Python函数用法和底层分析

Python函数用法和底层分析

函数是可重用的程序代码块。函数的作用,不仅可以实现代码的复用,更能实现代码的一致性。一致性指的是,只要修改函数的代码,则所有调用该函数的地方都能得到体现。

在编写函数时,函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致,只是对代码实现了封装,并增加了函数调用、传递参数、返回计算结果等内容。

为了让大家更容易理解,掌握的更深刻。我们也要深入内存底层进行分析。绝大多数语言内存底层都是高度相似的,这样大家掌握了这些内容也便于以后学习其他语言

函数的基本概念

  1. 一个程序由一个个任务组成;函数就是代表一个任务或者一个功能。
  2. 函数是代码复用的通用机制。

Python 函数的分类

Python 中函数分为如下几类:

  1. 内置函数

我们前面使用的 str()、list()、len()等这些都是内置函数,我们可以拿来直接使用。

  1. 标准库函数

我们可以通过 import 语句导入库,然后使用其中定义的函数

  1. 第三方库函数

Python 社区也提供了很多高质量的库。下载安装这些库后,也是通过 import 语句导入,然后可以使用这些第三方库的函数

  1. 用户自定义函数

用户自己定义的函数,显然也是开发中适应用户自身需求定义的函数。

核心要点

Python 中,定义函数的语法如下:

def 函数名 ([参数列表]) : 
    '''文档字符串''' 
    函数体/若干语

要点:

  1. 我们使用 def 来定义函数,然后就是一个空格和函数名称;

(1) Python 执行 def 时,会创建一个函数对象,并绑定到函数名变量上。

  1. 参数列表

(1) 圆括号内是形式参数列表,有多个参数则使用逗号隔开'

(2) 形式参数不需要声明类型,也不需要指定函数返回值类型

(3) 无参数,也必须保留空的圆括号

(4) 实参列表必须与形参列表一一对应

  1. return 返回值

(1) 如果函数体中包含 return 语句,则结束函数执行并返回值;

(2) 如果函数体中不包含 return 语句,则返回 None 值。

  1. 调用函数之前,必须要先定义函数,即先调用 def 创建函数对象

(1) 内置函数对象会自动创建

(2) 标准库和第三方库函数,通过 import 导入模块时,会执行模块中的 def 语

形参和实参

【操作】定义一个函数,实现两个数的比较,并返回较大的值

def print_max(a,b):
    '''实现两个数的比较,并返回较大的值'''
    if a > b:
        print(a,'MAX')
    else:
        print(b,'MAX')

print_max(10, 20)
print_max(99, -99)

#result
#20 MAX
#99 MAX

上面的 printMax 函数中,在定义时写的 print_max(a,b)。a 和 b 称为“形式参数”,
简称“形参”。也就是说,形式参数是在定义函数时使用的。 形式参数的命名只要符合“标识符”命名规则即可。

在调用函数时,传递的参数称为“实际参数”,简称“实参”。上面代码中,
printMax(10,20),10 和 20 就是实际参数。

文档字符串(函数的注释)

程序的可读性最重要,一般建议在函数体开始的部分附上函数定义说明,这就是“文档字符串”,也有人成为“函数的注释”。我们通过三个单引号或者三个双引号来实现,中间可以加入多行文字进行说明

【操作】测试文档字符串的使用

def print_max(a,b):
    '''实现两个数的比较,并返回较大的值'''
    if a > b:
        print(a,'MAX')
    else:
        print(b,'MAX')

print(help(print_max.__doc__))

#result
#No Python documentation found for '实现两个数的比较,并返回较大的值'.
#Use help() to get the interactive help utility.
#Use help(str) for help on the str class.
#None

返回值

return 返回值要点:

  1. 如果函数体中包含 return 语句,则结束函数执行并返回值;
  2. 如果函数体中不包含 return 语句,则返回 None 值。
  3. 要返回多个返回值,使用列表、元组、字典、集合将多个值“存起来”即可

操作】计算a + b 不设置返回值

def print_star(a,b):
    a + b

c = print_star(4,10)
print(c)

#result
#None

操作】计算a + b 设置返回值

def print_star(a,b):
    c = a + b
    return c

c = print_star(4,10)
print(c)
#result
#14

函数也是对象,内存底层分析

Python 中,“一切都是对象”。实际上,执行 def 定义函数后,系统就创建了相应的函数对象。我们执行如下程序,然后进行解释:

def print_star(n):
    print("*"*n)
print(print_star)
print(id(print_star))
c = print_star
c(3)

#result
#
#45844000
#***

上面代码执行 def 时,系统中会创建函数对象,并通过 print_star 这个变量进行引用:

Python函数用法和底层分析插图

我们执行“c=print_star”后,显然将 print_star 变量的值赋给了变量 c,内存图变成了:

Python函数用法和底层分析插图1

显然,我们可以看出变量 c 和 print_star 都是指向了同一个函数对象。因此,执行 c(3)和执行 print_star(3)的效果是完全一致的。 Python 中,圆括号意味着调用函数。在没有圆括号的情况下,Python 会把函数当做普通对象。

