feat: python
This commit is contained in:
heyong.fu
+533
@@ -0,0 +1,533 @@
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# 函数
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# 语法
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# def function_name(parameters):
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# """文档字符串（可选）"""
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# # 函数体
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# return value # 可选
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# 组成部分：
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# 函数名：标识函数的名称，遵循变量命名规则
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# 参数列表：括号中的变量名，表示调用时可以传递的值
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# 函数体：缩进的代码块，包含具体的实现逻辑
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# 返回值：通过return语句将结果返回给调用者
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# 定义
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# Python要求函数体代码必须缩进（通常为4个空格）
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def square(x):
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return x**2
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print(square(2))
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# 可以在函数内部定义文档字符串（docstring），用于描述函数的作用：
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def square(x):
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"""
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求x的平方
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"""
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return x**2
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# 参数类型
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# 1.位置参数：位置参数是最基本的参数类型，调用函数时按照参数的位置一一对应传递。
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# 特点：
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# 参数的顺序很重要，不能颠倒
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# 调用时必须提供所有必需参数
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# 参数按位置顺序赋值
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def add(a, b):
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return a + b
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result = add(1, 2)
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print(result)
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# 2.关键字参数：关键字参数允许你在调用函数时，通过"参数名=值"的形式传递参数，这样参数顺序就可以任意。
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# 优点：
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# 不用记住参数顺序
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# 增加代码可读性
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# 很适合带有默认参数的函数
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def student_info(name, age, city):
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return f"姓名{name},年龄{age},城市{city}"
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print(student_info(age=18, name="小明", city="beijing"))
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# 3.默认参数:默认参数是指在定义函数时为参数提供默认值。在调用函数时，如果对应参数没有传值，则会使用这个默认值。
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# 注意事项：
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# 默认参数必须出现在非默认参数之后
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# 默认参数常用于大多数情况下使用同一个值的场景
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def greet(name, msg="Hello"):
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print(f"{msg}, {name}!")
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greet("Alice") # 输出：Hello, Alice!
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greet("Bob", msg="Hi") # 输出：Hi, Bob!
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# 4.可变参数：可变参数用于当函数需要接受不定数量的位置参数时，通过在参数前加*来实现。
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# 特点：
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# *args不是必须叫args，但习惯上都叫args
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# 所有传入的位置参数被收集到一个元组中
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# 特别适合参数数量不确定时使用
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def show_args(*args):
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print(f"参数类型{type(args)}")
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print(f"参数内容{args}")
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show_args(1, 2, 4) # 参数类型<class 'tuple'> 参数内容(1, 2, 4)
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show_args([1, 2, 3]) # 参数类型<class 'tuple'> 参数内容([1, 2, 3],)
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show_args("123") # 参数类型<class 'tuple'> 参数内容('123',)
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# 应用
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def make_pizza(*foods):
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print("制作一个披萨，添加以下配料：")
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for food in foods:
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print(f"-{food}")
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make_pizza("蘑菇", "青椒", "芝士")
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# 5.关键字可变参数:关键字可变参数允许函数接收任意数量的"关键字参数"。这些参数会被自动收集到一个字典中。
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# **kwargs不是必须叫kwargs，习惯上都这么命名
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# 多余的关键字参数汇集到一个字典里
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# 常用于不确定会传入哪些命名参数时
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def show_kwargs(**kwargs):
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print(f"参数类型{type(kwargs)}")
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print(f"参数内容{kwargs}")
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show_kwargs(name="1", age=18) # 参数类型<class 'dict'> 参数内容{'name': '1', 'age': 18}
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# 综合
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def demo(a, *args, b=1, **kwargs):
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print(f"a:{a}") # a:小明
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print(f"args:{args}") # args:(20, 30)
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print(f"b:{b}") # b:北京
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print(f"kwargs:{kwargs}") # kwargs:{'x': '8', 'y': 10}
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demo("小明", 20, 30, b="北京", x="8", y=10)
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# 参数解包
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# 在Python中，*和**不仅可以用于函数定义时接收可变参数，还可以用于参数解包。
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def greet(name, age, city):
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print(f"姓名: {name}, 年龄: {age}, 城市: {city}")
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# 使用 * 解包列表
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person_info = ["Alice", 25, "北京"]
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greet(*person_info) # 等同于 greet("Alice", 25, "北京")
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# 使用 * 解包元组
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data = ("Bob", 30, "上海")
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greet(*data) # 等同于 greet("Bob", 30, "上海")
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# ** 用于解包字典类型
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def create_profile(name, age, city, occupation):
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print(f"姓名: {name}, 年龄: {age}, 城市: {city}, 职业: {occupation}")
