Python学习(三)函数方法等

一、学习网站

廖雪峰 Python入门 慕课网:点击打开

二、基础知识

1、函数

官方文档

参数数量不对直接报错:

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abs(1)      # 正确
abs(1,2) # 错误 因为abs有且仅有1个参数
int('123') # 123
str(123) # '123'
cmp(1,2) # -1 如果x<y则返回-1,如果x=y则返回0,如果x>y则返回1

a、编写函数:
定义一个函数,需要使用def语句 然后依次写函数名、括号、括号中的参数和冒号,然后缩进块中写函数体,函数的返回用return语句。如:

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def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
def square_of_sum(L):
H = 0
for id in L:
H += id*id
return H
print square_of_sum([1, 2, 3, 4, 5])
print square_of_sum([-5, 0, 5, 15, 25])

b、返回多值
Python的函数返回多值其实就是返回一个 tuple , 但写起来更方便。

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import math        # math 包提供了sin()和cos()函数
def move(x,y,step,anlge):
nx = x + step*math.cos(angle)
ny = y - step*math.sin(angle)
return nx,ny
x,y = (100,100,60,math.pi/6)
print x,y # 151.961524227 70.0
r = (100,100,60,math.pi/6) # 其实这是假象,python返回的任然是单一值
print r # (151.961524227, 70.0) 看得出结果是个tuple

print打印返回结果,原来返回值是一个 tuple
但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。
计算:

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# 求一元二次方程的定义是:ax² + bx + c = 0 的两个解:
import math
def quadratic_equation(a, b, c):
if b**2-4*a*c >= 0: # b**2-4*a*c 小于0就会无解
he = b**2-4*a*c
x = (-b+math.sqrt(he))/(2*a)
y = (-b-math.sqrt(he))/(2*a)
else:
x = 0
y = 0
return x,y

print quadratic_equation(2, 0, 0)
print quadratic_equation(1, -6, 5)

c、递归函数
在函数内部,可以调用其他函数。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
如计算阶乘 n! = 1 2 3 n:

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fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以,fact(n)可以表示为 n * fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。
于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

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def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
fact(5) # 120

计算过程如下:

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===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

递归函数的优点是定义简单逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。
由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。
汉诺塔案例:
汉诺塔的移动也可以看做是递归函数。

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我们对柱子编号为a, b, c,将所有圆盘从a移到c可以描述为:  
如果a只有一个圆盘,可以直接移动到c;
如果a有N个圆盘,可以看成a有1个圆盘(底盘) + (N-1)个圆盘,首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b,
然后将a的最后一个圆盘移动到c,再将b的(N-1)个圆盘移动到c。

代码实现:

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# move(n, a, b, c)表示的是有n个盘子在a柱子上,将要移到b柱子上面去
def move(n, a, b, c):
# 如果a柱子上面只有一个盘子,则直接移到c柱子上面去并输出路径,结束递归
if n == 1:
print a, '-->', c
return
# 表示的是将n-1的盘子从a柱子上面移到b柱子上面去
move(n-1, a, c, b)
# 输出最下面个盘子移从a移到c的路径
print a, '-->', c
# 将b柱子上面的n-1个盘子移动到c柱子上面
move(n-1, b, a, c)
# 执行
move(4, 'A', 'B', 'C')

d、默认参数
函数的默认参数的作用是简化调用,当少传或没传参数的时候,函数会以默认参数进行调用。
例如,定义一个计算x的N次方的函数:

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def power(x,n = 2):   # 默认设置 n = 2
s = 1
whild n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print power(5) # 25

注意:默认参数只能定义在必需参数的后面

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# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
pass

案例:

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def greet(name='world'):
print 'Hello,',name

greet() # Hello,world
greet('Bart') # Hello,Bart

e、可变参数
如果想让一个函数能接受任意个参数,我们就可以定义一个可变参数。
可变参数的名字前面有个 * 号,我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数。