变量的作用域(全局变量和局部变量)

变量起作用的范围称为变量的作用域,不同作用域内同名变量之间互不影响。变量分为:全局变量、局部变量。

全局变量:

  1. 在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块,从定义位置开始直到模块结束。
  2. 全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。
  3. 全局变量一般做常量使用。
  4. 函数内要改变全局变量的值,使用 global 声明一下

局部变量:

  1. 在函数体中(包含形式参数)声明的变量。
  2. 局部变量的引用比全局变量快,优先考虑使用。
  3. 如果局部变量和全局变量同名,则在函数内隐藏全局变量,只使用同名的局部变量

【操作】全局变量的作用域测试

def f1():
    global a #如果要在函数内改变全局变量的值,增加 global 关键字声明
    print(a) #打印全局变量 a 的值
    a = 300
f1()
print(a)

#result
#100
#300

【操作】全局变量和局部变量同名测试

a=100
def f1():
    a = 3 #同名的局部变量
    print(a)
f1()
print(a) #a 仍然是 100,没有变

#result
#3
#100

【操作】 输出局部变量和全局变

a = 100
def f1(a, b, c):
    print(a, b, c)
    print(locals())
    print('*' * 20)
    print(globals())

f1(1, 2, 3)

#result
#1 2 3 
#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 返回一个字典
#********************
#{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.sourcefileloader object at>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': , '__file__': 'c:\Users\chenh\OneDrive\Data Learn\Python 基础\课堂笔记\05\Book_code.py', '__cached__': None, 'a': 100, 'f1': }

部变量和全局变量效率测试

局部变量的查询和访问速度比全局变量快,优先考虑使用,尤其是在循环的时候。在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方,可以通过将全局变量转为局部变量提高运行速度

【操作】测试局部变量和全局变量效率

#测试局部变量、全局变量的效率
import time
import math
def test01():
    start = time.time()
    for i  in range(100000000):
        math.sqrt(30)
    end = time.time()
    print('耗时{0}'.format(end - start))

def test02():
    b = math.sqrt
    start = time.time()
    for i  in range(100000000):
        b(30)
    end = time.time()
    print('耗时{0}'.format(end - start))

test01()
test02() 

#result
#耗时7.24362325668335
#耗时6.6801464557647705

参数的传递

函数的参数传递本质上就是:从实参到形参的赋值操作。 Python 中“一切皆对象”,所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以,Python 中参数的传递都是“引用传递”,不是“值传递”。具体操作时分为两类:

  1. 对“可变对象”进行“写操作”,直接作用于原对象本身。
  2. 对“不可变对象”进行“写操作”,会产生一个新的“对象空间”,并用新的值填充这块空间。(起到其他语言的“值传递”效果,但不是“值传递”)
    可变对象有:

字典、列表、集合、自定义的对象等
不可变对象有:
数字、字符串、元组、function

操作】参数传递:传递可变对象的引用

b = [10,20]
def f2(m):
    print("m:",id(m)) #b 和 m 是同一个对象
    m.append(30) #由于 m 是可变对象,不创建对象拷贝,直接修改这个对象
f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)

#result
#m: 1619876826368
#b: 1619876826368
#[10, 20, 30]

传递不可变对象的引用

传递参数是不可变对象(例如:int、float、字符串、元组、布尔值),实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时,由于不可变对象无法修改,系统会新创建一个对象。

【操作】参数传递:传递不可变对象的引用

a = 100
def f1(n):
    print("n:",id(n)) #传递进来的是 a 对象的地址
    n = n + 200 #由于 a 是不可变对象,因此创建新的对象 n
    print("n:",id(n)) #n 已经变成了新的对象
    print(n)
f1(a)
print("a:",id(a)) #a的内存地址并没有发生改变

#result
#n: 140717568683912
#n: 2640908885520
#300
#a: 140717568683912

显然,通过 id 值我们可以看到 n 和 a 一开始是同一个对象。给 n 赋值后,n 是新的对象。

浅拷贝和深拷贝

为了更深入的了解参数传递的底层原理,我们需要讲解一下“浅拷贝和深拷贝”。我们可以使用内置函数:copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)。

浅拷贝:不拷贝子对象的内容,只是拷贝子对象的引用。
深拷贝:会连子对象的内存也全部拷贝一份,对子对象的修改不会影响源对象

【操作】测试浅拷贝和深拷贝

#测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():
    '''测试浅拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.copy(a)
    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("浅拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)

def testDeepCopy():
    '''测试深拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.deepcopy(a)
    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("深拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)

testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()

#result
'''
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
*************
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
'''

传递不可变对象包含的子对象是可变的情况

传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则方法内修改了这个可变对象,源对象也发生了变化

a = (10,20,[5,6])
print("a:",id(a))

def test01(m):
    print("m:",id(m))
    m[2][0] = 888
    print(m)
    print("m:",id(m))

test01(a)
print(a)

#result
'''
a: 3006159512640
m: 3006159512640
(10, 20, [888, 6])
m: 3006159512640
(10, 20, [888, 6])
'''

