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非匿名函数python python定义非匿名函数

函数IT技术

Python 有什么缺点python的整个系统，我其实有非常多的不满 。但是用任何一门语言都是取舍问题 ， 如果有一门语言，库够多 ， 已读，易用，性能高，我毫不犹豫立刻转过去 。python的强处在于庞大的库，还有非常好的易读和易用性 。但是相比来说，性能一直是个问题 。python的实现性能大约和C相差五倍上下 。如果是大规模计算问题，大约能差10倍以上 。当然，我们可以写C扩展 ， 但是这就不是使用python了 。我们也可以说，很多时候我们不需要这么快的速度 。这是个事实，但是不改变python性能差的事实 。python不但性能差，还有GIL这个玩意 。以至于我现在对高并发计算都采取多进程的模式 。多进程模式的通讯效率肯定比多线程低，而且麻烦 。
另外 ， python在底层设计上，也表现出很强的实用主义倾向 。这是比较外交术语的词汇，更加直白的说法应当是 ， 混乱，不知所谓 。在闭包设计上采用free variable设计，而不是lisp中的environs设计 。区别？你试试看在外层闭包中from lib import * 。由于引入不定个数名称，free variable无法处理 。类似的问题还有LEGB规则 ， 新手往往要花很长时间研究这个例子究竟是怎么错的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒个去，这种反直观反人类的事情都有，还敢说自己易读 。
还有坑爹的元编程 ， 这东西根本是坑爹中的坑爹货 。如果你用过多重继承，大概就知道python的整个OO系统看起来根本是大型的仿真，到处都是乱糟糟的 。C怎么解决多重继承的？你最好别用（真心说，这可比python更加坑爹） 。java怎么解决多重继承的，只能继承Interface 。其实这是变相的变成了Interface-Implement模式 。python怎么解决的？MRO！为什麽一个类加个__metaclass__就会改变性质啊 ， 为什麽一个类去生成另一个类的写法是——我基本不记得了，反正web.py里面有用到，需要的话去炒栗子吧 。为什麽方法要隐藏居然要改名字加__啊 。你到底是在做OO还是在看起来像OO的东西上狂打补丁啊魂淡 。
lambda表达式弱智 。我和人讨论过 ， lambda是否是图灵完备的 。结论还是完备的，不过需要借助Y combinator 。何必呢？由于强调lambda的快速特性，因此将lambda强制在一行以内（没有结束标记） ， 导致python其实是没有匿名函数的 。一个callback数组写的难过死 。
语法糖太多了点，当然，这是纯粹的个人感觉 。语法糖是把双刃剑，用的好，可以简化编写和阅读，但是太多 ， 往往容易引入语法混乱和额外的约束 。
另外，语言的自构建特性混乱 。虽说不是每门语言都强调自构建特性，但是通常而言 ， 都是使用C实现一个内核，由内核实现一些基础操作 。再由基础操作实现更复杂的操作 。每层的边界都是比较清晰的 。谁来告诉我，python中有多少库在移植时是由纯python实现的？库的相互依赖层级是？
python的沙盒化也是个问题，如果沙盒做的够好 ， 我完全可以把python作为一个客户级别的平台 。用C写一个很简单的类似浏览器的东西，下载一个URL的python包回去运行（或者仅仅检查更新） 。从而保证本地效果/跨平台/安全性 。现在？一个都保证不了 。我连把一个python包转移到另一台同构设备上都很麻烦（如果两者不是严格匹配，例如系统差异，系统版本差异）无论是web开发还是移动终端开发都必须走传统模式 。
python的lambda函数是什么?lambda就是匿名函数,就是没有名字的函数,来自于于函数式编程的概念 。
函数如下:
def f(x):
return x 1
print f(4)
用lambda的话，写成这样:
g = lambda x : x 1
print g(4)
简介
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品 。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程 。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发 。
Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域 在前面已经多次提到函数这个概念非匿名函数python，之所以没有解释什么是函数非匿名函数python，是因为程序中非匿名函数python的函数和数学中非匿名函数python的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了 。根据需要，用户也可以自定义函数 。
12.1 函数
函数的结构：
def 函数名(参数)：
函数体
return 返回值
例如：数学中的函数f(x)=2x 5在Python中可以定义如下：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：
f(3)
下面给出完整的程序代码：
def f(x):
y=2*x 5
return(y)
res=f(3)
print(res)
运行结果：11
如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参） 。
上例中的y是函数f(x)的返回值 。并不是所有的函数都有参数和返回值 。如下面的函数：
def func():
print('此为无参数传递、无返回值的函数')
func()
输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数
可以看出 ， 该函数func()无参数 ， 故调用时不用赋给参数值 。
函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x2 y2，可用Python语言定义如下：
def f(x,y):
z=x**2 y**2
return z
print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)
输出结果：13
也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值 ， 如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值 。例如：
def f(x,y=3):
z=x**2 y**2
return z
若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：
print(f(2,1))
输出结果为：5
若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：
print(f(2))
输出结果为：13
回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数 。
例如：
def func(fun,m,n):
fun(m,n)
def f_add(m,n):
print('m n=',m n)
def f_mult(m,n):
print('m*n=',m*n)
func(f_add,2,3)
func(f_mult,2,3)
输出结果：
m n= 5
m*n= 6
在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点 。
如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型 。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：
def func(*names):
print('今天与会人员有：')
for name in names:
print(name)
func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')
运行后，输出结果为：
