一、函数
1.1函数特性
减少重复代码
使程序可扩展
使程序变得容易维护
1.2函数定义和使用
def 函数名(参数):
......
函数体
......
返回值
函数定义主要特点如下：
def:表示函数关键字
函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
函数体:函数中一系列的逻辑计算，如：发送邮件
参数：为函数体提供数据
返回值：当函数执行完毕后，可以给调用着返回数据，函数是否执行成功，需要通过返回值告知调用着。
1.3函数的参数
形参：只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参：可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值
默认参数
def func(name, age = 18):
print "%s:%s" %(name,age)
# 指定参数
func('alex', 22)
# 使用默认参数
func('alex')
注：默认参数需要放在参数列表最后
默认参数
动态参数1
def func(*args):
print args
# 执行方式一
func(11,33,4,4454,5)
# 执行方式二
li = [11,2,2,3,3,4,54]
func(*li)
动态参数2
def func(**kwargs):
print args
# 执行方式一
func(name＝'wupeiqi',age=18)
# 执行方式二
li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'}
func(**li)
关键参数
正常情况下，给函数传递参数要按照顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可。
关键参数必须放在位置参数之后
stu_register(age=22,name='alex',course="python",)
1.4局部变量
status = False
def test(user,pwd):
_user= "alex"
_pwd="alex3714"
if _user ==user and _pwd ==pwd:
print("通过验证")
status=True
print("---->:",status)
global status
status = True
print("---->:",status)
username = input("user:")
passwd = input("pwd:")
test(username,passwd)
1.5函数返回值
要想获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回
注意:
- 函数在执行过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
1.6递归函数
def calc(n):
if n//2 >0:
calc(n//2)
print(n)
calc(10)
输出:
1
2
5
10
递归特性:
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（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）
1.7二分查找
data = range(0,100)
def binary_search(dataset,find_num):
if len(dataset) >0:
middle_num = int(len(dataset)/2)
if dataset[middle_num] == find_num:
print("找到了!", dataset[middle_num])
elif dataset[middle_num] > find_num:
print("pls going to left %s" % dataset[middle_num])
binary_search(dataset[0:middle_num],find_num)
else:
print("pls going to right %s" % dataset[middle_num])
binary_search(dataset[(middle_num+1):],find_num)
else:
print("not find this num %s" % find_num)
binary_search(data,10)
打印结果
pls going to left 50
pls going to left 25
pls going to left 12
pls going to right 6
pls going to right 9
pls going to left 11
找到了! 10
二、函数式编程介绍
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。
一、定义
简单说，"函数式编程"是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。
主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。举例来说，现在有这样一个数学表达式：
(1 + 2) * 3 - 4
传统的过程式编程，可能这样写：
var a = 1 + 2;
var b = a * 3;
var c = b - 4;
函数式编程要求使用函数，我们可以把运算过程定义为不同的函数，然后写成下面这样：
var result = subtract(multiply(add(1,2), 3), 4);
这段代码再演进以下，可以变成这样
add(1,2).multiply(3).subtract(4)
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它的意思吧：
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
因此，函数式编程的代码更容易理解。
三、高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y) res = add(3, -6, abs)
print(res)
输出 9
四、三元运算和lambda表达式
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
d = map(lambda n:n*2 if n>5 else -n,range(10))
for i in d:
print(i) calc2 = lambda x,y:x*y
print(calc2(3,9))
输出：
0
-1
-2
-3
-4
-5
12
14
16
18
27
五、内置函数
常用如下：
a = -1
print(abs(a))
b = [0,1,2,-1,-2]
print(all(b)) #列表中都为真才返回Ture，否则返回False
print(any(b)) #有一个为真就返回True
c = 98
print(bin(c)) #返回二进制形式
print(bool(c)) #返回布尔值 True or False
print(bytes(c)) #返回字节形式
print(chr(99)) #返回当前ascii码数值对应的字符
print(dir()) #返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表
print(hex(15)) #转换成16进制
print(id(a)) #返回ID值
print(len(b)) #返回长度
r=map(abs,[-1,-2]) #遍历每个元素，执行function操作
for i in r:print(i)
print(max(2,3))#返回最大值
print(min(2,3))#返回小大值
print(oct(24)) #转化为八进制
print(ord("A")) #返回对应的isci码数字
print(round(2.2))#四舍五入
print(float(2)) #讲一个数字转换成浮点数
for i in filter(lambda x:x>5,range(10)): #过滤
print(i)
a = [1,3,5,7,9]
b = [2,4,6,8]
for i in (zip(a,b)):print(i) #拉链