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【Python 零基础入门】 函数

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【Python 零基础入门】第五课 函数

  • 【Python 零基础入门】第五课 函数
  • 函数在生活中的类比
  • 函数
    • 为什么要使用函数
    • 函数的格式
    • 无参函数
    • 含参函数
  • 参数
    • 形参
    • 实参
  • 变量
    • 作用域
    • 局部变量
    • 全局变量
  • 递归函数
    • 基本的递归
    • 斐波那契数列
  • Lambda 表达式
  • 高阶函数
    • map 函数
    • filter 函数
    • reduce 函数
    • 结合
  • Python 装饰器 (了解)
    • 基础装饰器
    • 参数化装饰器
  • 生成器 (了解)
    • 基础生成器
    • 生成器表达式
  • 总结
  • 练习
    • 基础函数练习
    • 递归练习
    • Lambda 表达式
  • 答案
    • 基础函数练习
    • 递归函数
    • Lambda 表达式

【Python 零基础入门】第五课 函数

当我们首次接触到编程时, 我们往往会听到 “函数” 这个概念. 那么问题来了, 函数到底是什么? 为什么函数在编程中如此重要? 简而言之, 函数是一个独立的代码块, 可以帮助我们执行某个特定的任务. 你可以将函数想象成一个机器人, 帮我我们来执行任务. 我们给它输入, 处理后, 返回给我们一个输出. 在代码中使用函数不仅能使得代码有更好的可读性, 而且能帮助我们避免重复 & 减少错误.

Python 零基础入门 函数

函数在生活中的类比

想象一下, 每天早晨你都会做同样的事情: 起床, 洗脸, 刷牙, 吃早餐. 现在, 如果每天你都要详细列出这些步骤, 那么一段时间后, 这会变得非常枯燥和重复. 相反, 你可能更倾向于简单地说: “我正在做我的早晨例行公事”. 这就是函数在编程中的作用. 它允许你将一个任务的所有步骤封装在一个定义良好的代码块中, 然后通过一个简单的函数调用来执行它.

函数

函数 (Function) 是一段可以帮助我们实现我们想要功能的代码段. 函数可以重复使用, 我们也可以自定义函数. 在 Python 中, 函数可以帮助我们, 执行单一的, 相关的操作. 函数可以提高应用的模块性, 并提高代码的复用率. Python 为我们提供了许多内置函数, 如print(), 但我们也可以自己创建函数, 这些被称为自定义函数.

为什么要使用函数

函数 (Function) 提供了一种将复杂问题拆分的方法. 通过定义函数, 我们可以避免重复相同的代码, 提高程序可读性, 以便更好的维护.

函数的格式

在 Python 中, 我们可以使用 “def” 关键字来定义函数. 函数可以带参数也可以不带参数.

格式:

# 定义函数
def 函数名(参数1, 参数2, 参数3...):
	函数主体

定义了函数之后, 我们可以通过函数名来调用函数, 并传递必要的参数:

# 调用函数
函数名(参数1, 参数2, 参数3...)

无参函数

例子:

# 定义无参函数
def func():
    print("祖国你好")

# 调用函数
func()

输出结果:

祖国你好

含参函数

例子:

# 定义函数
def num_compare(num1, num2):
    # 条件判断, 比较数字大小
    if num1 > num2:
        print("第一个数字大")
    elif num1 == num2:
        print("两个数字相同")
    else:
        print("第二个数字大")

# 调用函数
num_compare(1, 2)

输出结果:

第二个数字大

更优的写法:

# 定义函数
def num_compare(num1, num2):
    # 判断传入的参数是否为数字
    if str(num1).isdigit() == False or str(num2).isdigit() == False:
        print("参数必须为数字")
        return  # 跳出函数

    # 条件判断, 比较数字大小
    if num1 > num2:
        print("第一个数字大")
    elif num1 == num2:
        print("两个数字相同")
    else:
        print("第二个数字大")

# 调用函数
num_compare("a", 2)
num_compare("c", "d")
num_compare(1, 2)

输出结果:

参数必须为数字
参数必须为数字
第二个数字大

我们将传入的参数转换为字符串 (String), 然后通过函数isdigit()判断是否为数字, 避免了可能会发生的错误.

参数

参数 (Parameter)

Python 中的参数有两大类:

  • 形式参数
  • 实际参数

形参

形参 (形式参数), 是在函数定义, 的时候命名的参数.

例子:

# 定义函数
def sum(num1, num2):  # num1, num2为形式参数
    # 返回求和
    return num1 + num2
    
# 获取结果
total = sum(2, 3)  # 2, 3为实际参数
print(total)

输出结果:

5

实参

实参 (实际参数) 是在实际执行是, 传递给函数的参数. 形参相当于实参的一个副本.

