python -函数

函数是什么?

函数一词来源于数学，但编程中的「函数」概念，与数学中的函数是有很大不同的，具体区别，我们后面会讲，编程中的函数在英文中也有很多不同的叫法。在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中只有function，在Java里面叫做method。

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

特性:

1. 减少重复代码
2. 使程序变的可扩展
3. 使程序变得易维护

语法定义

1 def sayhi():#函数名
2     print("Hello, I'm nobody!")
3  
4 sayhi() #调用函数

可以带参数

 1 #下面这段代码
 2 a,b = 5,8
 3 c = a**b
 4 print(c)
 5  
 6 #改成用函数写
 7 def calc(x,y):
 8     res = x**y
 9     return res #返回函数执行结果
10  
11 c = calc(a,b) ＃结果赋值给c变量
12 print(c)

函数参数与局部变量

形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值

默认参数

看下面代码

 1 def stu_register(name,age,country,course):
 2     print("----注册学生信息------")
 3     print("姓名:",name)
 4     print("age:",age)
 5     print("国籍:",country)
 6     print("课程:",course)
 7  
 8 stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
 9 stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
10 stu_register("刘老根",25,"CN","linux")

有没有发现国籍都是CN，这时候可以将country的值设为默认值，即

1 def stu_register(name,age,course,country="CN"):

这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。

为什么要将country变量移到最后？

这里有个知识点叫做，关键参数和位置参数，正常情况下，给参数传值要按照顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需要指定参数名即可，前提是关键参数必须在位置参数之后。

非固定参数

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数

1 #输出为元组：*args
2 def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
3     print(name,age,args)
4 
5 #输出为字典：**kwargs
6 def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
7     print(name,age,args,kwargs)

局部变量与全局变量的区别：

区别就在于二者的作用域不同，局部变量作用域为函数内部，全局变量内外皆可。

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:

1. 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，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
2. 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None 

递归：

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

 1 def calc(n):
 2     print(n)
 3     if int(n/2) ==0:
 4         return n
 5     return calc(int(n/2))
 6  
 7 calc(10)
 8  
 9 输出：
10 10
11 5
12 2
13 1

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 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

3. 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）

递归函数实际应用案例，二分查找

 1 data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]
 2  
 3  
 4 def binary_search(dataset,find_num):
 5     print(dataset)
 6  
 7     if len(dataset) >1:
 8         mid = int(len(dataset)/2)
 9         if dataset[mid] == find_num:  #find it
10             print("找到数字",dataset[mid])
11         elif dataset[mid] > find_num :# 找的数在mid左面
12             print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
13             return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
14         else:# 找的数在mid右面
15             print("\033[32;1m找的数在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
16             return binary_search(dataset[mid+1:],find_num)
17     else:
18         if dataset[0] == find_num:  #find it
19             print("找到数字啦",dataset[0])
20         else:
21             print("没的分了,要找的数字[%s]不在列表里" % find_num)
22  
23  
24 binary_search(data,66)

匿名函数：

匿名函数就是不需要显式的指定函数。

 1 #这段代码
 2 def calc(n):
 3     return n**n
 4 print(calc(10))
 5  
 6 #换成匿名函数
 7 calc = lambda n:n**n
 8 print(calc(10))
 9 
10 #和其他函数搭配使用：
11 res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
12 for i in res:
13     print(i)
14 
15 #输出
16 1
17 25
18 49
19 16
20 64

高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

1 def add(x,y,f):
2     return f(x) + f(y)
3  
4  
5 res = add(3,-6,abs)
6 print(res)

内置函数：

内置函数详解 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 

 1 #compile
 2 f = open("函数递归.py")
 3 data =compile(f.read(),'','exec')
 4 exec(data)
 5 
 6 
 7 #print
 8 msg = "又回到最初的起点"
 9 f = open("tofile","w")
10 print(msg,"记忆中你青涩的脸",sep="|",end="",file=f)
11 
12 
13 # #slice
14 # a = range(20)
15 # pattern = slice(3,8,2)
16 # for i in a[pattern]: #等于a[3:8:2]
17 #     print(i)
18 #
19 #
20 
21 
22 #memoryview
23 #usage:
24 #>>> memoryview(b'abcd')
25 #
26 #在进行切片并赋值数据时，不需要重新copy原列表数据，可以直接映射原数据内存，
27 import time
28 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
29     data = b'x'*n
30     start = time.time()
31     b = data
32     while b:
33         b = b[1:]
34     print('bytes', n, time.time()-start)
35 
36 for n in (100000, 200000, 300000, 400000):
37     data = b'x'*n
38     start = time.time()
39     b = memoryview(data)
40     while b:
41         b = b[1:]
42     print('memoryview', n, time.time()-start)