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# 使用 ** 解包字典
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profile_data = {"name": "Charlie", "age": 28, "city": "广州", "occupation": "工程师"}
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create_profile(**profile_data)
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# 混合使用
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def complex_function(a, b, c, d, e):
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print(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}, d: {d},e:{e}")
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list_data = [1, 2]
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dict_data = {"d": 10, "e": "小明"}
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complex_function(*list_data, True, **dict_data)
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# 返回值
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# 返回单个值
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def get_formatted_name(first_name, last_name):
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full_name = f"{first_name}{last_name}"
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return full_name
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musician = get_formatted_name("张", "三")
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print(musician) # 张三
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# 返回多个值
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def operate_numbers(a, b):
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sum_result = a + b
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diff_result = a - b
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product_result = a * b
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return sum_result, diff_result, product_result
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# 接收元组
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result = operate_numbers(10, 5)
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print(result) # (15, 5, 50)
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# 解包返回值
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sum_val, diff_val, product_val = operate_numbers(10, 5)
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print(f"Sum: {sum_val}, Difference: {diff_val}, Product: {product_val}")
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def create_student_report(name, **scores):
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report = {"name": name, "total_score": 0, "subjects": scores}
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for key, score in scores.items():
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print(f"{key}:{score}")
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# # 计算总分
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for score in scores.values():
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report["total_score"] += score
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# # 计算平均分
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report["average"] = report["total_score"] / len(scores)
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return report
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student = create_student_report("Alice", **{"math": 95, "science": 87, "english": 92})
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print(student)
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# 函数文档和注释
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# 文档字符串（Docstring）
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# 文档字符串是紧跟在函数定义后，用三引号包裹的字符串，用于描述函数的用途、参数说明、返回值类型等。
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def calculate_circle_area(radius):
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"""
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计算圆的面积
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参数:
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radius (float): 圆的半径
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返回:
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float: 圆的面积
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"""
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import math
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return math.pi * radius**2
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# 查看文档字符串
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print(calculate_circle_area.__doc__)
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# 查看函数帮助
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help(calculate_circle_area)
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# 注释
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# 注释是用#开头的说明性文字，用于解释代码片段的实现思路、注意事项或特殊用途
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def safe_divide(a, b):
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"""安全的除法函数"""
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# 检查除数是否为零
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if b == 0:
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return "错误：除数不能为零"
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# 执行除法运算
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result = a / b
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return result
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# 变量作用域
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# 作用域类型
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# 作用域类型 描述 示例
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# 局部作用域 变量在函数内部定义，只能在该函数内部使用 函数内的局部变量
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# 全局作用域 变量在所有函数体外部定义，可以在整个模块里访问 模块级别的变量
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# 嵌套作用域 内部函数可以访问外部函数中的变量 闭包中的外部变量
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# 内置作用域 Python预先定义的内置标识符 len, range, print等
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# LEGB原则
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# Python采用LEGB原则查找变量：
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# L: Local（本地作用域）
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# E: Enclosing（嵌套函数的外部函数作用域）
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# G: Global（全局作用域）
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# B: Built-in（内置作用域）
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name = "全局变量"
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def outer():
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name = "外部函数变量"
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def inner():
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name = "内部函数变量"
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print(f"inner:{name}") # 输出"内部函数变量"
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inner()
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print(f"outer:{name}") # 输出"外部函数变量"
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outer()
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print(name) # 输出"全局变量"
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# global关键字
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# global关键字允许我们在函数内部声明某个变量为全局变量，从而可以在函数内部修改它。
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# 注意事项：
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# 没有global关键字时，在函数内对一个变量赋值会将其作为局部变量处理
