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Python入门二:函数
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python入门二:函数,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含15301字,纯文字阅读大概需要22分钟。
内容图文
一、函数的定义和使用
1、基本结构:
1 def 函数名(参数): 2 """ 3 文档字符串 4 """ 5 函数体 6 返回值 7
2、函数名:
和变量名命名规则一致,最好不要与内置函数名相同
3、参数:
和C/C++不同,参数无需指定类型,直接交由解释器去判断:
- 对于number, str, tuple等不可变的对象,相当于传值,即是传递了拷贝
- 对于list,dict,set等可变对象,相当于引用传递,内部更改会影响外部的值
a.普通参数:和c类似,但是无需指定类型,所以任何类型都可以传递给函数
1 def func(argument): 2 print (argument) 3
4 5 func("string") 6 func(4)
b.默认参数:与c++中一样,也能在定义时给参数指定一个缺省的值,但是必须放在参数列表后面位置
1 def func(name, age = 20): 2print(name, age) 345 func("Edward") 6 func("Edward", 18)
c.动态参数:对于动态参数而言,最大好处是可以灵活的使用参数,而无须考虑其个数,其通过tuple(一般用*args表示)和dict(一般用**kwargs)的特性来实现:
- 对于tuple,一般用户用a, b, c, ... 的形式,会被解释器自动转化为一个tuple来存储,解决了任意数量的普通参数的传递
- 对于dict,一般用户用x1 = a1, x2 = a2, x3 = a3,...的形式,会被转化为一个dict来存储,解决了任意数量的关键词参数的传递
1 def func(*args, **kwargs): 2for i in args: 3print(i) 4for k, v in kwargs.items(): 5print("%s = %s" % (k, v)) 6 7 8 func("Edward", 19) 9 func(name = "Edward", age = 19) 10 func("Edward", "Tang", age = 19)
也可以直接将一个tuple或list传递给args, 将一个dict传递给kwargs,但要注意此时必须在引用实参的时候加上*或**:
1 tup = ("Edward", 19) 2 dic = dict(name = "Edward", age = 19) 3 func(*tup) 4 func(**dic) 5# 如果不加*, 会被认为是tuple的一个元素
4、文档字符串:
写函数时,最好在内部最开始加一个docstrings,即文档字符串,方便其他人理解函数的功能
其有下面几个要求:
- 使用三个双引号来区别多行注释
- 第一行作为函数功能的简要概述,最好以大写字母开头,句号结尾,无需明确对象的类型和名字
- 第二行为空
- 后面叙述函数的具体功能,一定要有函数的参数以及返回值的详细描述
- 可以用__doc__来引用模块的文档字符串
5、函数体:函数的具体实现
6、返回值:即将函数的执行结果返回,未指定为None
- 在Python中,由于tuple的存在,可以一次性返回多个值:
1 def func(a): 2 return a * a, a ** a 345 x, y = func(4) # x = 16, y = 256
7、函数的调用:
- 由于Python的解释以及执行顺序都是从上往下,所以要想调用函数,必须函数在之前有定义
- 在Python中,未加函数定义的语句属于主体,相当于c中的主函数,一般放在最后,以便调用之前的函数
- 若有几个文件的相互引用,可添加一下代码: 在一个文件中,相当于主函数的入口,但是如果此文件作为模块被其他文件引用,则此段代码由于为False,将不会执行,所以可以用作测试模块的功能
1 def func() 2 pass 3 4 5 if __name__ == "__main__": 6 func()
二、lambda表达式
即一个小的匿名的函数,一般只有函数体很短时使用:
1 a = lambda x: x ** 2 2 a(2) 3# 4
1、与filter、map、reduce的结合使用:
1 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 5, 23] 2 3 a = filter(lambda x : x > 10, seq) 4# list(a) = [76, 44, 13, 23] 5 6 b = map(lambda x : x ** 2, seq) 7# list(b) = [1, 5776, 25, 1936, 169, 25, 529] 8 9from functools import reduce 10 c = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 100)) 11# c的结果为99!
