3-【Python】慕课网视频笔记（三）

Python学习（三）函数方法等

一、学习网站

廖雪峰 Python入门 慕课网：点击打开

二、基础知识

1、函数

官方文档

参数数量不对直接报错：

abs(1)      # 正确
abs(1,2)    # 错误 因为abs有且仅有1个参数
int('123')  # 123
str(123)    # '123'
cmp(1,2)    # -1   如果x<y则返回-1,如果x=y则返回0,如果x>y则返回1

** a、编写函数：**
定义一个函数，需要使用def语句 然后依次写函数名、括号、括号中的参数和冒号，然后缩进块中写函数体，函数的返回用return语句。如：

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
def square_of_sum(L):
    H = 0
    for id in L:
        H += id*id
    return H
print square_of_sum([1, 2, 3, 4, 5])
print square_of_sum([-5, 0, 5, 15, 25])

** b、返回多值 **
Python的函数返回多值其实就是返回一个 tuple , 但写起来更方便。

import math        # math 包提供了sin()和cos()函数
def move(x,y,step,anlge):
    nx = x + step*math.cos(angle)
    ny = y - step*math.sin(angle)
    return nx,ny
x,y = (100,100,60,math.pi/6)
print x,y                   # 151.961524227  70.0
r = (100,100,60,math.pi/6)  # 其实这是假象，python返回的任然是单一值
print r                     # (151.961524227, 70.0)  看得出结果是个tuple

用print打印返回结果，原来返回值是一个 tuple ！
但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
计算：

# 求一元二次方程的定义是：ax² + bx + c = 0 的两个解：
import math
def quadratic_equation(a, b, c):
    if b**2-4*a*c >= 0:    # b**2-4*a*c 小于0就会无解
        he = b**2-4*a*c
        x = (-b+math.sqrt(he))/(2*a)
        y = (-b-math.sqrt(he))/(2*a)
    else:
        x = 0
        y = 0
    return x,y

print quadratic_equation(2, 0, 0)
print quadratic_equation(1, -6, 5)

** c、递归函数 **
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
如计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * … * n：

fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。
于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)
fact(5)     # 120

计算过程如下：

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。
由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。
汉诺塔案例：
汉诺塔的移动也可以看做是递归函数。

我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：  
如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；   
如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，  
然后将a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。

代码实现：

# move(n, a, b, c)表示的是有n个盘子在a柱子上，将要移到b柱子上面去
def move(n, a, b, c):
# 如果a柱子上面只有一个盘子，则直接移到c柱子上面去并输出路径，结束递归
if n == 1:  
    print a, '-->', c
    return
    # 表示的是将n-1的盘子从a柱子上面移到b柱子上面去
    move(n-1, a, c, b)
    # 输出最下面个盘子移从a移到c的路径
    print a, '-->', c
    # 将b柱子上面的n-1个盘子移动到c柱子上面
    move(n-1, b, a, c)
# 执行
move(4, 'A', 'B', 'C')

** d、默认参数 **
函数的默认参数的作用是简化调用，当少传或没传参数的时候，函数会以默认参数进行调用。
例如，定义一个计算x的N次方的函数：

def power(x,n = 2):   # 默认设置 n = 2
    s = 1
    whild n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s
print power(5)        # 25

注意：默认参数只能定义在必需参数的后面

# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
    pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
    pass

案例:

def greet(name='world'):
        print 'Hello,',name

greet()              # Hello,world
greet('Bart')        # Hello,Bart

** e、可变参数 **
如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数。
可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数。

def fn(*args):
    print args
fn()              # ()
fn('a')           # ('a',)
fn('a','b')       # ('a','b')

python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量args看成一个tuple就好。
定义可变参数的目的也是为了简化调用。
求平均数案例：

def average(*args):
    if len(args)!=0:
        return sum(args)*1.0/len(args)
    else :
        return 0.0
print average()
print average(1, 2)
print average(1, 2, 2, 3, 4)

2、对list进行切片

对list制定索引范围进行取值，即使用切片。
如：
a、L[0:3] 表示索引从0开始，知道索引3结束， 不包括3，也可以L[1:3]；
b、L[:3]并且如果第一个索引如果是0，可以省略 ;
c、L[:2]从头到2，不包括2，L[2:]从2到尾，包括2；
d、L[:]表示从头到尾
e、L[::2]表示每间隔2个取一个，也就是隔一取一

L = ['A','B','C','D','E'];  
L[0:3]    # 取索引0-3之前的值  返回['A','B','C','D']
L[:3]     # 取索引0-3之前的值  返回['A','B','C','D'] 默认0开始的可以省略0

倒序切片：
记住倒数第一个元素的索引是-1，倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。

L = ['A','B','C','D','E'];
L[-2:]           # ['D','E']
L[:-2]           # ['A','B']
L[-3:-1]         # ['C','D']
L[-4:-1:2]       # ['A','C','E']

案例：
利用倒序切片对 1 - 100 的数列取出： 最后10个数； 最后10个5的倍数。

L = range(1, 101)
print L[-10:]            #  [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
print L[4::5][-10:]      #  [55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]

