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python高级函数,Python中的高阶函数
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20201014-python高级函数作业
1、定义一个使用不定长参数的函数，并在函数中打印出参数及其类型，统计传入参数的个数
def test(a,b,*args,c=10,**kwargs):
print("a=",a)
print("b=",b)
print("args=",args)
print("c=",c)
print("kwargs=",kwargs)
print("参数总长度:",1+1+len(args)+1+len(kwargs))
test(1,2,3,4,5,m=4)
def test(a,b,c=10,*args,**kwargs):
print("a=",a)
print("b=",b)
print("args=",args)
print("c=",c)
print("kwargs=",kwargs)
print("参数总长度:",1+1+len(args)+1+len(kwargs))
test(1,2,3,4,5,m=4)
2、定义一个函数max，接受的参数类型是数值，最终返回两个数中的最大值
def max(num1,num2):
if num1num2:
return num1
else:
return num2
3、定义一个函数min，接受的参数类型是数值，最终返回两个数中的最小值
def min(num1,num2):
if num1num2:
return num1
else:
return num2
4、分别定义加减乘除四个函数实现两个数之间的加减乘除操作
# 加法
def add(a,b):
return a+b
# 减法
def sub(a,b):
return a-b
# 乘法
def mul(a,b):
return a*b
# 除法
def div(a,b):
if b==0:
return 0
else:
return a/b
5、分别定义加减乘除四个函数，然后实现多个数之间的累加累减累除累乘操作，如[1,2,3,4,5]，累加即是1+2+3+4+5，注意当使用除法时，应判断被除数不能为0
#累加
def add(a,b,*args):
s=a+b
for i in args:
s=s+i
return s
#累减
def sub(a,b,*args):
s=a-b
for i in args:
s=s-i
return s
#累乘
def mul(a,b,*args):
s=a*b
for i in args:
s=s*i
return s
#累除
def div(a,b,*args):
if b==0:
return a
else:
s=a/b
for i in args:
if i ==0:
continue
else:
s=a/b
return s
6、使用不定长参数定义一个函数max_min，接受的参数类型是数值，最终返回这些数中的最大值和最小值——错题
def max_min(*args):
max=0
min=0
if len(args)==0:
return 0,0
elif len(args)==1:
return args[0],args[0]
else:
max=args[0]
min=args[0]
for i in args:
if maxi:
max=i
if mini:
min=i
return max,min
7、定义一个函数，返回n的阶乘的最后结果，并打印出如5阶乘"5!=120”的效果——错题
def f(n):
s=1
for i in range(n):
s=s*(i+1)
print('%s!=%s' %(n,s))
f(5)
8、定义一个函数，返回由n(包含n)以内的奇数或者偶数组成的列表，默认返回全是奇数的列表
def f(n,type='j'):
ls=[]
if type=='j':
for i in range(1,n+1):
if i%2==1:
ls.append(i)
if type=='o':
for i in range(1,n+1):
if i%2==0:
ls.append(i)
return ls
9、定义一个函数，打印出n以内的所有的素数（指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。）——错题
def f(n):
ls=[2]
for i in range(3,n):
for j in range(2,i):
if i%j == 0:
break
else:
ls.append(i)
print(ls)
10、定义一个函数，接受三个参数，分别为字符串s、数值a1、数值a2，将字符串s从下标a1开始的a2个字符删除，并把结果返回，a2默认值为0——错题
def cut_str(s,a1,a2=0):
length = len(s)
if a1+1length or a2 == 0:
return s
else:
s1 = s[:a1]
s2 = s[a1+a2:]
return s1+s2
print(cut_str("hello",6,1))
11、请定义两个函数，一个函数画正方形，一个函数画三角形，并且可以从键盘输入值来决定画正方形还是画三角形以及决定是否退出程序
我的答案：
import turtle
def z():
for i in range(4):
turtle.fd(20)
turtle.right(90)
def s():
for i in range(3):
turtle.fd(20)
turtle.right(120)
m=input('请输入值，z画正方形，s画三角形，其它任意键退出程序：')
if m =='z':
z()
elif m=='s':
s()
else:
print('退出程序')
官方答案:
def square(n):
for i in range(n):
print("*"*n)
def triangle(n):
for i in range(n):
print("*"*(i+1))
12、定义函数findall，实现对字符串find方法的进一步封装，要求返回符合要求的所有位置的起始下标，如字符串"helloworldhellopythonhelloc++hellojava"，需要找出里面所有的"hello"的位置，最后将返回一个元组(0,10,21,29)，即将h的下标全部返回出来，而find方法只能返回第一个——没懂
def findall(string, s):
ret = []
if s=='':
return ret
while True:
index = string.find(s)
if index != -1:
if len(ret)!=0:
ret.append(ret[-1]+index+len(s))
else:
ret.append(index)
string = string[index+len(s):]
else:
break
return ret
print(findall("abc-abc-abc-","-"))
相关问答
Q1: Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
Q2: Python 函数进阶-高阶函数
高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数。
高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数。
function：函数，可以是 自定义函数 或者是 内置函数；
iterable：可迭代对象，可迭代性数据。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来，然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数，配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理，如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕，返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到，reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数，
iterable：可迭代对象；
key：指定函数，默认为空；
reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；
如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数，就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序，返回新的数据，不会改变原有的数据。
注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序，而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢？
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
文章来自
Q3: 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