例子:

# 定义函数
def multi(num1, num2):  # num1, num2为形式参数

    # 返回乘积
    return num1 *num2


# 获取结果
total = multi(2, 3)  # 2, 3为实际参数
print(total)

输出结果:

6

变量

作用域

作用域 (Scope) 是函数中的一个重要概念. 函数内部什么的变量是局部变量 (Local Variable) 仅在函数内有效, 而在函数外部声明的变量属于全局变量 (Global Variable), 作用域为全局.

局部变量

局部变量 (Local Variable) 只能在变量所在的函数内使用. 当我们创建局部变量时, 内存中会临时分配一块空间, 当函数执行完该临时空间就会被回收.

例子:

# 定义函数
def func():
    # 局部变量
    a = 10
    b = 20

    # 调试输出
    print("函数内")
    print(a)
    print(b)

# 调用函数
func()

# 在函数外调用变量 (报错)
print("函数外")
print(a)
print(b)

输出结果:

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Windows/Desktop/讲课/第五课 函数/第五课 局部变量.py", line 17, in <module>
    print(a)
NameError: name 'a' is not defined
函数内
10
20
函数外

注意: 局部变量无法在函数外调用

全局变量

例子:

# 在函数体外定义的变量为全局变量
a = 10

# 定义函数
def func():
    # 使用global修饰符在函数内申明变量
    global b
    b = 10

    # 调试输出
    print("函数内")
    print(a)
    print(b)


# 调用函数
func()

# 输出结果
print("函数外")
print(a)
print(b)

输出结果:

函数内
10
10
函数外
10
10

递归函数

递归函数 (Recursive Functions) 是一种自己调用自己的函数. 使用递归函数可以解决很多问题, 例如计算接触货斐波那契数列.

格式:

def 递归函数(参数):
    if 停止条件:  # 也被称为基线条件 (base case)
        return 基线结果
    else:
        # 更新参数，通常是减小问题规模
        新参数 = 更新参数(参数) 
        return 一些操作 + 递归函数(新参数)

基本的递归

阶乘的例子:

5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120

定义一个递归函数来计算阶乘:

# 定义阶乘函数
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        # 递归
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))

输出结果:

120

斐波那契数列

讲一下递归中讲点的例子, 斐波那契数列 (Fibonacci Sequence) 的前两个数字是 0 和 1, 之后每个数字都是前两个数字的和:

# 定义斐波那契函数
def fibonacci(n):

    # 停止条件
    if n <= 1:
        return n

    # 递归, 前两数相加
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(7))

输出结果:

120
13

Lambda 表达式

Lambda 表达式又被称为匿名函数, 因为 Lambda 表达式没有具体的名字.

例子:

# 基本的算术操作
f = lambda x, y: x + y  # 加法
print(f(2, 3))  # 输出: 5

# 字符串操作
capitalize = lambda s: s.capitalize()  # 大写
print(capitalize('hello'))  # 输出: Hello

# 逻辑操作
is_even = lambda x: x % 2 == 0
print(is_even(4))  # 输出: True

# 列表操作
get_last = lambda x: x[-1]  # 取最后元素
print(get_last([1, 2, 3, 4]))  # 输出: 4

# 条件操作
check_sign = lambda x: 'positive' if x > 0 else 'negative' if x < 0 else 'zero'
print(check_sign(-5))  # 输出: negative

# 函数作为参数
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16]

高阶函数

下面我们来讲一下 Python 中常用的高阶函数. Python 中的内置函数map(), filter(), reduce()都是高阶函数的例子.

map 函数

map()函数可以将一个函数应用于一个或多个可迭代对象.

格式:

map(function, iterables)

参数:

  • function: 函数
  • iterables: 可迭代函数, 比如数组

例子:

# 创建数组
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)  
print(list(squared))

输出结果:

[1, 4, 9, 16]

filter 函数

filter()函数用于过滤可迭代对象, 返回一个迭代器.

# 创建数组
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)  # 使用 Lambda 进行筛选
print(list(even_numbers))

输出结果:

[2, 4]

reduce 函数

reduce()函数连续地应用函数到一个序列上, 从左到右, 以减少该序列一个个的值. 我们可以使用reduce()来对所有元素进行求和.

例子:

from functools import reduce


# 创建数组
numbers = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(result)

输出结果:

10

结合

先使用map()计算每个数字的平方, 然后使用filter()函数过滤出偶数平方.

# 创建数组
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
even_squares = filter(lambda x: x % 2 == 0, squared)
print(list(even_squares))

输出结果:

[4, 16]

高阶函数的好处:

  • 使用高阶函数可以使得我们的代码更简洁, 易读. 高阶函数允许我们在更高的层次上考虑的的代码逻辑, 而不是深陷于循环和条件语句的细节.

Python 装饰器 (了解)

装饰器 (Decorator) 是 Python 的一个强大工具, 允许我们在不修改原有代码的情况下增加函数或方法.

