6 python函数

函数

在实现某个功能对应的代码的时候，如果将实现功能对应的函数放到函数中，那么下一次再需要这个功能的时候，就可以不用再写这个功能对应的代码，直接调用这个功能对应的函数。

1.什么是函数

函数就是实现某一特点功能的代码的封装 - 函数就把实现某一功能的代码打成一个包，以后再需要这个功能的时候，直接使用函数就行了。

1) 函数分类

a.系统函数（已经造好的机器）：由系统创建好函数，只需要在需要他们提供的功能的时候去调用它，例如：print、input、max、type等

b.自定义函数（自己造机器）：由程序员自己创建的函数

2.定义函数（创建函数）

1) 语法：

def 函数名（形参列表）：
函数说明文档
函数体

2) 说明：

a.def - 关键字；固定写法
b.函数名 - 程序员自己;
两个要求：是标识符、不是关键字
三个规范：见名知义（看到函数名大概知道这个函数的功能）、不使用系统函数名、类名或者模块名、
所有字母都小写，多个单词用下划线隔开
c.() - 固定写法
d.形参列表 - 以’变量名1，变量名2，变量名3，…'的形式存在，这儿的每一个变量就是一个形参；
形参的个数可以是任意多个：0个、1个、2个 …
形参可以将函数外部的数据传递到函数里面

e.函数说明文档 - 本质就是一个多行注释

f.函数体 - 函数体就是好def保持一个缩进的一条或者多条语句（至少一条）
逻辑上，函数体就是实现函数功能的代码

3) 初学者定义函数的步骤

第一步：确定函数功能
第二步：确定函数名
第三步：确定形参（看实现函数的功能需不需要额外的数据，需要几个）
第四步：通过函数体实现函数功能（这个时候直接将形参作为对应的数据使用）
第五步：确定函数返回值
第六步：写函数说明文档

# 案例：定义一个函数求任意两个数的和
def sum_2(num1, num2):
    print(num1 + num2)
num1 = 33
num2 = 78
sum_2(num1, num2)


# 案例：统计一个字符串中中文的个数
def count_chinese(string):
    """
    (功能说明区)统计一个字符串中中文的个数
    :param string: （参数说明）需要统计的字符串
    :return: （返回值说明）None
    """
    count = 0
    for x in string:
        if '\u4e00' <= x <= '\u9fa5':
            count += 1
    print(count)
count_chinese('国际化后即可ghjh')


# 案例：提取两个字符串中公共字符
def common_character(string1, string2):
    for x in string1:
        if x in string2:
            print(x, end='')
common_character('fgjyuiy', 'fhgj')
print()


# 案例：求10!
def factorial(num):
    sum = 1
    for x in range(1, num + 1):
        sum *= x
    print(sum)
factorial(10)

3.调用函数

1）语法：

函数名（实参列表）

2）说明：

函数名 - 必须是已经定义好的函数名

​ （需要哪个函数功能就调用哪个函数，就写哪个函数的函数名）

() - 固定写法

实参列表 - 实参就是通过形参从函数外部传递到函数内部的数据

​ 以‘数据1，数据2，数据3…的形式存在，这儿的每个数据就一个实参，实参的个数由形参的个数决定’

