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第十一章函数和函数式编程

2016-04-04 19:06:04   4  举报

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AI智能生成

Python函数和函数式编程

Python

函数

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大纲/内容

什么是函数

对程序逻辑进行结构化或过程化的一种编程方法

函数可以用来定义重用代码、组织和简化代码

定义函数

函数头：def关键字开始，后面接函数名以及形参并以冒号结束

函数体：包含一个定义函数做什么的语句块

返回值

带返回值的函数

>>> def bar(): return 'abc', [42, 'python'], "Guido" >>> a = bar() >>> a ('abc', [42, 'python'], 'Guido')

不带返回值的函数

>>> def hello(): print 'hello world' >>> >>> res = hello() hello world >>> res >>> print res None >>> type(res) <type 'None'>

调用函数

为了使用函数，必须调用它

当调用函数时，需要将实参传递给形参

用关键字参数调用函数

def net_conn(host, port): net_conn_suite net_conn(port=8080, host=&apos;chino&apos;)

用位置参数调用函数

def net_conn(host, port): net_conn_suite net_conn(&apos;kappa&apos;, 8080)

可变长度参数调用-（位置参数，关键字参数，非关键字可变长度参数，关键字可变长度参数）

def func(arg1, arg2=&apos;default&apos;, *args, **kwargs): print "arg1=%s, arg2=%s, *args=%s, **kwargs=%s" % (arg1, arg2, args, kwargs) func(1,2,3,4,x=1,y=2) output: arg1=1, arg2=2, *args=(3, 4), **kwargs={&apos;x&apos;: 1, &apos;y&apos;: 2}

参数调用，程序执行可视化

变量的作用域

一个变量的作用域和它寄住的名字空间相关

LEGB：查找顺序local-->enclosing function locals-->global-->builtin

L-Local(function)；函数内的名字空间

E-Enclosing function locals；外部嵌套函数的名字空间(例如closure)

G-Global(module)；函数定义所在模块（文件）的名字空间

B-Builtin(Python)；Python内置模块的名字空间

global

nonlocal (Python 3.x)

闭包

def counter(start_at=0): count = [start_at] def incr(): count[0] += 1 return count[0] return incr

装饰器

作用

引入日志

增加计时逻辑来检测性能

给函数加入事务的能力

递归函数

直接或间接调用自身的函数

一个或多个基础情况（最简单的情况），被用来停止递归

每次递归调用都会简化原始问题，让他不断地接近基础情况，直到它变成基础情况

斐波那契数两种实现方法例子

def fibonacci(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): a, b = b, a+b return a ----------------------------------------------------------- def fibonacci(n): if n == 0: #base case return 0 elif n == 1: #base case return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

某些情况下，对于其它方法很难解决的问题，使用递归就能给出一个很自然，直观，简单的解决方案

几个特殊函数

好处：程序更简洁

lambda

lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression

>>> def add(x): return x+3 >>> add(2) 5 >>> add = lambda x:x+3 >>> add(2) 5

filter

filter(func, seq) 调用一个布尔函数 func 来迭代遍历每个 seq 中的元素；返回一个使 func 返回值为 ture 的元素的序列。

>>> numbers =[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4] >>> filter(lambda x: x>0, numbers) [1, 2, 3, 4]

map

map(func, seq1[,seq2...]) 将函数 func 作用于给定序列（s)的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果 func 为 None， func 表现为一个身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的 n 个元组的列表。

>>> lst1 = [1,2,3,4,5] >>> lst2 = [6,7,8,9,0] >>> lst3 = [7,8,9,2,1] >>> map(lambda x,y,z: x+y+z, lst1,lst2,lst3) [14, 17, 20, 15, 6]

reduce

reduce(func, seq[, init]) 将二元函数作用于 seq 序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值；如果初始值 init 给定，第一个比较会是 init 和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。

>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4,5]) 15

生成器

占用内存小，效率高

一个带有yield的函数，一种特殊的迭代器

>>> def reverse(data): ... for index in range(len(data)-1, -1, -1): ... yield data[index] ... >>> for char in reverse('hello'): ... print(char) ... o l l e h

生成器表达式

>>>: my_generator = (x*x for x in range(4)) >>> for i in my_generator: ... print i ... 0 1 4 9