【学习】python函数语法（面像对象、封装函数）

阅读开源深度学习源码的时候，使用到了很多封装函数以及Python的高级语法，看起来很混乱很痛苦很困难。对python函数语法做个总结！！！

Table of Contents

熟练Python语法，尤其是函数参数、迭代器与生成器、函数式编程、面向对象编程
学会查看封装函数的具体实现

先看两个pythton关键字：

in关键字：in关键字用于检查一个元素是否存在于一个集合中，如列表、元组、字典等。它通常与条件语句（如if语句）一起使用，也可以用在循环中。它是用来检查某个值是否在一个容器中的成员，比如：
```
 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] if 3 in numbers:print("3 存在于列表中") else:print("3 不存在于列表中")
```
range()函数：range()函数用于生成一个指定范围内的整数序列。它常与for循环结合使用，用来遍历一定范围内的整数。range()函数的语法是range(start,
stop, step)，其中start是序列的起始值（默认为0），stop是序列的结束值（不包含），step是序列的步长（默认为1）。
```
for i in range(5):print(i) ```
```

下面，进入正题！

1.Python语法

1.1 函数参数

1.1.1位置参数

位置参数就是平时用到最多的一种情况：实参与形参数量相等、位置对应。
举个例子：计算一个实数 x 的 n 次幂

def power(x, n):s = 1while n > 0:n = n - 1s = s * xreturn s

在这里插入图片描述
那么如果少一个参数或者位置不对应就达不到预期效果，甚至会报错。但我们平时用到的最多的就是 2 次幂，所以我们想即使少一个参数 n 也能达到预期效果，该怎么办呢？
答案是使用默认参数。

1.1.2 默认参数

def power(x, n=2):s = 1while n > 0:n = n - 1s = s * xreturn s

在这里插入图片描述
使用默认参数要注意一下几点：

必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（因为Python解释器会按照位从左至右的顺序去寻找）；
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

你可能会说：这虽然解决了参数数量问题，还是得考虑位置对应问题呀！是的，看个例子：

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):print('name:', name)print('gender:', gender)print('age:', age)print('city:', city)

在这里插入图片描述
所以，默认参数是按顺序提供的，即实参会与形参从左至右匹配，最后剩余没有匹配完的参数采用默认值。当然，也可以不按顺序提供部分默认参数，当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。
注：定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！ 因为可变参数会导致默认参数改变

1.1.3 可变参数

你是不是在想：在参数数量不相等的情况下靠默认参数对应，能不能实现不依赖参数数量呢？即参数数量随时可变！

使用方式：加一个*

def calc(*numbers):sum = 0for n in numbers:sum = sum + n * nreturn sum

在这里插入图片描述
看！加一个 * 就实现可变参数的方式，其实在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple（元组）。

注：Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去。（1.1.4节关键字参数也一样）
在这里插入图片描述

1.1.4 关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。
而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

使用方式：加两个**

在这里插入图片描述
注：当没有关键字参数时默认是一个空字典{}。
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。就像上面所说的，他真正实现了“不依赖于参数数量与参数位置”，可以任意添加参数。

1.2 生成器（暂时没遇到过，不太清楚）

掌握生成器你必须理解两个问题：

什么是生成器？
为什么需要生成器？

1.2.1 什么是生成器？

在Python中，一边循环一边计算的机制就是生成器（generator）。那么如何创建 generator 呢？
方法一：把一个列表生成式的 [ ] 改成 () 。

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注：generator 也是可迭代对象，因此可以通过 for 循环来遍历迭代器中每一个元素。

方法二：计算规则过于复杂，用列表生成式写不出来时，可以用函数实现。
在这里插入图片描述
注：如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

回顾一下，列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这有什么用呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
因此，生成器可以创建很大容量的数据对象，但是不需要很大的存储空间。
在这里插入图片描述
上面例子可以充分体现生成器一个应用：用于生成训练数据，每调用一次生成一个batch的数据。

1.3 函数式编程

函数是编程是Python中极为重要的，主要包括高阶函数、匿名函数、返回函数、装饰器与偏函数。
这里详细介绍一下装饰器（decorator），也是项目中的一个常用方法。
装饰器是什么？在不希望修改函数的定义，在代码运行期间动态增加函数功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。
怎么去使用装饰器呢？ decorator接受一个函数作为参数，并返回一个函数。借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处，实现功能扩展的目的。

在我另一篇博客有关于装饰器的理解与介绍：python装饰器

在这里插入图片描述
可以看到，now() 函数功能是打印今天的日期，log() 是定义的一个装饰器，借助@将装饰器置于函数now() 的定义处，是的now() 具有打印日志的功能。