函数高级Python,函数高级能系列

python函数高级

一、函数的定义

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，想要执行这个函数，只需要调用函数名即可

特性：

减少重复代码

使程序变得可扩展

使程序变得易维护

二、函数的参数

2.1、形参和实参数

形参，调用时才会存在的值

实惨，实际存在的值

2.2、默认参数

定义：当不输入参数值会有一个默认的值，默认参数要放到最后

2.3、 关键参数

定义： 正常情况下，给函数传参数要安装顺序，不想按顺序可以用关键参数，只需要指定参数名即可，（指定了参数名的就叫关键参数），但是要求是关键参数必须放在位置参数（以位置顺序确定对应的参数）之后

2.4、非固定参数

定义： 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数，就可以使用非固定参数

# 通过元组形式传递

# 通过列表形式传递

# 字典形式（通过k,value的方式传递）

# 通过变量的方式传递

三、函数的返回值

作用：

返回函数执行结果，如果没有设置，默认返回None

终止函数运行，函数遇到return终止函数

四、变量的作用域

全局变量和局部变量

在函数中定义的变量叫局部变量，在程序中一开始定义的变量叫全局变量

全局变量作用域整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数

当全局变量与局部变量同名是，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用，其他地方全局变量起作用

同级的局部变量不能互相调用

想要函数里边的变量设置成全局变量，可用global进行设置

五、特殊函数

5.1、嵌套函数

定义： 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数

提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用，意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用，依次内推

匿名函数

基于Lambda定义的函数格式为： lambda 参数:函数体

参数，支持任意参数。

匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。

# 与三元运算结合

5.3、高阶函数

定义：变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件，即是高阶函数

接收一个或多个函数作为输入

return返回另一个函数

5.4、递归函数

定义:一个函数可以调用其他函数，如果一个函数调用自己本身，这个函数就称为递归函数

在默认情况下Python最多能递归1000次，（这样设计师是为了防止被内存被撑死）可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改

递归实现过程是先一层一层的进，然后在一层一层的出来

必须有一个明确的条件结束，要不然就是一个死循环了

每次进入更深层次，问题规模都应该有所减少

递归执行效率不高，递归层次过多会导致站溢出

# 计算4的阶乘 4x3x2x1

# 打印数字从1-100

5.5、闭包现象

定义:内层函数调用外层函数的变量，并且内存函数被返回到外边去了

闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域

相关问答

Q1: Python 高阶函数的使用

1. Python有哪些高阶函数，功能分别是什么

Python有三大高阶函数，分别是 map 、 reduce 、 filter 函数。

2. map高阶函数

map函数有两个参数，第一个参数要求传递一个函数对象，第二个参数要求传递一个可迭代序列。直接看案例

运行结果：

3. reduce高阶函数

reduce高阶函数位于functools模块中，使用前需要先进行导入。reduce高阶函数可以有三个参数，第一个参数要求传递一个函数对象（必传），第二个参数要求传递一个可迭代序列（必传），第三个函数是一个初始值（不必传，可以有默认值）。直接看案例

运行结果：

4. filter高阶函数

filter高阶函数有两个参数，第一个参数是一个函数对象，第二个参数是一个可迭代序列。直接看案例

运行结果：

Q2: 一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

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。如下所示：

map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义？闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包？

如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别：

简单的使用如下：

偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义：

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：

Q3: Python的5种高级用法

Lambda 函数

Python 函数一般使用 def a_function_name() 样式来定义，但是对于 lambda 函数来说，我们其实根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。

使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。

Generator 函数

其实，Generator函数是一个类似于迭代器的函数，就是它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

关于Python的5种高级用法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Q4: python 高阶函数有哪些

1、高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。

(1)把函数作为实参

(2)把函数作为返回值

2、系统的内置高阶函数

(1)map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回

(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算

(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素

(4)sorted函数：排序函数

把用户名按照首字母不区分大小写排序

(5)sorted()函数按照关键字排序

关键字：商品个数

(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找

(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回

3、高阶函数的应用：

(1)sorted函数：

(2)sorted函数默认是从小到大排序

4、装饰器

装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式

(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间

import functools

@functools.wraps(f)   ##保留原有函数的属性

运行结果：

(2)此装饰器的功能：用户登录认证

运行结果：

(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额

import inspect

inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参

(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误

(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和

python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！