Python入门学习---第三天
函數
函數
基本上所有的高級語言都支持函數，Python也不例外。Python不但能非常靈活地定義函數，而且本身內置了很多有用的函數，可以直接調用。
抽象是數學中非常常見的概念。寫計算機程序也是一樣，函數就是最基本的一種代碼抽象的方式。
調用函數
Python內置了很多有用的函數，我們可以直接調用(這也正是吸引眾多程序員來學習python的原因)。
例如：abs函數，可以在交互式命令行通過help(abs)查看abs函數的幫助信息。
>>> abs(100) 100 >>> abs(-20) 20 >>> abs(12.34) 12.34# 調用函數的時候，如果傳入的參數數量不對，會報TypeError的錯誤， # 并且Python會明確地告訴你：abs()有且僅有1個參數，但給出了兩個： >>> abs(1, 2) Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)# 而max函數max()可以接收任意多個參數，并返回最大的那個： >>> max(1, 2) 2 >>> max(2, 3, 1, -5) 3數據類型轉換
Python內置的常用函數還包括數據類型轉換函數。
# 比如int()函數可以把其他數據類型轉換為整數： >>> int('123') 123 >>> int(12.34) 12>>> float('12.34') 12.34 >>> str(1.23) '1.23' >>> str(100) '100' >>> bool(1) True >>> bool('') False函數名其實就是指向一個函數對象的引用。
# 完全可以把函數名賦給一個變量，相當于給這個函數起了一個“別名”： >>> a = abs # 變量a指向abs函數 >>> a(-1) # 所以也可以通過a調用abs函數 1練習
請利用Python內置的hex()函數把一個整數轉換成十六進制表示的字符串：
# -*- coding: utf-8 -*- n1 = 255 n2 = 10000xff 0x3e8調用Python的函數，需要根據函數定義，傳入正確的參數。如果函數調用出錯，一定要學會看錯誤信息，所以英文很重要！
定義函數
在Python中，定義一個函數要使用def語句，依次寫出函數名、括號、括號中的參數和冒號 : ，然后，在縮進塊中編寫函數體，函數的返回值用return語句返回。
# -*- coding: utf-8 -*- # 我們以自定義一個求絕對值的my_abs函數為例： def my_abs(x):if x >= 0:return xelse:return -x如果你已經把 my_abs() 的函數定義保存為abstest.py文件了，那么，可以在該文件的當前目錄下啟動Python解釋器，用 from abstest import my_abs 來導入 my_abs() 函數，注意abstest是文件名（不含.py擴展名）：
如下：
>>> from abstest import my_abs >>> my_abs(-9) 9import的用法在后續模塊一節中會詳細介紹。
空函數
如果想定義一個什么事也不做的空函數，可以用 pass語句：
def nop():passpass語句什么都不做，那有什么用？實際上pass可以用來作為占位符，比如現在還沒想好怎么寫函數的代碼，就可以先放一個pass，讓代碼能運行起來。
pass還可以用在其他語句里，比如：
# 缺少了pass，代碼運行就會有語法錯誤。 if age >= 18:pass參數檢查
調用函數時，如果參數個數不對，Python解釋器會自動檢查出來，并拋出TypeError：
但是如果參數類型不對，Python解釋器就無法幫我們檢查。試試my_abs和內置函數abs的差別：
>>> my_abs('A') Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "<stdin>", line 2, in my_abs TypeError: unorderable types: str() >= int() >>> abs('A') Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: bad operand type for abs(): 'str'當傳入了不恰當的參數時，內置函數abs會檢查出參數錯誤，而我們定義的my_abs沒有參數檢查，會導致if語句出錯，出錯信息和abs不一樣。所以，這個函數定義不夠完善。
讓我們修改一下my_abs的定義，對參數類型做檢查，只允許整數和浮點數類型的參數。數據類型檢查可以用內置函數isinstance()實現：
def my_abs(x):if not isinstance(x, (int, float)):raise TypeError('bad operand type')if x >= 0:return xelse:return -x添加了參數檢查后，如果傳入錯誤的參數類型，函數就可以拋出一個錯誤：
>>> my_abs('A') Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "<stdin>", line 3, in my_abs TypeError: bad operand type返回多個值
函數可以返回多個值嗎？答案是肯定的。
比如在游戲中經常需要從一個點移動到另一個點，給出坐標、位移和角度，就可以計算出新的新的坐標：
