【Python学习（九）——函数、递归、格式化输出】

Python学习（九）——函数、递归、格式化输出

本文介绍了函数、递归、格式化输出的知识，仅作为本人学习时记录，感兴趣的初学者可以一起看看，欢迎评论区讨论，一起加油鸭~~~
心中默念：Python 简单好学！！！
（有其他编程语言基础，所以记录的可能对初步接触编程的同学不太友好，有问题欢迎留言）

函数

函数的定义

使用关键字def
确定函数名称、参数名称、参数个数、编写函数体（用于实现函数功能的代码）

通过函数名称进行调用函数
定义好函数之后，只表示这个函数封装了一段代码而已
如果不主动调用函数，函数是不会主动执行的

函数的参数

形参：函数定义时小括号里的参数，是用来接收参数用的，在函数内部作为变量使用
实参：函数调用的时候，小括号里的参数，是用来把数据传递到函数内部用的
函数可以没有形参和实参
默认参数：缺省参数
可变参数

示例程序

def f():print('hello')
f()def sum_2(a,b):  # 形式参数print(a + b)
sum_2(3,2)  # 实际参数def power(x, n = 2):  # n:默认参数，缺省参数return x ** na = power(4,3)
b = power(6)
print(a,b)
a = int('16',8)
print(a)def infos(name,age = 24,gender = '女'):return '大家好，我叫%s，我今年%d岁，我是一名%s生' % (name,age,gender)
lily = infos('mia',24,'女')
jack = infos('jack',gender='男')
print(lily)
print(jack)# 可变参数
def total(*a):  # 可变参数print(a)print(type(a))result = 0for i in a:result += ireturn result
result = total(1,2,4,6,7,1)
print(result)def f(**kwargs):  # 可变参数，接收字典for k,v in kwargs.items():print(k,v)
d = {'name':'Xiaoming','age':18}
f(**d)

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变量作用域

局部变量：是在函数内部定义的变量，只能在函数内部使用
全局变量：是在函数外部定义的变量，所有函数内部都可以使用这个变量

# 全局变量
num1 = 10  # 不可变数据类型
list1 = [1,2,3,4,5]  # 可变数据类型def f():global num1  # 声明在f中使用的num1是全局变量num1num2 = 20  # 局部变量num1 = 20  # 未进行global声明前，只是创建了一个同名的变量，对全局实际不生效list1[2] = 8print('在函数f中打印num1的值',num1)print('在函数f中打印list1的值', list1)print('num2的值',num2)print('num1的值',num1)
f()
# print('在函数f外打印变量num2的值',num2)  # 局部变量不能在函数外使用
print('在函数f执行后打印num1的值',num1)
print('在函数f执行后打印list1的值', list1)

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匿名函数

lambda函数是一种快速定义单行的最小函数，可以用在任何需要函数的地方。
优点：让代码更加精简，不需要考虑命名的问题

示例代码

# fun = lambda a,b:a+b
# result = fun(1,2)
# print(result)# map 映射
a = [1,2,3,4,5]
result = map(lambda x:x ** 2, a)
print(list(result))# reduce 累积
from functools import reduce
result = reduce(lambda x,y:x+y,a)
print(result)# filter 过滤
result = filter(lambda x:x % 2 ==0, a)
print(list(result))a = [1,2,3,40,5,6,0,6,0,5]  # 12340560605
result = filter(lambda x:x != 0,a)
print(list(result))result = 0
mul = 1
for i in a[::-1]:result = result + i * mulmul = mul * 10 ** len(str(i))
print(result)result = reduce(lambda x,y:x*10**len(str(y))+y,a)
print(result)

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内置函数

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递归函数

一个函数调用自身称为递归调用
一个会调用自身的函数称为递归函数

递归的过程

写出临界条件
找这一次和上一次的关系
假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次结果，再求出本次结果当参数满足一个条件时，函数不再执行

示例代码

# 10阶楼梯，每次上1个台阶或者上2个台阶，问一共有多少种走法
# 3
# 1 1 1
# 1 2
# 2 1# n=0,f(n)=0;
# n=1,f(n)=1;
# n=2,f(n)=2;
# n=3,f(3)=3;
# n=4,f(n)=5;
# n=5,f(n)=8;
def f(n):  # 计算出n阶楼梯，一共有多少种走法if n == 0:return 0elif n == 1:return 1elif n == 2:return 2else:return f(n-1) + f(n-2)m = int(input('请输入n'))
print(f(m))  # 使用递归方式效率较低，不建议a = [0,1,2]
for i in range(11):a.append(a[i+1]+a[i+2])
print(a[11])

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格式化输出

f-strings与%

f-strings (f-字符串) 和旧式的 % 格式化字符串在功能上都能实现字符串格式化，但它们在语法、可读性和性能方面存在显著差异：

语法

f-strings: 使用 f 前缀和花括号 {} 来嵌入表达式。表达式直接写在花括号内，无需任何额外的格式化字符。例如：

name = "Alice"
age = 30
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")

% 格式化: 使用 % 运算符，并在字符串中使用 %s、%d、%f 等占位符来表示不同类型的变量。变量通过一个元组或字典传递给 % 运算符。例如：

name = "Alice"
age = 30
print("My name is %s and I am %d years old." % (name, age))

可读性

f-strings: 更易于阅读和理解，因为表达式直接嵌入在字符串中，无需查找占位符与变量之间的对应关系。特别是当字符串较长或包含多个变量时，f-strings 的可读性优势更为明显。

% 格式化: 可读性较差，特别是当有多个变量时，需要仔细检查占位符和变量的顺序。

表达式复杂度

f-strings: 支持在花括号内使用任意有效的Python表达式，包括函数调用、算术运算等。这使得f-strings 能够处理更复杂的格式化需求。例如：

import math
radius = 5
print(f"The area of the circle is {math.pi * radius**2}")

% 格式化: 仅支持简单的变量替换，不支持在占位符内进行复杂的计算。

性能

f-strings: 通常比 % 格式化和 .format() 方法更快，因为它们在编译时进行格式化，而不是在运行时。

% 格式化: 在运行时进行格式化，性能相对较慢，尤其是在处理大量数据时。

可维护性

f-strings: 更易于维护，因为变量名称直接在字符串中可见，修改时更容易定位。

% 格式化: 修改时需要同时修改字符串中的占位符和变量的顺序，容易出错。

总结

f-strings 是现代 Python 中推荐的字符串格式化方法，因为它更简洁、更易读、更易于维护，并且性能更好。 % 格式化方法现在已经过时，不推荐在新的代码中使用。 .format() 方法是 % 方法的改进版，比 % 方法稍好，但仍然不如 f-string 方便和高效。

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