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# 使用global后，函数内的变量就直接引用外部全局变量
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counter = 0
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def increment():
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global counter # 引用外部全局变量
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counter += 1
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increment()
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increment()
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print(counter) # 2
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# nonlocal关键字
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# nonlocal关键字用于在嵌套函数中声明变量来自最近的一层非全局作用域（外层函数）。
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def outer():
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x = "local"
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def inner():
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nonlocal x # 声明 x 来自外层作用域
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x = "nonlocal"
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print(f"inner:{x}") # inner:nonlocal
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inner()
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print(f"outer:{x}") # outer:nonlocal
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outer()
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# 高级函数特性
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# 8.1.函数作为参数
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# 函数不仅可以像变量一样赋值给其他变量，还可以作为参数传递给其他函数。
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def apply_operation(numbers, operation):
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"""对数字列表应用操作"""
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return [operation(x) for x in numbers]
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def square(x):
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return x**2
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def double(x):
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return x * 2
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
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squared = apply_operation(numbers, square)
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doubled = apply_operation(numbers, double)
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print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25]
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print(doubled) # [2, 4, 6, 8, 10]
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# 嵌套函数
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# 嵌套函数是指在一个函数内部定义另一个函数。内部函数可以访问外部函数的参数和局部变量。
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# 用途：
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# 实现闭包（closure）
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# 将某些逻辑封装到本地作用域
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# 作为工厂函数创建带记忆的数据
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def greet(name):
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def format_message():
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return f"Hello, {name}!"
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return format_message()
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print(greet("Alice")) # Hello, Alice!
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# 闭包
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# 闭包是指一个函数可以"记住"它被创建时的环境，即使在其外部函数已经执行完毕后，内部函数依然能够访问其外部作用域的变量。
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# 特点：
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# 内部函数引用了外部函数的局部变量
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# 外部函数返回内部函数
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# 内部函数可以访问外部函数的变量，即使外部函数已经执行完毕
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def make_multiplier(factor):
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def multiplier(x):
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return x * factor
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return multiplier
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double = make_multiplier(2)
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triple = make_multiplier(3)
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print(double(5)) # 10
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print(triple(5)) # 15
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# 装饰器
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# 装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器常用于在不修改原函数代码的情况下，动态地为其添加新功能。
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def my_decorator(func):
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def wrapper():
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print("函数执行前")
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func()
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print("函数执行后")
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return wrapper
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@my_decorator
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def say_hello():
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print("Hello")
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say_hello() # 函数执行前 Hello 函数执行后
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# 带参数的装饰器
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def logger(func):
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def wrapper(*args, **kwargas):
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print(f"调用函数{func.__name__},参数：{args}{kwargas}")
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||||
return func(*args, **kwargas)
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||||
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||||
return wrapper
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@logger
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def add(x, y, **kwargs):
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a = x + y
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b = sum(kwargs.values())
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return a + b
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print(add(1, 2, a=3, b=4))
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# 匿名函数 (Lambda)
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# 匿名函数（lambda表达式）是一种快速定义简单函数的方法，通常用于一些无需命名、只用一次的小函数场景。
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# lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式
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# 基本 lambda 函数
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# 特点：
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# 只能包含表达式，不能包含语句
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# 自动返回表达式的值
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# 适合简单的函数逻辑
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square = lambda x: x**2
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print(square(5)) # 25
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# 在排序中使用
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students = [
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{"name": "Alice", "grade": 85},