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def fn(*args):
print args
fn() # ()
fn('a') # ('a',)
fn('a','b') # ('a','b')

python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数,因此,在函数内部,直接把变量args看成一个tuple就好。
定义可变参数的目的也是为了简化调用
求平均数案例:

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def average(*args):
if len(args)!=0:
return sum(args)*1.0/len(args)
else :
return 0.0
print average()
print average(1, 2)
print average(1, 2, 2, 3, 4)

2、对list进行切片

对list制定索引范围进行取值,即使用切片。
如:
a、L[0:3] 表示索引从0开始,知道索引3结束, 不包括3,也可以L[1:3]
b、L[:3]并且如果第一个索引如果是0,可以省略 ;
c、L[:2]2,不包括2L[2:]2,包括2
d、L[:]表示从头到尾
e、L[::2]表示每间隔2个取一个,也就是隔一取一

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L = ['A','B','C','D','E'];  
L[0:3] # 取索引0-3之前的值 返回['A','B','C','D']
L[:3] # 取索引0-3之前的值 返回['A','B','C','D'] 默认0开始的可以省略0

倒序切片:
记住倒数第一个元素的索引是-1,倒序切片包含起始索引,不包含结束索引。

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L = ['A','B','C','D','E'];
L[-2:] # ['D','E']
L[:-2] # ['A','B']
L[-3:-1] # ['C','D']
L[-4:-1:2] # ['A','C','E']

案例:
利用倒序切片对 1 - 100 的数列取出: 最后10个数; 最后10个5的倍数。

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L = range(1, 101)
print L[-10:] # [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
print L[4::5][-10:] # [55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]

3、对tuple进行切片

与对list切片完全一致,只是结果是tuple.
案例:
0-100之间,取出前10个数;3的倍数;不大于50的5的倍数。

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L = range(1, 101)
print L[0:10] # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print L[2::3] # [3, 6, 9, 12, 15,..., 99]
print L[4:50:5] # [5, 10, 15, 20,..., 45, 50]

4、对字符串进行切片

字符串 'xxx'Unicode字符串 u’xxx’也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。
因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:

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'ABCDEFG'[:3]             #  'ABC'
'ABCDEFG'[-3:] # 'EFG'
'ABCDEFG'[::2] # 'ACEG'

Python没有针对字符串的截取函数,只需要切片一个操作就可以完成,非常简单。
案例:
设计一个函数,它接受一个字符串,然后返回一个仅首字母变成大写的字符串。

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def firstCharUpper(s):                
return s[:1].upper()+s[1:] # upper() 方法可以把字符变成大写字母

print firstCharUpper('hello') # Hello
print firstCharUpper('sunday') # Sunday
print firstCharUpper('september') # September

5、迭代介绍

在Python中,如果给定一个listtuple,我们可以通过for..in循环来遍历这个listtuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration)
迭代操作就是对于一个集合,无论该集合是有序还是无序,我们用 for..in 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。
注意: 集合是指包含一组元素的数据结构,我们已经介绍的包括:

  1. 有序集合:list,tuple,str和unicode;
  2. 无序集合:set
  3. 无序集合并且具有 key-value 对:dict
    而迭代是一个动词,它指的是一种操作,在Python中,就是 for 循环。
    案例:
    请用for循环迭代数列 1-100 并打印出7的倍数。
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    for i in range(1,100)[6::7]:
    print i

6、索引迭代

Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引。
对于有序集合,元素确实是有索引的。有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办?
方法是使用 enumerate()函数

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L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数,我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name
实际上是将:

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['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成类似:

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[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

因此,迭代的每一个元素实际上是一个tuple

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for t in enumerate(L):
index = t[0]
name = t[1]
print index, '-', name

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素,for循环又可以进一步简写为:

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for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name

这样不但代码更简单,而且还少了两条赋值语句。
可见,索引迭代也不是真的按索引访问,而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple,再迭代,就同时获得了索引和元素本身。
额外知识点:

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zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])       #   [(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list:
案例:
在迭代 [‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’, ‘Paul’] 时,如果我们想打印出名次 - 名字(名次从1开始),请考虑如何在迭代中打印出来。

