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1.形参和实参

• 函数文档：对参数和返回值有介绍
  '函数定义过程中的name是叫形参’是函数文档，其功能与下面额注释是一样的

>>> def MyFirstFunction(name):  '函数定义过程中的name是叫形参'  #因为Ta只是一个形式，表示占据一个参数位置  print('传递进来的' + name + '叫做实参，因为Ta是具体的参数值！')>>> MyFirstFunction('小甲鱼')

• 函数文档的使用方法
  
  类似的可以查看print函数的函数文档
  

2.关键字参数

• 关键字参数，用在调用函数的实参的位置，其目的就是给形参下一个定义，这样的话，python会按照关键字去索引，而不是用顺序去索引
  

3.默认参数

• 默认参数(即形参中给定默认值，则在未给实参时会以默认值输出)
  

4.收集参数（可变参数）

• print本身就使用了可变参数，print(xxx,xxx,xxx)，用逗号隔开，会将其打包成元组，放到*objects中去

  

• 测试1

  

• 测试2，若收集参数后面还有自己其他的定制的参数，那么在调用函数的时候就应该使用关键字参数来定制，否则python会将所有实参作为收集参数的范畴了

  

• 测试3：函数中有可变参数，但是后面还有其他参数，建议将其他参数设置为默认参数

  

5.函数与过程

• 过程procedure是简单，特殊且没有返回值的

• 函数是有返回值的

  python的所有函数都有返回值：如果有返回值，函数则返回对应值；如果没有，则返回None

• python返回单个值，可以是一个int类型

  python返回多个值，既可以用list，也可以用tuple，默认是tuple元组
  

6.局部变量与全局变量

• 局部变量：在局部生效如在函数中定义的变量
• 全局变量：作用于整个模块。函数内若试图修改全局变量，Python会新建一个同名局部变量用于存储修改值，原全局变量的值不变。不要在函数内部去修改全局变量。
  

7.函数嵌套和闭包

• 函数中使用global

  

• 嵌套函数（内部函数）

  

• 闭包closure，函数式编程lsp

  若在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被仍为是闭包。
  return FunY直接返回函数对象
  
  x=5对于Fun2()来讲是非全局变量的局部变量，在Fun2()中试图对x修改，则外部的x则会被屏蔽起来，对于Fun2()来说x是局部变量，根本就没有定义，具体看报错
  
  由于列表不存放在栈里面，所以可以做如下的修改：
  
  使用nonlocal，声明x不是局部变量，也可以
  

8.lambda表达式

• lambda表达式用法。lambda表达式是匿名函数，没有名字def

lambda x : 2 * x +1x是参数，2* x +1是表达式返回值是函数对象

• 测试：

  

• lambda表达式的作用

  1）Python写一些执行脚本时，使用lambda就可以省下定义函数的过程，比如说我们只是需要写一个简单的脚本来管理服务器时间，我们就不需要专门定义一个函数然后再写调用，使用lambda就可以使得代码更加精简。
  2）对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数，有时候我们个函数起个名字也是比较头疼的问题，使用lambda就不需要考虑命名问题。
  3）简化代码的可读性，由于普通的函数阅读经常要跳到开头def定义部分，使用lambda函数可以省去这样的步骤。

• 两个重要的BIF

  1）过滤器filter(function or None,iterable)：两个参数为函数和可迭代的序列，函数定义了过滤的规则，默认过滤出真的部分。
  2）map(function or None,iterable)：同filter()的两个参数相同，这个内置函数的作用是：将序列的每一个元素作为函数的参数进行运算加工，直到可迭代序列的每个元素都加工完毕，返回所有加工后的元素构成的新序列。
  从help文档中可以看到filter需要接收2个参数
  

• 测试：

  使用None，将非True的内容过滤掉
  
  使用函数
  
  

9.递归

• 设置递归深度

sys.setrecursionlimit(1000000)100层是py3的保护，1000是py2的保护

• 递归必须满足哪两个基本条件

  （1）函数调用自己；
  （2）函数设置了正确的返回值。

• eg：•写一个求阶乘的函数

  正整数阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。
  例如所给的数是5，则阶乘式是1×2×3×4×5，得到的积是120，所以120就是4的阶乘。
  假设我们n的值传入是5，那么：

非递归方式def factorial(n):    result = n    for i in range(1, n):        result *= i    return resultnumber = int(input('请输入一个正整数：'))result = factorial(number)print("%d 的阶乘是：%d"  % (number, result))#格式化为整数类型递归方式：def factorial(n):    if n == 1:        return 1    else:        return n * factorial(n-1)number = int(input('请输入一个正整数：'))result = factorial(number)print("%d 的阶乘是：%d" % (number, result))

• 测试：
  
• 斐波那契数列的迭代实现
  坑爹的兔子：我们都知道兔子繁殖能力是惊人的，如下图：
  
  我们可以用数学函数来定义：
  
  求：们需要求出经历了20个月后，总共有多少对小兔崽子？（迭代 vs 递归）

迭代：def fab(n):    n1 = 1    n2 = 1    n3 = 1    if n < 1:        print('输入有误！')        return -1    while (n-2) > 0:        n3 = n2 + n1        n1 = n2        n2 = n3        n -= 1        return n3result = fab(20)if result != -1:    print('总共有%d对小兔崽子诞生！' % result)递归：def fab(n):    if n < 1:        print('输入有误！')        return -1    if n == 1 or n == 2:        return 1    else:        return fab(n-1) + fab(n-2)result = fab(35)if result != -1:    print('总共有%d对小兔崽子诞生！' % result)

• 测试：

  
  

• 汉诺塔

  n代表要移动的盘子数量，x，y，z代表三个针
  
  •对于游戏的玩法，我们可以简单分解为三个步骤
  –将前63个盘子从X移动到Y上。
  –将最底下的第64个盘子从X移动到Z上。
  –将Y上的63个盘子移动到Z上。
  •问题一：将X上的63个盘子借助Z移到Y上；
  •问题二：将Y上的63个盘子借助X移到Z上。

• eg：

def hanoi(n, x, y, z):    if n == 1:        print(x, ' --> ', z)    else:        hanoi(n-1, x, z, y) # 将前n-1个盘子从x移动到y上        print(x, ' --> ', z) # 将最底下的最后一个盘子从x移动到z上        hanoi(n-1, y, x, z) # 将y上的n-1个盘子移动到z上n = int(input('请输入汉诺塔的层数：'))hanoi(n, 'X', 'Y', 'Z')

• 测试：

  

• 参考：，，，，，，

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