函数让代码的复用更方便，让功能的实现更加灵活。

函数

函数基础

函数定义

def 函数名（参数1，参数2，...）
    """文档描述"""
    函数体
    return 值

定义函数时发生的事情：

申请内存空间保存函数体代码
将内存地址保存到函数名
不会执行函数体代码，但会检测函数体语法

函数的三种形式：

无参函数
有参函数
空函数
函数体代码为 pass 或 ...
常用于构思软件

函数的三种返回形式

无返回或者返回None
返回一个值
返回多个值。此时，解释器会自动处理为tuple 元组的形式

形参与实参

形参：在定义函数阶段定义的参数称为形式参会素，简称形参

实参：在调用函数阶段传入的值称为实际参数，相当于变量值

在调用阶段，实参会绑定给形参

位置参数
按照从左到右的顺序依次定义的参数称之为位置参数，
位置形参：定义函数时，从左到右顺序定义的'变量名'，调用时必须相应数量传值。
位置实参：从左到右顺序传入的值。
关键字参数
关键字实参：函数调用时，按照 key=value 的形式传入的值，不需要参考形参的顺序。
关键字实参与位置实参混合使用：
1. 位置实参必须放在关键字实参前
2. 不能为同一个形参重复传值
默认参数
默认形参:在定义函数阶段，就已经被赋值的形参称为默认形参。调用时，可以不赋值。
位置形参与默认形参混用：
1. 位置形参必须在默认形参的左边
2. 默认参数值不建议使用可变类型

可变长度的参数

指在调用函数时，传入的实参个数不固定，因此需要针对溢出的实参有形参接受。

实参与形参中使用、*

用来接受溢出的位置实参

def func(x,y,*args):    //溢出的位置实参会被*保存为元祖的格式，然后赋值给args.
    ...

*后可以任意变量，一般约定变量名为args

func(*[1,2,3])   //实参中也可以使用*，会将其后的值拆分成位置实参。

实参与形参中都使用*：近似于将实参转为元组

用来接受溢出的关键字实参

def func(x,y,**kwargs)   //溢出的位置实参会被**保存为字典的形式，然后赋值给kwargs

** 一般约定变量名为kwargs

func(**{'x':1,'y':2,'x':3})  //**会将实参后的内容拆分为关键字实参

#### 混用与 *

args必须在*kwargs之前

def func(x,*args,*kwargs)  //当不能确定接受的值时，*接受位置实参，**接受关键字实参

//以下写法调用wrapper时，会原封不动的将参数传给index

def wrapper(*args,**kwargs):
    index(*args,**kwargs)

### 命名关键字参数

定义函数时，*后定义的参数,即为命名关键字参数，必须使用关键字进行传值。

def func(x,y,*,a,b): //a，b 称为命名关键字参数
    ...

### 类型提示

在python中可在参数项中增加参数类型的提示和返回值的提示,类型提示并非强制

def test(name:str,age:int = 18)->int  
#可以使用内置方法__annotations__查看函数的提示信息
test.__annotations__

函数对象

可以把函数当成变量使用(不加括号)

def func():
    ...
//1.可以赋值
func1 = func
//2.可以当作函数的参数传入
foo(func)
//3.可以做为另外一个函数的返回值
def foo(func1)
    return func1
//4.可以作为容器类型的一个元素
{'k1':func}

函数的嵌套

嵌套调用
嵌套定义

## 闭包函数

名称空间与作用域、函数嵌套、函数对象的综合使用

有以下特点：

为嵌套函数
内部嵌套的函数包含对外层函数作用域名字的引用

def f1():
    x = 111
    def f2():
        print('函数2：',x)
    return f2
    
f = f1()
f() // 执行的为F2，f2的x只和f1内的x有关.

