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总结Python编程中函数的使用要点(python编程内容)

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为何使用函数

最大化代码的重用和最小化代码冗余 流程的分解

编写函数

>>def语句在Python中创建一个函数是通过def关键字进行的,def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名。def语句一般的格式如下所示:

通常情况下,函数体中会有一个return语句,可以出现在函数体的任何位置,它表示函数调用的结束,并将结果返回至函数调用处。但是return语句是可选的,并不是必须的。从技术角度上说,一个没有返回值的函数自动返回了none对象,但是这个值可以被忽略掉。

>>def语句是实时执行的Python的def语句实际上是一个可执行的语句:当它运行的时候,它创建一个新的函数对象并将其赋值给一个变量名。(请记住,Python中所有的语句都是实时运行的,没有对像独立编译时间这样的流程)因为它是一个语句,它可以出现在任一语句可以出现的地方——甚至是嵌套在其他语句中。

它在运行时简单地给一个变量名进行赋值。与C语言这样的编译语言不同,Python函数在程序运行之前并不需要全部定义,更确切地说,def在运行时才评估,而在def之中的代码在函数调用时才会评估。

就像Python中其他语句一样,函数仅仅是对象,在程序执行时它清除地记录在了内存之中。实际上,除了调用之外,函数允许任意的属性附加到记录信息以供随后使用:

一个例子:定义和调用

上面代码中对函数的三次调用都能正确运行,因为”*“对数字和序列都有效,在Python我们从未对变量、参数或者返回值有过类似的声明,我们可以把times用作数字的乘法或是序列的重复。

换句话说,函数times的作用决定于传递给它的参数,这是Python的核心概念之一。

需要强调的是,如果我们传入了一个不支持函数操作的参数,Python会自动检测出不匹配,并抛出一个异常,这样就能减少我们编写不必要的类型检测代码。

>>局部变量所有在函数内部定义的变量默认都是局部变量,所有的局部变量都会在函数调用时出现,并在函数退出时消失。

函数设计概念

耦合性:对于输入使用参数并且输出使用return语句。 耦合性:只有在真正必要的情况下使用全局变量。 耦合性:不要改变可变类型的参数,除非调用者希望这样做。 聚合性:每一个函数都应该有一个单一的、统一的目标。 大小:每一个函数应该相对较小。 耦合:避免直接改变在另一个模块文件中的变量。 函数对象:属性和注解

>>间接函数调用由于Python函数是对象,我们可以编写通用的处理他们的程序。函数对象可以赋值给其他的名字、传递给其他函数、嵌入到数据结构、从一个函数返回给另一个函数等等,就好像它们是简单的数字或字符串。

把函数赋值给其他变量:

传递给其他函数:

把函数对象填入到数据结构中:

从上述的代码中可以看到,Python是非常灵活的!

>>函数内省由于函数是对象,我们可以用用常规的对象工具来处理函数。

内省工具允许我们探索实现细节,例如函数已经附加了代码对象,代码对象提供了函数的本地变量和参数等方面的细节:

工具编写者可以利用这些信息来管理函数。

>>函数属性函数对象不仅局限于上一小节中列出的系统定义的属性,我们也可以向函数附加任意的用户定义的属性:

这样的属性可以用来直接把状态信息附加到函数对象,而不必使用全局、非本地和类等其他技术。和非本地不同,这样的属性信息可以在函数自身的任何地方访问。这种变量的名称对于一个函数来说是本地的,但是,其值在函数退出后仍然保留。属性与对象相关而不是与作用域相关,但直接效果是类似的。

总结Python编程中函数的使用要点(python编程内容)

>>Python3.0中的函数注解在Python3.0也可以给函数对象附加注解信息——与函数的参数相关的任意的用户定义的数据。Python为声明注解提供了特殊的语法,但是,它自身不做任何事情;注解完全是可选的,并且,出现的时候只是直接附加到函数对象的__annotations__属性以供其他用户使用。

从语法上讲,函数注解编写在def头部行,对于参数,它们出现在紧随参数名之后的冒号之后;对于返回值,它们编写于紧跟在参数列表之后的一个->之后。

注解和没注解过的函数在功能和使用上完全一样,只不过,注解过的函数,Python会将它们的注解的数据收集到字典中并将它们附加到函数对象自身。参数名变成键,如果编写了返回值注解的话,它存储在键return下,而注解的值则是赋给了注解表达式的结果:

注意点

如果编写了注解的话,仍然可以对参数使用默认值,例如:a:'spam'=4 意味着参数a的默认值是4,并且用字符串'spam'注解它。在函数头部的各部分之间使用空格是可选的。注解只在def语句中有效。匿名函数:lambda

除了def语句之外,Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式。由于它与LISP语言中的一个工具很相似,所以称为lambda。就像def一样,这个表达式创建了一个之后能够调用的函数,但是它返回了一个函数而不是将这个函数赋值给一个变量名。这也就是lambda有时叫做匿名函数的原因。实际上,它们常常以一个行内函数定义的形式使用,或者用作推迟执行一些代码。

>>lambda表达式lambda的一般形式是关键字lambda,之后是一个或多个参数,紧跟的是一个冒号,之后是一个表达式:

由lambda表达式所返回的函数对象与由def创建并赋值后的函数对象工作起来是完全一样的,但是lambda有一些不同之处让其在扮演特定的角色时很有用。

lambda是一个表达式,而不是一个语句。lambda的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块。一下两段代码生成了同样功能的函数:

默认参数也能在lambda中使用

在lambda主体中的代码像在def内的代码一样都遵循相同的作用域查找法则。

>>为什么要使用lambda通常来说,lambda起到了一种函数速写的作用,允许在使用的代码内嵌入一个函数的定义。它们总是可选的,因为总是能够用def来代替。

lambda通常用来编写跳转表:

实际上,我们可以用Python中的字典或者其他数据结构来构建更多种类的行为表:

这样编写代码可以使字典成为更加通用的多路分支工具。

最后需要注意的是,lambda也是可以嵌套的

在序列中映射函数:map

map函数会对一个序列对象中的每个元素应用被传入的函数,并且返回一个包含了所有函数调用结果的一个列表。

由于map期待传入一个函数,它恰好是lambda最常出现的地方之一。

函数式编程工具:filter和reduce

在Python内置函数中,map函数是用来进行函数式编程的这类工具中最简单的内置函数代表。所谓的函数式编程就是对序列应用一些函数的工具。例如过滤出一些元素(filter),以及对每对元素都应用函数并运行到最后的结果(reduce)。

序列中的元素若其返回值是真的话,将会被加入到结果列表中。

reduce接受一个迭代器来处理,但是,它自身不是一个迭代器,它返回一个单个的结果。

上面两个reduce调用,计算了一个列表中所有元素的累加和与累积乘积。

深入解析Python中函数的参数与作用域 传递参数函数传递参数时的一些简要的关键点:参数的传递是通过自动将对象赋值给本地变量名来实现的。所有的参数实际上都是通过指针进行传递的,

举例讲解Python中的迭代器、生成器与列表解析用法 迭代器:初探上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的。实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这

Python中的条件判断语句与循环语句用法小结 if语句通用格式if语句一般形式如下:iftest1:statements1eliftest2:statements2else:statements3另外需要注意的是,Python中是没有switch/case语句的while循环while语句是Python

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