一.函数
1.函数简介
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。
例如：
不用函数：
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while True：
if cpu利用率 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
if 硬盘使用空间 > 90%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
if 内存占用 > 80%:
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
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如果使用函数：
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def 发送邮件(内容)
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
while True：
if cpu利用率 > 90%:
发送邮件('CPU报警')
if 硬盘使用空间 > 90%:
发送邮件('硬盘报警')
if 内存占用 > 80%:
发送邮件('内存报警')
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对于上述的两种实现方式，第二次必然比第一次的重用性和可读性要好，其实这就是函数式编程和面向过程编程的区别：
函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可
面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”
2.函数的定义及使用
(1)定义一个函数
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[expression]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。
以下是如下要点：
def：表示函数的关键字
函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：实现报警，发送邮件。
参数：为函数体提供数据
返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。
语法:
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def 函数名( 参数 ):
"函数_文档字符串"
执行函数体
return [返回值]
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注：默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。
例：
定义一个函数只给了函数一个名称，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提示符执行。
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# 定义函数>>> def hello():
... print ('Hello World!')
... # 调用函数>>> hello()Hello World! |
调用：
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#!/usr/bin/python# 定义函数>>> def func(str):
"打印任何传入的字符串"... print (str)
...# 调用函数>>> func('yaoyao')
yaoyao |
3.返回值
(1)return语句
return语句[表达式]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。
Python的函数的返回值使用return语句，可以将函数作为一个值赋值给指定变量：
该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。
例：
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def return_sum(x,y):
c = x + y
return c
res = return_sum(4,5)
print(res)
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def 接受用户和密码(user,passwd):
if 用户和密码正确:
return True
else:
return False
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4.参数
1.有参数实现
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def CPU报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
def 硬盘报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
def 内存报警邮件()
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
while True：
if cpu利用率 > 90%:
CPU报警邮件（）
if 硬盘使用空间 > 90%:
硬盘报警邮件（）
if 内存占用 > 80%:
内存报警邮件（）
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2.有参数实现
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def 发送邮件(邮件内容)
#发送邮件提醒
连接邮箱服务器
发送邮件
关闭连接
while True：
if cpu利用率 > 90%:
发送邮件("CPU报警了。")
if 硬盘使用空间 > 90%:
发送邮件("硬盘报警了。")
if 内存占用 > 80%:
发送邮件("内存报警了。")
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函数的有三中不同的参数：
普通参数
默认参数
动态参数
（1）普通参数
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# ######### 定义函数 ######### # name 叫做函数func的形式参数，简称：形参def func(name):
print name
# ######### 执行函数 ######### # 'liuyao' 叫做函数func的实际参数，简称：实参func('liuyao')
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（2）默认参数
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def func(name, age = 21):
print "%s:%s" %(name,age)
# 指定参数func('liuyao', 21)
# 使用默认参数func('yaoyao')
注：默认参数需要放在参数列表最后 |
（3） 动态参数-序列
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def func(*args):
print args
# 执行方式一func(11,33,4,4454,5)
# 执行方式二li = [11,2,2,3,3,4,54]
func(*li)
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(4)动态参数-字典
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def func(**kwargs):
print args
# 执行方式一func(name＝'liuyao',age=21)
# 执行方式二li = {'name':'liuyao', age:21, 'job':'IT'}
func(**li)
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(5)动态参数-序列和字典
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def func(*args, **kwargs):
print args
print kwargs
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5.内置函数(Built-in Functions)
The Python interpreter has a number of functions and types built into it thatare always available. They are listed here in alphabetical order.
官方文档：点击
1.abs()【绝对值】
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>>> abs(-10)
10>>> abs(10)
10>>> a=-10
>>> a.__abs__()10 |
2.all()集合中的元素都为真的时候为真,若为空串返回为True
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>>> li = ['yao','liu']
>>> li_1=[]
>>> print(all(li))
True>>> print(all(li_1))
True |
3.any()集合中的元素有一个为真的时候为真若为空串返回为False
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>>> li['yao', 'liu']
>>> li_1[]>>> print(any(li))
True>>> print(any(li_1))
False>>> |
4.chr()返回整数对应的ASCII字符
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>>> print(chr(65))
A |
5.ord()返回字符对应的ASC码数字编号
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>>> print(ord('A'))
65>>> |
6.bin(x)将整数x转换为二进制字符串
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>>> print(bin(10))
0b1010>>> |
7.bool(x)返回x的布尔值
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>>> print(bool(0))
False>>> print(bool(1))
True>>> |
8.dir()不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表，带参数时，返回参数的属性、方法列表。
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>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'li', 'li1', 'li2', 'li_1']
>>> dir(list)
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
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9.divmod()分别取商和余数.