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L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in zip(range(1,len(L)+1),L):
print index, '-', name

7、迭代dict的value

dict对象本身就是可迭代对象,用 for 循环直接迭代 dict,可以每次拿到dict的一个key
dict对象有一个 values() 方法,这个方法把dict转换成一个包含所有value的list,这样,我们迭代的就是 dict的每一个 value:

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values() # [85, 95, 59]
for v in d.values():
print v # 85 95 59

还有一个 itervalues() 方法,替代 values() 方法,迭代效果完全一样:

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues() # <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
print v # 85 95 59

两个方法区别:

  1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
  2. itervalues() 方法不会转换,它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value。
    所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
  3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 对象,这说明在Python中,for 循环可作用的迭代对象远不止 list,tuple,str,unicode,dict等,任何可迭代对象都可以作用于for循环,而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代,那我们就直接用 for 循环去迭代它,可见,迭代是一种抽象的数据操作,它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

案例:
给定一个dict:

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }

请计算所有同学的平均分。

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }
sum = 0.0
for k in d.values():
sum += k
print sum/len(d) # 78.25

8、迭代dict的key和value

通过dict对象items() 方法,把dict对象转换成了包含tuplelist,我们对这个list进行迭代,可以同时获得keyvalue

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.items() # [('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]
for key,value in d.items():
print key,':','value'

values() 有一个 itervalues() 类似, items()也有一个对应的 iteritems()iteritems() 不把dict转换成list,而是在迭代过程中不断给出 tuple,所以,iteritems() 不占用额外的内存。
案例:
打印出name:scroe,最后在打印出平均分average : score;

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }
sum = 0.0
for k, v in d.items():
sum = sum + v
print k,':',v
print 'average', ':', sum/len(d)

9、生成列表

使用 range(1,11) 生成 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

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range(1,11)   # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成类似 [1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]
方法一:
循环:

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L = []
for x in range(1,11):
L.append(x*x) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法二:
列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list

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[x * x for x in range(1, 11)]   # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
```
案例:
请利用列表生成式生成列表 [1x2, 3x4, 5x6, 7x8, ..., 99x100]
>提示:range(1, 100, 2) 可以生成list [1, 3, 5, 7, 9,...]
```python
print [x*(x+1) for x in range(1,100,2)]

10、复杂表达式

主要是用来生成HTML代码。

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

注:字符串可以通过 % 进行格式化,用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串
结果生成:

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<table border="1">
<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
<tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
<tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
<tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
</table>

案例:
在生成的表格中,对于没有及格的同学,请把分数标记为红色。

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d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
def generate_tr(name, score):
if score>=60:
return '<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score)
return '<tr><td>%s</td><td style="color:red">%s</td></tr>' % (name, score)
tds = [generate_tr(name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table border="1">'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

11、条件过滤

列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如:

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[x * x for x in range(1, 11)]       # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

如果我们只想要偶数的平方,不改动 range() 的情况下,可以加上 if 来筛选:

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[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]      #  [4, 16, 36, 64, 100]

案例:
请编写一个函数,它接受一个 list,然后把list中的所有字符串变成大写后返回,非字符串元素将被忽略。

提示:

  1. isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串;
  2. 字符串的 upper() 方法可以返回大写的字母。
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def toUppers(L):
return [x.upper() for x in L if isinstance(x, str)]
print toUppers(['Hello', 'world', 101]) # ['HELLO', 'WORLD']

12、多层表达式

使用多层 for 循环来生成列表:

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m = 'ABC'
n = '123'
[m + n for m in 'ABC' for n in '123'] # ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

翻译成循环代码就像下面这样:

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L = []
for m in 'ABC':
for n in '123':
L.append(m + n)

案例:
利用 3 层for循环的列表生成式,找出对称的 3 位数。例如,121 就是对称数,因为从右到左倒过来还是 121。

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print [100*n1 +10*n2 +n3 for n1 in range(1,10) for n2 in range(10) for n3 in range(10) if n1 == n3]