Python学习—函数
python基础-函数
认识函数
为什么要使用函数？
1.避免代码重用，在一个完整的项目中，某些功能会反复使用。那么会将功能封装成函数，当我们要使用功能的时候直接调用函数即可。
2.提高代码的可读性
本质：函数就是对功能的封装
优点：
1.简化代码结构，增加了代码的复用度(重复使用的程度)
2.如果想修改某些功能或者调试某个bug，只需要修改对应的函数即可
函数的定义与调用
定义
def 函数名（参数1，参数2）:
''' 函数注释'''
语句
return 返回值
定义：def关键字开头，空格之后接函数名和圆括号，最后还要加一个冒号，def是固定的，不能变
函数名：遵循标识符规则，函数名是包含字母，数字，下划线的任意组合，但是不能以数字开头。虽然函数名可以随便取名，但是一般尽量定义成可以表示函数功能的。
参数列表：(参数1，参数2,……，参数n)任何传入函数的参数和变量必须放在圆括号之间，用逗号分隔。函数从函数的调用者那里获取的信息
冒号：函数内容(封装的功能)以冒号开始,并且缩进。
语句：函数封装的功能
return：一般用于结束函数，并返回信息给函数的调用者
注意：最后的return表达式，可以不写，相当于return none
调用
格式：
返回值 = 函数名(参数1，参数2)
函数名：是要使用的功能的函数名字
参数：函数的调用者给函数传递的信息,如果没有参数，小括号也不能省略
函数调用的本质：实参给形参赋值的过程
下面我们先来定义一个求计算字符串长度的函数。假如我们的len()函数现在不能用了，那么我们就需要定义一个函数，求字符串的长度。如果让我们一次一次的去写相同的代码，会显得很麻烦。这时候我们的函数就上场了。
1.给定一个字符串，调用函数，当他没有返回值的时候返回null
def length():
s='hello world'
length=0
for i in s:
length+=1
print(length)
print(length())
2.return 必须放在函数里，当函数有返回值的时候，必须用变量接收才会有效果
def length():
s='hello world'
length=0
for i in s:
length+=1
return length
print(length())
计算字符串的长度
函数的返回值
return的作用:结束一个函数的执行
1、首先返回值可以是任意的数据类型
2、函数可以有返回值：如果有返回值，必须要用变量接收才有效果
也可以没有返回值：
没有返回值的时候分三种情况：
1.当不写return的时候，函数的返回值为none
2.当只写一个return的时候，函数的返回值为none
3.return none的时候，函数的返回值为none（几乎不用）
3、return返回一个值（一个变量）
4、return返回多个值（多个变量）：多个值之间用逗号隔开，以元组的形式返回。
接收：可以用一个变量接收，也可以用多个变量接收，返回几个就用几个变量去接收
def func():
a=111
b=[1,2,3]
c={'a':15,'b':6}
#return a#返回一个值
#return a,b,c#返回多个值，变量之间按逗号隔开，以元组的形式返回
print(func())
函数有一个或多个返回值
1.不写return时返回none
def func():
a=111
b=[1,2,3]
ret=func()
print(ret)
2.只写一个return时返回none
def func():
a=111
b=[1,2,3]
return
ret=func()
print(ret)
3.return none的时候返回none
def func():
a=111
b=[1,2,3]
return none
ret=func()
print(ret)
函数没有返回值的函数
def func4():
print (1111111)
return#结束一个函数的执行
print (1242451)
func4()
方法一
def func():
list=['hello','egon',11,22]
return list[-1]
print(func())
方法二
def func():
list=['hello','egon',11,22]
return list
m,n,k,g=func()#
print(g)
定义一个列表，返回列表的最后一个值
函数的参数
def fun(s):#参数接受：形式参数，简称形参
'''
计算字符串长度的函数---------函数的功能
参数s：接受要计算的字符串--------参数的信息
return：要计算字符串长度 ---------返回值得信息
'''
