《Python基础教程(第二版)》学习笔记 -> 第六章 抽象
抽象和结构
本章将会介绍如何让将语句组织成函数,还会详细介绍参数(parameter)和作用域(scope)的概念,以及递归的概念及其在程序中的用途。
创建函数
函数可以调用,它执行某种行为,并返回某个值,可用内建的callable函数来判断函数是否可以调用
>>> import math >>> x = 1 >>> y = math.sqrt >>> callable(x) False >>> callable(y) True
#py 3.0中,callable不再可用,
创建一个函数:
>>> def fibs(num): result = [0,1] for i in range(num-2): result.append(result[-2]+result[-1]) return result >>> fibs(20) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181] >>> fibs(10) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
- 记录函数
如果想要给函数写文档,让后面使用该函数的人能理解的话,可以加入注释,或者就是直接写上字符串(也叫做文档字符串),示例如下:
>>> def square(x): ‘log or description‘ return x*x >>> square.__doc__ ‘log or description‘ >>> square(3) 9
参数魔法
- 值从哪里来
保证函数在被提供给可接受参数的时候能正常工作就行。
写在def 语句中函数名后面的变量通常叫做函数的形式参数,而调用函数的时候提供的值是实际参数,或者称为参数。 - 参数能改变吗
- 关键字参数和默认值
目前为止我们所是用的参数都叫做:位置参数
使用参数名提供的参数叫做:关键字参数,它的主要作用在于可以明确每个参数的作用
>>> def hello_test(greeting=‘Hello‘,name=‘Python‘): print ‘%s,%s!‘%(greeting,name) >>> hello_test() Hello,Python! >>> hello_test(‘test‘) test,Python! >>> hello_test(‘python‘,‘powerful‘) python,powerful!
- 收集参数
1 >>> def print_params(x,y,z=3,*pospar,**keypar): 2 print x,y,z 3 print pospar 4 print keypar 5 6 7 8 >>> print_params(1,2,3,7,8,9,foo=2,foo2=‘python‘) 9 1 2 3 10 (7, 8, 9) 11 {‘foo‘: 2, ‘foo2‘: ‘python‘} 12 >>> print_params(2,3) 13 2 3 3 14 () 15 {}
*号的意思就是“收集其余的位置参数”,一个星号的参数存储在一个tuple中,两个星号的参数存储在一个dict中。
- 反转过程
>>> def with_stars(**kwds): print kwds[‘name‘],‘is‘,kwds[‘age‘],‘years old‘ >>> def without_stars(**kwds): print kwds[‘name‘],‘is‘,kwds[‘age‘],‘years old‘ >>> args= {‘name‘:‘python‘,‘age‘:28} >>> with_stars(**args) python is 28 years old >>> without_stars(**args) python is 28 years old
在with_stars中,定义和调用函数时都使用了星号,而在without_stars中,两处都没有使用,但得到了相同的效果。
所以星号只在定义函数(允许使用不定数目的参数)或者调用(“分割”字典合作和序列)时才有用。 - 练习使用参数
def story(**kwds): return ‘Once upon a time, there was a %(job)s called %(name)s.‘%kwds def power(x,y,*others): if others: print ‘Received redundant parameters:‘,others return pow(x,y) def interval(start,stop=None,step=1): ‘Imitates range() for step >0‘ if stop is None: start,stop = 0,start result = [] i =start while i<stop: result.append(i) i +=step return result
运行结果如下:
>>> print story(job=‘King‘,name=‘Gumby‘) Once upon a time, there was a King called Gumby.>>> print story(name=‘Sir Robin‘,job=‘brave knight‘) Once upon a time, there was a brave knight called Sir Robin. >>> params = {‘job‘:‘language‘,‘name‘:‘Python‘} >>> print story(**params) Once upon a time, there was a language called Python. >>> del params[‘job‘] >>> print story(job=‘stroke of genius‘,**params) Once upon a time, there was a stroke of genius called Python.
>>> params = (5,)*2
>>> power(*params)
3125
>>> power(3,3,‘Hello, python‘)
Received redundant parameters: (‘Hello, python‘,)
27
>>> interval(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> interval(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> interval(3,12,4)
[3, 7, 11]
>>> power(*interval(3,7))
#interval(3,7)返回了(3,4,5,6),然后单星号分裂成元组(3,4)和(5,6),所以执行了3的4次方,而(5,6)则是返回的Others
Received redundant parameters: (5, 6)
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作用域
- 函数内的变量被称为局部变量(local variable)
函数内部引用全局变量:
>>> def combine(parameter): print parameter + globals()[‘parameter‘] >>> parameter = "berry" >>> combine(‘Shrub‘) Shrubberry
- 重新绑定全局变量
>>> x = 1 >>> def change_global(): global x x = x+1 return x >>> change_global() 2 >>> x 2
递归
- 递归,简单来说就是引用自身的意思
- 有用的递归函数包含以下几部分:
①当函数直接返回值时有基本实例(最小可能性问题);
②递归实例,包括一个或者多个问题最小部分的递归调用 - 递归实例:阶乘和幂
阶乘实例:
>>> def factorial(n): if n == 1: return 1 else: return n*factorial(n-1) >>> factorial(5) 120
求幂实例:
>>> def power(x,n): if n == 0: return 1 else: return x*power(x,n-1) >>> power(2,5) 32
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