import mathdef move(x, y, step, angle=0):nx = x + step * math.cos(angle)ny = y - step * math.sin(angle)return nx, nyimport math 語句表示導入math包，并允許后續代碼引用math包里的sin、cos等函數。
然后，我們就可以同時獲得返回值：
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print(x, y) 151.96152422706632 70.0但其實這只是一種假象，Python函數返回的仍然是單一值：
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print(r) (151.96152422706632, 70.0)原來返回值是一個tuple！但是，在語法上，返回一個tuple可以省略括號，而多個變量可以同時接收一個tuple，按位置賦給對應的值，所以，Python的函數返回多值其實就是返回一個tuple，但寫起來更方便。
小結
- 定義函數時，需要確定函數名和參數個數；
- 如果有必要，可以先對參數的數據類型做檢查；
- 函數體內部可以用return隨時返回函數結果；
- 函數執行完畢也沒有return語句時，自動return None。
- 函數可以同時返回多個值，但其實就是一個tuple。
練習
請定義一個函數quadratic(a, b, c)，接收3個參數，返回一元二次方程：
ax2+bx+c=0ax2+bx+c=0 的兩個解。 # 提示：計算平方根可以調用math.sqrt()函數： # -*- coding: utf-8 -*-import math def quadratic(a, b, c):x1 = (-b + math.sqrt(b*b-4*a*c))/(2*a)x2 = (-b - math.sqrt(b*b-4*a*c))/(2*a)return x1,x2print('quadratic(2, 3, 1) =', quadratic(2, 3, 1)) print('quadratic(1, 3, -4) =', quadratic(1, 3, -4))if quadratic(2, 3, 1) != (-0.5, -1.0):print('測試失敗') elif quadratic(1, 3, -4) != (1.0, -4.0):print('測試失敗') else:print('測試成功')函數的參數
與其他語言不同點太多
遞歸函數
在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。
舉個例子，我們來計算 階乘n! = 1 x 2 x 3 x … x n ，用函數fact(n)表示，可以看出：
def fact(n):if n==1:return 1return n * fact(n - 1)>>> fact(1) 1 >>> fact(5) 120 >>> fact(100) 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的(其他語言也是如此，包括匯編語言，也有兩個寄存器實現棧的功能)，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。
由于棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。可以試試fact(1000)：
>>> fact(1000) Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "<stdin>", line 4, in fact...File "<stdin>", line 4, in fact RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison解決遞歸調用棧溢出的方法是通過尾遞歸優化，事實上尾遞歸和循環的效果是一樣的，所以，把循環看成是一種特殊的尾遞歸函數也是可以的。
def fact(n):return fact_iter(n, 1)def fact_iter(num, product):if num == 1:return productreturn fact_iter(num - 1, num * product)我們來看看遞歸跟尾遞歸的區別：
遞歸過程：
===> 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每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。
尾遞歸過程：
===> fact_iter(5, 1) ===> fact_iter(4, 5) ===> fact_iter(3, 20) ===> fact_iter(2, 60) ===> fact_iter(1, 120) ===> 120可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)僅返回遞歸函數本身，num - 1和num * product在函數調用前就會被計算，不影響函數調用。
尾遞歸調用時，如果做了優化，棧不會增長，因此，無論多少次調用也不會導致棧溢出。
遺憾的是，大多數編程語言沒有針對尾遞歸做優化，Python解釋器也沒有做優化，所以，即使把上面的fact(n)函數改成尾遞歸方式，也會導致棧溢出。
小結
使用遞歸函數的優點是邏輯簡單清晰，缺點是過深的調用會導致棧溢出。
