函数变量的作用域
全局作用域
- 全局作用域在程序执行时创建,在程序执行结束时销毁。
- 所有函数以外的区域都是全局作用域。
- 在全局作用域中定义的变量,都属于全局变量,全局变量可以在程序的任意位置被访问。
函数作用域
- 函数作用域在函数调用时创建,在调用结束时销毁。
- 函数每调用一次就会产生一个新的函数作用域(不调用不产生)。
- 在函数作用域中定义的变量,都是局部变量,它只能在函数内部被访问
实例:全局变量、局部变量
变量a是定义在testA函数内部的变量,在函数外部访问则立即报错。
局部变量的作用:在函数体内部,临时保存数据,即当函数调用完成后,则销毁局部变量。
def testA():# 局部变量a# 在函数中为变量赋值时,默认都是为局部变量赋值# 局部变量不会影响函数外的变量。a = 100# 函数体内部访问,能访问到a变量print(a)testA() # 100
print(a) # 报错:name 'a' is not defined
全局变量,指的是在函数体内、外都能生效的变量
# 定义全局变量a
a = 100def testA():print(a) # 访问全局变量a,并打印变量a存储的数据def testB():print(a) # 访问全局变量a,并打印变量a存储的数据testA() # 100
testB() # 100
修改全局变量——global
global 关键字的作用是,在函数内部声明一个变量为全局变量。换句话说如果希望在函数内部修改全局变量,则需要使用 global 关键字来声明变量。
a = 100def testA():print(a)def testB():# 想要修改全局变量a的值是200# global 关键字声明a是全局变量global aa = 200print(a)testA() # 100
testB() # 200
print(f'全局变量a = {a}') # 全局变量a = 200
注:如果在函数里面直接把变量 a=200 赋值,此时的 a 不是全局变量的修改,而是相当于在函数内部声明了一个新的局部变量。函数体内部修改全局变量: 先 global 声明 a 为全局变量,然后再变量重新赋值。
函数注释
函数说明的添加
对函数说明的添加,可以通过”””对实现对函数的说明的添加
函数的注释
以上定义了名为my_function的函数,该函数有一个名为egg的参数,egg参数后面的“:str”是对该参数的注释,表示egg的类型是str,如图①所示。在函数参数列表与冒号之间的部分是对函数返回值的注释,如图②所示,表示my_function的返回值是str
函数的值传递和引用传递
Python 值传递和引用传递是根据实际参数的类型不同进行区分的,如下所示:
- 值传递:指的是实参类型为不可变类型(数字、字符串、元组);
- 引用传递(或叫地址传递):指的是实参类型为可变类型(列表,字典,set 集合,np矩阵,torch.Tensor矩阵)
所谓值传递,通常就是拷贝参数的值,然后传递给函数里的新变量。这样,原变量和新变量之间互相独立,互不影响。
def modify_x(x):x = 99print("函数中修改过后的值: " , x)x=66
modify_x(x)
print("执行modify_x函数后的值:" , x)在上述代码中,我们定义了一个变量x,并赋值为66
后将x传入其modify_x函数中,在函数中,我们将x赋值为99
打印一下函数中的x值,函数结果。 在主函数中再打印一下x的值
所谓引用传递,通常是指把参数的引用传给新的变量,这样,原变量和新变量就会指向同一块内存地址。如果改变了其中任何一个变量的值,那么另外一个变量也会相应地随之改变。
def modify_x(dict):dict["x"] = 99print("数中修改过后的值:" , dict)a={"x":66
}
modify_x(a)
print("执行modify_x函数后的值:", a)如上代码,我们定义了一个字典a,该字典有一个key为x,值为66
在调用modify_x函数中,我们将a传递给了函数,在函数中
我们将该字典key为x的赋值为99,函数结束,在主函数中打印a的值。
匿名函数
Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数
语法:lambda 参数:表达式
- 先写lambda关键字,然后依次写匿名函数的参数,多个参数中间用逗号连接,然后是一个冒号,冒号后面写返回的表达式。
- 使用lambda函数可以省去函数的定义,不需要声明一个函数然后使用,而可以在写函数的同时直接使用函数。
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))运行结果
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
使用场景:
- 需要将一个函数对象作为参数来传递时,可以直接定义一个lambda函数(作为函数的参数或返回值)
- 要处理的业务符合lambda函数的情况(任意多个参数和一个返回值),并且只有一个地方会使用这个函数,不会在其他地方重用,可以使用lambda函数
- 与一些Python的内置函数配合使用,提高代码的可读性
匿名函数与普通函数的对比
def sum_func(a, b, c):return a + b + csum_lambda = lambda a, b, c: a + b + cprint(sum_func(1, 100, 10000))
print(sum_lambda(1, 100, 10000))运行结果
10101
10101
lambda作为一个参数传递
def sub_func(a, b, func):print('a =', a)print('b =', b)print('a - b =', func(a, b))sub_func(100, 1, lambda a, b: a - b)运行结果
