Python:函数解释(面向过程)

1. 函数概述 

  在编程的语境下,函数 (function) 是指一个有命名的、执行某个计算的语句序列 (sequence of statements) 。函数可以针对某类问题建立了通用解决步骤(算法),函数减少了重复代码,从而让程序更简洁、易读、易于操作。

  函数由对象、语句、表达式组成。

  函数执行特定的操作并返回一个值(无返回值则隐式返回 None)

  函数编程是面向过程的。

  Python函数代码结构和调用如下:

Python:函数解释(面向过程)

2. 变量

2.1  局部作用域与全局作用域、global语句

  如果全局作用域变量在局部作用域没有被定义(赋值,或者作为参数),则全局作用域变量可以被局部作用域读取

>>> def func():
print(a) # 这种写法是不好的 >>> a = 2 # a是全局作用域变量,但可以被局部作用域读取
>>> func()
2

  如果变量在局部作用域中被定义了,则局部作用域不会再读取全局作用域的变量,如果在变量被定义前读取,则会引发错误,下面这个例子,Python 编译函数的定义体时, 会先判断 b 是局部变量, 因为在函数中给它赋值了。

>>> b = 5
>>> def func(a):
print(a)
print(b) # 尝试打印b变量出错,程序终止
b = 8 >>> func(3)
3
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#6>", line 1, in <module>
func(3)
File "<pyshell#5>", line 3, in func
print(b)
UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment

  如果在函数中赋值时想让解释器把 b 当成全局变量, 要使用 global 语句声明:

>>> b = 6
>>> def func(a):
global b # global语句声明了变量b为全局变量
print(a)
print(b)
b = 8 >>> func(3)
3
6

2.2  闭包和*变量、nonlocal语句

  *变量(free variable),是指未在本地作用域中绑定的变量。如果*变量绑定的值是可变的,则在闭包中仍然可以操作该变量,如果是不可变的(数字、字符串等),则在闭包中重新绑定*变量会出错
Python:函数解释(面向过程)

def make_averager():
count = 0
total = 0
def averager(new_value):
count += 1
total += new_value
return total / count
return averager >>> avg = make_averager()
>>> avg(10)
Traceback (most recent call last):
...
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment

  要让闭包把变量标记为*变量,可以用nonlocal语句声明,nonlocal语句解决了上面的问题

def make_averager():
count = 0
total = 0
def averager(new_value):
nonlocal count, total # 声明count、total为*变量
count += 1
total += new_value
return total / count
return averager

2.2  变量赋值的一些经验(for循环中)

  在下面这个例子中,words = Regex2.sub(replace,words,1) 这一句实际上如同增强赋值,如果将words换为其他名称,如a或b等都得不到想要的结果,而且,这样做也省去后面读写文件的一些麻烦

# (文件读写)疯狂填词2.py

'''
创建一个疯狂填词( Mad Libs)程序,它将读入文本文件, 并让用户在该文本
文件中出现 ADJECTIVE、 NOUN、 ADVERB 或 VERB 等单词的地方, 加上他们自
己的文本。例如,一个文本文件可能看起来像这样:
The ADJECTIVE panda walked to the NOUN and then VERB. A nearby NOUN was
unaffected by these events.
程序将找到这些出现的单词, 并提示用户取代它们。
Enter an adjective:
silly
Enter a noun:
chandelier
Enter a verb:
screamed
Enter a noun:
pickup truck
以下的文本文件将被创建:
The silly panda walked to the chandelier and then screamed. A nearby pickup
truck was unaffected by these events.
结果应该打印到屏幕上, 并保存为一个新的文本文件。
''' import re def mad_libs(filename_path, save_path):
with open(filename_path,'r') as strings: # 相对路径下的文档
words = strings.read()
Regex = re.compile(r'\w[A-Z]+') # \w :匹配1个任何字母、数字或下划线
finds = Regex.findall(words)
for i in finds:
replace = input('输入你想替换 {} 的单词:\n'.format(i))
Regex2 = re.compile(i)
words = Regex2.sub(replace,words,1) # 这个变量必须要是words与上面一致否则只打印最后替换的一个,可以画栈堆图跟踪这个变量的值
print(words) # strings.close() 不用这一行,with 上下文管理器会自动关闭 with open(save_path,'a') as txt:
txt.write(words + '\n') #分行写
txt.close() # save_txt = open('保存疯狂填词文档.txt','a')
# save_txt.write(words)
# save_txt.close() if __name__ == '__main__':
filename_path = input('输入要替换的txt文本路径:') # '疯狂填词原始文档.txt'
save_path = input('输入要保存的文件路径(包含文件名称):') # '保存疯狂填词文档.txt'
mad_libs(filename_path, save_path)