針對尾遞歸優化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出。尾遞歸事實上和循環是等價的，沒有循環語句的編程語言只能通過尾遞歸實現循環。
Python標準的解釋器沒有針對尾遞歸做優化，任何遞歸函數都存在棧溢出的問題。
練習
遞歸函數
閱讀: 387346
在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。
舉個例子，我們來計算階乘n! = 1 x 2 x 3 x … x n，用函數fact(n)表示，可以看出：
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x … x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以，fact(n)可以表示為n x fact(n-1)，只有n=1時需要特殊處理。
于是，fact(n)用遞歸的方式寫出來就是：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
上面就是一個遞歸函數。可以試試：
fact(1)
1
fact(5)
120
fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000
如果我們計算fact(5)，可以根據函數定義看到計算過程如下：
===> 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
遞歸函數的優點是定義簡單，邏輯清晰。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由于棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。可以試試fact(1000)：
>>> fact(1000) Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "<stdin>", line 4, in fact...File "<stdin>", line 4, in fact RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison解決遞歸調用棧溢出的方法是通過尾遞歸優化，事實上尾遞歸和循環的效果是一樣的，所以，把循環看成是一種特殊的尾遞歸函數也是可以的。
尾遞歸是指，在函數返回的時候，調用自身本身，并且，return語句不能包含表達式。這樣，編譯器或者解釋器就可以把尾遞歸做優化，使遞歸本身無論調用多少次，都只占用一個棧幀，不會出現棧溢出的情況。
上面的fact(n)函數由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表達式，所以就不是尾遞歸了。要改成尾遞歸方式，需要多一點代碼，主要是要把每一步的乘積傳入到遞歸函數中：
def fact(n):return fact_iter(n, 1)def fact_iter(num, product):if num == 1:return productreturn fact_iter(num - 1, num * product)可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)僅返回遞歸函數本身，num - 1和num * product在函數調用前就會被計算，不影響函數調用。
fact(5)對應的fact_iter(5, 1)的調用如下：
===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120
尾遞歸調用時，如果做了優化，棧不會增長，因此，無論多少次調用也不會導致棧溢出。
遺憾的是，大多數編程語言沒有針對尾遞歸做優化，Python解釋器也沒有做優化，所以，即使把上面的fact(n)函數改成尾遞歸方式，也會導致棧溢出。
小結
使用遞歸函數的優點是邏輯簡單清晰，缺點是過深的調用會導致棧溢出。
針對尾遞歸優化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出。尾遞歸事實上和循環是等價的，沒有循環語句的編程語言只能通過尾遞歸實現循環。
Python標準的解釋器沒有針對尾遞歸做優化，任何遞歸函數都存在棧溢出的問題。
練習
漢諾塔的移動可以用遞歸函數非常簡單地實現。
請編寫move(n, a, b, c)函數，它接收參數n，表示3個柱子A、B、C中第1個柱子A的盤子數量，然后打印出把所有盤子從A借助B移動到C的方法，例如：
# -*- coding: utf-8 -*- def move(n, a, b, c): if n == 1: # 如果a只有1盤子print(a, '-->', c); # 直接把盤子從a移到celse: # 如果a有n個盤子(n > 1)，那么分三步move(n-1, a, c, b) # 先把上面n-1個盤子，借助c，從a移到bmove(1, a, b, c) # 再把最下面的1個盤子，借助b，從a移到cmove(n-1, b, a, c) # 最后把n-1個盤子，借助a，從b移到cmove(4,'A','B','C') # 測試轉載處：廖雪峰Python教程
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python入门学习---第三天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 企业内部自建用户行为分析平台全过程
- 下一篇： 互联网日报 | 华为Mate40系列国内