Detaillierte Erläuterung häufig verwendeter Funktionen in Python

1. Einführung in Funktionen

Warum gibt es Funktionen? Denn wenn beim Schreiben von Code keine Funktionen vorhanden sind, wird viel Code wiederholt, sodass die Code-Wiederverwendungsrate relativ niedrig ist. . . Und ein solcher Code ist auch sehr schwer zu warten. Um diese Probleme zu lösen, wurden Funktionen entwickelt, um einige häufig vorkommende Codes zu kapseln, sodass diese Funktion überall dort aufgerufen werden kann, wo dieser Code aufgerufen werden muss.

Funktionsdefinition: Eine Funktion bezieht sich auf eine Reihe von Anweisungen, die durch einen Namen (Funktionsnamen) gekapselt sind. Um diese Funktion auszuführen, rufen Sie einfach ihren Funktionsnamen auf

Funktionen:

Code-Wiederverwendung
Konsistenz beibehalten
Erweiterbarkeit

2. Erstellung von Funktionen

in Python Das Format der Funktionsdefinition ist wie folgt:

def 函数名(形参):
 函数体内部代码块

Um eine Funktion aufzurufen, können Sie die Funktion mithilfe des Funktionsnamens (tatsächliche Parameter) aufrufen.

Die Benennungsregeln für Funktionsnamen sind die gleichen wie für Variablen:

• Funktionsnamen müssen mit einem Unterstrich oder Buchstaben beginnen und können eine beliebige Buchstabenkombination enthalten. Zahlen oder Unterstriche. Es können keine Satzzeichen verwendet werden.

• Bei Funktionsnamen muss die Groß-/Kleinschreibung beachtet werden.

• Funktionsnamen können keine reservierten Wörter sein.
  

Der Unterschied zwischen formalen Parametern und tatsächlichen Parametern:

Wenn eine Funktion definiert ist, können Parameter in Klammern nach dem hinzugefügt werden Funktionsname, diese Parameter werden formale Parameter genannt: Wie der Name schon sagt, handelt es sich um formale Parameter, nur um einen Codenamen.

Die tatsächlichen Parameter sind die Parameter in Klammern nach dem Funktionsnamen beim Aufruf der Funktion. Die formalen Parameter und tatsächlichen Parameter müssen eins zu eins übereinstimmen, sonst wird beim Aufruf der Funktion ein Fehler gemeldet.

3. Funktionsparameter und Rückgabewerte

Wie bereits erwähnt, sollten die formalen Parameter und tatsächlichen Parameter der Funktion eins zu eins entsprechen, daher sind die Parameterkorrespondenzen wie folgt folgt:

1. Erforderliche Parameter

2. Schlüsselwortparameter

3. Standardparameter

4. Variable Längenparameter *args

5. Variable Längenparameter **kwargs
   

1. Erforderliche Parameter:

Erforderliche Parameter müssen einzeln in einer entsprechenden Beziehung an die Funktion übergeben werden. Die tatsächlichen Parameter, die beim Aufruf der Funktion übergeben werden, müssen eins zu eins mit den formalen Parametern übereinstimmen, wenn die Funktion definiert wird, nicht mehr oder weniger, und die Reihenfolge muss konsistent sein.

Zum Beispiel:

 def f(name,age):
   print(name,age)
 f("小明",18)

2. Schlüsselwortparameter sind die Konzept in tatsächlichen Parametern Beim Aufruf einer Funktion wird erklärt, dass ein bestimmter Parameter zu einem bestimmten Schlüsselwort gehört. Durch die Verwendung von Schlüsselwortargumenten kann eine Funktion in einer anderen Reihenfolge als bei der Deklaration aufgerufen werden, da der Python-Interpreter Argumentnamen mit Argumentwerten abgleichen kann.

Zum Beispiel:

 def f(name,age):
   print(name,age)
 f(name="小明",18)

3. Standardparameter

Die Standardparameter sind Bei der Deklaration einer Funktion kann für einen Parameter ein Standardwert angegeben werden. Solche Parameter werden als Standardwertparameter bezeichnet. Wenn der Standardparameter beim Aufruf der Funktion nicht den entsprechenden Aktualparameter erhält, wird diesem Parameter der Standardwert zugewiesen.

