 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。 注意expression 中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。 例子： def sqr(x): return x ** 2 print(sqr) # <function sqr at 0x000000BABD3A4400> y = [sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] lbd_sqr = lambda x: x ** 2 print(lbd_sqr) # <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0> y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)] print(y) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] sumary = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 print(sumary(10, 20)) # 30 func = lambda *args: sum(args) print(func(1, 2, 3, 4, 5)) # 15

匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：

参数是函数 (filter, map)返回值是函数 (closure)

如，在 filter和map函数中的应用： filter(function, iterable) 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。 例子：

odd = lambda x: x % 2 == 1 templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]

map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。 例子：

m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(m1)) # [1, 4, 9, 16, 25] m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) print(list(m2)) # [3, 7, 11, 15, 19]

除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。 例子：

def apply_to_list(fun, some_list): return fun(some_list) lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(apply_to_list(sum, lst)) # 15 print(apply_to_list(len, lst)) # 5 print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst)) # 3.0