python学习笔记6
python学习笔记（六）
函数
有了语句我们可以做很多事，但是如果要编写大型或更复杂的程序，那么代码的重用性值得我们考虑，因此就有了函数，函数其实可以重复利用的代码块。回忆一下我们N年前用C++痛苦的编写一个斐波那契数列，现用python是多么容易的实现：
fibs = [ 0 , 1 ]
num = input ( 'How much numbers do you want:' ) #注意这里是input,或者是int(raw_input("")),不然会出错
for i in range (num - 2 ):
fibs.append(fibs[ - 2 ] + fibs[ - 1 ])
print fibs
raw_input ( 'press any key to exit!' )
函数可以调用，它执行某种操作并且可能返回值，内建的callable函数（python3中无此函数）可以判断函数是否可以调用：
>>> import math >>> x=1 >>> y= math.sqrt >>> callable(x) False >>> callable(y) True
创建函数——用def关键字来定义
>>> def fibs(num): #创建函数
result =[0,1 ]
for i in range(num-2 ):
result.append(result[ -2]+result[-1 ])
return result
>>> fibs(10 ) #调用函数
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 ]
>>> fibs(15 ) #调用函数
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377 ]
记录函数
要想给函数写文档让函数容易理解的话，除了写注释外还可以写文档字符串，它作为函数的一部分进行存储，并且可以调用查看：
>>> def square(x):
' caculate the square of the number x. ' #插入文档字符串
return x* x
>>> square.func_doc #访问文档字符串
' caculate the square of the number x. '
（__doc是函数属性，输入square.，然后按tab键，能看到所有的函数属性）
函数参数
函数的定义和调用都比较简单，但是函数的用法是体现在它的参数上的，这个比较复杂。
（1）、普通形参
>>> def printMax(a, b):
if a > b:
print a, ' is maximum '
else :
print b, ' is maximum '
>>> printMax (5,3 )
5 is maximum
（2）、默认参数值
>>> def say(message, times = 2 ):
print message * times
>>> say( ' hello ' )
hellohello
>>> say(4 )
8
（3）、关键参数
>>> def func(a, b=5, c=10 ):
print ' a is ' , a, ' and b is ' , b, ' and c is ' , c
>>> func(4 )
a is 4 and b is 5 and c is 10
（4）、可变长度参数
1）、*非关键字可变长参数(元组)
>>> def tupleVarArgs(arg1, arg2 = " defaultB " , * theRest):
print ' arg 1: ' , arg1
print ' arg 2: ' , arg2
for eachXtrArg in theRest:
print ' another arg: ' , eachXtrArg
>>> tupleVarArgs( ' abc ' )
arg 1 : abc
arg 2 : defaultB
>>> tupleVarArgs(45,67.8 )
arg 1: 45
arg 2: 67.8
>>> tupleVarArgs( ' abc ' ,123, ' xyz ' ,456.7 )
arg 1 : abc
arg 2: 123
another arg: xyz
another arg: 456.7
2）、**关键字变量参数(字典)
>>> def dictVarArgs(arg1, arg2 = " defaultB " , ** theRest):
print ' arg 1: ' , arg1
print ' arg 2: ' , arg2
for eachXtrArg in theRest.keys():
print ' Xtra arg %s: %s ' % (eachXtrArg, str(theRest[eachXtrArg]))
>>> dictVarArgs(1220, 740.0, c = ' gmail ' )
arg 1: 1220
arg 2: 740.0
Xtra arg c: gmail
>>> dictVarArgs(arg2 = ' tales ' , c = 123, d = ' zoo ' , arg1 = ' my ' )
arg 1 : my
arg 2 : tales
Xtra arg c: 123
Xtra arg d: zoo
>>> dictVarArgs( ' one ' , d = 10, e = ' zoo ' , girls = ( ' Jenny ' , ' Penny ' ))
arg 1 : one
arg 2 : defaultB
Xtra arg girls: ( ' Jenny ' , ' Penny ' )
Xtra arg e: zoo
Xtra arg d: 10
3）、组合使用
>>> def newfoo(arg1, arg2, *t, ** d):
print ' arg1 is : ' , arg1
print ' arg2 is : ' , arg2
for eacht in t:
print ' add non-keyword: ' , eacht
for eachd in d.keys():
print " add keyword '%s': %s " % (eachd, d[eachd])
>>>newfoo(10, 20, 30, 40, foo = 50, bar = 60 )
arg1 is : 10
arg2 is : 20
add non -keyword: 30
add non -keyword: 40
add keyword ' foo ' : 50
add keyword ' bar ' : 60
>>> newfoo(2,4,*(6,8),**{ ' jzhou ' :22, ' James ' :45 })
arg1 is : 2
arg2 is : 4
add non -keyword: 6
add non -keyword: 8
add keyword ' jzhou ' : 22
add keyword ' James ' : 45
>>> atuple=(7,8,9 )
>>> adict={ ' jzhou ' :22 }
>>> newfoo(1,2,3,x=4,y=5,z=6,*atuple ,** adict)
arg1 is : 1
arg2 is : 2
add non -keyword: 3
add non -keyword: 7
add non -keyword: 8
add non -keyword: 9
add keyword ' y ' : 5
add keyword ' jzhou ' : 22
add keyword ' z ' : 6
add keyword ' x ' : 4
变量
（1）、变量作用域
python能够改变变量作用域的代码段是def、class、lamda
>>> def scopetest():
localvar =6 ;
print (localvar)
>>> scopetest()
6
>>> scopetest(localvar) #在函数外不能访问lcoalvar
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#74>", line 1, in <module>
scopetest(localvar)
NameError: name 'localvar' is not defined
if/elif/else、try/except/finally、for/while 并不能涉及变量作用域的更改，也就是说他们的代码块中的变量，在外部也是可以访问的
>>> if True:
a =3
print a
else : print ' not equals 3 '
3
>>> a # 外部也可以访问
3
（2）、局部变量和全局变量
# 局部变量
>>> def func(x):
print ' x is ' , x
x = 2
print ' Changed local x to ' , x