2、与sorted的结合使用:
1 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"] 2 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper()) 3# seq = [‘Edward‘, ‘handsome‘, ‘love‘, ‘Tang‘]
三、内置函数
Python内置了丰富的函数,适合于各种类型的对象,下面来详细讨论
1、大多数的函数
1 def abs(*args, **kwargs): 2pass 3# 返回参数的绝对值 4 5def all(*args, **kwargs): 6pass 7# 返回True如果可变对象所有元素都为真,为空时返回True 8 9def any(*args, **kwargs): 10pass 11# 返回False如果可变对象所有元素都为假,为空时返回True 12 13def bin(*args, **kwargs): 14pass 15# 返回参数的二进制表示 16 17def hex(*args, **kwargs): 18pass 19# 返回参数的十六进制表示 20 21def oct(*args, **kwargs): 22pass 23# 返回参数的八进制表示 24 25def callable(i_e_, some_kind_of_function): 26pass 27# 返回对象是否可调用 28 29def chr(*args, **kwargs): 30pass 31# 返回整数参数对应的ASCII码的字符 32 33def ord(*args, **kwargs): 34pass 35# 返回单个字符的unicode值 36 37def delattr(x, y): 38pass 39# 删除对象x的‘y’属性(类似于del x.y) 40 41def getattr(object, name, default=None): 42pass 43# 返回object的‘name‘的属性的值,若不存在,返回default 44 45def hasattr(object, name): 46pass 47# 返回True如果object对象有指定的‘name’属性 48 49def setattr(x, y, v): 50pass 51# 设置x的‘y‘属性的值为v(类似于x.y = v),其中y属性可以是不存在的 52 53def dir(p_object=None): 54pass 55# 如果没有参数,返回当前范围的参数、方法、定义的list 56# 如果有参数,返回参数的属性,方法的list,且存在__dir__会被调用 57 58def divmod(x, y): 59pass 60# 返回x//y, x%构成的tuple 61 62def eval(*args, **kwargs): 63pass 64# 计算表达式,并返回结果 65 66defexec(*args, **kwargs): 67pass 68# 动态执行代码 69 70def repr(obj): 71pass 72# 返回obj的可供解释器读取的字符串,可以用eval()求值 73# 大多数情况下,eval(repr(obj)) == obj 74 75def exit(*args, **kwargs): 76pass 77# 退出 78 79def format(*args, **kwargs): 80pass 81# 转化为type(value).__format__(format_spec) 82 83def globals(*args, **kwargs): 84pass 85# 返回当前全局变量构成的字典 86 87def locals(*args, **kwargs): 88pass 89# 返回当前局部变量构成的字典 90 91def hash(*args, **kwargs): 92pass 93# 返回参数(哈希表类型的对象)的哈希值 94 95def help(): 96pass 97# 返回参数的帮助信息 98 99def id(*args, **kwargs): 100pass101# 返回参数的内存地址(并非实际内存地址)102103def input(*args, **kwargs): 104pass105# 打印提示字符串,并读取输入返回(str类型)106107def isinstance(x, A_tuple): 108pass109# 返回x是否为元组A_tuple中其中一个类的实例110111def issubclass(x, A_tuple): 112pass113# 返回x是否为元组A_tuple中其中一个类的子类114115def iter(source, sentinel=None): 116pass117# 返回第一个参数对象的迭代器,118# 若有第二个参数,当迭代器的__next__返回值为它时抛出异常119120def len(*args, **kwargs): 121pass122# 返回容器的item个数123124def max(*args, key=None): 125pass126# 返回所有参数中的最大值,或序列中的最大值(容器为空返回key)127128def min(*args, key=None): 129pass130# 返回所有参数中的最小值,或序列中的最小值(容器为空返回key)131132def next(iterator, default=None): 133pass134# 返回迭代器的下一个值,若已经到最后一个返回default135136def open(file, mode=‘r‘, buffering=None, encoding=None, 137 errors=None, newline=None, closefd=True): 138pass139# 