a = 100
b = 1
a - b = 99
我们可以将匿名函数封装在一个函数内,这样可以使用同样的代
def myfunc(n):return lambda a : a * nmydoubler = myfunc(2)
mytripler = myfunc(3)print(mydoubler(11))
print(mytripler(11))运行结果
22
33
偏函数
偏函数是固定一个函数的一些参数,然后生成一个新的函数的行为
int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换。但int()函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做N进制的转换。假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去:
functools可以帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
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>>> int2('1010101')
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函数的嵌套
通过将函数定义在已存在的函数内容,称为:嵌套函数
实例:
def func1():print('this is func1')def func2(): # 此函数为嵌套函数print('this is func2')
注意:这里要注意的是我们无法在外部函数外直接调用内部函数
调用嵌套函数
def func1():print('this is func1')def func2():print('this is func2')func2() # 通过在同级别位置调用这个函数func1()def func1():def func2():print('this is func2')return func2 # 调用func1 将func2函数对象返回给调用者res = func1() # 调用func1,返回了func2的返回对象
# res = func2res() # 调用的就是func2
打印结果:'this is func2'
闭包
闭包定义:
在函数嵌套的前提下,内部函数使用了外部函数的变量,并且外部函数返回了内部函数,我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包
必报的构成条件:
- 在函数嵌套(函数里面在定义函数)的前提下
- 内部函数使用了外部函数的变量(还包括外部函数的参数)
- 外部函数返回了内部函数
闭包书写步骤:
- 定义外部函数
- 定义外部函数,在内部函数中使用外部函数的变量
- 外部函数返回内部函数的地址
# 闭包函数的实例:outer()是外部函数,a和b都是外部函数的临时变量
def outer(a):b = 10# inner()是内部函数def inner():# 在内部函数中用到了外部函数的临时变量print(a+b)# 外部函数返回值是内部函数的引用return inner# 调用外部函数,传入参数5。此时外函数两个临时变量a是5 b是10,并创建了内部函数,然后把内部函数的引用返回给了demo进行存储,外部函数结束的时候发现内部函数将会调用到自己的临时变量,这两个临时变量就不会释放,会绑定给这个内部函数
demo1 = outer(5)# demo存储了外部函数的返回值,也就是inner()函数的引用,这里相当于执行inner函数
demo1() # 15demo2 = outer(7)
demo2() # 17
修改闭包变量
在内部函数中想修改闭包变量(外部函数绑定给内部函数的局部变量)时:Python3中,可以使用nonlocal关键字声明一个变量,表示这个变量不是局部变量空间的变量,需要向上一层变量空间找这个变量
# 修改闭包变量实例
def outer(a): # outer是外部函数,a和b都是外部函数的临时变量b = 10 # a和b都是闭包变量c = [a] # 这里对应修改闭包变量的方法2def inner(): # inner是内部函数# 内函数中想修改闭包变量nonlocal b # 方法1 nonlocal关键字声明,此处的b是outer()函数中的bb += 1 # b=11c[0] += 1 # 方法2 把闭包变量修改成可变数据类型,比如:列表print(c[0], b)return inner # 外部函数返回内部函数的引用demo = outer(5)
demo() # 6 11
- Python3中,可以使用nonlocal关键字声明一个变量,表示这个变量不是局部变量空间的变量,需要向上一层变量空间找这个变量
- 在内部函数中声明变量b,如果我们不加nonlocal关键字,那么我们取到的b就不是外部函数中定义的b
装饰器
装饰器是给现有的模块增添新的小功能,可以对原函数进行功能扩展,而且还不需要修改原函数的内容,也不需要修改原函数的调用
作用:不改变原有函数的前提下,为函数添加新的功能模块,但是源代码没有改变
def guanjia(fun):def inner():print("123")fun()print("456")return inner()@guanjia
def play1():print("静安寺大家")@guanjia
def play2():print("案说法")guanjia(play1)
guanjia(play2)print(play1())
print(play2())123
静安寺大家
456
None123
案说法
456
None
装饰器雏形:
def fun(目标函数):def inner():之前添加的值目标函数原函数执行之后添加的事情return inner
@fun #目标函数 = fun (没目标函数)