装饰器

通过装饰器可以在不修改装饰器对象源代码以及调用方式的前提下，为被装饰对象添加新功能

在函数层面的解释：指定义一个函数，为其他函数添加额外的功能

为何要用装饰器：开放封闭原则

开放：指的是对拓展功能是开放的
1. 封闭：指的是对修改源代码是封闭的

通过闭包函数，可以实现不修改原代码的情况下，为函数增加新的功能

无参装饰器

def test(x):
    print(x)

def test2(func1):
    def test3(*args,**kwargs):
        print(2)
        func1(*args,**kwargs)
    return  test3

test4 = test2(test)
test = test4
test(1)

装饰器语法糖：
def test2(func1):
def test3(*args,**kwargs):
  print(2)
  func1(*args,**kwargs)
return  test3

@test2 //使用@后，再次调用test则自动调用装饰器，语法糖会默认传入一个参数
def test(x):
print(x)

test(1)
如果叠加多个装饰器，只需要将后边的装饰器写到最上边即可

在使用装饰器时，如果想将原函数的属性也赋值给装饰函数可以使用：

//写法一：
 def test2(func1):
     def test3(*args,**kwargs):
         print(2)
         func1(*args,**kwargs)
     test3.__name__ = func1.__name__
     test3.__doc__ = func1.__doc__
     return  test3
 //写法二：
 from functools import wraps
 def test2(func1):
     @wrap(func1) 
    def test3(*args,**kwargs):
         print(2)
         func1(*args,**kwargs)
     return  test3

有参装饰器

当修改函数功能时，如果需要增加参数的传入，则需要在函数外层加一层嵌套

def test4(y):
    def test2(func1):
        print(y)
        def test3(*args, **kwargs):
            func1(*args, **kwargs)
        return test3
    return test2

@test4(2)  //改函数的执行结果为 test2
def test(x):
    print(x)

test(1)

迭代器

通过迭代器可以进行循环取值

可迭代对象：内置有__ iter __ 方法的都可称为可迭代对象

包括：列表，字符串、元祖、字典、集合、打开文件

使用方式：

调用可迭代对象下的 iter 方法，会将其转化为迭代器对象
调用 ——next—— 即可获取迭代对象的每个元素，如果超出可迭代的次数，那么会抛出异常

for 循环的原理
调用对象的 iter 方法
循环使用next
捕捉到异常后停止

优缺点

有统一的取值方式

无法按照索引取值

生成器 (generator)

在函数内使用 yield 关键字，那么函数执行后，会返回一个迭代器对象，使用一次 next 那么就会运行一次到yield的位置

def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    
x = func()
x.__next__()
x.__next__()

可以使用yield的表达式形式：

通过表达式形式，可以使用send(）进行传值，在传值时需要注意：

首次send()需要传 None，不能传其他参数
首次send(None)，效果与next()一样
每次send()会自动执行一次代码

def test():
    print('运行一次')
    while 1:
        num = yield None
        print(num)

x = test()
next(x)
x.send( )

三元表达式

格式：

条件成立的值  if  条件  else  条件不成立的值

生成式

列表生成式

可以将代理for 对列表进行遍历处理。

格式：

new_l = [ 需要追加的值 for  每次循环的变量名  in 待循环的列表  if 条件  ]

字典生成式

new_dict = 
{k:v for  k,v  in 待循环的字典  if 条件  }

集合生成式

new_dict = 
{value for  value  in 待循环的集合  if 条件  }

生成器表达式

生成的为生成器，每次需要使用next() 调用

new_dict = 
(value for  value  in 待循环的内容  if 条件  )

递归调用

函数自己调用自己，一定要注意停止递归的条件。在python 中没有尾递归优化。

递归调用的两个阶段：

回溯：一层一层的调用
递推：递归条件结束后，一层层的返回

匿名函数

匿名函数用于临时调用一次的场景，一般与其他函数配合使用。

定义：

//不需要写return，会自动返回函数体执行的结果
res = lambda 需要传入的参数:函数体

使用场景：比较字典中值得大小，返回字典的key。如：max(),min()

,map(),filter(),reduce()

test_dic = {
    'num1':1,
    'num2':2,
    'num3':3
}
res = max(test_dic,key=lambda k:tese_dic[k])

6.python基础——函数

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