以特定形式打开文件140141def pow(*args, **kwargs): 142pass143# 两个参数是返回x**y, 三个参数时返回x**y%z144145defprint(self, *args, sep=‘‘, end=‘\n‘, file=None): 146pass147# 打印,默认以空格隔开各打印值,以换行结束,不刷新148149def quit(*args, **kwargs): 150pass151# 退出152153def round(number, ndigits=None): 154pass155# 返回number的四舍五入表示156157def sorted(*args, **kwargs): 158pass159# 返回递增的排序的list160161def sum(iterable, start = 0): 162pass163# 返回序列的和加上start(默认为0)164165def vars(p_object=None): 166pass167# 不带参数,返回当前对象属性及属性值的字典168# 带参数,返回参数对应的属性及值的字典169170def int(x, base = 10): 171pass172# 返回以base进制表示的x的int形式173174def float(x): 175pass176# 返回x的float形式177178def bool(x): 179pass180# 返回x的bool表示181182def complex(a, b): 183pass184# 返回a+bj185186def str(x): 187pass188# 返回一个str189190def dict(x): 191pass192# 返回一个字典193194def list(iterable): 195pass196# 返回一个list197198def tuple(iterable): 199pass200# 返回一个tuple 201202def set(iterable): 203pass204# 返回一个set 205206def frozenset(iterable): 207pass208# 返回一个不可变的set209210def enumerate(iterable): 211pass212# 构造序列的下标和值构成的元祖,用于循环遍历213214def filter(function or None, iterable): 215pass216# 返回iterable中能够让function的返回值为真的元素的序列,217# 若function为None, 返回iterable中为真的元素的序列218219def map(func, *iterables): 220pass221# 对每一个iterable, 使用func, 并将结果作为list返回222223def range(start = 0, stop): 224pass225# 返回一个从start到stop构成的序列,用于遍历226227def reversed(seq): 228pass229# 返回一个seq反转的序列230231def type(object): 232pass233# 返回object的类型234235def zip(iter1 [,iter2 [...]]): 236pass237# 分别从iter中取下标相同的元素构成tuple,在将各tuple构成list238# 使用zip(*list)解压239240# 其他函数241# copyright, credits, license, bytearray, bytes, classmethod,242# memoryview, property, slice, staticmethod, super, compile
2、内置函数总结:
- 数学计算和其他计算:abs, divmod, hash, len, max, min, pow, round, sorted, sum, reversed
- 逻辑判断:all, any
- 进制转换:bin, hex, oct
- 类型转换:int, float, bool, complex, str, dict, list, tuple, set, frozenset
- 类相关:callable, delattr, getattr, hasattr, setattr, dir, isinstance, issubclass
- 对象和属性:vars, type, id
- 字符串和字符编码:chr, ord, eval, exec, repr, format
- IO相关: input, open, print, exit, quit
- 迭代器和遍历:iter, next, enumerate, range, zip
- 函数相关:filter, map
- 其他:globals, locals, help
3、几个函数详解:
- delattr, getattr, hasattr和setattr:
1 class Student(object): 2 def __init__ (self, name): 3 self.name = name 4 5def have_class(self): 6print("%s is having class." % self.name) 7 8 s = Student("Edward") 910# name 以下都必须是字符串格式1112# hasattr(object, name), 判断对象是否具有name属性13print(hasattr(s, "name")) # True14print(hasattr(s, "have_class")) # True1516# getattr(object, name, default=None), 返回对象的name属性的值17# 可以设置default, 