函数

定义

# 定义函数
def fn():
   print("这是函数内部")

# 调用
fn()
fn()

# 区分
fn: 这是真正意义上的函数本身
fn(): 这是调用函数

参数

形参 实参

函数参数可有可无,要看具体使用

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形参是定义函数的参数

实参就是调用函数时需要传递的参数,函数有多少个形参就要传递多少个实参

形参的 默认值参数

形参里面可以设置默认值参数

def fn(a,b=1)
	print(a+b)

fn(1) # 正确 结果: 2
fn(1,2) # 正确 结果: 3

参数的传递方式

1.位置参数 
# 根据位置传递参数,缺点需要记住每一个参数的位置

2.关键字参数
def fn(a,b,c):
    pass
fn(b=1,a=2,c=3)

可变参数

*args: 可接受任意的位置参数,并保存在一个元组中
def fn(*args):
    pass
fn(1,2,3,4,5,6,7)

**kwargs: 可接受任意的关键字参数,并保存在一个字典中
def fn1(**kwargs):
    pass
fn(a=1,n=2,c=3,bb=1)

# 可接受任意参数
def fn(*args,**kwargs):
    pass

返回值

函数执行完之后一般都有结果,用return关键字来返回值

def fn():
    return 1

print(fn()) # 1
# fn = 返回值

如果函数中不屑返回值默认是None
def fn1():
    pass

print(fn1()) # None

高级用法

1.函数可以被引用

​ 将一个函数赋值给另一个变量,现在改变量相当于那个函数

2.函数可以作文参数传入另一个函数

def fn():
    print('我是fn')
def fn2(x):  
    x()  # x() == fn()
fn2(fn)  # fn -> x

3.可以将函数作为返回值

def fn():
    print("这是fn")
    return fn1
def fn1():
    print("这是fn1")
fn()() # fn() 返回fn1相当于fn1() 打印'这是fn1'

4.函数可以是容器中的元素

def fn():
    print('这是fn')
list1 = [1,2,'hello',fn]
list1[3]() # 相当于调用fn,打印'这是fn'

匿名函数lambda

匿名函数: 没有名字的函数

语法: lambda 参数列表:返回值(表达式)

lambda x : x+1 # 这就是一个匿名函数
匿名函数可以赋值给变量
fn = lambda x : x+1
等价于
def fn(x):
    return x+1

高阶函数

高阶函数: 就是函数作为参数的函数

普通函数:
    abs() # 求数字的绝对值
    round() # 四舍五入,但是准换为二进制的时候精度缺失,实际是 奇数时四舍五入,偶数5舍大于5入
    
定义一个高级函数:
    def func(a,b,fn):
        return fn(a)+fn(b)
    print(func(3,-5,abs)) # 8
    print(func(3.4,4.5,round)) # 7 

高阶函数:
    1.map()
    规则: 必须只有一个形参
    语法: map(fn,list)
    # 将fn作用到序列中每一个元素中,结果返回一个迭代器
        list1 = [1,2,3,4]
        print(list(map(lambda x:x*x,list1))) # [1, 4, 9, 16]
        # 注意原列表不会改变
	2.filter()
	语法:filter(fn,list)
	# 将fn作用到序列中每一个元素中,结果返回一个迭代器
	# 用域过滤序列,过滤掉不符合的元素
		list2 = [i for i in range(1,11)]
		print(list(filter(lambda x:x%2==0,list2))) # [2, 4, 6, 8, 10]
	3.sorted()
	语法:sorted(list,key=)
	# 将序列进行排序,返回一个序列
		# 以成绩排序降序
		list3 = ["小李子=150","小红=99","小明=79","小张=89","小川=92"]
		print(sorted(list3,key=lambda x:int(x.split("=")[1])))
		# ['小明=79', '小张=89', '小川=92', '小红=99', '小李子=150']
	4.reduce() # 该函数需要导入functools
	语法:reduce(fn,list)
	# 把序列中的元素做累计计算,结果返回一个序列
		# 计算从1加到10
		from functools import reduce
		list4 = [i for i in range(1,11)]
		print(reduce(lambda x,y:x+y,list4)) # 55

递归函数

如果一个函数在自己的内部调用了他自己,就叫做递归

先进后出,后进先出

使用递归必须设置出口

# 设计一个阶乘
def fn(x):
    if x == 1 : # 1的阶乘结果等于1
        return 1
    return x*fn(x-1) # 如果不是1那么就等于这个数乘这个数减一的阶乘

# 例如5的阶乘推导
f(5) = 5 * f(4)
     = 5 * 4 * f(3)
     = 5 * 4 * 3 * f(2)
     = 5 * 4 * 3 * 2 * f(1)
     = 5 * 4 * 3 * 2 * 1
        

闭包

闭包:如果在一个内部函数,对在外作用域(但不是全局作用域)的变量进行了引用,呢么内部函数就叫做闭包

是一个内部函数

使用了外部环境(非全局)

闭包 = 内部函数 + 定义函数的环境

装饰器

作用: 在不修改原来函数的情况下, 拓展功能

开放封闭原则:

​ 开放: 对于拓展功能进行开放

​ 封闭: 不可修改原函数

def new_fn(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        ...
        res = func(*args,**kwargs)
        ...
        return res
    reutrn inner

@new_fn # a = new_fn(a)
def a():
    pass
a() -> new_fn(a)() -> inner() 中间有闭包环节