Python의 함수에 대한 자세한 설명
- 高洛峰원래의
- 2017-03-08 10:17:071602검색
피보나치 수열
>>> fibs
[0, 1]>>> n=input('How many Fibonacci numbers do your what?')
How many Fibonacci numbers do your what?10
>>> for n in range(n-2):
fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1])
>>> fibs
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
참고: 내장된 호출 가능 함수를 사용하여 함수를 호출할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.
def 함수 정의
>>> def hello(name):
print "Hello"+name
>>> hello('world')
Helloworld
함수를 사용하여 피보나치 수열 작성
>>> def fibs(num):
s=[0,1]
for i in range(num-2):
s.append(s[-2]+s[-1])
>>> fibs(10)
참고: return 문은 함수
함수 설명 의 값을 반환합니다. 다른 사람이 이해할 수 있도록 함수를 문서화하는 경우 주석을 추가할 수 있습니다. ( #시작). 또 다른 방법은 문자열을 직접 작성하는 것입니다.
>>> def square(x):
'Calculates the square of the number x.'
return x*x
>>> square.__doc__
'Calculates the square of the number x.'
내장 도움말 기능은 문서 문자열을 포함하여 함수에 대한 정보를 얻을 수 있습니다
>>> help(square)
Help on function square in module __main__:
square(x)
Calculates the square of the number x.
함수 내의 매개변수에 새 값을 할당해도 외부 변수의 값은 변경되지 않습니다.
>>> def try_to_change(n):
n='Mr,Gumby'
>>> name='Mrs,Entity'
>>> try_to_change(name)
>>> name
'Mrs,Entity'
문자열(숫자 포함) 및 튜플) 불변입니다. 즉, 수정할 수 없습니다. 변경 가능한 데이터 구조(목록 또는 사전)가 수정되면 매개변수가 수정됩니다
>>> n=['Bob','Alen']
>>> def change(m):
m[0]='Sandy'
>>> change(n[:])
>>> n
['Bob', 'Alen']
>>> change(n)
>>> n
['Sandy', 'Alen']
키워드 매개변수 및 기본값
>>> def hello(name,greeting='Hello',punctuation='!'):
print '%s,%s%s' % (greeting,name,punctuation)
>>> hello(name='Nsds')
Hello,Nsds!
>>> hello(name='Nsds',greeting='Hi')
Hi,Nsds!
매개변수 수집
튜플 반환:
>>> def print_params(*params):
print params
>>> print_params('Testing') #返回元组
('Testing',)
>>> print_params(1,2,3)
(1, 2, 3)
>>> def print_params_2(title,*params):
print title
print params
>>> print_params_2('Params:',1,2,3)
Params:
(1, 2, 3) 사전 반환
>>> def print_params_3(**params):
print params
>>> print_params_3(x=1,y=2,z=3)
{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}
>>> def print_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar):
print x,y,z
print pospar
print keypar
>>> print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2)
2 3
(5, 6, 7)
{'foo': 1, 'bar': 2}
>>> print_params_4(1,2)
2 3
()
{}
튜플 호출, 사전
>>> def add(x,y):return x+y
>>> params=(1,2)
>>> add(*params)
>>> def with_stars(**kwds):
print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old']
>>> def without_starts(kwds):
print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old'
>>> args={'name':'Nsds','age':24}
>>> with_stars(**args)
Nsds is 24 years old
>>> without_starts(args)
Nsds is 24 years old
>>> add(2,args['age'])
별표는 함수를 정의(가변 개수의 매개변수 허용)하거나 호출(사전 또는 시퀀스 "분할")할 때만 유용합니다.
>>> def foo(x,y,z,m=0,n=0):
print x,y,z,m,n
>>> def call_foo(*args,**kwds):
print "Calling foo!"
foo(*args,**kwds)
>>> d=(1,3,4)
>>> f={'m':'Hi','n':'Hello'}
>>> foo(*d,**f)
3 4 Hi Hello
>>> call_foo(*d,**f)
Calling foo!
3 4 Hi Hello
여러 예
>>> def story(**kwds):
return 'Once upon a time,there was a' \
'%(job)s called %(name)s.' % kwds
>>> def power(x,y,*others):
if others:
print 'Received redundant parameters:',others
return pow(x,y)
>>> def interval(start,stop=None,step=1):
if stop is None:
start,stop=0,start #start=0,stop=start
result=[]
i=start
while i<stop:
result.append(i)
i+=step
return result
>>> print story(job='king',name='Gumby')
Once upon a time,there was aking called Gumby.
