Day9.函数进阶

￡神魔★判官ぃ 2022-12-05 15:14 210阅读 0赞

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**例题引导：**

一个由元组构成的列表：a = \[('b',3), ('a',2), ('d',4), ('c',1)\]

要求：使用lambda表达式和函数sorted()，分别按照元组第一个元素排序(即abcd排序)，按照元组第二个元素排序(即1234排序)，输出相应的列表结果。

要点：了解lambda表达式和排序函数sorted()用法

**参考答案：**

a = [('b',3), ('a',2), ('d',4), ('c',1)]
    
    print(sorted(a, key=lambda x:x[0]))
    
    print(sorted(a, key=lambda x:x[1]))

**学习引导：**

*  匿名函数
 *  函数的返回值
 *  函数的说明文档
 *  函数的嵌套
 *  变量作用域
 *  函数递归

### 匿名函数 ###

*  python可以使用lambda来创建匿名函数
 *  所谓匿名，即不再使用def这样的标准语句来专门定义函数
 *  lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda中封装有限的逻辑进去。
 *  lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间中的参数。
 *  有名函数的定义规则为【def+函数名+参数】；而匿名函数则是用【lambda+参数+表达式】的方式定义函数

lambda的语法只包含一个语句，格式如下：

lambda [arg1[,arg2,...,argN]]:expression

下面用几个例子对两种函数进行对比，以便大家理解。

**用def格式写**

#用def格式写
    def func(x,y):
        return x*y
    func(2,3)

**用匿名函数写**

#用匿名函数写
    func=lambda x,y:x*y
    func(3,4)

#12

从上面例子可以看出**匿名函数相较标准函数的优点有**：

*  不用取名称，因为给函数取名是比较头疼的一件事，特别是函数比较多的时候可以直接在使用的地方定义，如果需要修改，直接找到修改即可，方便以后代码的维护工作
 *  语法结构简单

### 函数的返回值 ###

**return\[表达式\]语句用于退出函数，选择性的向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。**

下面演示一下return语句的用法：

def sum(arg1,arg2):
        "返回两个参数的和"
        total=arg1+arg2
        print('函数内：',total)
        return total
    
    #调用sum函数
    total=sum(23,32)
    print('函数外：',total)

#函数内：55
    #函数外：55

### 函数的说明文档 ###

*  定义：即对函数进行简单的解释说明（一般对参数和返回值进行说明）
 *  作用：方便他人理解和自己日后的复读

**语法结构如下：**

def 函数名（参数）:
        '函数的说明文档内容'
        函数体
        return 返回值

对于函数的内置函数，可以使用help()函数查看其内置文档。

### 函数的嵌套 ###

在函数中再定义一个函数

**语法结构如下：**

def outer():
        def inner():
            print('inner')
        print('outer')
        inner()
    outer()
    # inner()  #该句会报错

#outer
    #inner

**一个案例**

#一个案例
    def outer():
        str='Hello World'
        def inner():
            print(str)
        return inner
    
    info=outer()
    info()

#Hello World

### 变量作用域 ###

一个标识符的可见范围，就是标识符的作用域。一般常说的是变量的作用域。

*  函数中的局部作用域：local
 *  嵌套函数中父级函数的局部作用域：enclosing
 *  全局作用域：global
 *  系统内置的变量：如 int、str、list 等关键字
 *  局部变量：在某个函数内部定义，作用在函数内部。生命周期：从变量被创建开始到函数结束死亡。
 *  全局变量：定义在.py模块内部，作用在整个.py模块。生命周期：从变量被创造开始到.py模块结束死亡。

**案例演示**

def Demo1():
        num=1
        print(num)
        
    Demo1()
    print(num)    #该句报错。因为num是局部作用，所以在函数外面是找不到num这个变量的。

---------------------------------------------------------------------------
    
    NameError                                 Traceback (most recent call last)
    
    <ipython-input-56-d3aaf0ba8dea> in <module>
          5 
          6 Demo1()
    ----> 7 print(num)
    NameError: name 'num' is not defined

对上例的解释

num = 0
    def Demo1():
        num = 1
        print("在demo1中的结果:",num)
    def Demo2():
        print("在demo2中的结果:",num)
    
    Demo1()
    Demo2()

#在demo1中的结果: 1
    #在demo2中的结果: 0

> 从结果可以看出，我们在demo1中num = 1，只在demo1内部起作用，而全局变量num仍然是0；因为在python中，在函数内部改变全局变量的值，会默认的在函数内部创建一个新的变量，全局变量并没有改变。
> 
> 要想要改变全局变量的值，需要在函数内部用global声明。

现修改上面代码如下：

num = 0
    def Demo1():
        global num
        num = 1
        print("在demo1中的结果:",num)
    def Demo2():
        print("在demo2中的结果:",num)
    
    Demo1()
    Demo2()
    print("在函数外面中的结果:",num)

#在demo1中的结果: 1
    #在demo2中的结果: 1
    #在函数外面中的结果: 1

> 还有一种情况是当全局变量是可变数据类形，我们可以通过修改可变数据类型的方法，修改可变类型的内容，从而实现修改全局变量。（这里因为可变数据类型改变时，会在内存中改变数据的值）

num_list = [1,2,3]
    
    def Demo1(demo1_list):
        demo1_list.append(4)
        print("在demo1中的结果:",demo1_list)
    
    def Demo2():
    
        print("在demo2中的结果:",num_list)
    
    Demo1(num_list)
    Demo2()
    
    print("在函数外面中的结果:",num_list)

#在demo1中的结果: [1, 2, 3, 4]
    #在demo2中的结果: [1, 2, 3, 4]
    #在函数外面中的结果: [1, 2, 3, 4]