重要结论：定义函数的时候就执行函数体，调用函数的时候才会执行，调用多少次，函数体就执行多少次。

调用过程：每次调用函数的时候：

1）回到函数定义的位置

2）传参（用实参给形参赋值）

3）执行函数体

4）确认返回值

5）回到函数调用的位置接着往后执行

4.参数

1.位置参数和关键词参数

根据调用函数的时候实参提供方式的不同，可以将实参分为位置参数和关键字参数

注意： a.如果位置参数和关键字参数一起使用，那么位置参数必须在关键字参数的前面

​ b.不管以什么样的方式传参，必须保证每个参数都有值，并且每个参数只有一个值

1）位置参数

• 直接将多个数据用逗号隔开，让实参和形参从位置上一一对应

2）关键字参数

• 以‘形参名=实参名1，形参名2=实参名2，…’形式存在的参数

# 位置参数
func1(10, 20, 30)
func1(20, 10, 30)

# 关键词参数
func1(a=10, b=20, c=30)
func1(b=20, a=10, c=30)

# 位置参数和关键字参数一起用
func1(10, b=20, c=30)
# func1(a=10,20,c=30)  会报错，位置参数必须在关键字参数的前面
# func1(20,a=10,c=30)  会报错，a赋值了多个值

2.参数默认值

1）定义函数的时候可以以‘形参名=值’的方式给形参赋默认值，有默认值的参数在调用函数的时候可以不用传参。

def func2(a=1, b=2, c=3):
    print(f'a:{a},b:{b},c:{c}')


func2()  # a:1,b:2,c:3
func2(10)  # a:10,b:2,c:3
func2(10, 20)  # a:10,b:20,c:3
func2(10, 20, 30)  # a:10,b:20,c:30
# 如果要跳过前面有默认值的参数，直接给后面的参数传参，必须使用关键字参数
func2(c=30)  # a:1,b:2,c:30
func2(b=20)  # a:1,b:20,c:3

2）定义函数的时候可以有的参数有默认值，有的参数没有默认值，但是没有默认值的参数必须在有默认值参数的前面

def func3(a, b=2, c=3):
# def func4(a=1,b,c=3) 会报错，没有默认值的参数必须放在有默认值的参数的前面
    print(f'a:{a},b:{b},c:{c}')

3.参数类型说明

定义函数的时候可以对参数类型进行说明：

1）没有默认值的参数：形参名：类型名

2）有默认值的参数：默认值的数据类型就是参数类型

def func7(str1: str, list1: list, str2=''):
    print(str1.isdigit())
    print(list1[0])
    print(str2[0])

5.返回值

1.什么是返回值

返回值就是从函数内部传递到函数外部的数据。

定义函数的时候，需不需要添加返回值的建议：看实现函数的功能有没有产生新的数据，如果有新的数据，就将新的数据作为返回值返回。

2.怎么确定函数返回值

- 怎么将一个数据作为函数的返回值返回

返回值就是return关键字后面的表达式的值（函数内部产生的数据，如果不用返回值返回是无法在函数外部使用）

return 数据

def sum_2(num1, num2):
    result = num1 + num2
    return result


sum_2(10, 20)
print(sum_2(10,20))

3.怎么使用函数返回值

函数调用表达式的值就是函数的返回值（Python中每个函数的函数调用都是有结果的，这个结果就是这个函数在调用的时候得到的返回值）

函数调用表达式 - 调用函数的语句

注意：每次调用函数的时候，会执行函数体

def func1(num=1):
    print(num)


def sum_2(num1, num2):
    result = num1 + num2
    return result


result1 = sum([10, 20, 30])
print(f'result1:{result1}')
result2 = sum_2(10, 20)
print(f'result2:{result2}')
result3 = func1()
print(f'reslut3:{result3}')

# 删除指定数字列表中所有的负数
# 方法一：创建新的列表，储存返回值
def del_minus(nums: list):
    new_nums = []
    for x in nums:
        if x >= 0:
            new_nums.append(x)
    return new_nums


list1 = [10, -10, 26, -78, 6]
result = del_minus(list1)
print(result)  # [10, 26, 6]


# 直接删除原列表元素，不需要返回值
def del_minus2(nums: list):
    for x in nums[:]:
        if x <= 0:
            nums.remove(x)


list1 = [10, -10, 26, -78, 6]
del_minus2(list1)
print(list1)  # [10, 26, 6]

