python基础-函数

函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：

a = abs
a(-1) # 1

 

坑：默认参数是可变类型

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L

>>> add_end()
['END']

>>> add_end()
['END', 'END']

>>> add_end()
['END', 'END', 'END'

解释：

Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即 [],因为默认参数L也是一个变量，它指向对象 []，因为每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是参数定义的 [] 了。

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

如果要实现上述函数功能，可以这样：

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
return L

为什么要设计str，None这样的不变对象呢？

因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样修改，这样就减少了由于修改数据的导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读不会出现问题。

 

递归函数

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

def fact(n):
    return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):
    if num == 1:
        return product
    return fact_iter(num - 1, num * product) 

“”“
return fact_iter(num - 1, num * product) 仅返回函数本身，num-1 和num*product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。
”“”

但是！python标准解释器没有对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。

 

迭代器

for循环的工作原理
1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic
2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

#优点：

  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算，节省内存，可以表示一个无限大的数据流

#缺点：
  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）
  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

高阶函数

map 和 filter 函数返回的都是一个Iterator，也就是一个惰性序列。

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n


def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0


def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter()  # 初始序列
    while True:
        n = next(it)  # 返回序列的第一个数
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it)  # 构造新数列


for n in primes():
    if n < 50:
        print(n)
    else:
        break