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>>> divmod(20,6)
(3, 2)
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10.enumerate()返回一个可枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个tuple
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>>> info = ['liu','yao','sb']
>>> for k,v in enumerate(info):
... print(k,v)
... 0 liu
1 yao
2 sb
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11.eval()将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
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>>> name = '[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]'
>>> a = eval(name)
>>> print(a)
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]
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12.filter(function, iterable)函数可以对序列做过滤处理
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>>> def guolvhanshu(num):
... if num>5 and num<10:
... return num
>>> seq=(12,50,8,17,65,14,9,6,14,5)
>>> result=filter(guolvhanshu,seq)
>>> print(list(result))
[8, 9, 6]
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13.hex(x)将整数x转换为16进制字符串。
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>>> hex(21)
'0x15' |
14.id()返回对象的内存地址
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>>> id(22)
10106496 |
15.len()返回对象的长度
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>>> name = 'liuyao'
>>> len(name)
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16.map遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。
例：
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li = [11, 22, 33]
li_1 = map(lambda a: a + 100, li)
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li = [11, 22, 33]
sl = [1, 2, 3]
lit = map(lambda a, b: a + b, li, sl)
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17.oct()八进制转换
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>>> oct(10)
'0o12'>>> |
18.range()产生一个序列，默认从0开始
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>>> range(14)
range(0, 14)
>>> |
19.reversed()反转
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>>> re = list(range(10))
>>> re[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> re_1 = reversed(re)
>>> re_1<list_reverseiterator object at 0x7f50d1788be0>
>>> print(list(re_1))
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
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20.round()四舍五入
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>>> round(4,6)
4>>> round(5,6)
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21.sorted()队集合排序
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>>> re[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> sorted(re)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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22.sum()对集合求和
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>>> re[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> type(re)
<class 'list'>
>>> sum(re)
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23.type()返回该object的类型
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>>> re[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> type(re)
<class 'list'>
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24.vars()返回对象的变量，若无参数与dict()方法类似。
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>>> vars()
{'v': 'sb', 'a': [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]], 'k': 2, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 're': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'info': ['liu', 'yao', 'sb'], '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__doc__': None, 'li2': ['name', []], 're_1': <list_reverseiterator object at 0x7f50d1788be0>, 'guolvhanshu': <function guolvhanshu at 0x7f50d1874bf8>, 'li1': [], 'name': 'liuyao', 'seq': (12, 50, 8, 17, 65, 14, 9, 6, 14, 5), '__spec__': None, 'li_1': [], 'li': ['yao', 'liu'], '__name__': '__main__', 'result': <filter object at 0x7f50d1788ba8>, '__package__': None}
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25.zip()zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。
26.reduce对于序列内所有元素进行累计操作
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li = [11, 22, 33]
result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)
# reduce的第一个参数，函数必须要有两个参数# reduce的第二个参数，要循环的序列# reduce的第三个参数，初始值 |
6.open函数（该函数用于文件处理）
1.操作文件步骤：
打开文件
操作文件
关闭文件
2.打开文件模式：
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file = open("test.txt",w) 直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件
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打开文件时，需要指定文件路径和以何等方式打开文件，打开后，即可获取该文件句柄，日后通过此文件句柄对该文件操作。
关于open 模式：
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w 以写方式打开，a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)r+ 以读写模式打开w+ 以读写模式打开 (参见 w )a+ 以读写模式打开 (参见 a )rb 以二进制读模式打开wb 以二进制写模式打开 (参见 w )ab 以二进制追加模式打开 (参见 a )rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ )wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ )ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ )U" 表示在读取时，可以将 \r \n \r\n自动转换成 \n （与 r 或 r+ 模式同使用）rUrU+ |
3.文件操作
1.关闭文件
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file.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError |
2.返回一个长整型的”文件标签“
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fp.fileno() |
3.读取指定字节数据
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fp.read([size]) #size为读取的长度，以byte为单位
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3.读一行
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fp.read([size]) #size为读取的长度，以byte为单位
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4.文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。
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fp.readlines([size]) #其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。
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5.写入
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fp.write(str) #把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符
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6.全部写入
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fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。
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7.把缓冲区的内容写入硬盘
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fp.flush() |
8.判断文件是否为设备文件
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fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）
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9.获取指针位置
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fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点
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10.指定文件中指针位置
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fp.seek(offset[,whence]) |
#将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。
11.返回下一行
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fp.next() #返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。
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12.文件裁成规定的大小
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fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。
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3.指针是否可操作
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seekable() 指针是否可操作 |
14.是否可写
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writable() |
7.with函数管理文件
为了避免打开文件后忘记关闭，可以通过管理上下文，即：
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with open('log','r') as f:
...
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如此方式，当with代码块执行完毕时，内部会自动关闭并释放文件资源。
在Python 2.7 后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即：
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with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:
pass
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8.lambda表达式
学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：
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# 普通条件语句if1==1:
name ='wupeiqi'
else:
name ='alex'
# 三元运算name ='wupeiqi'if1==1else'alex'
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对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
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# ###################### 普通函数 ####################### 定义函数（普通方式）deffunc(arg):
returnarg +1
# 执行函数result =func(123)
# ###################### lambda ###################### # 定义函数（lambda表达式）my_lambda =lambdaarg : arg +1
# 执行函数result =my_lambda(123)
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lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示