length=0
for i in s:
length+=1
return length
ret=fun('helloword')#参数传入：实际参数，简称实参
print(ret)
实参和形参
形参：是函数定义时候定义的参数
实参：函数调用时候传进来的参数
传递多个参数
可以传递多个参数，多个参数之间用逗号隔开
站在参数的角度上，调用函数时传参数有两种方式：
1、按照位置传参数
2、按照关键字传参数
用法：1、位置参数必须在关键字参数的前面
2、对于一个参数只能赋值一次
def my_max(a,b):#位置参数：按顺序定义参数
if a>b:
return a
else:
return b
# 站在传参的角度上
print(my_max(20,30))
print(my_max(10,20))# 1.按照位置传参
print(my_max(b=50,a=30))# 2.按照关键字传参
print(my_max(10,b=30))#3.位置和关键字传参混搭
默认参数
用法：为什么要用默认参数？将变化比较小的值设置成默认参数（比如一个班的男生多，女生就几个，就可以设置个默认值参数）
定义：默认参数可以不传，不传的时候用的就是默认值，如果传会覆盖默认值。
默认的值是在定义函数的时候就已经确定了的
def stu_info(name,sex = "male"):
"""打印学生信息函数，由于班中大部分学生都是男生，
所以设置默认参数sex的默认值为'male'
"""
print(name,sex)
stu_info('alex')
stu_info('海燕','female')
默认参数缺陷：默认参数是一个可变数据类型
def default_param(a,l=[]):
l.append(a)
print(l)
default_param('alex')
default_param('rgon')
输出：['alex']
['alex', 'egon']
按位置传值多余的参数都由args统一接收，保存成一个元组的形式
按关键字传值接受多个关键字参数，由kwargs接收，保存成一个字典的形式
def fun(a,b,*args):
sum=a+b
for i in args:
sum+=i
return sum
print(fun(1,5,6,4))#输出1+5+6+4的和
def fun(a,b,**kwargs):
print(a,b,kwargs)
# 按照关键字传参数
fun(a = 10,b = 20,cccc= 30,dddd = 50)#输出10 20 {'cccc': 30, 'dddd': 50}
def f(a,b,*args,defult=6,**kwargs):
#位置参数，*args, 默认参数，**kwargs
# print(a,b,args,defult,kwargs)
return a,b,args,defult,kwargs
#传参数的时候：必须先按照位置传参数，再按照关键字传参数
print(f(1,2,7,8,ccc=10,der=5))
函数小结
1.定义：def 关键词开头，空格之后接函数名称和圆括号()。 2.参数：圆括号用来接收参数。若传入多个参数，参数之间用逗号分割。 参数可以定义多个，也可以不定义。 参数有很多种，如果涉及到多种参数的定义，应始终遵循位置参数、*args、默认参数、**kwargs顺序定义。 如上述定义过程中某参数类型缺省，其他参数依旧遵循上述排序 3.注释：函数的第一行语句应该添加注释。 4.函数体：函数内容以冒号起始，并且缩进。 5.返回值：return [表达式] 结束函数。不带表达式的return相当于返回 none
def 函数名(参数1,参数2,*args,默认参数,**kwargs):
"""注释：函数功能和参数说明"""
函数体
……
return 返回值
函数—装饰器
为什么要使用装饰器呢？
装饰器的功能：在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展
装饰器的本质：就是一个闭包函数，把一个函数当做参数,返回一个替代版的函数，本质上就是一个返回函数的函数。
那么我们先来看一个简单的装饰器：实现计算每个函数的执行时间的功能
import time
def wrapper(func):
def inner():
start=time.time()
func()
end=time.time()
print(end-start)
return inner
@wrapper
def kkk():#相当于kkk=wrapper(kkk)
print('aaaaa')
kkk()
以上的装饰器都是不带参数的函数，现在装饰一个带参数的该怎么办呢?