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{"name": "Bob", "grade": 92},
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{"name": "Charlie", "grade": 78},
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||||
]
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# 按成绩排序
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sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["grade"])
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print(sorted_students)
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# 在 map 中使用
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
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squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
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print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25]
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||||
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||||
# 在 filter 中使用
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even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
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||||
print(even_numbers) # [2, 4]
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||||
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||||
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||||
# 递归函数
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# 递归函数是函数调用自身来解决问题的方法，适合解决可以被分解为规模更小、相似子问题的任务。
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# def func(params):
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# if 终止条件:
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||||
# return 结果
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# else:
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||||
# # 递归调用自身
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||||
# return func(更小规模的参数)
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# 注意事项：
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# 必须设置基线条件（终止条件），避免无限递归
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||||
# 递归深度有限制，可能导致栈溢出
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||||
# 对于规模较大的问题效率较低
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def factorial(n):
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||||
"""计算阶乘的递归函数"""
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||||
if n == 0 or n == 1:
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return 1
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||||
else:
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||||
return n * factorial(n - 1)
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||||
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||||
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||||
print(factorial(5)) # 120
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||||
|
||||
|
||||
def fibonacci(n):
|
||||
"""计算斐波那契数列"""
|
||||
if n <= 1:
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||||
return n
|
||||
else:
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||||
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
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||||
|
||||
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||||
for i in range(10):
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print(fibonacci(i), end=" ") # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
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# 错误处理
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# 在函数中进行错误处理可以提升程序的健壮性和用户体验。
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# def 函数名(参数):
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# try:
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# # 可能抛出异常的操作
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# except 异常类型1:
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# # 异常类型1的处理代码
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# except 异常类型2:
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||||
# # 异常类型2的处理代码
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||||
# else:
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||||
# # 没有发生异常时的代码
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||||
# finally:
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# # 无论是否发生异常都执行
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||||
def safe_divide(a, b):
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||||
"""安全的除法函数"""
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try:
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result = a / b
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||||
except ZeroDivisionError:
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return "错误：除数不能为零"
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||||
except TypeError:
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||||
return "错误：参数类型不正确"
|
||||
else:
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||||
return result
|
||||
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||||
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print(safe_divide(10, 2)) # 5.0
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print(safe_divide(10, 0)) # 错误：除数不能为零
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print(safe_divide(10, "a")) # 错误：参数类型不正确
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# 最佳实践
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# 14.1.函数设计原则
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# 单一职责：每个函数只做一件事
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# 描述性命名：使用有意义的函数名
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# 保持简短：函数应该简短且专注
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# 使用文档字符串：为函数添加适当的文档
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# 避免副作用：函数不应该修改外部状态，除非明确需要
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# 14.2.参数设计
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# 合理使用默认参数：使函数更灵活
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# 参数顺序：位置参数在前，默认参数在后
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# 使用*args和kwargs**：提高函数灵活性
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# 参数验证：在函数开始处验证参数
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# 14.3.错误处理
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# 处理异常：在适当的地方处理可能的错误
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# 提供有意义的错误信息：帮助用户理解问题
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# 使用try-except：优雅地处理异常情况
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# 14.4.性能考虑
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# 避免不必要的计算：将重复计算提取到函数外部
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# 使用生成器：对于大数据集使用生成器函数
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# 缓存结果：对于昂贵的计算考虑缓存
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# 15.总结
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# 函数是Python编程的核心概念，掌握函数的定义、调用、参数传递、返回值、作用域等概念对于编写高质量的Python代码至关重要。通过合理使用函数，我们可以：
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# 提高代码的可重用性和可维护性
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# 实现模块化编程
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# 简化复杂问题的解决
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# 提高代码的可读性和可测试性
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# 掌握函数的高级特性如闭包、装饰器、递归等，能够让我们编写更加灵活和强大的Python程序。
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