本文会介绍如何将语句组织成函数,还会详细介绍参数和作用域的概念,以及递归的概念及其在程序中的用途。
一. 创建函数
函数是可以调用,它执行某种行为并且返回一个值。用def语句即可定义一个函数:(并非所有的函数都会返回一些东西)
def fibs(num):
result = [0,1]
for i in range(num-2):
result.append(result[-2]+result[-1])
return result
记录函数
如果想给函数写文档以便让人理解的话,可以加入注释(以#开头)。另一个方式就是直接写上字符串,它会作为函数的一部分进行存储,这成为文档字符串。
def square(x):
'计算x的平方'
return x*x
#文档字符串可以按如下方式访问:
>>> square._doc_
'计算x的平方'
二. 参数魔法
函数使用起来很简单,创建起来也不复杂,但是函数参数的用法有时就不可思议了。
2.1 我能改变参数吗
在函数内为参数赋予新值,不会改变外部任何变量的值:
>>> def to_change(n):
n = 's'
>>> name = 'b'
>>> to_change(name)
>>> name
'b'
字符串(以及数字和元组)是不可变的,即无法被修改。但是如果将可变的数据结构如列表用作参数时,参数就会被改变了。
>>> def change(n):
n[0] = 'ss'
>>> names = ['aa','zz']
>>> change(names)
>>> names
['ss', 'zz']
2.2 关键字参数和默认值
目前为止,我们所使用的参数都叫做位置参数。有时候参数顺序是很难记住的,为了让事情简单些,可以提供参数的名字:
>>> def hello(greeting,name):
print '%s,%name!'
>>> hello(greeting = 'hello',name = 'world')
hello,world!
这样一来,参数顺序就完全没影响了,但是参数名和值一定要对应。
这样使用参数名提供的参数叫做关键字参数,主要作用在于可以明确每个参数的作用。
关键字参数最厉害的地方在于可以在函数中给参数提供默认值:
>>> def hello(greeting = 'hello',name = 'world'):
print '%s,%name!'
当参数具有默认值时,调用的时候就不用提供参数了,可以不提供,提供一些或提供所有的参数。
>>> hello()
'hello,world!'
>>> hello('greeting')
'greeting,world!'
>>> hello(name = 'universe')
'hello,universe!'
2.3 收集参数
如果函数中能存储多个名字就好了,用户可以给函数提供任意多的参数,我们需要这样做:定义函数时提供一个参数,在前面加个星号。
>>> def print_para(*paras):
print paras
>>> print_para('ss')
('ss',)
>>> print_para(1,2,3)
(1, 2, 3)
参数前的星号将所有值放置在同一个元组中,可以说是将这些“其余位置的参数”收集起来再使用。如果不提供任何收集元素,参数得到的是一个空元组()。
但是如果需要处理关键字参数的“收集”操作,我们需要2个星号“**”:
>>> def print_params(x,y,z=3,*pospar,**keypar):
print x,y,z
print pospar
print keypar
>>> print_params(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2)
1 2 3
(5, 6, 7)
{'foo': 1, 'bar': 2}
>>> print_params(1,2)
1 2 3
()
{}
请仔细体味上面的例子,前三个参数是固定的,第四个参数pospar是位置参数,可以收集多个参数,第五个参数是关键字参数,可以收集多个关键字参数。当没有输入时,默认为空元组或者空字典。
2.4 反转过程
刚刚已经讨论过如何将参数收集为元组和字典了,如果使用*和**的话,还可以执行相反的操作。(1)在调用的时候使用
>>> def add(x,y):
return x+y
>>> params =(1,2)
>>> add(*params)
3
(2)在定义的时候使用
>>> def with_stars(**kds):
print kds['name'],'is',kds['age'],'years old'
>>> args = {'name':'Mr.Gumby','age':42}
>>> with_stars(**args)
Mr.Gumby is 42 years old
三. 作用域
在执行x=1赋值语句后,名称x引用到值1。这就像用字典一样,键引用值,当然,变量和所对应的值用的是个‘不可见'的字典。内建vars函数可以返回这个字典:
>>> x=1
>>> scope = vars()
>>> scope['x']
1
>>> scope['x'] += 1
>>> x
2
这个不可见的字典叫做命名空间或者作用域。除了全局作用域外,每个函数调用都会创建一个新的作用域。
一般学过编程的基本都知道什么是作用域了,这里就不细讲了。
四. 递归
递归的定义包括它们自身定义内容的引用。
一个有用的递归函数包含以下几部分:
(1)当函数直接返回值时有基本实例(最小可能性问题)
(2)递归实例,包括一个或者多个问题最小部分的递归调用。
这里的关键是将问题分解为小部分,递归不能永远继续下去,因为它总是以最小可能性问题结束,而这些问题又存储在基本实例中。
下面我们来看3个经典的递归例子:
A.阶乘
>>> def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
[/code]
B.幂
>>> def power(x,n):
if n == 0:
return 1
else:
return x * power(x,n-1)
C.二元查找(假设number必然在序列sequence中)
>>> def search(sequence,number,lower,upper):
if lower == upper:
assert num == sequence[upper]
return upper
else:
middle = (lower+upper) // 2
if number > sequence[middle]:
return search(sequence,number,middle+1,upper)
else:
return search(sequence,number,lower,middle)

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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