参数的几种类型

位置参数

函数调用时,实参默认按位置顺序传递,需要个数和形参匹配。按位置传递的参数,称为:“位置参数”。

【操作】测试位置参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3) #报错,位置参数不匹配

#result
'''
2 3 4
Traceback (most recent call last):
  File "c:UserschenhOneDriveData LearnPython 基础课堂笔记5Book_code.py", line 4, in 
    f1(2,3) #报错,位置参数不匹配
    ^^^^^^^
TypeError: f1() missing 1 required positional argument: 'c'
'''

默认值参数

我们可以为某些参数设置默认值,这样这些参数在传递时就是可选的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。

【操作】测试默认值参数

def f1(a, b, c=10, d=20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面
    print(a, b, c, d)

f1(9, 8)
f1(8, 9, 19)
f1(8, 9, 19, 29)

#result
'''
9 8 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29
'''

命名参数

我们也可以按照形参的名称传递参数,称为“命名参数”,也称“关键字参数”。

【操作】测试命名参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)

f1(8, 9, 19)            #位置参数
f1(c=10, a=20, b=30)    #命名参数、

#result
'''
8 9 19
20 30 10
'''

可变参数

可变参数指的是“可变数量的参数”。分两种情况:

  1. *param(一个星号),将多个参数收集到一个“元组”对象中。
  2. **param(两个星号),将多个参数收集到一个“字典”对象中。

【操作】测试可变参数处理(元组、字典两种方式

def f1(a,b,*c):
    print(a,b,c)

f1(8, 9, 19, 20)

def f2(a,b,**c):
    print(a,b,c)

f2(8, 9, name = 'gaoqi', age = 18)

def f3(a,b,*c,**d):
    print(a,b,c,d)

f3(8, 9, 20, 30, name = 'gaoqi',age = 18)

#result
'''
8 9 (19, 20)    #将*c参数放在元组中
8 9 {'name': 'gaoqi', 'age': 18}    #将**c参数放在字典中
8 9 (20, 30) {'name': 'gaoqi', 'age': 18}
'''

强制命名参数

在带星号的“可变参数”后面增加新的参数,必须在调用的时候“强制命名参数”。

操作】强制命名参数的使用

def f1(*a,b,c):
    print(a,b,c)
#f1(2,3,4) #会报错。由于 a 是可变参数,将 2,3,4 全部收集。造成 b 和 c 没有赋值。
f1(2,b=3,c=4) 
f1(2, 3, 4, b=10, c=100)
'''
result:
(2,) 3 4
(2, 3, 4) 10 100
'''

lambda 表达式和匿名函数

lambda 表达式可以用来声明匿名函数。lambda 函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda 函数实际生成了一个函数对象。

lambda 表达式只允许包含一个表达式,不能包含复杂语句,该表达式的计算结果就是函数的返回值。

ambda 表达式的基本语法如下:

lambda arg1,arg2,arg3... : 

arg1/arg2/arg3 为函数的参数。相当于函数体。运算结果是:表达式的运算结果。

【操作】lambda 表达式使

f = lambda a, b, c : a + b + c

print(f)
print(f(2, 3, 4))

'''
result:
 at 0x0000024E1DBA0680>
9
'''

g = [lambda a : a*2, lambda b : b*3, lambda c : c*4]

print(g)
print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))

'''
result:
[ at 0x0000019D11368E00>,  at 0x0000019D11368F40>,  at 0x0000019D11368FE0>]
12 21 32
'''

eval()函数

功能:将字符串 str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

语法参数:

eval(source[, globals[, locals]]) -> value

source:一个 Python 表达式或函数 compile()返回的代码对象
globals:可选。必须是 dictionary
locals:可选。任意映射对象
s = "print('abcde')"
eval(s)

a = 10
b = 20
c = eval("a + b")
print(c)

dict1 = dict(a = 100, b = 200)

d = eval("a+b",dict1)
print(d)

'''
result:
abcde
30
300
'''

eval 函数会将字符串当做语句来执行,因此会被注入安全隐患。比如:字符串中含有删除文件的语句。那就麻烦大了。因此,使用时候,要慎重!!!

递归函数

递归函数指的是:自己调用自己的函数,在函数体内部直接或间接的自己调用自己。递归类似于大家中学数学学习过的“数学归纳法”。 每个递归函数必须包含两个部分:

  1. 终止条件

表示递归什么时候结束。一般用于返回值,不再调用自己。

  1. 递归步骤

把第 n 步的值和第 n-1 步相关联。

递归函数由于会创建大量的函数对象、过量的消耗内存和运算能力。在处理大量数据时,谨慎使用。

操作】 使用递归函数计算阶乘(factorial


def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

for i in range(1,11):
    print(i,'!=',factorial(i))

'''
result:
1 != 1
2 != 2
3 != 6
4 != 24
5 != 120
6 != 720
7 != 5040
8 != 40320
9 != 362880
10 != 3628800
'''

Python函数用法和底层分析插图2

文章来源于互联网:Python函数用法和底层分析

THE END
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