python中函数的作用

Python 函数定义以及参数传递

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1.函数定义

#形如def func(args...):

doSomething123

以关键字def 开头，后面是函数名和参数下面是函数处理过程。

举例：

def add( a, b ):

return a+b12

参数可以设定默认值，如：

def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次

return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思？

def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存

b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''

结果：

[1]

[1, 2]

[3]

[1, 2, 4]

'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间。

2.参数传递

def func(a, b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的

func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式：

def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组

print(args,type(args))

func(10,20)#结果：#(10, 20) class 'tuple'1234567

举一个和上述过程相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)

func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456

总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组，如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。

另一种定义：

def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict

print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345

相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }

func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345

def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数

print(args,kw )12

总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。

lambda表达式

lambda表达式就是一种简单的函数

形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值

例如：

add = lambda x,y: x+y

print(add(1,2))'''

结果：3

'''12345

Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表

Python嵌套函数和闭包

在Python语言中，可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。我们来看下面的代码：

上述代码中，定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。

我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域，在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量，对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。

从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用，就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来，防止外部直接调用。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用，不能被其他函数或模块使用。

在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量，或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。

在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数，并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。

在内部函数inner_func中，使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串。

接下来，调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello，紧接着调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hello, Mr. Zhang！

同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！

我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure）。

那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。

__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：

函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式。

嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码：

在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。

代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:

可见，装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。

通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了。

Python设计模式 - 观察者模式

"""

观察者模式：又叫发布-订阅模式。

它定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时鉴定某一个主题对象。这个主题对象在状态发生变化时，

会通知所有的观察者对象，使它们能够自动更新自己。

观察者模式所做的工作实际上就是解耦，根据“依赖倒转原则”，让耦合的双方都依赖于抽象，而不是依赖于具体，

从而使得各自的变化都不会影响另一边的变化。

实际场景中存在的问题：现实中实际观察者不一定有实现观察者的通知回调方法。

解决之道：

1、为其封装一个观察类出来，实现相应的接口。

2、修改通知类，让具体观察者的Notify函数直接去调用相应的接口。

"""

class Subject(object):

def __init__(self):

self._observers = []

def attach(self, observer):

if observer not in self._observers:

self._observers.append(observer)

def detach(self, observer):

try:

self._observers.remove(observer)

except ValueError:

pass

def notify(self, modifier=None):

for observer in self._observers:

if modifier != observer:

observer.update(self)

#用法示例

class Data(Subject):

def __init__(self, name=''):

Subject.__init__(self)

self.name = name

self._data = 0

@property

def data(self):

return self._data

@data.setter

def data(self, value):

self._data = value

self.notify()

class HexViewer:

def update(self, subject):

print('十六进制查看器: 主题 %s 有数据 0x%x' % (subject.name, subject.data))

class DecimalViewer:

def update(self, subject):

print('十进制查看器: 主题 %s 有数据 %d' %

(subject.name, subject.data))

# 用法示例...

def main():

data1 = Data('Data 1')

data2 = Data('Data 2')

view1 = DecimalViewer()

view2 = HexViewer()

data1.attach(view1)

data1.attach(view2)

data2.attach(view2)

data2.attach(view1)

print("设置数据1变量 = 10")

data1.data = 10

print("设置数据2变量 = 15")

data2.data = 15

print("设置数据1变量 = 3")

data1.data = 3

print("设置数据2变量 = 5")

data2.data = 5

print("从data1和data2分离HexViewer。")

data1.detach(view2)

data2.detach(view2)

print("设置数据1变量 = 10")

data1.data = 10

print("设置数据2变量 = 15")

data2.data = 15

if __name__ == '__main__':

main()

python中怎么在一个函数内调用另外一个函数，类

今天遇到同样的问题，就来答一波吧

1，如果是在类中，那么就很简单了，类中的一个函数调用另一个函数，只要在那个被调用的函数前加self即可（图如下，详细可以参考笔者博客），

2，如果不是在类中，（这是笔者遇到的问题），有一个简单的方法，如下sin_f函数调用sin函数（注：a=sin()不能写到sin_f()函数下，会说a没声明就调用）：

3，如果是已经存在的包，那么调用包更简单了，（同样可以参考笔者上面给的那个博客第四部分）

4，最后，更多关于python问题可以参考笔者的python教程笔记