【Python】基础语法三
> 作者:დ旧言~
> 座右铭:松树千年终是朽,槿花一日自为荣。> 目标:了解Python的函数、列表和数组。
> 毒鸡汤:有些事情,总是不明白,所以我不会坚持。早安!
> 专栏选自:Python基础知识_დ旧言~的博客-CSDN博客
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一、函数
1.1、函数是什么
编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处:
- 数学上的函数, 比如 y = sin x , x 取不同的值, y 就会得到不同的结果.
- 编程中的函数, 是一段 可以被重复使用的代码片段 .
代码示例: 求数列的和, 不使用函数
# 1. 求 1 - 100 的和
sum = 0
for i in range(1, 101):sum += i
print(sum)# 2. 求 300 - 400 的和
sum = 0
for i in range(300, 401):sum += i
print(sum)# 3. 求 1 - 1000 的和
sum = 0
for i in range(1, 1001):sum += i
print(sum)
可以发现, 这几组代码基本是相似的, 只有一点点差异. 可以把重复代码提取出来, 做成一个函数
- 实际开发中, 复制粘贴是一种不太好的策略. 实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份.
- 一旦这个重复代码需要被修改, 那就得改几十次, 非常不便于维护.
代码示例: 求 数列 的和, 使用函数
1.2、语法格式
创建函数/定义函数:
def 函数名(形参列表):函数体return 返回值
调用函数/使用函数:
函数名(实参列表) // 不考虑返回值
返回值 = 函数名(实参列表) // 考虑返回值
函数必须先定义, 再使用:
1.3、函数参数
在函数定义的时候, 可以在 ( ) 中指定 "形式参数" (简称 形参), 然后在调用的时候, 由调用者把 "实际参数"(简称 实参) 传递进去.这样就可以做到一份函数, 针对不同的数据进行计算处理.
代码案例:
# 定义函数
def CalcSum(begin,end):sum = 0for i in range(begin,end + 1):sum += iprint(sum)# 调用函数
CalcSum(1, 100)
CalcSum(300, 400)
CalcSum(1, 1000)
上面的代码中, begin, end 就是函数的形参. 1, 100 / 300, 400 就是函数的实参:
- 在执行 sum(1, 100) 的时候, 就相当于 beg = 1, end = 100 , 然后在函数内部就可以针对 1-100 进行运算.
- 在执行 sum(300, 400) 的时候, 就相当于 beg = 300, end = 400 , 然后在函数内部就可以针对300-400 进行运算.
注意:
- 一个函数可以有一个形参, 也可以有多个形参, 也可以没有形参.
- 一个函数的形参有几个, 那么传递实参的时候也得传几个. 保证个数要匹配.
1.4、函数返回值
函数的参数可以视为是函数的 "输入", 则函数的返回值, 就可以视为是函数的 "输出" :
- 此处的 "输入", "输出" 是更广义的输入输出, 不是单纯指通过控制台输入输出.
- 我们可以把函数想象成一个 "工厂". 工厂需要买入原材料, 进行加工, 并生产出产品.
- 函数的参数就是原材料, 函数的返回值就是生产出的产品.
下列代码:
def calcSum(begin, end):sum = 0for i in range(begin, end + 1):sum += iprint(sum)
calcSum(1, 100)# 可以转换成
def calcSum(begin, end):sum = 0for i in range(begin, end + 1):sum += ireturn sum
sum = calcSum(1, 100)
print(sum)
这两个代码的区别就在于, 前者直接在函数内部进行了打印, 后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者, 再由调用者负责打印.
我们一般倾向于第二种写法:
- 实际开发中我们的一个通常的编程原则, 是 "逻辑和用户交互分离". 而第一种写法的函数中, 既包含了计算逻辑, 又包含了和用户交互(打印到控制台上). 这种写法是不太好的, 如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中, 或者通过网络发送, 或者展示到图形化界面里, 那么第一种写法的函数,就难以胜任了.
- 而第二种写法则专注于做计算逻辑, 不负责和用户交互. 那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码, 来实现不同的效果.