>>> print story(name='Sir Robin',job='brave knight')
Once upon a time,there was abrave knight called Sir Robin.
>>> params={'job':'language','name':'Python'}
>>> print story(**params)
Once upon a time,there was alanguage called Python.
>>> del params['job']
>>> print story(job='store of genius',**params)
Once upon a time,there was astore of genius called Python.
>>> power(2,3)
>>> power(y=3,x=2)
>>> params=(5,)*2
>>> power(*params)
>>> power(3,3,'Helld,world')
Received redundant parameters: ('Helld,world',)
>>> interval(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> interval(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> power(*interval(3,7))
Received redundant parameters: (5, 6)
전역 변수 수정
>>> def f():
global x
x=x+1
>>> f()
>>> x
>>> f()
>>> x
중첩
>>> def multiplier(factor):
def multiplyByFactor(number):
return number*factor
return multiplyByFactor
>>> double=multiplier(2)
>>> double(5)
>>> multiplier(2*5)
<function multiplyByFactor at 0x0000000002F8C6D8>
>>> multiplier(2)(5)
재귀(호출)
팩토리얼 및 거듭제곱
>>> def factorial(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*factorial(n-1)
>>> factorial(5)
>>> range(3)
[0, 1, 2]
>>> def power(x,n):
result=1
for i in range(n):
result *= x
return result
>>> power(5,3)>>> def power(x,n):
if n==0:
return 1
else:
return x*power(x,n-1)
>>> power(2,3)바이너리 검색
>>> def search(s,n,min=0,max=0):
if max==0:
max=len(s)-1
if min==max:
assert n==s[max]
return max
else:
middle=(min+max)/2
if n>s[middle]:
return search(s,n,middle+1,max)
else:
return search(s,n,min,middle)
>>> search(seq,100)
지도 함수
함수와 목록을 받고, 이 함수를 사용하여 목록의 각 요소에 대해 차례로 작업을 수행하여 새 목록을 얻고
>>> map(str,range(10))
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
>>> def f(x):
return x*x
>>> print map(f,[1,2,3,4,5,6,7])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]
>>> def format_name(s):
s1=s[0].upper()+s[1:].lower()
return s1
>>> print map(format_name,['ASDF','jskk'])
['Asdf', 'Jskk']
필터 기능
함수를 받아와 list(리스트)는 각 요소를 차례로 판단하여 True 또는 False를 반환하는 함수입니다. filter()는 판단 결과에 따라 조건에 맞지 않는 요소를 자동으로 필터링하고 조건에 맞는 요소로 구성된 새로운 목록을 반환합니다. 🎜>>>> def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip())>0
>>> filter(is_not_empty,[None,'dshk',' ','sd'])
['dshk', 'sd']
>>> def pfg(x):
s=math.sqrt(x)
if s%1==0:
return x
>>> import math
>>> pfg(100)
>>> pfg(5)
>>> filter(pfg,range(100))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> def is_sqr(x):
return math.sqrt(x)%1==0
>>> is_sqr(100)
True
>>> filter(is_sqr,range(100))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
람다 함수는 익명 함수라고도 합니다. 즉, 함수에는 특정 이름이 없으며 다음과 같습니다. def로 생성된 메소드는 함수를 수신하는
>>> def foo():return 'Begin' >>> lambda:'begin' <function <lambda> at 0x0000000002ECC2E8> >>> s=lambda:'begin' >>> print s() begin >>> s= lambda x,y:x+y >>> print s(1,2) >>> def sum(x,y=6):return x+y >>> sum2=lambda x,y=6:x+y >>> sum2(4)
>>> filter(lambda x:x*x,range(1,5)) [1, 2, 3, 4]>>> map(lambda x:x*x,range(1,5)) [1, 4, 9, 16]>>> filter(lambda x:x.isalnum(),['8ui','&j','lhg',')j']) ['8ui', 'lhg']
reduce 함수
로 명명됩니다. 및 목록(list)인 경우 이 함수는 목록의 각 요소를 차례로 호출하고 결과 값으로 구성된 새 목록을 반환합니다.
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,5)) 24 >>> reduce(lambda x,y:x+y,[23,9,5,6],100) #初始值为100，依次相加列表中的值 143
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