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Python学习笔记-函数篇

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定义

返回单值

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

返回多值

返回多值就是返回一个tuple

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

空函数

def nop():
    pass

指定默认参数

必选参数在前,默认参数在后。默认参数需指向不可变对象(默认参数值在函数定义时被计算)

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

可变参数

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

调用可变参数的函数方法

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

关键字参数

def person(name, age, **kw):
    print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw

调用关键字参数的方法

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **kw)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

注:

递归

如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

尾递归

在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。

高阶函数

map(func, list)

map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce(func_with_two_params, list)

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

reduce(f, [x1, x2, x3, x4])
#相当于:
f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

filter(func_return_bool, list)

把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]

sorted

对于两个元素xy,如果认为x < y,则返回-1,如果认为x == y,则返回0,如果认为x > y,则返回1

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

高阶函数用法

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

函数做为返回值

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>
>>> f()
25

注:每次调用lazy_sum()都会返回一个新的函数,即使传入相同的参数。

闭包

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

原因是调用count的时候循环已经执行,但是f()还没有执行,直到调用其时才执行。所以返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

匿名函数(lambda表达式)

lambda x: x * x

等价于:

def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数做为返回值

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

装饰器(@func)

在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator),本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print '2013-12-25'

>>> now()
call now():
2013-12-25

#相当于执行:

now = log(now)

带参数的装饰器

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print '%s %s():' % (text, func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')
def now():
    print '2013-12-25'

#执行结果
>>> now()
execute now():
2013-12-25

#相当于执行:

>>> now = log('execute')(now)

剖析:首先执行log('execute'),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。

__name__

由于函数的__name__已经改变,依赖于此的代码就会出错。因此使用functools.wraps

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

#对于带参函数

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print '%s %s():' % (text, func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

偏函数(固定函数默认值)

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

#相当于:

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)
max2 = functools.partial(max, 10)

相当于为max函数指定了第一个参数

max2(5, 6, 7)

#相当于:

max(10, 5, 6, 7)

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