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定义默认参数 定义函数的时候，还可以有默认参数。 例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数： >>> int('123') 123 >>> int('123', 8) 83 int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数。 可见，函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。 我们来定义一个计算 x 的N次方的函数: def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2： def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了： >>> power(5) 25 由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以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查看全部
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s = set(['Adam', 'Lisa', 'Paul']) L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] for name in L: if name in s: s.remove(name) else: s.add(name) print s查看全部
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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。 举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出： 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) 上面就是一个递归函数。可以试试： >>> fact(1) 1 >>> fact(5) 120 >>> fact(100) 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L 如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下： ===> 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)。查看全部
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print [100*x+10*y+z for x in range(1,10) for y in range(10) for z in range(10) if x==z]查看全部
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返回多值 函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。 比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标： # math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它： import math def move(x, y, step, angle): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny 这样我们就可以同时获得返回值： >>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print x, y 151.961524227 70.0 但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值： >>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print r (151.96152422706632, 70.0) 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。查看全部
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return [x.upper() for x in L if isinstance(x,str)] isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串 字符串的 upper() 方法可以返回大写的字母查看全部
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编写函数 在Python中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。 我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例： def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x 请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。 如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。 return None可以简写为return。查看全部
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1.要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数 2.help(abs) 可以查看abs函数的帮助信息 3.abs(number) 返回number的绝对值 4.cmp(x, y) 比较函数，如果 x<y，返回 -1，如果 x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1 5.int()函数可以把其他数据类型转换为整数 6.str()函数把其他类型转换成 str 7.sum()函数接受一个list作为参数，并返回list所有元素之和查看全部
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定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:查看全部
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首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值： >>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } >>> print d.items() [('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)] 可以看到，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： >>> for key, value in d.items(): ... print key, ':', value ... Lisa : 85 Adam : 95 Bart : 59 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。查看全部
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如果仔细阅读Python的文档，还可以发现，dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 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 那这两个方法有何不同之处呢？ 1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。 2. 但是 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 <dictionary-valueiterator> 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。查看全部
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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。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把： ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] 变成了类似： [(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。查看全部
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L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] for index, name in zip(range(1,len(L)+1),L): zip([1,2,3],['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']) print index, '-', name zip可以创建起始为1的数列查看全部
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字符串有个方法 upper() 可以把字符变成大写字母： >>> 'abc'.upper() 'ABC' 但它会把所有字母都变成大写。请设计一个函数，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。 提示：利用切片操作简化字符串操作。 ?不会了怎么办 取除首字母外的字符串用[1:] 参考代码: def firstCharUpper(s): return s[0].upper() + s[1:] print firstCharUpper('hello') print firstCharUpper('sunday') print firstCharUpper('september')查看全部
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访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中 用 in 操作符判断 'Bart' in s查看全部
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