3. 参数

3.1  形参和实参

  在def语句中,位于函数名后面的变量通常称为形参,而调用函数时提供的称为实参。在函数内部重新关联参数(即绑定,也就是赋值)时,函数外部的变量不受影响。

>>> def try_to_change(n):
... n = 'Mr. Gumby'
...
>>> name = 'Mrs. Entity'
>>> try_to_change(name)
>>> name
'Mrs. Entity'

4. 栈堆图

  参考自《像计算机科学家一样思考Python》

# 栈堆图.py

def print_twice ( bruce ):
print ( bruce )
print ( bruce ) def cat_twice (part1 , part2 ):
cat = part1 + part2
print_twice (cat) line1 = 'Bing tiddle'
line2 = 'tiddle bang .' cat_twice (line1 , line2 )

Python:函数解释(面向过程)

1. 每个函数用一个栈帧 (frame) 表示。一个栈帧就是一个线框,函数名在旁边,形参以及
函数内部的变量则在里面。前面例子的堆栈图如图 3.1所示。
2. 这些线框排列成栈的形式,说明了哪个函数调用了哪个函数等信息。在此例中,print_twice
被 cat_twice 调用,cat_twice 又被 __main__ 调用,__main__ 是一个表示最上层栈帧的特殊名
字。当你在所有函数之外创建一个变量时,它就属于 __main__。
3. 每个形参都指向其对应实参的值。因此,part1 和 line1 的值相同,part2 和 line2 的值相
同,bruce 和 cat 的值相同。
4. 如果函数调用时发生错误,Python 会打印出错函数的名字以及调用它的函数的名字,以
及调用后面这个函数 的名字,一直追溯到 __main__ 为止。
例如,如果你试图在 print_twice 里面访问 cat ,你将获得一个 NameError :
5. 这个函数列表被称作回溯 (traceback) 。它告诉你发生错误的是哪个程序文件,错误在
哪一行,以及当时在执行哪个函数。它还会显示引起错误的那一行代码。
回溯中的函数顺序,与堆栈图中的函数顺序一致。出错时正在运行的那个函数则位于回
溯信息的底部。

3. 函数代码实践(源自《Python编程快速上手  让繁琐工作自动化》)

'''
编写一个名为 collatz()的函数,它有一个名为 number 的参数。如果参数是偶数,那么 collatz()就打印出 number // 2, 并返回该值。
如果 number 是奇数, collatz()就打印并返回 3 * number + 1。
让用户输入一个整数, 并不断对这个数调用 collatz(), 直到函数返回值1
(令人惊奇的是, 这个序列对于任何整数都有效, 利用这个序列,你迟早会得到 1! 既使数学家也不能确定为什么。 你的程序在研究所谓的“Collatz序列”,
它有时候被称为“最简单的、 不可能的数学问题”)。
在前面的项目中添加 try 和 except 语句,检测用户是否输入了一个非整数的字符串。正常情况下, int()函数在传入一个非整数字符串时,会产生 ValueError 误,
比如 int('puppy')。在 except 子句中,向用户输出一条信息,告诉他们必须输入一个整数。
''' def collatz(number):
if number == 1:
return 1
elif number % 2 == 0:
numbers = number // 2
print(numbers)
collatz(numbers)
elif number % 2 == 1:
numbers = 3*number + 1
print(numbers)
collatz(numbers)
try:
number = int(input("请输入一个整数->:"))
collatz(number)
except ValueError:
print("please input a integer number")
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