def outer(func):
def inner(age):
if age < 0:
age = 0
func(age)
return inner
# 使用@函数将装饰器应用到函数
@outer
def say(age):
print("lee is %d years old" % (age))
say(-15)
import time
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
start = time.time()
re = func(*args,**kwargs)
end=time.time()
print(end- start)
return re
return inner
@timer #==> func1 = timer(func1)
def func1(a,b):
print('in func1')
print(a,b)
@timer #==> func1 = timer(func1)
def func2(a):
print('in func2 and get a:%s'%(a))
return 'fun2 over'
func1(1,2)
print(func2('aaaaaa'))
import time
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
start = time.time()
re = func(*args,**kwargs)
end=time.time()
print(end - start)
return re
return inner
@timer #==> func1 = timer(func1)
def jjj(a):
print('in jjj and get a:%s'%(a))
return 'fun2 over'
jjj('aaaaaa')
print(jjj('aaaaaa'))
开放封闭的原则
1.对扩展是开放的
2.对修改是封闭的
装饰器的固定结构
import time
def wrapper(func): # 装饰器
def inner(*args, **kwargs):
'''函数执行之前的内容扩展'''
ret = func(*args, **kwargs)
'''函数执行之前的内容扩展'''
return ret
return inner
@wrapper # =====>aaa=timmer(aaa)
def aaa():
time.sleep(1)
print('fdfgdg')
aaa()
'''
# 固定格式
def outer(func):
def inner(*args,**kwargs):
#添加修改的功能
pass
func(*args,**kwargs)
return inner
'''
import time
def outer(func):
def inner(*args,**kwargs):
#添加修改的功能
starttime = time.time()
time.sleep(1)
print("&&&&&&&&&&&&&&")
func(*args,**kwargs)
endtime = time.time()
print("执行该函数总共花了 %f" %(endtime - starttime))
return inner
@outer
def say(name,age): #函数的参数理论上是无限制的，但实际上最好不要超过6~7个
print("my name is %s, i am %d years old" %( name,age))
say("lee", 18)
带参数的装饰器
带参数的装饰器：就是给装饰器传参
用处：就是当加了很多装饰器的时候，现在忽然又不想加装饰器了，想把装饰器给去掉了，但是那么多的代码，一个一个的去闲的麻烦，那么，我们可以利用带参数的装饰器去装饰它，这就他就像一个开关一样，要的时候就调用了，不用的时候就去掉了。给装饰器里面传个参数，那么那个语法糖也要带个括号。在语法糖的括号内传参。在这里，我们可以用三层嵌套，弄一个标识为去标识。如下面的代码示例
# 带参数的装饰器：（相当于开关）为了给装饰器传参
# f=true#为true时就把装饰器给加上了
f=false#为false时就把装饰器给去掉了
def outer(flag):
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
if flag:
print('before')
ret=func(*args,**kwargs)
print('after')
else:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
return inner
return wrapper
@outer(f)#@wrapper
def hahaha():
print('hahaha')
@outer(f)
def shuangwaiwai():
print('shuangwaiwai')
hahaha()
shuangwaiwai()
多个装饰器装饰一个函数
def qqqxing(fun):
def inner(*args,**kwargs):
print('in qqxing: before')
ret = fun(*args,**kwargs)
print('in qqxing: after')
return ret
return inner
def pipixia(fun):
def inner(*args,**kwargs):
print('in qqxing: before')
ret = fun(*args,**kwargs)
print('in qqxing: after')
return ret
return inner
@qqqxing
@pipixia
def dapangxie():
print('饿了吗')
dapangxie()
'''
@qqqxing和@pipixia的执行顺序：先执行qqqxing里面的 print('in qqxing: before')，然后跳到了pipixia里面的
print('in qqxing: before')
ret = fun(*args,**kwargs)
print('in qqxing: after')，完了又回到了qqqxing里面的 print('in qqxing: after')。所以就如下面的运行结果截图一样
'''
上例代码的运行结果截图
统计多少个函数被装饰了的小应用
# 统计多少个函数被我装饰了
l=[]
def wrapper(fun):
l.append(fun)#统计当前程序中有多少个函数被装饰了
def inner(*args,**kwargs):
# l.append(fun)#统计本次程序执行有多少个带装饰器的函数被调用了
ret = fun(*args,**kwargs)