4. return的作用

注意：return只能在函数体中使用

1)将数据作为函数的返回值返回

2)结束函数（执行函数体的时候如果遇到return，函数直接结束）

def func3(n):
    for x in range(1, n):
        if n % 3 == 0:
            return x
        print(f'x:{x}')


print(func3(5))
#x:1
#x:2
#x:3
#x:4
#None

6.变量作用域

变量定义完成后的作用范围

根据变量作用域的不同，可以将变量分为全局变量和局部变量

1）全局变量

Python中没有定义在函数和类的变量默认都是全局变量

作用域：从定义开始到程序结束

2）局部变量

Python定义在函数中的变量

作用域：从定义到函数结束

3）全局变量和局部变量的存储原理

1）全局变量默认保存在全局栈区间，全局栈区间会在程序结束后自动释放。

2）调用函数的时候系统会自动为这个函数创建一个临时栈区间，用来保存函数中产生的数据（局部变量就是保存在函数对应的临时栈区间中的），函数对应的临时栈区间会在函数调用结束的时候自动释放

3）在函数中可以通过关键字 global修改局部变量的保存方式

name = '小明'
def func1():
    global num1  #在函数内部定义全局变量用global
    num1 = 10
    
    global name  #在函数中，用global改变全局变量的值
    name = '小花'

func1()
print(num1)
print(name)

7.匿名函数(lambda)

• 没有名字的函数

  函数名 = lambda 形参列表：返回值

相当于：

​ def 函数名(形参列表):

​ return 返回值

注意:

​ 1.匿名函数的形参至少一个

​ 2.匿名函数的调用和普通函数一样

​ 3.无默认值的类型说明在匿名函数中不能用

# 案例：定义一个匿名函数，求任意两个数的和
sum_1 = lambda a, b: a + b
print(sum_1(1, 2))
print(sum_1(a=1, b=2))

sum_2 = lambda a=1, b=2: a + b
print(sum_2())

# 练习：定义一个匿名函数，判断指定的年是否是闰年
is_leap_year = lambda year: year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0
print(is_leap_year(2000))
print(is_leap_year(2001))

8.实参高阶函数

函数的参数是函数的函数就是实参高阶函数

给参数是函数的参数传参：a.使用普通函数函数名；b.使用匿名函数

重点：掌握系统或者第三方库提供的实参高阶函数的用法

常见的实参高阶：max、min、sorted、列表.sort、map、reduce

def func5(x):
    print(x.split('+'))

func5('abc')
print('---------------------------------------华丽的分割线------------------------------------')


# func6就是一个实参高阶函数
def func6(x):
    # x = t
    x()     # t()

def t():
    print('t函数')

func6(t)
print('---------------------------------------华丽的分割线------------------------------------')


# func7是实参高阶函数
def func7(x):
    # x = t2
    # x = lambda n1, n2: n1 + n2
    print(x(10, 20) + 30)
    # print(t2(10, 20) + 30)  print(200 + 30)
    # print(30 + 30)
def t2(n1, n2):
    # n1 = 10, n2 = 20
    return n1 * n2      # return 200


func7(t2)
func7(lambda n1, n2: n1 + n2)

max、min、sorted、列表.sort

1. max(序列)

直接比较序列中元素的大小求最大值

max(序列, key=函数) - 按照函数制定的规则比较序列中元素的大小获取最大值
函数的要求：
a. 有且只有一个参数(这个参数代表序列中的每个元素)
b. 有一个返回值(返回值就是比较对象)

nums = [83, 67, 19, 22, 80, 77, 93]
print(max(nums))

# 案例：求个位数最大的元素
nums = [83, 67, 19, 22, 80, 77, 93]
result = max(nums, key=lambda item: item % 10)
print(result)       # 19

# 案例：求nums中绝对值最大的元素
nums = [8, -283, 89, 100, 82, -34]
result = max(nums, key=lambda item: item ** 2)
print(result)       # -283

# 案例：求students中分数最高的学生
students = [
    {'name': 'stu1', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': 'stu2', 'age': 22, 'score': 98},
    {'name': 'stu3', 'age': 25, 'score': 78},
    {'name': 'stu4', 'age': 19, 'score': 81},
    {'name': 'stu5', 'age': 20, 'score': 92}
]
result = max(students, key=lambda item: item['score'])
print(result)

