函数 def定义函数

拼搏现实的明天。 2022-02-23 10:46 230阅读 0赞

函数 def定义函数
        必须参数
        不定长参数：def add（*args） add(1,2,3,4,5)无命名参数 元组
                    def add（**args）print_info ('wenson',30,‘male’）把键值对入到字典里储存
         关于不定长参数的位置：*args放在左边，**kwargs参数放在右边
         没有名字的值传给元组，有名字的传到字典，有不定长参数的默认参数放左边，没有放右边
         返回值：
         #返回值
    # def f():
    #     print('ok')
    #     return 10 #作用：1 结束函数 ，2 返回一个对像
    # a=f()
    # print(a)
    # def add(*args): #注意点：1.函数如果没有return，会默认返回一个None
    #                         #2.如果return多个对象，那么python会把多个对象封装成一个元组返回
    #     Sum=0
    #     for i in args:
    #         Sum+=i
    #     print(Sum)
    #     return Sum
    # a=add(1,2,3,4,5)
    # print(a)
    
    #作用域：built_in 内置作用域----global全局作用域---enclosin嵌套作用域--local本地作用域
    #只有模块、类、及函数才能引入新作用域
    #内部作用域要修改外部作用域变量的值时，全局变量要使用global关键字，嵌套作用域变量要使用nonlocal关键字
    #nonlocal是python3新增的关键字
    # count = 10
    # def outer():
    #     print(count)
    # outer()
    
    #递归函数:1.调用自身函数，2.有一个结束条件，3.但凡是递归可以写的循环都可以实现，效率不高
    # def f(n):
    #     sum_f = 1
    #     for i in range(1,n) :
    #         sum_f = sum_f*i
    #         return sum_f
    # print(f(7))
    #
    # def fac (n):
    #     if n==1:
    #         return 1
    #     return n*fac(n-1)
    # print(fac(9))
    #斐波那契# 数列
    # def fibo(n):
    #   if n==0 or n==1:
    #       return n
    #   return fibo(n-1)+fibo(n-2)
    # print(fibo(9))
    #重要内置函数
    # filter#过虑器
    # str=['a','b','c','d']
    # def fun1(s):
    #     if s!='a':#过虑‘a’
    #         return s
    # ret = filter(fun1,str)
    # print(ret)#<filter object at 0x0000000001051C88>ret是一个迭代器对象
    # print(list(ret))#['b', 'c', 'd']
    
    # map#修改器
    # str=['a','b','c','d']
    # def fun2(s):
    #     return s +"alvin"#['aalvin', 'balvin', 'calvin', 'dalvin']
    # ret = map(fun2,str)
    # print(ret)#map objectr 迭代器
    # print(list(ret))
    
    # #reduce #叠加器
    # from functools import reduce
    #
    # def add1(x,y):
    #     return x+y
    # print(reduce(add1,range(1,101)))#结果就是一个值
    
    #lambda 匿名函数
    from functools import reduce
    print(reduce(lambda a,b :a*b,range(1,6)))