python函数的用法解析
给你一个获取“新冠病毒”每日疫情数据的函数,你想要么?
数据来源丁香医生,仅供学习参考!
首先,浏览器打开丁香医生的疫情地图链接,然后 F12 看看数据是怎么来的。
其次,用 python 实现获取数据
看不懂?没关系,我来带你一起复习一下python的函数。
先上目录
1、函数是什么
2、定义函数
3、空函数
4、多个返回值
5、函数的参数
6、递归函数
7、函数的作用域
8、函数式编程
9、函数作为返回值返回
10、函数的闭包
11、匿名函数 lambda
函数是什么?
定义:函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
作用:函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。
函数是 python 的一等公民,函数也是对象。
使用函数有两个步骤:
1、定义函数 def 函数名(): 函数体
2、调用函数 函数名()
定义函数
用 def 关键字来定义对象。
# 无参无返回值
def foo():
语句
# 有参无返回值
def foo(x, y):
z = x + y
# 无参有返回值
def foo():
x =1
return x + 1
# 有参有返回值
def foo(x, y):
return x + y
空函数
暂时还没有想好怎么去定义函数,可以用 pass 占个坑。
def emptyfunc():
pass
多个返回值
return多个值,其实是返回一个元组。
def foo():
x, y, z = 1, 2, 3
return x,y,z
# 返回一个元组
tup = foo()
# 元组拆包
x1, y1, z1 = foo()
函数的参数
必选参数
def foo(x, y, z):
pass
默认参数
假如不传 x 参数的话,x 默认是等于 1
def foo(x=1):
pass
可变参数(*)
定义:
def foo(*args):
pass
调用:
(1)不定长传参
foo(1,2,3,4,5)
(2)元组和列表的压包
foo(*(1,2,3,4,5))
# or
foo(*[1,2,3,4,5])
关键字参数(**)
定义:
def foo(**kwargs):
pass
其中kwargs是一个字典。
调用:
(1)传入键值对
foo(k1=v1, k2=v2)
(2)传入字典变量(d是一个字典变量)
foo(**d)
命名关键字参数( * )
定义:
def foo(a, b, *, k1, k2, k3):
pass
-
a, b是普通参数,k1, k2, k3 是命名关键字参数
-
命名关键字参数需要一个特殊分隔符 *,后面的参数被视为命名关键字参数
-
如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 * 了
调用:
foo(a, b, k1=v1, k2=v2, k3=v3)
参数组合
定义:
def fun(parameter, *args, keyparameter, **kwargs):
pass
参数定义顺序:
函数的递归
# 典型案例:斐波那契数列
def fib_recursion(idx):
if idx <= 2:
return 1
else:
return fib_recursion(idx-1) + fib_recursion(idx-2)
注意:
-
必须设置函数终止条件
-
使用递归优点是逻辑简单清晰,缺点是过深调用导致栈溢出
函数的作用域
-
外部不能访问函数内部变量
-
函数内部能够访问外部变量
-
函数内部不能修改外部变量,强行修改需要加 global 外部变量 = 新值
-
函数内部和函数外部变量名可以相同,但需要注意访问优先级
# 例子一,内部访问同名变量,不要在内部变量定义之前去访问
g = 1
def foo():
print(g) # 报错 UnboundLocalError: local variable 'g' referenced before assignment
g = 2
print(g) # 2
foo()
print(g) # 1
# -------------------- #
# 例子二,采用global关键字,会把内部变量g声明成全局变量,从而在函数内部可以改变全局变量
g =1
def foo():
global g
print(g) # 1
g =2
print(g) # 2
foo()
print(g) # 2
函数式编程
高阶函数
map
用法:map(函数名,列表/元组/集合/字符串)
说明:把传入的函数依次作用于每个元素,处理完后返回的是生成器类型,需要用list生成数据
li =[1, 2, 3, 4, 5]
def add1(x):
return x +1
add_li =list(map(add1, li)) # [2, 3, 4, 5, 6]
filter
用法:filter(函数名, 列表/元组/集合/字符串)
说明:filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素,处理完后返回的是生成器类型,需要用list生成数据
li =[1, 2, 3, 4, 5, 6]
def ven_num(n):
if n%2==0:
return n
even_li =list(filter(even_num, li)) # [2,4,6]
reduce()
用法:reduce(函数名,列表/元组/集合/字符串)
说明:reduce() 用于对参数序列中元素进行累积。python3 中,reduce 已经被从全局名字空间里移除了,它被放置在functools模块里
from functools importreduce
li =[1, 2, 3, 4, 5]
m =reduce(lambda x, y : x+y, li) # m=15
返回函数(函数名作为返回值返回)
def outer_foo(*args):
def inner_foo():
for i in args:
print(i)
return inner_foo
f = outer_foo(1, 2, 3, 4, 5)
f() # 1 2 3 4 5
函数的闭包
# 典型案例1:
# 外部函数只是返回了函数名的列表,但并没有调用。等到内部函数被调用的时候,外部函数已经迭代完毕,最终的i变成3,所以f1()、f2()、f3()相当于执行了三次f(),返回3*3=9
def count():
fs =[]
for i inrange(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print(f1()) # 9
print(f2()) # 9
print(f3()) # 9
# 典型案例2:
# 外部函数返回的是内部函数名的调用,所以结果和案例1不相同
def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs =[]
for i inrange(1, 4):
fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1()) # 1
print(f2()) # 4
print(f3()) # 9
匿名函数
语法:lambda 形参:含形参的表达式
f = lambda x:x+1
print(f(1)) # 2
lambda 返回的是函数名(函数地址)
lambda 常常与map、filter、reduce、sorted等联合使用
关于作者
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