但是仅仅是没有找到时返回它,并没有添加18print(getattr(s, "name")) # Edward19print(getattr(s, "age", 19)) # 1920 getattr(s, "have_class")() # 会运行该属性21print(hasattr(s, "age")) # False, 并没有添加2223# setattr(object, name, value), 设置对象的name的属性值为value24# 若name属性不存在, 还会添加该属性25 setattr(s, "name", "Tang") 26print(s.name) # Tang27 setattr(s, "age", 19) 28print(hasattr(s, "age")) # True, 会添加该属性2930# delattr(object, name) 删除对象的name属性31 delattr(s, "name") 32print(hasattr(s, "name")) # False, 已被删除
- eval和exec:
1 # exec(), 动态执行代码 2 exec("print(‘Edward Tang‘)") 34# eval() 计算表达式的值并放回5 a = eval("7 * 6 + 1") 6print(a) # 43
- filter和map:
1 def func1(n): 2 if n > 10: 3return True 4 5def func2(n): 6return n * n 7 8def func3(a, b, c): 9return a * b * c 101112 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23] 13 li1 = [4, 5, 6, 8] 14 li2 = [9, 7, 10, 6] 15 li3 = [5, 4, 3, 1] 161718# filter对seq中的每一个元素执行func1, 如果为True, 返回原列表的这些值19 rt1 = filter(func1, seq) 20print(list(rt1)) 2122# map对seq中的每一个元素执行func2,返回这些值执行的结果构成的序列23 rt2 = map(func2, seq) 24print(list(rt2)) 2526# 若func有多个参数,可以提供多个序列,分别依次带入,返回结果27 rt3 = map(func3, li1, li2, li3) 28print(list(rt3)) 2930# 在functools中还存在一个reduce的函数31# reduce(func, seq, start) func接受两个参数,32# 对seq中两两的数进行递归调用,并返回33from functools import reduce 34def func(a, b): 35return a * b 36 rt = reduce(func, range(1, 100)) 37# 计算99的阶乘
- sorted:
1 # sorted(iterable, key=None, reverse=False) 2 # key可以用函数或lambda表达式 3 # 指定reverse = True会降序排序 4 # sorted只是返回一个排序好的序列,并不改变原序列 5 6 # 普通排序 7 seq = [1, 76, 5, 44, 13, 3, 5, 23] 8 seq = sorted(seq, reverse=True) # 降序 910#使用lambda11 seq = ["Tang", "Edward", "love", "handsome"] 12 seq = sorted(seq, key=lambda a : a.upper()) 1314# 对列表的某项排序15 arr = [[‘Tang‘, 89], [‘Edward‘, 79], [‘Hu‘, 67], [‘Wang‘, 80]] 16 arr = sorted(arr, key=lambda a : a[1]) 1718# 对类按照某项排序19class Person(object): 20def__init__(self, name, age): 21 self.name = name 22 self.age = age 23 p1 = Person(‘Edward‘, 18) 24 p2 = Person(‘Wang‘, 25) 25 p3 = Person(‘Hu‘, 20) 26 p4 = Person(‘Liang‘, 22) 27for item in sorted([p1, p2, p3, p4], key=lambda p : p.age): 28print(item.name, end=‘,‘) 2930# operator模块还有itemgetter, attrgetter两个函数31# 所以以上最后两个例子还可以表示为32# sorted(arr, key=itemgetter(1))33# sorted([p1, p2, p3, p4], key=attrgetter(‘age‘))
- enumerate和zip:
1 # enumerate(iterable, start=0) 2 # 用于循环中,同时得到iterable的值和计数 3 lst = [‘Edward‘, ‘Tang‘, ‘Wang‘, ‘Hu‘] 4for index, item in enumerate(lst): 5print(index, item) 6 7# zip(iter1 [,iter2 [...]]) 8# 分别从iter中取下标相同的元素构成tuple,再将各tuple构成list 9# 使用zip(*list) 做相反的操作10 x = [1, 2, 3] 11 y = [4, 5, 6] 12 z = [7, 8, 9] 13 w = zip(x, y, z) 14print(list(w)) # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]15# 用在循环中16for a, b, c in zip(x, y, z): 17print(a, b, c)
