初学Python函数的笔记整理
定义
返回单值
defmy_abs(x): ifx>=0: returnx else: return-x
返回多值
返回多值就是返回一个tuple
importmath defmove(x,y,step,angle=0): nx=x+step*math.cos(angle) ny=y-step*math.sin(angle) returnnx,ny
空函数
defnop(): pass
指定默认参数
必选参数在前，默认参数在后。默认参数需指向不可变对象（默认参数值在函数定义时被计算）
defpower(x,n=2): s=1 whilen>0: n=n-1 s=s*x returns
可变参数
defcalc(*numbers): sum=0 forninnumbers: sum=sum+n*n returnsum
调用可变参数的函数方法
>>>calc(1,2) 5 >>>calc() 0 >>>nums=[1,2,3] >>>calc(*nums) 14
关键字参数
defperson(name,age,**kw): print'name:',name,'age:',age,'other:',kw
调用关键字参数的方法
>>>person('Michael',30)
name:Michaelage:30other:{}
>>>person('Bob',35,city='Beijing')
name:Bobage:35other:{'city':'Beijing'}
>>>person('Adam',45,gender='M',job='Engineer')
name:Adamage:45other:{'gender':'M','job':'Engineer'}
>>>kw={'city':'Beijing','job':'Engineer'}
>>>person('Jack',24,**kw)
name:Jackage:24other:{'city':'Beijing','job':'Engineer'}
注：
参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
对于任意函数，都可以通过类似func(*args,**kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
递归
如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
尾递归
在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。
高阶函数
- 变量可以指向函数（函数可以赋值给一个变量）
- 函数名也是变量（函数名可以赋值其他值）
- 函数可以做为函数的参数（高阶函数）
map(func,list)
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
>>>deff(x): ...returnx*x ... >>>map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) [1,4,9,16,25,36,49,64,81]reduce(func_with_two_params,list)
reduce把一个函数作用在一个序列[x1,x2,x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
reduce(f,[x1,x2,x3,x4]) #相当于： f(f(f(x1,x2),x3),x4) >>>defadd(x,y): ...returnx+y ... >>>reduce(add,[1,3,5,7,9]) 25
filter(func_return_bool,list)
把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
defis_odd(n): returnn%2==1 filter(is_odd,[1,2,4,5,6,9,10,15]) #结果:[1,5,9,15]
sorted
对于两个元素x和y，如果认为x<y，则返回-1，如果认为x==y，则返回0，如果认为x>y，则返回1，
>>>sorted([36,5,12,9,21]) [5,9,12,21,36]
高阶函数用法
defreversed_cmp(x,y): ifx>y: return-1 ifx<y: return1 return0 >>>sorted([36,5,12,9,21],reversed_cmp) [36,21,12,9,5]
函数做为返回值
deflazy_sum(*args): defsum(): ax=0 forninargs: ax=ax+n returnax returnsum >>>f=lazy_sum(1,3,5,7,9) >>>f <functionsumat0x10452f668> >>>f() 25
注：每次调用lazy_sum()都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数。
闭包
defcount(): fs=[] foriinrange(1,4): deff(): returni*i fs.append(f) returnfs f1,f2,f3=count() >>>f1() 9 >>>f2() 9 >>>f3() 9
原因是调用count的时候循环已经执行，但是f()还没有执行，直到调用其时才执行。所以返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
匿名函数（lambda表达式）
等价于:
deff(x): returnx*x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数做为返回值
defbuild(x,y): returnlambda:x*x+y*y
装饰器（@func）
在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator），本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。
deflog(func):
defwrapper(*args,**kw):
print'call%s():'%func.__name__
returnfunc(*args,**kw)
returnwrapper
@log
defnow():
print'2013-12-25'
>>>now()
callnow():
2013-12-25
#相当于执行：
now=log(now)
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带参数的装饰器
deflog(text):
defdecorator(func):
defwrapper(*args,**kw):
print'%s%s():'%(text,func.__name__)
returnfunc(*args,**kw)
returnwrapper
returndecorator
@log('execute')
defnow():
print'2013-12-25'
#执行结果
>>>now()
executenow():
2013-12-25
#相当于执行：
>>>now=log('execute')(now)
剖析：首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
由于函数的__name__已经改变，依赖于此的代码就会出错。因此使用functools.wraps。
importfunctools deflog(func): @functools.wraps(func) defwrapper(*args,**kw): print'call%s():'%func.__name__ returnfunc(*args,**kw) returnwrapper #对于带参函数 importfunctools deflog(text): defdecorator(func): @functools.wraps(func) defwrapper(*args,**kw): print'%s%s():'%(text,func.__name__) returnfunc(*args,**kw) returnwrapper returndecorator偏函数（固定函数默认值）
>>>importfunctools
>>>int2=functools.partial(int,base=2)
>>>int2('1000000')
64
>>>int2('1010101')
85
#相当于：
defint2(x,base=2):
returnint(x,base)
max2=functools.partial(max,10)
相当于为max函数指定了第一个参数
max2(5,6,7) #相当于： max(10,5,6,7)