Zum Beispiel:

 def f(name,age,sex="male"):
   print(name,age,sex)
 f(name="小明",18)

Auf diese Weise wird dem Geschlecht der Standardparameter männlich zugewiesen.

4. Unbestimmte Längenparameter *args

Wenn in Python eine Funktion deklariert wird, können die Parameter mit (*Variablenname) angegeben werden, um Unsicherheitslängenparameter zu akzeptieren , aber in Python ist es eine Konvention, *args zu verwenden, um Parameter variabler Länge zu akzeptieren, sodass die beim Aufruf der Funktion übergebenen Parameter variable Länge haben können. Nachdem args Parameter variabler Länge akzeptiert, werden diese Parameter in ein Tupel eingefügt. Diese Parameter variabler Länge können durch Zugriff auf args abgerufen werden.

Zum Beispiel:

 def f(*args):
   print(args)
 f("小明",18,"male")

Was gedruckt wird, ist ein Tupel, das speichert („Xiao Ming“, 18, „männlich“ ) diese drei Elemente.

5. Parameter mit variabler Länge **kwargs

Aber die oben genannten Argumente können nur unbenannte Parameter empfangen. Wenn es dann Parameter mit variabler Länge gibt, die Schlüsselwortparametern ähneln, was zu tun ist ? Python verwendet (**Variablenname), um benannte Variablenparameter variabler Länge zu empfangen. Ebenso ist es in Python üblich, **kwargs zu verwenden, um benannte Parameter variabler Länge zu empfangen. Nachdem kwargs die Parameter variabler Länge empfangen hat, fügt es diese Parameter in ein Wörterbuch ein und die entsprechenden Parameterwerte können über den Schlüssel abgerufen werden.

Zum Beispiel:

 def f(**kwargs):
   print(kwargs)
 f(name="小明",age=18,sex="male")

Nach der Einführung dieser Parameter geht es als nächstes um die Mischung dieser Parameter Nutzungssituationen:

Was passiert, wenn eine Funktion alle oben genannten Parametertypen verwendet? Um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden, schreibt Python vor, dass bei gemischten Parametern die folgenden Regeln für die Reihenfolge eingehalten werden:

def f (erforderliche Parameter, Standardparameter, *args, **kwargs):

         pass

Wenn args und kwargs gleichzeitig vorhanden sind, befindet sich args auf der linken Seite.

Die Standardparameter befinden sich rechts von den erforderlichen Parametern und links von *args.

Die Die Position der Schlüsselwortparameter ist nicht festgelegt ( ps: Schlüsselwortparameter werden nicht bestimmt, wenn die Funktion definiert wird)

那么，假如有一个列表想要传递进入一个不定长的未命名参数的函数中去，可以在该列表前面加上*实现，同理如果想传递一个字典进入不定长命名参数的函数中去，可以在该字典前面加上**

举个栗子：

 def f(*args,**kwargs):
   print(args)
   for i in kwargs:
     print("%s:%s"%(i,kwargs[i]))
 
 f(*[1,2,3],**{"a":1,"b":2})

函数的返回值

要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

注意:

函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，也可以理解为 return 语句代表着函数的结束 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
return多个对象，解释器会把这多个对象组装成一个元组作为一个一个整体结果输出。

4.LEGB作用域

python中的作用域分4种情况：

L：local，局部作用域，即函数中定义的变量；

E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的；

G：globa，全局变量，就是模块级别定义的变量；

B：built-in，系统固定模块里面的变量，比如int, bytearray等。 搜索变量的优先级顺序依次是：作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域，也就是LEGB。

local和enclosing是相对的，enclosing变量相对上层来说也是local。

在Python中，只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如if、try、for等）不会引入新的作用域。

变量的修改（错误修改，面试题里经常出）：

 x=6
 def f2():
   print(x)
   x=5
 f2()
 