四、迭代器与生成器
1、迭代器:
a.通过iter()构造一个迭代器,然后就可以通过__next__()来访问下一个元素:
1 a = iter([3, 6, 1, 9]) 2 a.__next__() # 33 a.__next__() # 6
b.迭代器只能往前,不能后退,且只能从头到尾依次访问
c.当数据量很多时,用迭代器来遍历,因为迭代器读取数据时,不是把所有的数据都加载到内存中,而是读取到某个元素时才开始
d.可迭代对象:
- Python内置了很多可迭代对象,如list, dic, str等,所有我们可以通过for循环方便地遍历每一个元素,可以通过collections模块的Iterable来判断是否是可迭代的:
1 from collections import Iterable 2 lst = [1, 5, 6, 9] 3 isinstance(lst, Iterable) # True
2、生成器:
当协同程序暂停的时候,可以获得其中一个的返回值,当调用回到程序中时,能够传入额外或者改变了的参数,但仍能够从上次离开的地方继续
a.通过()构造一个生成器,和迭代器类似,再通过__next()__来访问下一个元素:
1 a = (x * x for x in range(1, 10)) 2print(a.__next__()) # 1 3print(a.__next__()) # 4
b.yeild:用在函数中,类似于return(只是暂停下来,需要通过__next__()或next(f)访问)
1 def func(n): 2 a = 1 3while a < n: 4yield a 5 a += 2 6 7 f = func(10) 8print(f.__next__()) # 1 9print(f.__next__()) # 31011# 通过yield还可以模拟实现多线程
c.send:与__next__()相比,可以传递一个参数给yield
1 def func(n): 2 a = 1 3while a < n: 4 b = (yield a) 5if b == None: 6 b = 0 7 a += b 8 9 f = func(10) 10print(f.__next__()) # 111print(f.__next__()) # 112print(f.send(5)) # 613print(f.__next__()) # 6
d.close:通过f.close()来关闭生成器(不可以通过next继续访问)
五、装饰器
1、基本语法:
@装饰器函数(可选参数)
def 被装饰函数(可选参数):
pass
- 装饰器函数一般会将真正需要执行的函数包裹在内,并返回
- 解释过程中,一般不会执行函数,但会执行迭代器函数,并将其返回值赋给被装饰的函数
2、几种情况:
a.无参数装饰器:
1 def deco(func): 2 def inner(): 3 print("Edward")
5print("tang") 6return func() 7return inner 8 910@deco 11def func(): 12print("handsome")
13
14 # 并不一定需要以返回func()的方式执行func(这种情况函数需要最后执行),可以先将其返回值保存在一个变量中,最后将其返回
15
16 def inner():
17 print("Edward")
18 rt = func() 19 print("tang")
20 return rt 21
22# 相当于重新定制了func
b.被装饰函数含一个或多个参数:
1 def deco(func): 2 def inner(str1): 3 print("Edward") 4return func(str1) 5return inner 6 7@deco 8def func(str1): 9print(str1) 1011 func("Tang") 1213# 保持inner()函数的参数和原来的func()一样多即可
c.迭代器函数含参数:
- 由于迭代器在解释阶段就会被执行,所有当包裹一层函数时会抵消它的执行,
- 但是,当给迭代器加上参数时,也相当于执行了一次,所有必须提供两层的内部定义的函数
d.多个装饰器:
1 def de1(func): 2 def inner(): 3 print("Edward") 4return func() 5return inner 6 7def de2(func): 8def inner(): 9print(‘tang‘) 10return func() 11return inner 121314@de1 15@de2 16def func(): 17print("handsome") 1819func() 2021# 相当于func = de1(de2(func()))
f.functools.wraps:可以保留被装饰函数原来的一些属性,如__name__, __doc__等
1 def deco(func): 2 # @functools.wraps(func) 3 def inner(): 4 print("Edward") 5print("tang") 6return func() 7return inner 8 9@deco 10def func(): 11""" A hansome boy! """12print("handsome") 1314print(func.__name__) 15print(func.__doc__) 1617# 会输出 inner和None18# 如果去掉注释, 输出func和A handsome boy!
