把python基本功搞扎实(7)

来谈一谈函数

1.定义函数

一个函数主要由三部分构成：函数名，函数参数，函数返回值，由def语句定义函数

2.函数参数

python的函数参数主要分为以下几种：必选参数，默认参数，可变参数，关键字参数

必选参数：

顾名思义，必选参数就是在调用函数的时候要传入数量一致的参数

默认参数：

默认参数是指在定义函数的时候提供一些默认值，如果在调用函数的时候没有传递该参数，则自动使用默认值，否则使用传递时该参数的值。

使用默认参数需要注意两点：1.默认参数要放在所有必选参数的后面 2.默认参数应该使用不可变对象

可变参数：

当我们无法估计函数应该制定多少个参数的时候，就可以使用可变参数了。参数签名有个*就代表是可变的，而参数接收的是一个tuple。还有，那个*表示任意参数，实际上，它还有另外一个用法，用来给函数传递参数

def  add(x,y):   return x*ya=[1,2]add(*a)  #相当于add(1,2)

关键字参数：

   可变参数允许你将不定数量的参数传递给函数，而关键字参数则允许你将不定长度的键值对，作为参数传递给一个函数。其表达形式是参数前面有两个××号。在函数内部，它会表示成一个dict。

参数组合：

在实际的使用中，会同时用到必选参数，默认参数，可变参数和关键字参数或其中的某些。但是，需要注意的是，它们在使用的时候要按照顺序：必选参数，默认参数，可变参数和关键字参数。

3.高阶参数

一个函数接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数

def  test(g,arr):   return [g(x) for x in arr]

map/reduce/filter是python中较为常用的内建高阶函数

map:

map函数的使用形式如下：

map(function,sequence)

reduce:

reduce函数的使用形式如下：

reduce(function,sequence[,initial])

先将sequence的前两个item传给function，然后函数的返回值和sequence的下一个item再传给function。直到sequence没有元素，如果有initial，则作为初始值调用

reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4])  #相当于((1*2)*3)*4

filter:

filter函数用于过滤元素，它的使用形式如下：

filter(function,sequnce)

将function依次作用于sequence的每个item，即function(item)，将返回值为True的item组成一个迭代器返回

4.匿名函数

匿名函数的创建方式为：lambda 参数:表达式。解释：关键字lambda说明它是一个匿名函数，冒号：前面的变量是该匿名函数的参数，冒号后面是函数的返回值，注意这里不需要return关键字。

5.闭包

一个函数但会了一个内部函数，该内部函数引用了外部函数的相关函数的相关参数和变量，我们把该返回的内部函数称为闭包(Closure)

from math import powdef make_pow(n):    def inner_func(x):       return pow(x,n)   return inner_func

在上面的代码中，函数make_pow里面又定义了一个内部函数inner_func，然后将该函数返回。因此，我们可以使用make_pow来生成另一个函数。内部函数inner_func引用了外部函数make_pow的自由变量n，也就是说，当函数make_pow的生命周期结束后，n这个变量依然会保存在inner_func中，它被inner_func所引用。

闭包的作用是引用了自由变狼，即使生成闭包的环境已经释放，闭包仍然存在。闭包在运行时可以有多个实例，即使传入的参数相同。利用闭包，我们还可以模拟类的实例

6.装饰器

装饰器本质上是一个高阶函数，以被装饰的函数为参数，并返回一个包装后的函数

装饰器的一般使用形式为：

@decoratordef func():     pass

装饰器可以定义多个，离函数定义最近的装饰器先被调用，装饰器还可以带参数

7.partial函数

python提供了一个functools的模块，该模块为高阶函数提供支持，partial就是其中的一个函数，该函数的形式如下:functools.partial(func[,*args][,**kwargs])

partial函数的功能就是：把一个函数的某些参数给固定住，返回一个新的函数