 # 错误的原因在于print(x)时,解释器会在局部作用域找,会找到x=5(函数已经加载到内存),但x使用在声明前了,所以报错:
 # local variable 'x' referenced before assignment.如何证明找到了x=5呢?简单:注释掉x=5,x=6
 # 报错为:name 'x' is not defined
 #同理
 x=6
 def f2():
   x+=1 #local variable 'x' referenced before assignment.
 f2()

global关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了，当修改的变量是在全局作用域（global作用域）上的，就要使用global先声明一下，代码如下：

 count = 10
 def outer():
   global count
   print(count) 
   count = 100
   print(count)
 outer()

nonlocal关键字

global关键字声明的变量必须在全局作用域上，不能嵌套作用域上，当要修改嵌套作用域（enclosing作用域，外层非全局作用域）中的变量怎么办呢，这时就需要nonlocal关键字了

 def outer():
   count = 10
   def inner():
     nonlocal count
     count = 20
     print(count)
   inner()
   print(count)
 outer()

小结

• 变量查找顺序：LEGB，作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域；

• 只有模块、类、及函数才能引入新作用域；

• 对于一个变量，内部作用域先声明就会覆盖外部变量，不声明直接使用，就会使用外部作用域的变量；

• 内部作用域要修改外部作用域变量的值时，全局变量要使用global关键字，嵌套作用域变量要使用nonlocal关键字。nonlocal是python3新增的关键字，有了这个 关键字，就能完美的实现闭包了。
  

5.特殊函数

递归函数定义：递归函数就是在函数内部调用自己

有时候解决某些问题的时候，逻辑比较复杂，这时候可以考虑使用递归，因为使用递归函数的话，逻辑比较清晰，可以解决一些比较复杂的问题。但是递归函数存在一个问题就是假如递归调用自己的次数比较多的话，将会使得计算速度变得很慢，而且在python中默认的递归调用深度是1000层，超过这个层数将会导致“爆栈”。。。所以，在可以不用递归的时候建议尽量不要使用递归。

举个栗子：

 def factorial(n): # 使用循环实现求和
   Sum=1
   for i in range(2,n+1):
     Sum*=i
   return Sum
 print(factorial(7))
 
 def recursive_factorial(n): # 使用递归实现求和
   return (2 if n==2 else n*recursive_factorial(n-1))
 
 print(recursive_factorial(7))
 
 def feibo(n): # 使用递归实现菲波那切数列
   if n==0 or n==1:return n
   else:return feibo(n-1)+feibo(n-2)
 print(feibo(8))
 
 def feibo2(n): # 使用循环实现菲波那切数列
   before,after=0,1
   for i in range(n):
     before,after=after,before+after
   return before
 print(feibo2(300))

递归函数的优点:定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

递归特性:

• 必须有一个明确的结束条件

• 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

• 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返 回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。)
  

6.函数式编程

关于函数式编程，我理解的也不是很深，但是python中有4个比较重要的内置函数，组合起来使用有时候能大大提高编程效率。

1 filter(function, sequence)

 str = ['a', 'b','c', 'd']
 def fun1(s):
   if s != 'a':
     return s
 ret = filter(fun1, str)
print(list(ret))# ret是一个迭代器对象

对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item做成一个filter object的迭代器返回。可以看作是过滤函数。

2 map(function, sequence)

 str = [1, 2,'a', 'b']
 def fun2(s):
   return s + "alvin"
 ret = map(fun2, str)
 print(ret)   # map object的迭代器
 print(list(ret))# ['aalvin', 'balvin', 'calvin', 'dalvin']

对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果组成一个map object迭代器返回. map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入：

 def add(x,y):
   return x+y
 print (list(map(add, range(10), range(10))))##[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

3 reduce(function, sequence, starting_value)

 from functools import reduce
 def add1(x,y):
   return x + y
 
 print (reduce(add1, range(1, 101)))## 4950 （注：1+2+...+99）
 print (reduce(add1, range(1, 101), 20))## 4970 （注：1+2+...+99+20）

对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用.

4 lambda

普通函数与匿名函数的对比：

 #普通函数
 def add(a,b):
   return a + b
 
 print add(2,3)
 
 #匿名函数
 add = lambda a,b : a + b
 print add(2,3)

 #========输出===========
 5
 5

匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。

因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数

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