>>> x=50
>>> func(x)
x is 50
Changed local x to 2
>>> x
50
# 全局变量
>>> def func():
global x #定义全局变量x
print ' x is ' , x
x = 2
print ' Changed local x to ' , x
>>> x=50
>>> func()
x is 50
Changed local x to 2
>>> x
2
lambda匿名函数
使用方法：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression
>>> Factorial = lambda x: x > 1 and x * Factorial(x - 1) or 1 # x>1时求x的阶乘，其它返回1 >>> print Factorial(6 ) # 6! 720 >>> max = lambda a, b: (a > b) and a or b # a>b时返回a,否则返回b >>> print max(2,4 ) 4 >>> x,y=11,12 >>> print ( lambda :x+ y)() #使用默认的x,y 23 >>> print ( lambda x:x+ y)(x) #传的参数是x,y使用默认的12 23 >>> print ( lambda x:x+ y)(y) #传的参数是y,则y替换x 24
Generator生成器
可以保存状态的函数，用yield指令(不是return)返回一个值，并保存当前整个函数执行状态，等待下一次调用，如此循环往复，直至函数末尾，发生StopIteration异常。generator利用next()来获取下一个返回值。
>>> def gen(n):
for i in xrange(n):
yield i
>>> g=gen(5 )
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> for x in g:
print x
2
3
4
>>> print g.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#128>", line 1, in <module>
print g.next()
StopIteration #迭代已停止
Iterations迭代器
iter and next函数
>>> L=[1,2,3 ]
>>> I= iter(L)
>>> print I.next()
1
>>> print I.next()
2
>>> print I.next()
3
>>> print I.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#134>", line 1, in <module>
print I.next()
StopIteration #迭代停止
>>> for x in I: print (x) #已经迭代完了
>>> Y= iter(L)
>>> while True:
try :
X = next(Y)
except StopIteration:
break
print X**2
1
4
9
>>> R=range(3 ) # R=[0,1,2] 列表
>>> I1,I2= iter(R),iter(R)
>>> print next(I1),next(I1),next(I2)
0 1 0
内建函数
（1）、 enumerate函数 ——获得数组，或列表的索引及值
>>> string = ' hello '
>>> print list(enumerate(string))
[(0, ' h ' ), (1, ' e ' ), (2, ' l ' ), (3, ' l ' ), (4, ' o ' )]
>>> for index,value in enumerate(string):
print index, value
0 h
1 e
2 l
3 l
4 o
（2）、filter函数
filter(bool_func,seq)：此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
>>> def f(x):
return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> print filter(f, range(2, 25 ))
[ 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
（3）、map函数
map(func,seq1[,seq2...])：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
>>> def cube(x):
return x*x* x
>>> print map(cube,range(1,5 ))
[ 1, 8, 27, 64 ]
>>> print filter (cube,range(1,5 ))
[ 1, 2, 3, 4 ]
>>> print map( lambda x:x*2,[1,2,3,4,[5,6,7 ]])
[ 2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]
None参数：
>>> map(None, ' abc ' , ' xyz123 ' ) [( ' a ' , ' x ' ), ( ' b ' , ' y ' ), ( ' c ' , ' z ' ), (None, ' 1 ' ), (None, ' 2 ' ), (None, ' 3 ' )]
（4）、reduce函数
reduce(func,seq[,init])：func 为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
>>> print reduce(( lambda x, y: x + y), [1, 2, 3, 4 ]) 10 >>> print reduce(( lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4 ]) 24
（5）、zip函数
zip允许用户使用for循环访问平行的多个序列,zip将一个或多个序列作为参数,然后返回一系列的与序列中项平行的元组。
>>> x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6 ]
>>> print zip(x, y)
[( 1, 4), (2, 5), (3, 6 )]
>>> print list(zip(x, y))
[( 1, 4), (2, 5), (3, 6 )]
>>> print dict(zip(x, y))
{ 1: 4, 2: 5, 3: 6 }
>>> print tuple(zip(x, y))
(( 1, 4), (2, 5), (3, 6 ))
>>> T1, T2, T3 = (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9 )
>>> print list(zip(T1, T2, T3))
[( 1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9 )]
>>> print tuple(zip(T1, T2, T3))
(( 1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9))
（6）、type函数——得到对象的类型
>>> type(12 ) <type ' int ' > >>> type( ' hello ' ) <type ' str ' > >>> type(type(42 )) <type ' type ' > >>> type([].append) <type ' builtin_function_or_method ' >
（7）、cmp函数——比较两个对象是否相等
>>> cmp(1,2 ) -1 >>> cmp(3,3 ) 0 >>> cmp(0xFF,255 ) 0
（8）、类型转换
# 类型转换 >>> float(4 ) 4.0 >>> complex (2.4,8) # 转换为复数 (2.4+8j ) >>> coerce(1j,123) # 复数表示 (1j, (123+ 0j)) # ASCII转换 >>> ord( ' s ' ) 115 >>> chr(115 ) ' s ' # 进制转换 >>> hex(255) # 16进制 ' 0xff ' >>> oct(255) # 8进制 ' 0377 '
标签: Python
作者： Leo_wl
出处： http://HdhCmsTestcnblogs测试数据/Leo_wl/
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