# 案例：按照分数的高度对学生从大到小排序
result = sorted(students, key=lambda item: item['score'], reverse=True)
print(result)

# 练习1：求list1中长度最长的字符串
list1 = ['你好', 'hello', 'how are you', 'thank you! and you？', '好好学习，天天向上']
result = max(list1, key=lambda item: len(item))
print(result)

# 练习2：求nums中十位数最小的元素
nums = [92, 129, 37, 99, 150, 501]
result = min(nums, key=lambda item: item // 10 % 10)
print(result)

# 练习3：将所有的学生按照年龄值从小到大排序
students = [
    {'name': 'stu1', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': 'stu2', 'age': 22, 'score': 98},
    {'name': 'stu3', 'age': 25, 'score': 78},
    {'name': 'stu4', 'age': 19, 'score': 81},
    {'name': 'stu5', 'age': 20, 'score': 92}
]
students.sort(key=lambda item: item['age'])
print(students)


# 练习4：求nums中各个位之和最大的元素
nums = [123, 78, 90, 201, 192, 330]
# 123  -> 1 + 2 + 3
# '123' -> '1'、'2'、'3', [1, 2, 3]

# 方法1：
result = max(nums, key=lambda item: sum([int(x) for x in str(item)]))
print(result)

# 方法2：
# 123 -> eval('1+2+3')
# 123 -> '123'  -> '+'.join('123') -> '1+2+3'
result = max(nums, key=lambda item: eval('+'.join(str(item))))
print(result)


# 方法3：
def t(item):
    sum1 = 0
    for x in str(item):
        sum1 += int(x)
    return sum1

result = max(nums, key=t)
print(result)

2. map

• 基于原序列中的元素创建一个新的序列

1)map(函数, 序列) - 通过函数描述的规则基于序列中的元素创建一个新的序列
函数要求：
a. 有且只有一个参数（代表后面的这个序列中每个元素）
b. 有一个返回值（返回值就是新序列中元素）

2)map(函数, 序列1, 序列2)
函数要求：
a. 有且只有2个参数（分别代表后面的两个序列中每个元素）
b. 有一个返回值（返回值就是新序列中元素）

3)map(函数, 序列1, 序列2, 序列3,…)

# 案例1：将nums中所有的元素乘以10
nums = [19, 870, 34, 61, 78]
result = map(lambda item: item*10, nums)
print(list(result))     # [190, 8700, 340, 610, 780]

# 案例2：获取nums中所有元素的个位数
result = map(lambda item: item % 10, nums)
print(list(result))     # [9, 0, 4, 1, 8]

# 案例2：将nums1和nums2中相同位置上的元素相乘，得到一个新的序列
nums1 = [10, 20, 30, 10]
nums2 = [23, 30, 20, 55]
result = map(lambda i1, i2: i1 * i2, nums1, nums2)
print(list(result))     # # [230, 600, 600, 550]

# 练习1：获取names中每个人的姓
names = ['何晓东', '张三', '李四', '王五', '王二', '赵六']
result = map(lambda item: item[0], names)
print(list(result))

# 练习2：
students = [
    {'name': 'stu1', 'age': 18, 'score': 90},
    {'name': 'stu2', 'age': 22, 'score': 98},
    {'name': 'stu3', 'age': 25, 'score': 78},
    {'name': 'stu4', 'age': 19, 'score': 81},
    {'name': 'stu5', 'age': 20, 'score': 92}
]
subjects = ['电子信息', '金融数学', '园林设计', '经济', '计算机软件']

# ['电子信息-stu1', '金融数学-stu2',....]
result = map(lambda i1, i2: f'{i2}-{i1["name"]}', students, subjects)
print(list(result))

3. reduce

• 将序列中元素合并成一个数据（基于原序列中所有的元素得到一个数据）

reduce(函数, 序列, 初始值) - 按照函数制定的规则将序列中的元素合并成一个数据
函数的要求：
a. 有且只有两个参数（第一个参数指向初始值，第二个参数代表序列中的每个元素）
b. 需要一个返回值 （返回值就是合并规则）