今天与会人员有：
张小兵
陈晓梅
李大海
王长江
参数为字典类型，需要在参数前面加上**号 。
def func(**kwargs):
for i in kwargs:
print(i,kwargs[i])
func(a='a1',b='b1',c='c1')
输出结果为：
a a1
b b1
c c1
一个有趣的实例：
def func(x,y,z,*args,**kwargs):
print(x,y,z)
print(args)
print(kwargs)
func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')
输出结果：
a b c # 前三个实参赋给前三个形参
('Python', 'is easy') # *args接收元组数据
{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据
12.2 变量的作用域
变量的作用域即变量的有效范围 ， 可分为全局变量和局部变量 。
局部变量
在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用 。
全局变量
在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用 。
全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问 。
下面通过实例去讨论：
程序1：
a=1 # a为全局变量
def a_add():
print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值
a_add() # 调用函数a_add()
a =1 # 主程序语句，a增加1
print('a现在的值是：',a) # 主程序语句 ， 读取a的值
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
这个结果和我们想象的一样 ， 全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取 。
程序2：
a=1
def a_add():
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行程序1时出现如下错误提示：
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用 。
从语法上来讲，该程序没有错误 。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a =1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量 。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a =1中的a 是局部变量，而非全局变量） 。
怎样解决这个问题非匿名函数python？
程序3：
a=1
def a_add(x):
x =1
return x
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a） 。
程序4：
a=1
def a_add(a):
a =1
return a
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a ， 这个a的实质和程序3中的x还是一样的 。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别 。
程序5：
a=1
def a_add():
global a
a =1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
程序5和程序2相比较 ， 仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了 。
虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好 。
12.3 函数的递归与嵌套
递归，就是函数调用它自身 。递归必须设置停止条件 ， 否则函数将无法终止 ， 形成死循环 。
以计算阶乘为例：
def func(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*func(n-1) #func( )调用func( )
print(func(5))
运行结果为：120
嵌套 ， 指在函数中调用另外的函数 。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述 。
匿名函数
Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的 。
例如：
程序1：这是一个常规的函数定义和调用 。
def f_add(x,y):
return x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
程序2：使用lambda定义匿名函数 。
f_add=lambda x,y:x y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码 。f_add=lambda x,y:x y中的f_add不是变量名 ， 而是函数名 。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( ) 。所以，匿名函数并没有太多的优点 。
python 中的匿名函数当我们在传入函数时 ， 有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持 。还是以map()函数为例 ， 计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外 ， 还可以直接传入匿名函数：
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数 。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果 。
用匿名函数有个好处 ， 因为函数没有名字，不必担心函数名冲突 。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f = lambda x: x * x
f
function lambda at 0x10453d7d0
f(5)
25
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * xy * y
小结
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数 。
希望能帮到你！
Python有什么缺点呢？1. - 运行速度慢，因为Python是解释型语言 ， 是一种高级语言，代码会在执行的时候，一行一行的使用解释器翻译成底层代码，翻译成机器码，而这个过程非常耗时，所以他运行过程中，比很多语言的代码都慢了很多 。
- 线程不能利用多CPU，这是Python最大的确定，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具 ， 使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程 。在Linux上为pthread ， 在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行 。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程 。即使在多核CPU平台上 ， 由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行 。
Python的优缺点可以看看传智播客的社区，里面很多技术老师写的相关文章 。并且有学习线路图适合小白学习，每个板块下面都有配套视频 。
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