Python 基础2

函数

所谓函数，就是把一个具有独立功能的代码块组织成一个整体，在需要的时候调用。

函数的使用一般包含两个步骤：

1. 定义函数：在函数中编写代码、实现功能
2. 调用函数：执行编写的代码

好的函数，可以提高代码编写的效率，以及代码的复用性。

函数的定义

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def 函数名():
  执行的代码    

函数的定义规范：

1. def是define的缩写
2. 函数的名称应该能简单明确的表明函数的功能，比如 min()很清晰的表达了该函数就是用来求最小值的
3. 函数名称的命名应该符合标识符的命名规则：
   • 只能由字母、数字和下划线组成
   • 不能以数字开头
   • 不能跟关键字重名

函数的执行过程

1. 代码执行到函数定义时，不会走到函数的内部，只是将该函数名作为一个标识符，添加到内存中
2. 当调用函数时，才会从内存中去查询该函数，并执行函数内部的相关代码

函数的参数

函数的参数，可以在调用函数时传递给函数内部进行使用，参数的作用就是为了增加函数的通用型，增强函数的功能。

参数的定义以及调用格式

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# 函数的定义
def 函数名(参数):
  执行的代码

# 函数的调用
函数名(参数)

函数参数可以用多个

在函数定义的时候，可以有多个参数传递，同时也接收多个参数

形参和实参

形参的全称为“形式参数”，由于它不是实际存在的变量，所以又称为虚拟变量。形参就是在函数被调用的时候用来接收实参的数据的变量

实参全称为“实际参数”，是在调用时传递给函数的参数。

1. 在调用函数时，实参将赋值给形参。因而，必须注意实参的个数、类型与形参一一对应，并且实参必须要有确定的值
2. 实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型，在函数进行调用的时候，它们都必须有一个具体确定的值。

形参的作用域

​ 作用域，通常来说，一段程序代码中所用到的名字并不中是有效、可用的，而限定这个名字的可用性的代码范围就是这个名字的作用域

• 形参的作用域只在定义函数的代码块中，一旦超出该范围就不能继续使用了
• 不同的函数中，可以使用相同的形参名，不会相互影响
• 作用域的使用提高了程序逻辑的局部性，增强了程序的可靠性，减少了名字冲突
• 函数间的形参是不能相互使用的

函数的返回值

在实际开发中，有时候我们希望一段函数在执行结束后，能告诉调用者一个结果，以便调用者根据这个结果进行下一步的处理。

在函数中我们使用 return 关键字来返回结果，调用函数的一方，可以使用变量来接收函数的返回结果

函数的四种类型

1. 无参数，无返回值
2. 无参数，有返回值
3. 有参数，无返回值
4. 有参数，有返回值

函数的嵌套调用

在一个函数内，我们又调用了另一个函数，这就是函数的嵌套调用。

局部变量和全局变量

局部变量

• 局部变量就是定义在函数内部的变量
• 在不同的函数中，可以定义相同的名字的局部变量，但是各用个的不会产生影响
• 局部变量的作用域只在该函数内部
• 局部变量的目的是为了存储需要临时保存的数据

全局变量

• 全局变量是定义在所以函数外的变量
• 全局变量在整个 py 文件中都可以访问的
• 函数内修改全局变量之前需要用 global进行声明，否则会出错

模块

• 模块是 Python 程序框架中一个核心概念
• 模块就好比是工具包，要想使用该工具包中的工具，就需要用 import来导入整个模块
• 每一个以.py 结尾的 Python 源代码文件都是一个模块
• 在模块中定义的全局变量、函数都是模块能提供给外界直接使用的工具

模块的命名规则

1. 只能由字母、数字和下划线组成
2. 不能以数字开头
3. 不能以关键字重名

函数式编程

函数可以作为函数的参数，也可以作为函数的返回值，这就是函数式编程。

常见的编程范式：

1. OOP 面向对象编程
2. FP 函数式编程
3. POP 面向过程编程

Python支持函数式编程，支持高阶函数和 lambda 表达式

lambda 表达式

lambda也称为匿名函数，这种函数得名于省略了用 def 声明函数的标准步骤

用法：

lambda 参数: 表达式

高阶函数

高级函数的意思就是把函数当成参数传递的一种函数。

Python 系统内置的高阶函数有：

1. sort()
2. map()
3. filter()
4. reduce()

sort

定义：

sort(*, key=None, reverse=False)

该函数根据 key 中的函数来进行排序

eg:

q：元素按长度从小到大排序

a：

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l = ["abd", "dsad", "ds", "fafas","dasdsad"]
l.sort(key=lambda item: len(item))
print(l)

# 控制台打印如下
['ds', 'abd', 'dsad', 'fafas', 'dasdsad']

map

定义：

map(function, iterable, ...)

该函数将每个 iterable 进行 funtion 中的操作

q：将列表中的元素编程它的平方

a：

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4
5
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l = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]
l = map(lambda item: item ** 2, l)
print(list(l))

# 控制台打印如下
[1, 4, 9, 16, 25, 49, 64, 81]

filter

定义：

filter(function, iterable)

该函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

q：找出列表中所有的 1

a：

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5
6

l = [1, 2, 1, 4, 5, 1, 8, 9]
l = filter(lambda item: item == 1, l)
print(list(l))

# 控制台打印如下
[1, 1, 1]

reduce

定义：

reduce(function, iterable[, initializer])

该函数会对参数序列中元素进行累积

q：求列表所有元素的和

a：

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from functools import *
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l = reduce(lambda x, y: x + y, l)
print(l)

# 控制台打印如下
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注意在 Python3 中移除了 reduce，需要在 functools 包中导入才能使用

切片

• 切片就是根据步长从原序列中取出一部分元素组成的新序列

• 切片只适用于字符串、列表、元组

• 切片的格式：需要切片的元素[开始索引:结束索引:步长]

• 切片的注意事项：

  1. 指定的区间属于左闭右开区间，包括开始索引，不包括结束索引
  2. 步长默认为 1，可以省略
  3. 步长也可以是负数，代表了逆序切片
  4. 从头开始，开始索引可以省略，冒号不能省略
  5. 到末尾结束，结束索引可以省略，冒号不能省略

🌰：

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# 将 123456789 切出 123
str1 = "123456789"
str1 = str1[0:3]
print(str1)

# 打印
123    

我们正常使用的即为正序索引，倒序索引指的是从右往左计算索引，最右边的索引值为-1，依次递减

推导式

列表的推导式

所谓列表的推导式，就是指轻量级循环创建列表

列表推导式的格式如下：

l = [计算公式 for 循环 if 判断]

🌰：

1
2

# 创建一个1 到 100 数据的数组
l = [item for item in range(1, 101)]

集合的推导式

所谓集合的推导式，就是指轻量级循环创建集合

列表推导式的格式如下：

l = {计算公式 for 循环 if 判断}

🌰：

1
2

# 创建一个1 到 100 数据的集合
l = {item for item in range(1, 101)}

字典的推导式

所谓字典的推导式，就是指轻量级循环创建字典

列表推导式的格式如下：

l = {key: value for 循环 if 判断}

🌰：

1
2

# 创建一个 {1:1, 2:2, ..., 100,100} 的字典
l = {item:item for item in range(1, 101)}

数据类型之间的转换