六、偏函数
即将任意数量的参数的函数转化成另一个带剩余参数的函数对象,需要导入functools模块的partial:
1 from operator import add, mul 2from functools import partial 34 add1 = partial(add, 1) 5 mul100 = partial(mul, 100) 67print(add1(99)) # 1008print(mul100(99)) # 9900
简单应用(摘自 《Core Python Programming》):
1 """ easy_gui.py """ 2 3 from functools import partial 4import tkinter 5# Tkinter模块是python中一个能快速创建GUI的标准库 6 7 root = tkinter.Tk() 8# 创建一个顶层窗口对象 9 MyButton = partial(tkinter.Button, root, fg=‘white‘, bg=‘blue‘) 10# 用偏函数设置按钮的默认属性11 b1 = MyButton(text=‘Button 1‘) 12 b2 = MyButton(text=‘Button 2‘) 13 qb = MyButton(text=‘QUIT‘, bg=‘red‘, command=root.quit) 14b1.pack() 15b2.pack() 16 qb.pack(fill=tkinter.X, expand=True) 17 root.title(‘PFAs!‘) 18 root.mainloop()
七、《Core Python Programming》几个实例
1.easy_math:
1 """ 模拟100以内的加减乘除运算 """ 2 3 from operator import add, sub, mul, truediv 4# operator模块提供了各种对python内置方法的访问 5from random import randint, choice 6# random模块提供了各种随机数的生成 7# random() 生成一个[0, 1)之间的随机数 8# randrange(start, stop=None, step=1) 生成一个range(args)范围内的随机数 9# randint(a, b) 生成一个[a, b] 范围内的整数10# choice(seq) 从序列seq中随机获取一个元素11# shuffle(x) 洗牌序列x,返回None12# sample(population, k) 从population中随机获取k个元素并作为新的序列返回,但是原序列不变13# uniform(a, b) 返回一个a, b之间的浮点数141516 ops = {‘+‘: add, ‘-‘: sub, ‘*‘: mul, ‘/‘: truediv} 17 MAXTRIES = 2 18# 能够尝试的最大次数192021def doprob(): 22""" get easy random equation and check the correctness of the input """23 op = choice(‘+-*/‘) 24# 随机获取运算符25 nums = [randint(1, 100) for i in range(2)] 26# 随机获取参与运算的两个数27 nums.sort(reverse=True) 28# 降序使结果不为负数29while op == ‘/‘: 30if nums[0] % nums[1] == 0 and nums[1] != 1: 31break32 nums = [randint(1, 100) for i in range(2)] 333435 ans = ops[op](*nums) 36 pr = ‘%d %s %d = ‘ % (nums[0], op, nums[1]) 37 oops = 0 38# 尝试的次数39while True: 40try: 41if int(input(pr)) == ans: 42print(‘correct‘) 43break44if oops == MAXTRIES: 45print(‘answer\n%s%d‘ % (pr, ans)) 46else: 47print(‘incorrect... try again‘) 48 oops += 1 49except (KeyboardInterrupt, 50 EOFError, ValueError): 51print(‘invalid input... try again‘) 525354def main(): 55""" realize the repetitive operation"""56while True: 57 doprob() 58try: 59 opt = input(‘Again? [y]‘).lower() 60if opt and opt[0] == ‘n‘: 61break62except (KeyboardInterrupt, EOFError): 63break646566if__name__ == ‘__main__‘: 67 main()
2.senior_closure:
1 """ 闭包和装饰器的应用 """ 2 3 from time import time 4 5def logged(when): 6def log(f, *args, **kwargs): 7print(‘‘‘Called: 8 function: %s 9 args: %r 10 kargs: %r‘‘‘ % (f, args, kwargs)) 11# %r repr %s str1213def pre_logged(f): 14def wrapper(*args, **kwargs): 15 log(f, *args, **kwargs) 16return f(*args, **kwargs) 17return wrapper 1819def post_logged(f): 20def wrapped(*args, **kwargs): 21 now = time() 22try: 23return f(*args, **kwargs) 24finally: 25 log(f, *args, **kwargs) 26print(‘time delta: %s‘ % (time()-now)) 27return wrapped 2829try: 30return({‘pre‘: pre_logged, ‘post‘: post_logged}[when]) 31except KeyError as e: 32raise(ValueError(e), ‘must be "pre" or "post"‘) 3334 @logged(‘post‘) 35def hello(name): 36print(‘hello,‘, name) 3738 hello(‘world!‘)
原文:http://www.cnblogs.com/EdwardTang/p/5791381.html
内容总结
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内容备注
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