基础装饰器

下面是一个基础装饰器, 会在函数运行前后都输出一条信息:

# 定义装饰器
def simple_decorator(func):
    """
    基础装饰器
    :param func: 函数作为参数
    :return: 包装函数
    """
    def wrapper():
        print("函数运行前")
        func()
        print("函数运行后")
    return wrapper

# 使用装饰器
@simple_decorator
def hello():
    print("Hello, World!")

# 调用函数
hello()

输出结果:

函数运行前
Hello, World!
函数运行后

参数化装饰器

def repeat(num):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@repeat(num=3)
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("我是小白呀")

输出结果:

Hello, 我是小白呀!
Hello, 我是小白呀!
Hello, 我是小白呀!

生成器 (了解)

生成器 (Generator) 是 Python 中的一种迭代器, 允许我们在迭代时动态生成值, 而不是预先在内存中存储它们.

基础生成器

通过使用yield关键字, 创建一个简单的生成器.

例子:

def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = simple_generator()
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2

输出结果:

1
2

生成器表达式

例子:

squared = (x*x for x in range(5))
print(next(squared))  # 输出: 0
print(next(squared))  # 输出: 1

输出结果:

0
1

总结

函数是编程中的核心构建块之一, 它们不仅提供了一种组织和复用代码的方式, 还为代码的模块化提供了一种手段。通过这篇博客, 我们已经探讨了 Python 中函数的各个方面, 从基础的函数定义和调用, 到参数传递, 再到更高级的概念, 如闭包, 装饰器和高阶函数.

我们学习了如何使用默认参数, 关键字参数和可变参数来给函数提供更大的灵活性. 同时, 我们也了解了如何使用返回值来将数据从函数传回给调用者.

在深入研究高阶函数时, 我们发现 Python 的函数是一等公民, 可以像其他对象一样被传递和返回. 这为我们提供了强大的工具, 如 map()、filter() 和 reduce(), 使我们能够编写更简洁和高效的代码.

练习

基础函数练习

练习 1:

  • 编写一个函数，接受两个数字参数并返回它们的和
    练习 2:
  • 编写一个函数，接受一个字符串参数并返回其反转字符串
    练习 3:
  • 创建一个函数，接受一个整数列表并返回其平均值

递归练习

练习:

  • 设计一个递归函数，检查一个字符串是否是回文

Lambda 表达式

练习 1:

  • 使用 filter() 函数和 lambda 表达式从一个整数列表中筛选出平方数
    练习 2:
  • 使用 map() 函数和 lambda 表达式将一个整数列表中的每个数字立方
    练习 3:
    使用 reduce() 函数和 lambda 表达式计算数字列表的乘积
    练习 4:
    在不使用切片的情况下, 使用 lambda 表达式反转列表

答案

基础函数练习

练习 1:

"""
@Module Name: 基础函数练习.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
基础函数练习
"""


# 定义函数
def add(num1, num2):
    return num1 + num2

# 调用函数
print("两数之和:", add(1, 2))

输出结果:

两数之和: 3

练习 2:

"""
@Module Name: 基础函数练习.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
基础函数练习
"""


# 定义函数
def reverse_string(str):
    str_list = list(str)
    result = "".join(str_list[::-1])
    return result

# 调用函数
print("反转字符串:", reverse_string("我是小白呀"))

输出结果:

反转字符串: 呀白小是我

练习 3:

"""
@Module Name: 基础函数练习.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
基础函数练习
"""


# 定义函数
def average(array):
    return sum(array) / len(array)

# 调用函数
print("数组平均值:", average([1, 2, 3, 4, 5]))

输出结果:

3.0

递归函数

# 定义函数
def func(str):

    # 停止条件
    if len(str) <=1:
        return True

    if str[0] == str[-1]:
        return func(str[1:-1])

    return False

输出结果:

True
False

Lambda 表达式

练习 1:

"""
@Module Name:  Lambda表达式.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
Lambda表达式
"""


# 定义列表
array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print("原始数组:", array)

# Lambda表达式
array_even = list(filter(lambda x:x**0.5 % 1 == 0, array))
print("筛选平方数:", array_even)

输出结果:

原始数组: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
筛选平方数: [1, 4, 9]

练习 2:

"""
@Module Name:  Lambda表达式.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
Lambda表达式
"""


# 定义列表
array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print("原始数组:", array)

# Lambda表达式
array_cube = list(map(lambda x:x**3, array))
print("数组立方:", array_cube)

输出结果:

原始数组: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
数组立方: [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]

练习 3:

"""
@Module Name:  Lambda表达式.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
Lambda表达式
"""


from functools import reduce


# 定义列表
array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print("原始数组:", array)

# Lambda表达式
result = reduce(lambda x, y:x*y, array)
print("数组乘积:", result)

输出结果:

原始数组: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
数组立方: 362880

练习 4:

"""
@Module Name:  Lambda表达式.py
@Author: CSDN@我是小白呀
@Date: October 11, 2023

Description:
Lambda表达式
"""


from functools import reduce


# 定义列表
array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print("原始数组:", array)

# Lambda表达式
result = reduce(lambda x, y:[y] + x, array, [])
print("反转后的数组:", result)

输出结果:

原始数组: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
反转后的数组: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

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