（四）Python总结笔记：函数

阅读量：684 次

发布时间：2019-03-17

本文共 3491 字，大约阅读时间需要 11 分钟。

Python函数总结与笔记

随着编程知识的学习，函数在Python中扮演着越来越重要的角色。本文将从多个方面深入探讨Python中的函数概念，包括定义与使用、参数传递、变量作用域、偏函数、递归、高阶函数、BIFs中的高阶函数、匿名函数、闭包以及装饰器等内容。

1. Python中的函数

1.1 函数的意义

函数的作用：接收输入参数，进行一定的数据处理，然后输出结果。函数可以反复调用，使得代码更加结构化和模块化。

函数的创建：

def foo1(num):    # 函数名为 foo1，参数为 num    # 函数体内的逻辑yles    return num * 2  # 返回结果foo1(5)  # 调用函数 foo1，传入参数 5

函数的结构：
- def:(定义函数名)
- 参数:(可选择的参数列表)
- 函数体:(函数执行的逻辑代码)
- return:(可选的返回语句，用于输出结果)
- yield:(可选的生成器语句，与 return 有区别)

返回类型	说明
有返回值	使用 `return` 语句返回一个值，例如 `return num * 2`。
无返回值	如果没有 `return` 语句，函数将返回 `None`。
`print` 和 `return` 的区别：	`print` 输出内容不影响函数返回值，而 `return` 告诉调用者函数已完成。

1.2 函数中的参数

参数分类：
- 必选参数：必须传递给函数调用，顺序重要且不可缺少。
- 默认参数：可以在函数定义时设置默认值，可按需传递。
- 变长参数：使用 *args 接收任意数量的位置参数，使用 **kwargs 接收任意数量的关键字参数。

参数传递方式示例：

def sum_all(*args):    return sum(args)sum_all(1, 2, 3, 4)  # 正确调用sum_all([1, 2, 3], [4, 5])  # 错误调用，需使用 `*`包裹非关键字参数

def greet(name, age=25, country="中国"):     return f"您好！{name}，来自{country}，年龄{age}岁"greet("Reynold", country="美国")  # 传递关键字参数，覆盖默认值

1.3 变量作用域

变量的生命周期：
- 全局变量：在整个程序中都可以访问，使用 global 关键字声明。
- 局部变量：只在函数内部使用，存在于局部命名空间中，使用 nonlocal 可访问父函数的变量。

变量搜索顺序：
- 当后续引用同名变量时，优先查找局部变量，然后是全局变量，最后是嵌套的上级函数。

2. 偏函数（Partial Function Application，PFA）

2.1 定义与用途

偏函数：固定部分函数参数，使得在调用时不需要重复传递这些参数。

语法：

from functools import partialfoo2_with_10 = partial(foo2, 10)foo2_with_10(20)  # 10 已经固定为第一个参数

常见场景：

def hex2int(num):    return int(num, 16)hex2int(Configs.CONway)  # 配置文件中的字符串需要被转换为16进制# 使用偏函数优化：hex2int_p = partial(hex2int, base=16)hex2int_p('a1')  # 转换为10进制为 161

3. 递归函数

3.1 定义特点

递归函数在内部调用自身，通过递推解决问题。

常见例子包括阶乘、斐波那契数列和字符串重复。

3.2 示例

def factorial(n):    if n == 0:        return 1    else:        return n * factorial(n - 1)print(factorial(5))  # 输出：1*2*3*4*5 = 120

3.3 注意事项

递归函数的终止条件在实现中至关重要。

函数深度过深可能导致栈溢出错误。

4. 高阶函数

4.1 函数的引用与调用

函数引用：函数名或变量名是函数对象。

函数调用：使用 () 括号调用函数，最后返回一个值或生成器。

高阶函数特点：
- 函数可以接收另一个函数作为参数。
- 函数可以作为返回值传给另一个函数。

4.2 示例

def calculate(num, func):    return func(num)    # 使用高阶函数mycal = calculate(100, max)  # 返回 100

5. BIFs（ unarmed binary functions）中的高阶函数

5.1 filter、map、reduce

filter（过滤器）：

def is_even(x):    return x % 2 == 0filtered_list = list(filter(is_even, [1, 2, 3, 4, 5]))print(filtered_list)  # 输出: [2, 4]

map（映射器）：

def multiplyby2(x):    return x * 2mapped_list = list(map(multiplyby2, [1, 2, 3, 4, 5]))print(mapped_list)  # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

reduce（归纳器）：

from functools import reducefrom operator import addsummed_value = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])  # 返回 15

6. 匿名函数（Lambda）

6.1 语法与用途

定义方式：

lambda_func = lambda a, b: a + bresult = lambda_func(5, 3)  # 返回 8

常见用途：

sorted_list = sorted(student_marks, key=lambda x: x[0])# 按姓名排序学生成绩

7. 闭包（Closure）

7.1 定义与应用

闭包：嵌套函数中引用外层函数的变量，形成记忆化函数。

示例：

def outer():    x = [1, 2, 3]    def inner():        x.append(4)        return x    return innerinner_func = outer()inner_func()  # x = [1, 2, 3, 4]

闭包的环境变量：被闭包函数所记忆的外层变量。

8. 装饰器（Decorator）

8.1 定义与用途

装饰器：以函数为参数返回一个替换函数的可执行函数。

应用示例：

import datetime@decoratordef foo():    print('原函数')# 装饰器实现：def decorator(func):    def inner():        print('装饰后的执行逻辑')        return func()    return innerfoo()  # 输出: 装饰后的执行逻辑

9. 函数式编程（Functional Programming）

9.1 核心思想

函数是一等公民：可以作为参数传递、返回或赋值。

代码通过函数调用组装：遵循“ наслідplaintext 结构”原则。

9.2 常见场景

高阶函数的组合：

from itertools import chainfrom operator import addfrom functools import reduce# 计算列表元素之和total = reduce(add, chain([1, 2, 3, 4, 5]))  # 返回 15total = reduce(add, chain([10, 20, 30, 40, 50]))  # 返回 150