Python의 함수에 대한 자세한 설명
피보나치 수열
>>> fibs [0, 1]>>> n=input('How many Fibonacci numbers do your what?') How many Fibonacci numbers do your what?10 >>> for n in range(n-2): fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1]) >>> fibs [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
참고: 내장된 호출 가능 함수를 사용하여 함수를 호출할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.
def 함수 정의
>>> def hello(name): print "Hello"+name >>> hello('world') Helloworld
함수를 사용하여 피보나치 수열 작성
>>> def fibs(num): s=[0,1] for i in range(num-2): s.append(s[-2]+s[-1]) >>> fibs(10)
참고: return 문은 함수
함수 설명 의 값을 반환합니다. 다른 사람이 이해할 수 있도록 함수를 문서화하는 경우 주석을 추가할 수 있습니다. ( #시작). 또 다른 방법은 문자열을 직접 작성하는 것입니다.
>>> def square(x): 'Calculates the square of the number x.' return x*x >>> square.__doc__ 'Calculates the square of the number x.'
내장 도움말 기능은 문서 문자열을 포함하여 함수에 대한 정보를 얻을 수 있습니다
>>> help(square) Help on function square in module __main__: square(x) Calculates the square of the number x.
함수 내의 매개변수에 새 값을 할당해도 외부 변수의 값은 변경되지 않습니다.
>>> def try_to_change(n): n='Mr,Gumby' >>> name='Mrs,Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs,Entity'
문자열(숫자 포함) 및 튜플) 불변입니다. 즉, 수정할 수 없습니다. 변경 가능한 데이터 구조(목록 또는 사전)가 수정되면 매개변수가 수정됩니다
>>> n=['Bob','Alen'] >>> def change(m): m[0]='Sandy' >>> change(n[:]) >>> n ['Bob', 'Alen'] >>> change(n) >>> n ['Sandy', 'Alen']
키워드 매개변수 및 기본값
>>> def hello(name,greeting='Hello',punctuation='!'): print '%s,%s%s' % (greeting,name,punctuation) >>> hello(name='Nsds') Hello,Nsds! >>> hello(name='Nsds',greeting='Hi') Hi,Nsds!
매개변수 수집
튜플 반환:
>>> def print_params(*params): print params >>> print_params('Testing') #返回元组 ('Testing',) >>> print_params(1,2,3) (1, 2, 3) >>> def print_params_2(title,*params): print title print params >>> print_params_2('Params:',1,2,3) Params: (1, 2, 3)
사전 반환
>>> def print_params_3(**params): print params >>> print_params_3(x=1,y=2,z=3) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> def print_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar): print x,y,z print pospar print keypar >>> print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2) 2 3 (5, 6, 7) {'foo': 1, 'bar': 2} >>> print_params_4(1,2) 2 3 () {}
튜플 호출, 사전
>>> def add(x,y):return x+y >>> params=(1,2) >>> add(*params) >>> def with_stars(**kwds): print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old'] >>> def without_starts(kwds): print kwds['name'],'is',kwds['age'],'years old' >>> args={'name':'Nsds','age':24} >>> with_stars(**args) Nsds is 24 years old >>> without_starts(args) Nsds is 24 years old >>> add(2,args['age'])
별표는 함수를 정의(가변 개수의 매개변수 허용)하거나 호출(사전 또는 시퀀스 "분할")할 때만 유용합니다.