return ret
return inner
@wrapper
def f1():
print('in f1')
@wrapper
def f2():
print('in f2')
@wrapper
def f3():
print('in f3')
print(l)
函数—递归函数
递归的定义
1.什么是递归：在一个函数里在调用这个函数本身
2.最大递归层数做了一个限制：997，但是也可以自己限制
def foo(n):
print(n)
n+=1
foo(n)
foo(1)
3.最大层数限制是python默认的，可以做修改，但是不建议你修改。（因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决问题，要么就是你的代码太烂了）
import sys
sys.setrecursionlimit(10000000)#修改递归层数
n=0
def f():
global n
n+=1
print(n)
f()
f()
我们可以通过以上代码，导入sys模块的方式来修改递归的最大深度。
sys模块：所有和python相关的设置和方法
4.结束递归的标志：return
5.递归解决的问题就是通过参数，来控制每一次调用缩小计算的规模
6.使用场景：数据的规模在减少，但是解决问题的思路没有改变
7.很多排序算法会用到递归
递归小应用
1.下面我们来猜一下小明的年龄
小明是新来的同学，丽丽问他多少岁了。
他说：我不告诉你，但是我比滔滔大两岁。
滔滔说：我也不告诉你，我比晓晓大两岁
晓晓说：我也不告诉你，我比小星大两岁
小星也没有告诉他说：我比小华大两岁
最后小华说，我告诉你，我今年18岁了
这个怎么办呢？当然，有人会说，这个很简单啊，知道小华的，就会知道小星的，知道小星的就会知道晓晓的，以此类推，就会知道小明的年龄啦。这个过程已经非常接近递归的思想了。
| 小华 | 18+2 |
| 小星 | 20+2 |
| 晓晓 | 22+2 |
| 滔滔 | 24+2 |
| 小明 | 26+2 |
上面的图我们可以用个序号来表示吧
age(5) = age(4)+2 age(4) = age(3) + 2 age(3) = age(2) + 2 age(2) = age(1) + 2 age(1) = 18
那么代码该怎么写呢？
def age(n):
if n == 1:
return 18
else:
return age(n - 1) + 2
ret=age(6)
print(ret)
2.一个数，除2直到不能整除2
def cal(num):
if num%2==0:#先判断能不能整除
num=num//2
return cal(num)
else:
return num
print(cal(8))
3.如果一个数可以整除2，就整除，不能整除就*3+1
def func(num):
print(num)
if num==1:
return
if num%2==0:
num=num//2
else:
num=num*3+1
func(num)
func(5)
三级菜单
menu = {
'北京': {
'海淀': {
'五道口': {
'soho': {},
'网易': {},
'google': {}
},
'中关村': {
'爱奇艺': {},
'汽车之家': {},
'youku': {},
},
'上地': {
'百度': {},
},
},
'昌平': {
'沙河': {
'老男孩': {},
'北航': {},
},
'天通苑': {},
'回龙观': {},
},
'朝阳': {},
'东城': {},
},
'上海': {
'闵行': {
"人民广场": {
'炸鸡店': {}
}
},
'闸北': {
'火车战': {
'携程': {}
}
},
'浦东': {},
},
'山东': {},
}
def threelm(menu):
while true:
for key in menu:#循环字典的key，打印出北京，上海，山东
print(key)
name=input('>>>:').strip()
if name=='back' or name=='quit':#如果输入back，就返回上一层。如果输入quit就退出
return name #返回的name的给了ret
if name in menu:
ret=threelm(menu[name])
if ret=='quit':return 'quit'#如果返回的是quit，就直接return quit 了，就退出了
threelm()
# print(threelm(menu))#print打印了就返回出quit了，threelm()没有打印就直接退出了
二分查找算法
从这个列表中找到55的位置l = 【2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88】
这就是二分查找，从上面的列表中可以观察到，这个列表是从小到大依次递增的有序列表。
按照上面的图就可以实现查找了。
l = [2, 3, 5, 10, 15, 16, 18, 22, 26, 30, 32, 35, 41, 42, 43, 55, 56, 66, 67, 69, 72, 76, 82, 83, 88]
def find(l,aim):
mid=len(l)//2#取中间值，//长度取整（取出来的是索引）
if l[mid]>aim:#判断中间值和要找的那个值的大小关系
new_l=l[:mid]#顾头不顾尾
return find(new_l,aim)#递归算法中在每次函数调用的时候在前面加return
elif l[mid]<aim:
new_l=l[mid+1:]
return find(new_l,aim)
else:
return l[mid]
print(find(l,66))
l = [2, 3, 5, 10, 15, 16, 18, 22, 26, 30, 32, 35, 41, 42, 43, 55, 56, 66, 67, 69, 72, 76, 82, 83, 88]
def func(l, aim,start = 0,end = len(l)-1):
mid = (start+end)//2#求中间的数
if not l[start:end+1]:#如果你要找的数不在里面，就return'你查找的数字不在这个列表里面'
return '你查找的数字不在这个列表里面'
elif aim > l[mid]:
return func(l,aim,mid+1,end)
elif aim < l[mid]:
return func(l,aim,start,mid-1)
elif aim == l[mid]:
print("bingo")
return mid
index = func(l,55)
print(index)
# print(func(l,41))
上一篇： C语言常用关键字及运算符操作