Datawhale组队学习 -- Task 6: 函数与Lambda表达式

2022-11-02 15:05:53 浏览数 (1)

1.函数


函数的定义

  • 函数以def关键字开头,后接函数名和圆括号()。
  • 函数执行的代码以冒号起始,和缩进。
  • return [表达式]结束函数,选择性地返回一个值给调用方None

函数的调用

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def printme(str):
    print(str)


printme("我要调用用户自定义函数!")  # 我要调用用户自定义函数!
printme("再次调用同一函数")  # 再次调用同一函数
temp = printme('hello') # hello
print(temp)  # None

函数文档

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def MyFirstFunction(name):
    "函数定义过程中name是形参"
    # 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{0}叫做实参,因为Ta是具体的参数值!'.format(name))


MyFirstFunction('老马的程序人生')  
# 传递进来的老马的程序人生叫做实参,因为Ta是具体的参数值!

print(MyFirstFunction.__doc__)  
# 函数定义过程中name是形参

help(MyFirstFunction)
# Help on function MyFirstFunction in module __main__:
# MyFirstFunction(name)
#    函数定义过程中name是形参

函数参数

Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。从简到繁的参数形态如下:

  • 位置参数 (positional argument)
    • arg1 - 位置参数 ,这些参数在调用函数 (call function) 时位置要固定。
  • 默认参数 (default argument)
    • arg2 = v - 默认参数 = 默认值,调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。
    • 默认参数一定要放在位置参数 后面,不然程序会报错。
    • Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

  • 可变参数 (variable argument)
    • 顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是 0, 1, 2 到任意个,是不定长的参数
    • *args - 可变参数,可以是从零个到任意个,自动组装成元组。
    • 加了星号(*)的变量名会存放所有未命名的变量参数。
  • 关键字参数 (keyword argument)
    • **kw - 关键字参数,可以是从零个到任意个,自动组装成字典。
  • 「可变参数」和「关键字参数」的同异总结如下:
    • 可变参数允许传入零个到任意个参数,它们在函数调用时自动组装为一个元组 (tuple)。
    • 关键字参数允许传入零个到任意个参数,它们在函数内部自动组装为一个字典 (dict)。

  • 命名关键字参数 (name keyword argument)
    • *, nkw - 命名关键字参数,用户想要输入的关键字参数,定义方式是在nkw 前面加个分隔符 *。
    • 如果要限制关键字参数的名字,就可以用「命名关键字参数」
    • 使用命名关键字参数时,要特别注意不能缺少参数名。
  • 参数组合

在 Python 中定义函数,可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数,这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用,但是注意,参数定义的顺序必须是:

  • 位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
  • 位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。

要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

  • *args 是可变参数,args 接收的是一个 tuple
  • **kw 是关键字参数,kw 接收的是一个 dict

命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。定义命名关键字参数不要忘了写分隔符 *,否则定义的是位置参数。

警告:虽然可以组合多达 5 种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数很难懂。

函数的返回值

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def back():
    return [1, '小马的程序人生', 3.14]


print(back())  # [1, '小马的程序人生', 3.14]

变量作用域

  • Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
  • 定义在函数内部的变量拥有局部作用域,该变量称为局部变量。
  • 定义在函数外部的变量拥有全局作用域,该变量称为全局变量。
  • 局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。
  • 当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到globalnonlocal关键字了。

内嵌函数

  • 是函数式编程的一个重要的语法结构,是一种特殊的内嵌函数。
  • 如果在一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包。
  • 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量,这个作用域称为 闭包作用域
  • 闭包的返回值通常是函数。
  •  如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal 关键字

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。

【例子】设置递归的层数,Python默认递归层数为 100

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import sys

sys.setrecursionlimit(1000)

2. Lambda 表达式

匿名函数的定义

在 Python 里有两类函数:

  • 第一类:用 def 关键词定义的正规函数
  • 第二类:用 lambda 关键词定义的匿名函数

python 使用 lambda 关键词来创建匿名函数,而非def关键词,它没有函数名,其语法结构如下:

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lambda argument_list: expression
  • lambda - 定义匿名函数的关键词。
  • argument_list - 函数参数,它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数,和正规函数里的参数类型一样。
  • :- 冒号,在函数参数和表达式中间要加个冒号。
  • expression - 只是一个表达式,输入函数参数,输出一些值。

注意:

  • expression 中没有 return 语句,因为 lambda 不需要它来返回,表达式本身结果就是返回值。
  • 匿名函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

【例子】

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def sqr(x):
    return x ** 2


print(sqr)
# <function sqr at 0x000000BABD3A4400>

y = [sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>

y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


sumary = lambda arg1, arg2: arg1   arg2
print(sumary(10, 20))  # 30

func = lambda *args: sum(args)
print(func(1, 2, 3, 4, 5))  # 15

匿名函数的应用

函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的,都由纯函数的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出,没有任何副作用。

【例子】非函数式编程

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def f(x):
    for i in range(0, len(x)):
        x[i]  = 10
    return x


x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [11, 12, 13]

【例子】函数式编程

代码语言:javascript复制
def f(x):
    y = []
    for item in x:
        y.append(item   10)
    return y


x = [1, 2, 3]
f(x)
print(x)
# [1, 2, 3]

匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中,主要有两种形式:

  • 参数是函数 (filter, map)
  • 返回值是函数 (closure)

如,在 filtermap函数中的应用:

  • filter(function, iterable) 过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

【例子】

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odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist))  # [1, 3, 5, 7, 9]
  • map(function, *iterables) 根据提供的函数对指定序列做映射。

【例子】

代码语言:javascript复制
m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))  
# [1, 4, 9, 16, 25]

m2 = map(lambda x, y: x   y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))  
# [3, 7, 11, 15, 19]

除了 Python 这些内置函数,我们也可以自己定义高阶函数。

【例子】

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def apply_to_list(fun, some_list):
    return fun(some_list)

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15

print(apply_to_list(len, lst))
# 5

print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0

练习题

怎么给函数编写⽂档?

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print(MyFirstFunction.__doc__)
help(MyFirstFunction)

怎么给函数参数和返回值注解?

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# name:str 是参数注解
# -> int是返回值注解
def m(name:str,age:int) -> int:
    return name*age
print(m('2',5))

闭包中,怎么对数字、字符串、元组等不可变元素更新。

分别根据每一行的首元素和尾元素大小对二维列表 a = [[6, 5], [3, 7], [2, 8]] 排序。(利用lambda表达式)

利用python解决汉诺塔问题?

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