>>> def foo(x,y,z,m=0,n=0): print x,y,z,m,n >>> def call_foo(*args,**kwds): print "Calling foo!" foo(*args,**kwds) >>> d=(1,3,4) >>> f={'m':'Hi','n':'Hello'} >>> foo(*d,**f) 3 4 Hi Hello >>> call_foo(*d,**f) Calling foo! 3 4 Hi Hello
여러 예
>>> def story(**kwds): return 'Once upon a time,there was a' \ '%(job)s called %(name)s.' % kwds >>> def power(x,y,*others): if others: print 'Received redundant parameters:',others return pow(x,y) >>> def interval(start,stop=None,step=1): if stop is None: start,stop=0,start #start=0,stop=start result=[] i=start while i<stop: result.append(i) i+=step return result >>> print story(job='king',name='Gumby') Once upon a time,there was aking called Gumby. >>> print story(name='Sir Robin',job='brave knight') Once upon a time,there was abrave knight called Sir Robin. >>> params={'job':'language','name':'Python'} >>> print story(**params) Once upon a time,there was alanguage called Python. >>> del params['job'] >>> print story(job='store of genius',**params) Once upon a time,there was astore of genius called Python. >>> power(2,3) >>> power(y=3,x=2) >>> params=(5,)*2 >>> power(*params) >>> power(3,3,'Helld,world') Received redundant parameters: ('Helld,world',) >>> interval(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> interval(1,5) [1, 2, 3, 4] >>> power(*interval(3,7)) Received redundant parameters: (5, 6)
전역 변수 수정
>>> def f(): global x x=x+1 >>> f() >>> x >>> f() >>> x
중첩
>>> def multiplier(factor): def multiplyByFactor(number): return number*factor return multiplyByFactor >>> double=multiplier(2) >>> double(5) >>> multiplier(2*5) <function multiplyByFactor at 0x0000000002F8C6D8> >>> multiplier(2)(5)
재귀(호출)
팩토리얼 및 거듭제곱
>>> def factorial(n): if n==1: return 1 else: return n*factorial(n-1) >>> factorial(5) >>> range(3) [0, 1, 2] >>> def power(x,n): result=1 for i in range(n): result *= x return result >>> power(5,3)
>>> def power(x,n): if n==0: return 1 else: return x*power(x,n-1) >>> power(2,3)
바이너리 검색
>>> def search(s,n,min=0,max=0): if max==0: max=len(s)-1 if min==max: assert n==s[max] return max else: middle=(min+max)/2 if n>s[middle]: return search(s,n,middle+1,max) else: return search(s,n,min,middle) >>> search(seq,100)
지도 함수
함수와 목록을 받고, 이 함수를 사용하여 목록의 각 요소에 대해 차례로 작업을 수행하여 새 목록을 얻고 <를 반환합니다. 🎜>
>>> map(str,range(10)) ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] >>> def f(x): return x*x >>> print map(f,[1,2,3,4,5,6,7]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]
>>> def format_name(s): s1=s[0].upper()+s[1:].lower() return s1 >>> print map(format_name,['ASDF','jskk']) ['Asdf', 'Jskk']
필터 기능
함수를 받아와 list(리스트)는 각 요소를 차례로 판단하여 True 또는 False를 반환하는 함수입니다. filter()는 판단 결과에 따라 조건에 맞지 않는 요소를 자동으로 필터링하고 조건에 맞는 요소로 구성된 새로운 목록을 반환합니다. 🎜>>>> def is_not_empty(s): return s and len(s.strip())>0 >>> filter(is_not_empty,[None,'dshk',' ','sd']) ['dshk', 'sd'] >>> def pfg(x): s=math.sqrt(x) if s%1==0: return x >>> import math >>> pfg(100) >>> pfg(5) >>> filter(pfg,range(100)) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> def is_sqr(x): return math.sqrt(x)%1==0 >>> is_sqr(100) True >>> filter(is_sqr,range(100)) [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
는 익명 함수라고도 합니다. 즉, 함수에는 특정 이름이 없으며 다음과 같습니다. def로 생성된 메소드는 함수를 수신하는
>>> def foo():return 'Begin' >>> lambda:'begin' <function <lambda> at 0x0000000002ECC2E8> >>> s=lambda:'begin' >>> print s() begin >>> s= lambda x,y:x+y >>> print s(1,2) >>> def sum(x,y=6):return x+y >>> sum2=lambda x,y=6:x+y >>> sum2(4)
>>> filter(lambda x:x*x,range(1,5)) [1, 2, 3, 4]>>> map(lambda x:x*x,range(1,5)) [1, 4, 9, 16]>>> filter(lambda x:x.isalnum(),['8ui','&j','lhg',')j']) ['8ui', 'lhg']
reduce 함수
로 명명됩니다. 및 목록(list)인 경우 이 함수는 목록의 각 요소를 차례로 호출하고 결과 값으로 구성된 새 목록을 반환합니다.
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,5)) 24 >>> reduce(lambda x,y:x+y,[23,9,5,6],100) #初始值为100,依次相加列表中的值 143
파이썬의 함수에 대한 더 자세한 설명과 관련 글은 PHP 중국어 홈페이지를 주목해주세요!

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Python은 간단하고 이해하기 쉬운 구문, 풍부한 표준 라이브러리 및 오픈 소스 커뮤니티 지원을 갖춘 인기 있는 고급 프로그래밍 언어입니다. 또한 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍 등과 같은 여러 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 특히 Python은 데이터 처리, 기계 학습, 과학 컴퓨팅 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 Python은 다중 스레드 또는 다중 프로세스 프로그래밍에도 몇 가지 문제가 있습니다. 그 중 하나는 동시성 불안정성입니다. 이 문서에서는 다음 측면에서 Python 함수의 동시성 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.
