Explication détaillée des fonctions couramment utilisées en python

1. Introduction aux fonctions

Pourquoi y a-t-il des fonctions ? Parce que lors de l'écriture du code, s'il n'y a pas de fonctions, il y aura beaucoup de code répété, donc le taux de réutilisation du code sera relativement faible. . . Et un tel code est également très difficile à maintenir. Afin de résoudre ces problèmes, des fonctions sont apparues pour encapsuler certains codes fréquents, de sorte que cette fonction puisse être appelée partout où ce code doit être appelé.

Définition de la fonction : Une fonction fait référence à un ensemble d'instructions encapsulées par un nom (nom de la fonction). Pour exécuter cette fonction, il suffit d'appeler son nom de fonction

Caractéristiques :

Réutilisation du code
Maintenir la cohérence
Extensibilité

2. Création de fonctions

en python Le format de la définition de la fonction est le suivant :

def 函数名(形参):
 函数体内部代码块

Pour appeler une fonction, vous pouvez appeler la fonction en utilisant le nom de la fonction (paramètres réels).

Les règles de dénomination des noms de fonctions sont les mêmes que celles des variables :

• Les noms de fonctions doivent commencer par un trait de soulignement ou une lettre, et peuvent contenir n'importe quelle combinaison de lettres, chiffres ou traits de soulignement. Aucun signe de ponctuation ne peut être utilisé ;

• Les noms de fonctions sont sensibles à la casse.

• Les noms de fonctions ne peuvent pas être des mots réservés.
  

La différence entre les paramètres formels et les paramètres réels :

Lorsqu'une fonction est définie, les paramètres peuvent être ajoutés entre parenthèses après le nom de la fonction , ces paramètres sont appelés paramètres formels. Paramètres formels : comme leur nom l'indique, ce sont des paramètres formels, juste un nom de code.

Les paramètres réels sont les paramètres entre parenthèses après le nom de la fonction lors de l'appel de la fonction. Les paramètres formels et les paramètres réels doivent correspondre un à un, sinon une erreur sera signalée lors de l'appel de la fonction.

3. Paramètres de fonction et valeurs de retour

Comme mentionné précédemment, les paramètres formels et les paramètres réels de la fonction doivent correspondre un à un, les correspondances des paramètres sont donc les mêmes. suit :

1. Paramètres obligatoires

2. Paramètres des mots clés

3. Paramètres par défaut

4. Paramètres de longueur variable *args

5. Paramètres de longueur variable **kwargs
   

Paramètres requis :

Les paramètres requis doivent être transmis à la fonction un par un dans une relation correspondante. Les paramètres réels transmis lorsque la fonction est appelée doivent correspondre un à un aux paramètres formels lorsque la fonction est définie, pas plus ou. moins, et l'ordre doit être cohérent.

Par exemple :

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

2. Paramètres de mot-clé

Les paramètres de mot-clé sont les concept dans les paramètres réels. Lors de l'appel d'une fonction, il est déclaré qu'un certain paramètre appartient à un certain mot-clé. L'utilisation d'arguments de mots-clés permet à une fonction d'être appelée dans un ordre différent de celui lors de sa déclaration, car l'interpréteur Python est capable de faire correspondre les noms d'arguments avec les valeurs des arguments.

Par exemple :

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

3. Paramètres par défaut

Les paramètres par défaut sont Lorsqu'une fonction est déclarée, une valeur par défaut peut être spécifiée pour un paramètre. Ces paramètres sont appelés paramètres de valeur par défaut. Si le paramètre par défaut ne reçoit pas le paramètre réel correspondant lors de l'appel de la fonction, la valeur par défaut sera attribuée à ce paramètre.

Par exemple :

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

De cette façon, le paramètre par défaut masculin sera attribué au sexe.

4. Paramètres de longueur indéfinie *args

En python, lorsqu'une fonction est déclarée, le paramètre (*nom de la variable) peut être utilisé pour accepter des paramètres de longueur d'incertitude, mais en python, c'est une convention d'utiliser *args pour accepter des paramètres de longueur variable, de sorte que les paramètres passés lors de l'appel de la fonction puissent être de longueur variable. Une fois que args a accepté les paramètres de longueur variable, ces paramètres sont placés dans un tuple. Ces paramètres de longueur variable peuvent être obtenus en accédant à args.

Par exemple :

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

Ce qui est imprimé est un tuple, qui stocke ("Xiao Ming", 18 ans, "homme" ) ces trois éléments.

5. Paramètres de longueur variable **kwargs

Mais les arguments ci-dessus ne peuvent recevoir que des paramètres sans nom, alors s'il existe des paramètres de longueur variable similaires aux paramètres de mots-clés, que faire ? Python utilise (**nom de la variable) pour recevoir des paramètres variables nommés de longueur variable. De même, il est également habituel en python d'utiliser **kwargs pour recevoir des paramètres nommés de longueur variable. Une fois que kwargs a reçu les paramètres de longueur variable, il place ces paramètres dans un dictionnaire et les valeurs des paramètres correspondantes peuvent être obtenues via la clé.

Par exemple :

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

Après avoir introduit ces paramètres, la prochaine chose à introduire concerne le mélange de ces paramètres Situations d'utilisation :

Et si une fonction utilise tous les types de paramètres ci-dessus ? Afin d'éviter toute ambiguïté, python stipule que s'il y a plusieurs paramètres mélangés, suivez les règles d'utilisation de l'ordre suivantes :

def f (paramètres obligatoires, paramètres par défaut, *args, **kwargs) :
        pass
Si args et kwargs existent en même temps, args est à gauche

Les paramètres par défaut sont à droite des paramètres obligatoires, et à gauche de *args

Le la position des paramètres des mots-clés n'est pas fixe ( ps : les paramètres des mots-clés ne sont pas déterminés lors de la définition de la fonction)

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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