初始值: 累积求数值和，初始值是0

​ 累积求数值乘积，初始值是1

​ 字符串合并，初始值是空串(‘’)

from functools import reduce

nums = [12, 301, 40, 55, 112]
# 案例1：12 + 301 + 40 + 55 + 112 的结果
# 0 + 12 + 301 + 40 + ... + 112
result = reduce(lambda x, item: x + item, nums, 0)
print(result)

# 案例：12 * 301 * 40 * 55 * 112 的结果
# 1 * 12 * 301 * ... * 112
result = reduce(lambda x, item: x * item, nums, 1)
#x表示初始值，item表示序列中的每一个元素
print(result)

# 案例：123014055112  -> '123014055112'
# '' + '12' + '301' + '40' + ... + '112'
# '' + str(12) + str(301) +... + str(112)
result = reduce(lambda x, item: x + str(item), nums, '')
print(result)       # '123014055112'


# 练习：2+1+0+5+2
nums = [12, 301, 40, 55, 112]
# 0 + 2 + 1 + 0 + 5 + 2
# 0 + 12 % 10 + 301 % 10 + ... + 112 % 10
result = reduce(lambda x, item: x + item % 10, nums, 0)
print(result)

迭代器

1. 什么是迭代器(iter)

1）迭代器是容器型数据类型(可以遍历，也转换成列表)，无法直接提供一个迭代器，只能将其他序列转换成迭代器。

2）特点：
a.打印迭代器的时候无法查看到元素有哪些

​ b.无法通过len获取迭代器中元素的个数

​ c.如果要使用迭代器中的元素必须将元素从迭代器中取出来(取走)，取走的元素会从迭代器中永远消失(用一个就少一个)

3）任何数据都可以作为迭代器的元素

1)创建迭代器

i1 = iter('abc')
i2 = iter([10, 20, 30, 40])
i3 = iter((10, 1.23, 'abc', True, [10, 20]))

2)打印迭代器无法查看元素

print(i1)
print(i2)

3)迭代器无法统计个数

# print(len(i1))        # 报错！

2. 获取迭代器中的元素

无论以任何方式获取到了迭代器中的某个元素，那么这个元素一定会从迭代器中消失。

1）获取单个元素：

next(迭代器) - 获取迭代器最前面的元素

2）遍历迭代器

for 变量 in 迭代器:

循环体

print(next(i1))     # 'a'
print(next(i1))     # 'b'
print(next(i1))     # 'c'
# print(next(i1))     # 报错！

print(next(i2))     # 10
print(list(i2))     # [20, 30, 40]
# print(next(i2))     # 报错！

print('---------------------------------------华丽的分割线------------------------------------')
for x in i3:
    print(x)

print(list(i3))     # []

生成器

1.什么是生成器

1）容器（是一种可以创建多个数据的容器，生成器中保存的是创建数据的方法，而不是数据本身。）

2）特点：

​ a.打印生成器无法查看元素；

​ b.不能通过len统计元素的个数

​ c.如果需要生成器中的数据，必须将数据取出，而且取一个就少一个

2.怎么创建生成器

调用带有yield关键字的函数，就可以得到一个生成器

定义一个函数，函数中写一个yield

def func1():
    yield
    print('hello')
    return 100


result = func1()
print(f'result:{result}')

3.怎么控制生成器中元素的个数和元素的值

执行创建生成器的函数的函数体是，会遇到几次yield，对应的生成器就可以创建几个数据，每次遇到yield，yield后面的值就是能创建出来的数据。

def func3(n):
    yield 100
    if n % 2 == 0:
        yield 200
    yield 300


gen3 = func3(3)
print('next:',next(gen3))	#next: 100
print('next:',next(gen3))	#next: 300
# print('next:',next(gen3)) #生成器为空了，取不了数

def func3(n):
    yield 100
    if n % 2 == 0:
        yield 200
    yield 300


gen3 = func3(3)
print(gen3) 
#<generator object func3 at 0x000002D9B4192120>
print(list(gen3))
#[100, 300]