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函数IT技术

Python参数类型 上一期我们学习参数传递怎么传递，也了解了参数的几种类型 。
首先，我们再来回顾一下，形参和实参:
形参是在定义函数时定义的，放在函数名后面的圆括号里,可为空
实参是调用函数时为形参传入具体的参数值
简单总结一下 ， 谁调用函数 ， 谁就负责传入参数 。
好呐 ， 本期我们来详细学习函数几种参数类型，大纲如下：
python函数的参数名是无意义的，Python允许在调用函数时通过通过名字来传入参数值 。
位置参数：按照形参位置传入的参数
调用函数时 ， 实参默认按位置顺序传递的 。同时实参个数也要和形参匹配
举一个小栗子
如果实参的个数与形参不匹配时，调用函数运行就会报错
Python中，形参与调用函数紧密联系在一起的 。
关键字参数：调用函数时，使形参名称来传递参数，形式为“形参名=实参”
关键字参数，又叫命名参数 ， 传递时无需考虑参数位置和顺序
举一个小栗子
默认参数：定义函数时，我们可以为形参提前设置具体的值 。
【python函数覆盖 python代码覆盖率工具】 在定义函数时 ， 默认参数要放到位置等其他参数后面
在调用函数时，默认参数是可选的 。如果传入新值 ， 则会覆盖默认值
举一个小栗子
注意，默认值不能位于位置参数前面，否则程序会报错误
不定长参数又名可变参数 。
不定长参数指的是可变数量的参数 ， 分两种情况：
如果不定长参数后面，可以新增参数吗？
我们通过例子来看,会发生什么？
运行上面的程序，Python解释器会报错
原因是，形参a已经是不定长参数，我们调用的test(2,3,4)传入的三个实参,系统自动把它们属于形参a的值，形参b 和形参c就等于没有值传入，这时候系统就认为 ， 调用函数的对象，参数没有传够 。
为了解决这一报错，python引入了 强制命名参数
规定 ， 调用不定参数后面有跟位置参数的函数时，传入给位置参数时，必须要强制命名参进行传参 。
逆向参数收集针对的对象传入函数的实参
调用函数时，如果实参是元组，列表或者字典，通过在实参前面加入星号，可以自动把元素进行隔开，然后再转入给函数进行处理
举一个小栗子
本期，我们详细学习了参数几种类型，为后面我们学习函数，打好基础 。
实践是检验真理的过程，大家多动手练习练习，会有不一样的奇妙旅程~
好呐 ， 以上是本期内容 ， 欢迎大佬们评论区指正~
Python 导入其他文件中的类导入 importmodule_name
调用module_name.function_name()
在这种情况中，不会出现下面两种方式的缺点，即具有相同函数名的问题，因为一个文件中不存在两个相同的文件名 。但缺点是能不清晰显示出使用到的函数，调用的时候也需要重复写模块名 。
导入 frommodule_nameimportfunction_name1 , (function_name2...)
调用function_name()
在这种情况中，虽然能清楚的表示出使用到的函数，如果是多个不同的模块，但其中的函数名有重叠时，后导入的模块函数为能使用的函数，即产生覆盖函数 。
导入 frommodule_nameimport*
调用function_name()
这种方法不推荐使用，因为它集合了前两种方式的缺点，即导入不清晰，调用全部函数会更容易造成覆盖函数 。
如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要python函数覆盖的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子python函数覆盖你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量 ， 而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的 。假如python函数覆盖我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i]0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜 。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里 ， 过滤由一个名为filter的内置函数实现 。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单 。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法 ， 这样的代码更清晰，更可读 。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图 。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个 。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数 。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处 。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数 。大部分情况下外部作用域指的是外部函数 。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用” 。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值 。闭包使函数更加灵活和强大 。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包 ， 绑定的变量是不同的 ， 不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖 。回到刚才过滤数集的例子 。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制 。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return valself.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter 。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval 。如果支持闭包 ， 因为闭包可以直接使用外部作用域的变量 ， 我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: nminval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量 。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持 。在Python2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏 。Python 3.x中新加入了一个关键字nonlocal 以支持修改绑定变量 。但不管支持程度如何 ， 你始终可以访问(读取)绑定变量 。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分 。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度 。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常 。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变) ， 并推荐使用不可变的版本 。递归递归是另一种取代循环的方法 。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到 。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归 。如果一个递归无法被编译器或解释器优化 ， 很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑 ， 不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归 。这一系列短文中都不会关注递归的使用 。第一节完
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