《Python基础教程》 读书笔记 第六章 抽象 函数 参数

6.1创建函数

函数是可以调用(可能包含参数，也就是放在圆括号中的值)，它执行某种行为并且返回一个值。一般来说，内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:

>>> x=1

>>> y=math.sqrt

>>> callable(x)

False

>>> callable(y)

True

定义函数用def 语句：

def fib(num):
result=[0,1]
for i in range(num-2):
result.append(result[-2]+result[-1])
return result

6.1.1记录函数

给函数添加文档字符串:

>>> def square(x):

‘calculates the square of the number x‘

return x*x

文档字符串可以按如下方式访向:

>>> square.__doc__

‘calculates the square of the number x‘

在交互式解释器中使用help，就可以得到关于函数，包括它的文档字符串的信息:

>>> help(square)

Help on function square:

 

square(x)

calculates thesquare of the number x

6.2.1参数

在函数内为参数赋予新值不会改变外部任何变量的值：

>>> def try_to_change(n):

n=‘Mr.gumby‘

>>> name=‘Mrs.entity‘

>>> try_to_change(name)

>>> name

‘Mrs.entity‘

参数的默认值：

>>> def hello(greeting=‘hello‘,name=‘world‘):

print ‘%s,%s!‘%(greeting,name)

>>> hello()

hello,world!

>>> hello(‘greeting‘)

greeting,world!

>>> hello(‘greeting‘,‘universe‘)

greeting,universe!

6.2.2收集参数：

参数前的星号将所有值放置在同一个元组中。

>>> def print_params(*params):

print params

>>> print_params(‘testing‘)

(‘testing‘,)

>>> print_params(1,2,3)

(1, 2, 3)

联合普通参数

>>> defprint_params_2(title,*params):

print title

print params

>>>print_params_2(‘params:‘,1,2,3)

params:

(1, 2, 3)

如果不提供任何供收集的元素，params就是个空元祖

>>> print_params_2(‘nothing:‘)

nothing:

()

不能处理关键字参数:

>>>print_params_2(‘hmm...‘,something=42)

Traceback (most recent call last):

File "<input>", line 1, in <module>

TypeError: print_params_2() got anunexpected keyword argument ‘something‘

能处理关键字参数的“收集”操作:

>>> def print_params_3(**params):

... print params

...

>>> print_params_3(x=1,y=2,z=3)

{‘y‘: 2, ‘x‘: 1, ‘z‘: 3}#返回的是字典而不是元组

放一起用:

>>> defprint_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar):

... print x,y,z

... print pospar

... print keypar

...

>>>print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2)

1 2 3

(5, 6, 7)

{‘foo‘: 1, ‘bar‘: 2}

>>> print_params_4(1,2)

1 2 3

()

{}

实现多个名字同时存储:

>>> def init(data):

data[‘first‘]={}

data[‘middle‘]={}

data[‘last‘]={}

def lookup(data,label,name):

return data[label].get(name)

def store(data,*full_names):

for full_name in full_names:

names=full_name.split()

if len(names)==2:names.insert(1,‘‘)

labels=‘first‘,‘middle‘,‘last‘

for label,name in zip(labels,names):

people=lookup(data,label,name)

if people:

people.append(full_name)

else:

data[label][name]=[full_name]

>>> store(d,‘luke skywalker‘,‘anakin skywalker‘)

>>> lookup(d,‘last‘,‘skywalker‘)

[‘luke skywalker‘, ‘anak in skywalker‘]

6.2.3反转过程

>>> def add(x,y):return x+y

>>> params=(1,2)

>>> add(*params)

3

处理字典:

>>> defhello_3(greeting=‘Hello‘,name=‘world‘):

... print ‘%s,%s!‘%(greeting,name)

...

>>> params={‘name‘:‘sirrobin‘,‘greeting‘:‘well met‘}

>>> hello_3(**params)

well met,sir robin!

星号只在定义函数(允许使用不定数目的参数)或者调用(“分割”字典或者序列)时才有用。

6.3作用域

全局作用域外，每个函数调用都会创建一个新的作用域:

>>> def foo():

... x=42

...

>>> x=1

>>> foo()

>>> x

1

赋值语句x=42只在内部作用域(局部命名空间)起作用，所以它并不影响外部(全局)作用域中的x。函数内的变量被称为局部变量(local variable，这是与全局变量相反的概念)。参数的工作原理类似于局部变量，所以用全局变量的名字作为参数名并没有问题。

要在函数内部访问全局变量:

>>> def combine(parameter):printparameter+external

>>> external=‘berry‘

>>> combine(‘shrub‘)

shrubberry

6.4递归

有用的递归函数包含以下几部分:

当函数直接返回值时有基本实例(最小可能性问题)，递归实例，包括一个或者多个问题最小部分的递归调用。

6.4.1两个经典:阶乘和幂

>>> def factorial(n):

... result=n

... for i in range(1,n):

... result*=i

... return result

...

>>> factorial(5)

120

或:

>>> def factorial(n):

... if n==1:

... return 1

... else:

... return n*factorial(n-1)

...

>>> factorial(5)

120

计算幂:

>>> def power(x,n):

... result=1

... for i in range(n):

... result*=x

... return result

...

>>> power(2,3)

8

或:

>>> def power(x,n):

... if n==0:

... return 1

... else:

... return x*power(x,n-1)

...

>>> power(2,3)

8

本章的新函数:

map(func,seq[,seq,...])：对序列中的每个元素应用函数

filter(func .seq)：返回其函数为真的元素的列表

reduce(func,seq[,initial])：等同于func(func(func(seq[0],seq[1]),...)

sum(seq)：返回seq中所有元素的和

apply(func[,args[,kwargs]])：调用函数，可以提供参数

原文：http://www.cnblogs.com/jpld/p/4518754.html