一个函数中可以有多个 return 语句:
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = isOdd(10)
print(result)
如果 num 是偶数, 则进入 if 之后, 就会触发 return False , 也就不会继续执行 return True
一个函数是可以一次返回多个返回值的. 使用 , 来分割多个返回值:
def getPoint():x = 10y = 20return x, y
a, b = getPoint()
如果只想关注其中的部分返回值, 可以使用 _ 来忽略不想要的返回值:
def getPoint():x = 10y = 20return x, y
_, b = getPoint()
1.5、变量作用域
观察以下代码:
def getPoint():x = 10y = 20return x, y
x, y = getPoint()
- 在这个代码中, 函数内部存在 x, y, 函数外部也有 x, y.但是这两组 x, y 不是相同的变量, 而只是恰好有一样的名字.
变量只能在所在的函数内部生效.在函数 getPoint() 内部定义的 x, y 只是在函数内部生效. 一旦出了函数的范围, 这两个变量就不再生效了.
在不同的作用域中, 允许存在同名的变量,虽然名字相同, 实际上是不同的变量:
注意:
- 在函数内部的变量, 也称为 "局部变量"
- 不在任何函数内部的变量, 也称为 "全局变量"
如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在, 就会尝试去全局作用域中查找:
如果是想在函数内部, 修改全局变量的值, 需要使用 global 关键字声明:
1.6、函数执行过程
解释说明:
- 调用函数才会执行函数体代码. 不调用则不会执行.
- 函数体执行结束(或者遇到 return 语句), 则回到函数调用位置, 继续往下执行.
这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察:
- 点击行号右侧的空白, 可以在代码中插入 断点
- 右键, Debug, 可以按照调试模式执行代码. 每次执行到断点, 程序都会暂停下来.
- 使用 Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码.
1.7、链式调用
前面的代码很多都是写作:
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = isOdd(10)
print(result)
实际上也可以简化写作:
print(isOdd(10))
把一个函数的返回值, 作为另一个函数的参数, 这种操作称为 链式调用.
1.8、嵌套调用
函数内部还可以调用其他的函数, 这个动作称为 "嵌套调用" :
def test():print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")
test 函数内部调用了 print 函数, 这里就属于嵌套调用.
一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数:
1.9、函数递归
概念:
递归是 嵌套调用 中的一种特殊情况, 即一个函数嵌套调用自己:
代码示例: 递归计算 5!
def factor(n):if n == 1:return 1return n * factor(n - 1) # 自己调用自己
result = factor(5)
print(result)
注意: 递归代码务必要保证
- 存在递归结束条件. 比如 if n == 1 就是结束条件. 当 n 为 1 的时候, 递归就结束了.
- 每次递归的时候, 要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的.
- 不能满足上述条件, 就会出现 "无限递归" . 这是一种典型的代码错误.
递归的优点:
- 递归类似于 "数学归纳法" , 明确初始条件, 和递推公式, 就可以解决一系列的问题.
- 递归代码往往代码量非常少.
递归的缺点:
- 递归代码往往难以理解, 很容易超出掌控范围
- 递归代码容易出现栈溢出的情况
- 递归代码往往可以转换成等价的循环代码. 并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本.
1.10、参数默认值
概念:
Python 中的函数, 可以给形参指定默认值.带有默认值的参数, 可以在调用的时候不传参.
代码示例: 计算两个数字的和
def add(x, y, debug=False):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y
print(add(10, 20)) # 使用默认值
print(add(10, 20, True)) # 不使用默认值
此处 debug=False 即为参数默认值. 当我们不指定第三个参数的时候, 默认 debug 的取值即为 False.
带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面:
1.11、关键字参数
概念:
- 在调用函数的时候, 需要给函数指定实参. 一般默认情况下是按照形参的顺序, 来依次传递实参的.
- 但是我们也可以通过 关键字参数, 来调整这里的传参顺序, 显式指定当前实参传递给哪个形参.
举个栗子:
形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作, 即为 关键字参数.
二、列表和元组
2.1、列表是什么, 元组是什么
概念:列表是一种让程序猿在代码中批量表示/保存数据的方式。
- 就像我们去超市买辣条, 如果就只是买一两根辣条, 那咱们直接拿着辣条就走了.
- 但是如果一次买个十根八根的, 这个时候用手拿就不好拿, 超市老板就会给我们个袋子.
