参考学习： 廖雪峰 python的官方网站

先介绍一个函数 map（）

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

第一个参数 function 以 参数序列中的 每一个元素调用 function 函数，返回 包含每次 function 函数返回值的 新列表。

语法: map(function,iterable,....）

参数

function -- 函数

iterable -- 一个或多个序列

( 参考菜鸟教程 )

>>>def square(x) : #计算平方数

... return x ** 2...>>> map(square, [1,2,3,4,5]) #计算列表各个元素的平方

[1, 4, 9, 16, 25]>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) #使用 lambda 匿名函数

[1, 4, 9, 16, 25]#提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加

>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

[3, 7, 11, 15, 19]

开始介绍 lambda 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：

>>> list(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：

deff(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 at 0x101c6ef28>

>>> f(5)25

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

defbuild(x, y):return lambda: x * x + y * y

匿名函数的一个练习例子:

( 将这个函数改为lambda表达式 )

defis_odd(n):return n % 2 == 1L= list(filter(is_odd, range(1, 20)))

改变过后的 lambda

Python3 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。

语法

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:

函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

让我们使用函数来输出"Hello World！"：

#!/usr/bin/python3

def hello() :

print("Hello World!")

hello()

更复杂点的应用，函数中带上参数变量:

实例(Python 3.0+)

比较两个数，并返回较大的数:

#!/usr/bin/python3defmax(a,b):ifa>b:returnaelse:returnba=4b=5print(max(a,b))

以上实例输出结果：

5

实例(Python 3.0+)

计算面积函数:

#!/usr/bin/python3# 计算面积函数defarea(width,height):returnwidth*heightdefprint_welcome(name):print("Welcome",name)print_welcome("Runoob")w=4h=5print("width =",w,"height =",h,"area =",area(w,h))

以上实例输出结果：

Welcome Runoob

width = 4 height = 5 area = 20

函数调用

定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。

如下实例调用了 printme() 函数：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 定义函数defprintme(str):# 打印任何传入的字符串print(str)return# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!

再次调用同一函数

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。

可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 C++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a)）内部修改 a 的值，则是新生成来一个 a。

可变类型：类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

通过 id() 函数来查看内存地址变化：

实例(Python 3.0+)

defchange(a):print(id(a))# 指向的是同一个对象a=10print(id(a))# 一个新对象a=1print(id(a))change(a)

以上实例输出结果为：

4379369136

4379369136

4379369424

可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明defchangeme(mylist):"修改传入的列表"mylist.append([1,2,3,4])print("函数内取值:",mylist)return# 调用changeme函数mylist=[10,20,30]changeme(mylist)print("函数外取值:",mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必需参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3#可写函数说明defprintme(str):"打印任何传入的字符串"print(str)return# 调用 printme 函数，不加参数会报错printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 10, in

printme()

TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3#可写函数说明defprintme(str):"打印任何传入的字符串"print(str)return#调用printme函数printme(str="菜鸟教程")

以上实例输出结果：

菜鸟教程

以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3#可写函数说明defprintinfo(name,age):"打印任何传入的字符串"print("名字:",name)print("年龄:",age)return#调用printinfo函数printinfo(age=50,name="runoob")

以上实例输出结果：

名字: runoob

年龄: 50

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3#可写函数说明defprintinfo(name,age=35):"打印任何传入的字符串"print("名字:",name)print("年龄:",age)return#调用printinfo函数printinfo(age=50,name="runoob")print("------------------------")printinfo(name="runoob")

以上实例输出结果：

名字: runoob

年龄: 50

------------------------

名字: runoob

年龄: 35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):

"函数_文档字符串"

function_suite

return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明defprintinfo(arg1, *vartuple):"打印任何传入的参数"print("输出:")print(arg1)print(vartuple)# 调用printinfo 函数printinfo(70,60,50)

以上实例输出结果：

输出:

70

(60, 50)

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明defprintinfo(arg1, *vartuple):"打印任何传入的参数"print("输出:")print(arg1)forvarinvartuple:print(var)return# 调用printinfo 函数printinfo(10)printinfo(70,60,50)

以上实例输出结果：

输出:

10

输出:

70

60

50

还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):

"函数_文档字符串"

function_suite

return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明defprintinfo(arg1, **vardict):"打印任何传入的参数"print("输出:")print(arg1)print(vardict)# 调用printinfo 函数printinfo(1,a=2,b=3)

以上实例输出结果：

输出:

1

{'a': 2, 'b': 3}

声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，例如:

def f(a,b,*,c):

return a+b+c

如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。

>>> def f(a,b,*,c):

... return a+b+c

...

>>> f(1,2,3) # 报错

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given

>>> f(1,2,c=3) # 正常

6

>>>

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。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明sum=lambdaarg1,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))

以上实例输出结果：

相加后的值为 : 30

相加后的值为 : 40

return语句

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3# 可写函数说明defsum(arg1,arg2):# 返回2个参数的和."total=arg1+arg2print("函数内 :",total)returntotal# 调用sum函数total=sum(10,20)print("函数外 :",total)

以上实例输出结果：

函数内 : 30

函数外 : 30

强制位置参数

Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。

在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 或 f 要求为关键字形参:

def f(a, b, /, c, d, *, e, f):

print(a, b, c, d, e, f)

以下使用方法是正确的:

f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)

以下使用方法会发生错误:

f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不能使用关键字参数的形式

f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必须使用关键字参数的形式

x = True

def printLine(text):

print(text, ' Runoob')

printLine('Python')

def greetPerson(*name):

print('Hello', name)

greetPerson('Runoob', 'Google')

result = lambda x: x * x

print(result(5))

def Foo(x):

if (x==1):

return 1

else:

return x+Foo(x-1)

print(Foo(4))

numbers = [1, 3, 6]

newNumbers = tuple(map(lambda x: x , numbers))

print(newNumbers)

1、lambda函数使用如下：

lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右侧的是返回值

>>> g=lambda x,y:x*y

>>> g(45,200)

9000

使用lambda的好处：

1、lambda函数可省去函数定义过程

2、对于一些抽象，别的地方不会使用的函数

3、lambda函数在有些时候会让代码容易理解

>>> def f(x,y):

return(x*y)

>>> l=[1,2,3,4,5]

>>> from functools import reduce

>>> reduce(f,l)

120

>>> reduce(lambda x,y:x*y,l)

120

>>> reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4,5])

120

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