**列表 += 与 + 的区别**

\#+：

num_list = [1,2,3]
    
    def Demo1(demo1_list):
        demo1_list = demo1_list + [4,5,6]
        print("在demo1中的结果:",demo1_list)
    
    def Demo2():
        print("在demo2中的结果:",num_list)
    
    Demo1(num_list)
    Demo2()
    
    print("在函数外面中的结果:",num_list)

#在demo1中的结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    #在demo2中的结果: [1, 2, 3]
    #在函数外面中的结果: [1, 2, 3]

\#+=：

num_list = [1,2,3]
    
    def Demo1(demo1_list):
        demo1_list +=  [4,5,6]
        print("在demo1中的结果:",demo1_list)
    
    def Demo2():
    
        print("在demo2中的结果:",num_list)
    
    Demo1(num_list)
    Demo2()
    
    print("在函数外面中的结果:",num_list)

#在demo1中的结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    #在demo2中的结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    #在函数外面中的结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

> 因为：
> 
> 对于+号操作，可变对象和不可变对象调用的都是**add**操作
> 
> 对于+=号操作，可变对象调用**add**，不可变对象调用的是**iadd**(不可变对象没有**iadd**) **iadd**是原地修改

### 函数递归 ###

*  定义：在调用一个函数的过程中直接或间接的调用该函数本身，称之为递归调用。
 *  递归调用最多能调用999层。

#基础模型一
    def func():
        print('from func')
        func()　　　　#直接调用自身
        
    func()
        
    #基础模型二
    def func():
        print('from func')
        bar()　　　　#间接调用自身
    
    def bar():
        print("from bar")
        func()
    
    func()

> 虽然以上两中方式为函数递归的基础模型，但往往不能直接这样使用。因为没有一个函数的结束条件，仅仅相当于一个死循环。
> 
> ###### 递归分为两个重要的阶段: 递推+回溯 ######
> 
>  *  递推：函数不断减少问题规模直至最终的终止条件。
>  *  回溯：拿到最终明确的值后，返回给上次调用进行处理，直至初始层。

下面为一个练习题：解决年龄问题，求出Jack的年龄

"""
    Jack 他比小王 大两岁。4   age(3) + 2
    小王 他比大枫 大两岁。3   age(2) + 2
    大枫 他比美丽 大两岁。2   age(1)  + 2
    美丽：我今年18.         1   18
    """
    
    def age(n):
        if n == 1:
            return 18
        else:
            return age(n-1) + 2
    
    print(age(4))

#24

> 注意在Python：
> 
> 　　　　1、递归调用必须有一个明确的结束条件
> 
> 　　　　2、在python中没有尾递归优化,递归调用的效率不高
> 
> 　　　　3、进入下一次递归时,问题的规模必须降低
> 
> 再来一个例子输入任意一个数，让其除以2，直到不能再除

def  cal(num):
        if  num%2==0:#先判断能不能整除
            num=num//2
            return cal(num)
        else:
            return num
    print(cal(8))

#### 小作业： ####

**1.**定义并调用两个函数*fib(n)*和*PrintFN(m,n)*，输出指定的斐波那契数信息(斐波那契数列：1,1,2,3,5,8,...不了解的自行百度)。函数要求：

fib(n)：返回斐波那契数列的第n个值

PrintFN(m,n)：用列表返回\[m, n\]中的所有斐波那契数。

例如输入：*20 100 6*，输出：

fib(6) = 13
    4

**2.**解决汉诺塔问题（汉诺塔规则请自行百度）：

有ABC三根柱子，将A柱上的n个盘子移动到C柱。控制台输入盘子个数n，输出移动的所有步骤，格式样例“A-->C”。

**3.**假设你正在爬楼梯。需要 *n* 阶你才能到达楼顶（给定n为正整数），每次可以爬 1 或 2 个台阶。编写函数，返回有多少种不同的方法可以爬到楼顶。

def climbStairs(n):
        dp = []
        dp.append(1) # 初始状态，只有1阶的时候有一种走法
        dp.append(2) # 有2阶的时候有两种走法
        if n==1:        #终止条件
            return 1        
        if n==2:        #终止条件
            return 2
        for i in range(2,n):
            dp.append(dp[i-1]+dp[i-2])      #递归
            
        return dp[-1]

**4.**以下代码是否能执行，原因是？如何修改？

def fun1():
        x = 3
        def fun2():
            x *= x
            return x
        return fun2()
    
    print(fun1())

**5.**写出以下代码的执行结果：

def fun2():
        print(2)
        def fun3():
            print(6)
        print(4)
        fun3()
        print(8)
    print(3)
    fun2()print(5)

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[![format_png 2][]][format_png 2 1]

[Day1.基本操作与格式规范][format_png 2 1]

[![format_png 3][]][format_png 3 1]

[Day2.不就是运算符吗！][format_png 3 1]

[![format_png 4][]][format_png 4 1]

[Day3.判断&循环语句][format_png 4 1]

[![format_png 5][]][format_png 5 1]

[Day4.数据类型-列表][format_png 5 1]

[![format_png 6][]][format_png 6 1]

[Day5.布尔&元组&字符串大合集][format_png 6 1]

[![format_png 7][]][format_png 7 1]

[Day6.数据类型-字典][format_png 7 1]

[![format_png 8][]][format_png 8 1]

[Day7.数据类型-集合][format_png 8 1]

[![format_png 9][]][format_png 9 1]

[Day8.函数那些事儿][format_png 9 1]

![format_png 10][]

好文章，我 在看❤

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