文章目录
- 1.形参和实参
- 2.关键字参数
- 3.默认参数
- 4.收集参数（可变参数）
- 5.函数与过程
- 6.局部变量与全局变量
- 7.函数嵌套和闭包
- 8.lambda表达式
- 9.递归
1.形参和实参
- 函数文档：对参数和返回值有介绍
'函数定义过程中的name是叫形参’是函数文档，其功能与下面额注释是一样的
>>> def MyFirstFunction(name):
'函数定义过程中的name是叫形参'
#因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置
print('传递进来的' + name + '叫做实参，因为Ta是具体的参数值！')
>>> MyFirstFunction('小甲鱼')- 函数文档的使用方法
类似的可以查看print函数的函数文档
2.关键字参数
- 关键字参数，用在调用函数的实参的位置，其目的就是给形参下一个定义，这样的话，python会按照关键字去索引，而不是用顺序去索引
3.默认参数
- 默认参数(即形参中给定默认值，则在未给实参时会以默认值输出)
4.收集参数（可变参数）
- print本身就使用了可变参数，print(xxx,xxx,xxx)，用逗号隔开，会将其打包成元组，放到*objects中去
- 测试1
- 测试2，若收集参数后面还有自己其他的定制的参数，那么在调用函数的时候就应该使用关键字参数来定制，否则python会将所有实参作为收集参数的范畴了
- 测试3：函数中有可变参数，但是后面还有其他参数，建议将其他参数设置为默认参数
5.函数与过程
- 过程procedure是简单，特殊且没有返回值的
- 函数是有返回值的
python的所有函数都有返回值：如果有返回值，函数则返回对应值；如果没有，则返回None - python返回单个值，可以是一个int类型
python返回多个值，既可以用list，也可以用tuple，默认是tuple元组
6.局部变量与全局变量
- 局部变量：在局部生效如在函数中定义的变量
- 全局变量：作用于整个模块。函数内若试图修改全局变量，Python会新建一个同名局部变量用于存储修改值，原全局变量的值不变。不要在函数内部去修改全局变量。
7.函数嵌套和闭包
- 函数中使用global
- 嵌套函数（内部函数）
- 闭包closure，函数式编程lsp
若在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被仍为是闭包。
return FunY直接返回函数对象 - x=5对于Fun2()来讲是非全局变量的局部变量，在Fun2()中试图对x修改，则外部的x则会被屏蔽起来，对于Fun2()来说x是局部变量，根本就没有定义，具体看报错
- 由于列表不存放在栈里面，所以可以做如下的修改：
- 使用nonlocal，声明x不是局部变量，也可以
8.lambda表达式
- lambda表达式用法。lambda表达式是匿名函数，没有名字def
lambda x : 2 * x +1
x是参数，2* x +1是表达式
返回值是函数对象- 测试：
- lambda表达式的作用
1）Python写一些执行脚本时，使用lambda就可以省下定义函数的过程，比如说我们只是需要写一个简单的脚本来管理服务器时间，我们就不需要专门定义一个函数然后再写调用，使用lambda就可以使得代码更加精简。
2）对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数，有时候我们个函数起个名字也是比较头疼的问题，使用lambda就不需要考虑命名问题。
3）简化代码的可读性，由于普通的函数阅读经常要跳到开头def定义部分，使用lambda函数可以省去这样的步骤。 - 两个重要的BIF
1）过滤器filter(function or None,iterable)：两个参数为函数和可迭代的序列，函数定义了过滤的规则，默认过滤出真的部分。
2）map(function or None,iterable)：同filter()的两个参数相同，这个内置函数的作用是：将序列的每一个元素作为函数的参数进行运算加工，直到可迭代序列的每个元素都加工完毕，返回所有加工后的元素构成的新序列。
从help文档中可以看到filter需要接收2个参数 - 测试：
使用None，将非True的内容过滤掉 - 使用函数
9.递归
- 设置递归深度
sys.setrecursionlimit(1000000)
100层是py3的保护，1000是py2的保护- 递归必须满足哪两个基本条件
（1）函数调用自己；
（2）函数设置了正确的返回值。 - eg：•写一个求阶乘的函数
正整数阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。
例如所给的数是5，则阶乘式是1×2×3×4×5，得到的积是120，所以120就是4的阶乘。
假设我们n的值传入是5，那么：
非递归方式
def factorial(n):
result = n
for i in range(1, n):
result *= i
return result
number = int(input('请输入一个正整数：'))
result = factorial(number)
print("%d 的阶乘是：%d" % (number, result))#格式化为整数类型
递归方式：
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
number = int(input('请输入一个正整数：'))
result = factorial(number)
print("%d 的阶乘是：%d" % (number, result))- 测试：
- 斐波那契数列的迭代实现
坑爹的兔子：我们都知道兔子繁殖能力是惊人的，如下图：
我们可以用数学函数来定义：
求：们需要求出经历了20个月后，总共有多少对小兔崽子？（迭代 vs 递归）
迭代：
def fab(n):
n1 = 1
n2 = 1
n3 = 1
if n < 1:
print('输入有误！')
return -1
while (n-2) > 0:
n3 = n2 + n1
n1 = n2
n2 = n3
n -= 1
return n3
result = fab(20)
if result != -1:
print('总共有%d对小兔崽子诞生！' % result)
递归：
def fab(n):
if n < 1:
print('输入有误！')
return -1
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fab(n-1) + fab(n-2)
result = fab(35)
if result != -1:
print('总共有%d对小兔崽子诞生！' % result)- 测试：
- 汉诺塔
n代表要移动的盘子数量，x，y，z代表三个针 - •对于游戏的玩法，我们可以简单分解为三个步骤
–将前63个盘子从X移动到Y上。
–将最底下的第64个盘子从X移动到Z上。
–将Y上的63个盘子移动到Z上。
•问题一：将X上的63个盘子借助Z移到Y上；
•问题二：将Y上的63个盘子借助X移到Z上。 - eg：
def hanoi(n, x, y, z):
if n == 1:
print(x, ' --> ', z)
else:
hanoi(n-1, x, z, y) # 将前n-1个盘子从x移动到y上
print(x, ' --> ', z) # 将最底下的最后一个盘子从x移动到z上
hanoi(n-1, y, x, z) # 将y上的n-1个盘子移动到z上
n = int(input('请输入汉诺塔的层数：'))
hanoi(n, 'X', 'Y', 'Z')- 测试：
- 参考：第十七课：函数：Python的乐高积木，小甲鱼零基础入门学习python笔记，第十八课：函数：灵活即强大，第十九课：函数：我的地盘听我的，第二十一课：函数：lambda表达式，第二十二课：函数：递归，第二十三、二十四课：函数：这帮小兔崽子和汉诺塔