3、对tuple进行切片

与对list切片完全一致，只是结果是tuple.
案例：
从0-100之间，取出前10个数；3的倍数；不大于50的5的倍数。

L = range(1, 101)
print L[0:10]    # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print L[2::3]    # [3, 6, 9, 12, 15,..., 99]
print L[4:50:5]  # [5, 10, 15, 20,..., 45, 50]

4、对字符串进行切片

字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u’xxx’也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。
因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

'ABCDEFG'[:3]             #  'ABC'
'ABCDEFG'[-3:]            #  'EFG'
'ABCDEFG'[::2]            #  'ACEG'

Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
案例：
设计一个函数，它接受一个字符串，然后返回一个仅首字母变成大写的字符串。

def firstCharUpper(s):                
    return s[:1].upper()+s[1:]        #  upper() 方法可以把字符变成大写字母

print firstCharUpper('hello')         #  Hello
print firstCharUpper('sunday')        #  Sunday
print firstCharUpper('september')     #  September

5、迭代介绍

在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for..in循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。
迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for..in 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。
注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：

1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 无序集合：set
3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict
   而迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。
   案例：
   请用for循环迭代数列 1-100 并打印出7的倍数。

for i in range(1,100)[6::7]:
    print i 

6、索引迭代

Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。
对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？
方法是使用 enumerate()函数：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。
实际上是将：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成类似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

因此，迭代的每一个元素实际上是一个tuple：

for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, '-', name

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：

for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name

这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。
可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。
额外知识点：

zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])       #   [(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list：
案例：
在迭代 [‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’, ‘Paul’] 时，如果我们想打印出名次 - 名字（名次从1开始)，请考虑如何在迭代中打印出来。

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in zip(range(1,len(L)+1),L):
    print index, '-', name

7、迭代dict的value

dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。
dict对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()      # [85, 95, 59]
for v in d.values(): 
    print v           # 85  95  59

还有一个 itervalues() 方法，替代 values() 方法，迭代效果完全一样：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()      #  <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues(): 
    print v               #  85  95  59

两个方法区别：

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
2. itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value。
   所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

案例：
给定一个dict：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }

请计算所有同学的平均分。

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }
sum = 0.0
for k in d.values():
    sum += k
print sum/len(d)     #  78.25

8、迭代dict的key和value

通过dict对象的 items() 方法，把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.items()      #  [('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]
for key,value in d.items():
    print key,':','value'

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items()也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以，iteritems() 不占用额外的内存。
案例：
打印出name:scroe,最后在打印出平均分average : score；

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59, 'Paul': 74 }
sum = 0.0
for k, v in d.items():
    sum = sum + v
    print k,':',v
print 'average', ':', sum/len(d)

9、生成列表

使用 range(1,11) 生成 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(1,11)   # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成类似 [1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]
方法一：
循环：

L = []
for x in range(1,11):
    L.append(x*x)  # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法二：
列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

[x * x for x in range(1, 11)]   # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

案例：
请利用列表生成式生成列表 [1x2, 3x4, 5x6, 7x8, …, 99x100]

提示：range(1, 100, 2) 可以生成list [1, 3, 5, 7, 9,…]

print [x*(x+1) for x in range(1,100,2)]

10、复杂表达式

主要是用来生成HTML代码。

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

注：字符串可以通过 % 进行格式化，用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。
结果生成：

<table border="1">
    <tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
    <tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
    <tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
    <tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
</table>

案例：
在生成的表格中，对于没有及格的同学，请把分数标记为红色。

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
def generate_tr(name, score):
    if score>=60:
        return '<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score)
    return '<tr><td>%s</td><td style="color:red">%s</td></tr>' % (name, score)
tds = [generate_tr(name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table border="1">'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

11、条件过滤

列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如：

[x * x for x in range(1, 11)]       # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

如果我们只想要偶数的平方，不改动 range() 的情况下，可以加上 if 来筛选：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]      #  [4, 16, 36, 64, 100]

案例：
请编写一个函数，它接受一个 list，然后把list中的所有字符串变成大写后返回，非字符串元素将被忽略。

提示：

1. isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串；
2. 字符串的 upper() 方法可以返回大写的字母。

def toUppers(L):
    return [x.upper() for x in L if isinstance(x, str)]
print toUppers(['Hello', 'world', 101])      # ['HELLO', 'WORLD']

12、多层表达式

使用多层 for 循环来生成列表：

m = 'ABC'
n = '123'
[m + n for m in 'ABC' for n in '123']    # ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

翻译成循环代码就像下面这样：

L = []
    for m in 'ABC':
        for n in '123':
            L.append(m + n)

案例：
利用 3 层for循环的列表生成式，找出对称的 3 位数。例如，121 就是对称数，因为从右到左倒过来还是 121。

print [100*n1 +10*n2 +n3 for n1 in range(1,10) for n2 in range(10) for n3 in range(10) if n1 == n3]