- 这个袋子, 就相当于 列表
注意:
- 元组和列表相比, 是非常相似的, 只是列表中放哪些元素可以修改调整, 元组中放的元素是创建元组的时候就设定好的, 不能修改调整
- 列表就是买散装辣条, 装好了袋子之后, 随时可以把袋子打开, 再往里多加辣条或者拿出去一些辣条.元组就是买包装辣条, 厂家生产好了辣条之后, 一包就是固定的这么多, 不能变动了.
2.2、创建列表
创建列表主要有两种方式:
- [ ] 表示一个空的列表
- 使用list()函数,list()函数可以将其他数据类型(如字符串、元组等)转换为列表.
举个栗子:
如果需要往里面设置初始值, 可以直接写在 [ ] 当中:
2.3、访问下标
可以通过下标访问操作符 [ ] 来获取到列表中的任意元素:
通过下标不光能读取元素内容, 还能修改元素的值:
如果下标超出列表的有效范围, 会抛出异常:
因为下标是从 0 开始的, 因此下标的有效范围是 [0, 列表长度 - 1]. 使用 len 函数可以获取到列表的元素个数:
下标可以取负数. 表示 "倒数第几个元素" :
2.4、切片操作
概念:
- 通过下标操作是一次取出里面第一个元素.
- 通过切片, 则是一次取出一组连续的元素, 相当于得到一个 子列表
使用 [ : ] 的方式进行切片操作:
- alist[1:3] 中的 1:3 表示的是 [1, 3) 这样的由下标构成的前闭后开区间.
- 也就是从下标为 1 的元素开始(2), 到下标为 3 的元素结束(4), 但是不包含下标为 3 的元素.
- 所以最终结果只有 2, 3
切片操作中可以省略前后边界:
切片操作还可以指定 "步长" , 也就是 "每访问一个元素后, 下标自增几步" :
切片操作指定的步长还可以是负数, 此时是从后往前进行取元素. 表示 "每访问一个元素之后, 下标自减几步" :
如果切片中填写的数字越界了, 不会有负面效果. 只会尽可能的把满足条件的元素过去到:
2.5、遍历列表元素
"遍历" 指的是把元素一个一个的取出来, 再分别进行处理:
使用 for 按照范围生成下标, 按下标访问:
使用 while 循环 手动控制下标的变化:
2.6、新增元素
使用 append 方法, 向列表末尾插入一个元素(尾插):
使用 insert 方法, 向任意位置插入一个元素:
2.7、查找元素
使用 in 操作符, 判定元素是否在列表中存在. 返回值是布尔类型:
使用 index 方法, 查找元素在列表中的下标. 返回值是一个整数. 如果元素不存在, 则会抛出异常:
2.8、删除元素
使用 pop 方法删除最末尾元素(尾删) :
pop 也能按照下标来删除元素:
使用 remove 方法, 按照值删除元素:
2.9、连接列表
使用 + 能够把两个列表拼接在一起:
使用 extend 方法, 相当于把一个列表拼接到另一个列表的后面:
2.10、关于元组
概念:元组使用 ( ) 来表示.
atuple = ( ) # 创建空元组
atuple = tuple() # 使用函数创建元组
说明:
- 元组不能修改里面的元素, 列表则可以修改里面的元素
- 因此, 像读操作,比如访问下标, 切片, 遍历, in, index, + 等, 元组也是一样支持的.但是, 像写操作, 比如修改元素, 新增元素, 删除元素, extend 等, 元组则不能支持.
- 另外, 元组在 Python 中很多时候是默认的集合类型. 例如, 当一个函数返回多个值的时候.
元组相比于列表来说, 优势有两方面:
- 你有一个列表, 现在需要调用一个函数进行一些处理. 但是你有不是特别确认这个函数是否会把你的列表数据弄乱. 那么这时候传一个元组就安全很多.
- 我们马上要讲的字典, 是一个键值对结构. 要求字典的键必须是 "可hash对象" (字典本质上也是一个hash表). 而一个可hash对象的前提就是不可变. 因此元组可以作为字典的键, 但是列表不行.
三、结束语
今天内容就到这里啦,时间过得很快,大家沉下心来好好学习,会有一定的收获的,大家多多坚持,嘻嘻,成功路上注定孤独,因为坚持的人不多。那请大家举起自己的小手给博主一键三连,有你们的支持是我最大的动力💞💞💞,回见。
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