python函数总结

1、线性迭代可以直接用for循环,效率高并且节省空间,对于任意深度的任意嵌套一般用递归实现

例:计算一个嵌套子列表中所有数字之和。

def sum_list(L):
    if not L:
        return 0
    if type(L[0]) == list:
        return sum_list(L[0])+sum_list(L[1:])
    else:
        return L[0]+sum_list(L[1:])
#或
def sum_list2(L):
    total = 0
    for x in L:
        if not isinstance(x,list):
            total+=x
        else:
            total+=sum_list2(x)
    return total

print(sum_list2(L))
print(sum_list2([]))
print(sum_list2([1,[2,[3,[4,[5]]]]]))
print(sum_list2([[[[[1],2],3],4],5]))

结果:
55
0
15
15

函数也可以当成参数传递,将上面两个函数封装成一个函数调用:

def sum(func,arg):
    return func(arg)
print(sum(sum_list,L))
print(sum(sum_list2,L))
结果:
55
55

2、函数头部的*args、**kwargs与函数调用时的*args、**kwargs区别

函数头部的args表示将位置参数的收集到一个元组中,kwargs表示将关键字参数收集到一个字典中
函数调用时的
args表示对args进行解包成位置参数传给函数,**kwargs会以键值对的形式解包一个字典,最终以key=value形式的参数传给函数。

3、函数自省

a = 'aaa'
def func_test(func, arg):
    print(arg)
    b = 'hello'
    global a
    def x():
        c = 'ccc'
        return c
    return func(arg)
print(func_test.__name__)#获得函数的名称
print(dir(func_test))#获得函数对象的所有属性
print(func_test.__code__)#获得函数的代码对象
print(dir(func_test.__code__))#获得函数代码对象的所有属性
print(func_test.__code__.co_varnames)#获得函数的本地变量,包括参数和内部定义的变量,不包括内部引用的全局变量
print(func_test.__code__.co_argcount)#获得函数参数的个数
# 函数是对象,可以dir检查它的属性,函数的内省工具附加了代码对象(__code__),可以获得函数的本地变量和参数等方面细节

结果:
func_test
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
<code object func_test at 0x0000029883582930, 。。>
['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'co_argcount', 'co_cellvars', 'co_code', 'co_consts', 'co_filename', 'co_firstlineno', 'co_flags', 'co_freevars', 'co_kwonlyargcount', 'co_lnotab', 'co_name', 'co_names', 'co_nlocals', 'co_stacksize', 'co_varnames']
('func', 'arg', 'b', 'x')
2

4、 函数是对象,可以给函数添加属性,可以认为是‘静态本地变量’,它的值在函数退出后仍保留,属性跟对象有关而不是跟作用域有关。

func_test.test = 'test-attribute'
print(dir(func_test))
结果:
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'test']

5、 函数注解

def func_test2(a:'spam'=4,b:(1,10)=5,c:float=6) -> int:
    return a+b+c
print(func_test2())
print(func_test2.__annotations__) 
结果:
15
{'a': 'spam', 'b': (1, 10), 'c': <class 'float'>, 'return': <class 'int'>}

a:'spam'=4表示用a的默认值是4,并用字符串spam注解它,函数结果的注解存储在键‘return’下
注解的作用:注解可用作参数类型或值的特定限制

6、 lambda 函数

def 定义的是语句;lambda定义的是表达式

li = [lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x*9]
for l in li:
    print(l(5))

import sys
showall = lambda x:list(map(sys.stdout.write,x))
showall(['spam\n','hello\n','world\n'])

m = map(lambda x:x+10,[1,2,3,4])
print(m)
print(list(m))
结果:
25
125
45
spam
hello
world
<map object at 0x0000029883599DD8>
[11, 12, 13, 14]

7、map函数

map函数期待一个N参数的函数作用于N序列
print(list(map(pow,[2,3,4],[4,5,6])))# => 24,35,4**6

可以通过for模拟map的功能,但没有必要,自带的map的效率更高

print(list(filter((lambda x:x>0),range(-10,10))))

from functools import reduce
print((reduce((lambda x,y:x+y),[1,3,4],0)))

import operator
print(dir(operator))
结果:
[16, 243, 4096]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
8
['abs', 'add', 'all', 'and', 'builtins', 'cached', 'concat', 'contains', 'delitem', 'doc', 'eq', 'file', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imatmul', 'imod', 'imul', 'index', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'isub', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'loader', 'lshift', 'lt', 'matmul', 'mod', 'mul', 'name', 'ne', 'neg', 'not', 'or', 'package', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'spec', 'sub', 'truediv', 'xor', 'abs', 'abs', 'add', 'and', 'attrgetter', 'concat', 'contains', 'countOf', 'delitem', 'eq', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imatmul', 'imod', 'imul', 'index', 'indexOf', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'is_', 'is_not', 'isub', 'itemgetter', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'length_hint', 'lshift', 'lt', 'matmul', 'methodcaller', 'mod', 'mul', 'ne', 'neg', 'not_', 'or_', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'sub', 'truediv', 'truth', 'xor']

8、 生成器

def ge(n):
    for i in range(n):
        x = yield i ** 2
        print(x)
    return 'end'

g = ge(5)
print(g)
print(dir(g))

print(next(g))
print(next(g))
print('send 34:',g.send(34))
# print('send 66:',g.send(66))
#
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))

# for i in ge(5):
#     print('-'*30)
#     print(i)
结果:
<generator object ge at 0x0000029883566938>
['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw']
0
None
1
34
send 34: 4

9、 zip 和 map

z = zip([1,2,3],[4,5,6])
print(list(z))

m = map(pow,[1,2,3],[4,5,6])
print(list(m))

def mymap(func,*seqs):
    # res = []
    # for args in zip(*seqs):
    #     res.append(func(*args))
    # return res
    return [func(*args) for args in zip(*seqs)]

print(list(mymap(pow,[1,2,3],[4,5,6])))
print(list(mymap(abs,[1,2,-3])))

def mymap2(func,*seqs):
    return (func(*args) for args in zip(*seqs))

print(list(mymap2(pow,[1,2,3],[4,5,6])))
print(list(mymap2(abs,[1,2,-3])))

res = all([1,2,''])
res1 = any([1,2,''])
print(res,res1)

def myzip(*seqs):
    seqs = [list(S) for S in seqs]
    print(seqs)
    res = []
    while all(seqs):
        res.append(tuple(S.pop(0) for S in seqs))
    return res
s1,s2 = 'abc','xyz123'
print(myzip(s1,s2))
结果:
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
[1, 32, 729]
[1, 32, 729]
[1, 2, 3]
[1, 32, 729]
[1, 2, 3]
False True
[['a', 'b', 'c'], ['x', 'y', 'z', '1', '2', '3']]
[('a', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'z')]
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