CRE2/Lab12.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 实践12 再谈python函数\n",
    "\n",
    "1. 理解函数定义四要素：函数名、参数表、函数体和返回值，本章对每一个部分都进行了更深入的说明，尤其是一些特殊的用法；\n",
    "2. 理解 函数定义内外是两个不同的“**作用域**（*scope*）”，区分出全局变量和局部变量，需要充分理解其运作原理；\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们已经见过不少函数，也自己写过一些函数。我们已经理解函数的概念来自代数：从**输入参数**出发，**计算**出函数的**返回值**；我们也知道可以用 `def foo():` 来定义函数。其实函数的定义非常复杂，我们不太能够在第一次介绍时就讲清楚，所以之前我们就采取“先引入用起来”的方法，这也是一种知识上的“提前引用”。\n",
    "\n",
    "本章将围绕函数几个重要的要素深入看看。"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1. 为函数命名"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "哪怕一个函数内部什么都不干，它也得有个名字，然后名字后面要加上圆括号 `()`，以明示它是个函数，而不是某个变量。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def do_nothing():\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "do_nothing()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这就是个“什么也不干”的函数，关键字 `pass` 就是什么也不干的意思。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "给函数命名（给变量命名也一样）需要遵循的一些规则如下：\n",
    "* 首先，名称不能以数字开头，能用在名称开头的只有大小写字母和下划线 `_`；\n",
    "* 其次，名称中不能有空格，如果一个名字里有好几个词汇，可以用下划线来分割（`do_nothing`），也可以用所谓 *Camel Case* 风格（*doNothing*），习惯上更推荐使用下划线；\n",
    "* 最后，绝对不能与 Python 语言的**关键字**（*keyword*）重复。\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在程序里给变量、函数命名是个挺重要的事情，影响到程序的可读性，就像小说的语言，最好能有一种流畅清晰、又始终一致的**风格**（*style*）。为了让全世界的 Python 程序员都有相对一致的风格，Python 社区有专门的一套建议规范，放在专门维护 Python 语言特性的社区 [PEP](https://www.python.org/dev/peps/) 上：\n",
    "\n",
    "* [PEP 8 -- Style Guide for Python Code: Naming Conventions](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#naming-conventions)\n",
    "\n",
    "> PEP，是 *Python enhancement proposal* 的缩写，每当有重要的语言特性新需求新想法，就放在这里，经过广大 Python 用户和开发者的讨论完善，在某个版本放进 Python 中。很多 PEP 早已从 *proposal* 毕业变成官方特性，但也还在这里保留着。PEP 8 就是一个古老的 *proposal*，现在已为大多数 Python 用户采纳。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 2. 没有、一个和多个参数"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "函数可以没有参数，也可以有一个或者多个参数。\n",
    "\n",
    "没有参数就意味着，这个函数执行不依赖于输入，比如我们定义一个函数来在程序结束时打印一句退出提示："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Program exits. Bye.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def exit_info():\n",
    "    print('Program exits. Bye.')\n",
    "    \n",
    "exit_info()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "注意即使没有参数，无论定义还是调用时，函数名后面的括号都是不可省略的，这是函数身份的标志。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "函数也可以有多个参数，调用时输入参数的值是严格按照参数的顺序去匹配的。比如我们写一个函数输出某年到某年之间的所有闰年："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2000\n",
      "2004\n",
      "2008\n",
      "2012\n",
      "2016\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def leap_years(begin, end):\n",
    "    year = begin\n",
    "    while year < end:\n",
    "        if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0:\n",
    "            print(year)\n",
    "        year += 1\n",
    "        \n",
    "leap_years(2000, 2020)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "当我们调用 `leap_years(2000, 2020)` 时，输入两个参数值 2000 和 2020，按照顺序匹配函数定义 `leap_years(begin, end)`，于是 `begin = 2000` `end = 2020`。所以参数的顺序是不能搞错的，有些函数参数很多，要是开发过程中还调整过顺序的话，那简直就是灾难，所以一般情况下还是保持函数参数不要乱动为好。\n",
    "\n",
    "顺便说一句，判断闰年的算法虽然不难，但要写的简洁也不容易。建议你可以先自己思考和实现一遍，然后尝试搞清楚为啥上面代码里的那行 `if` 是对的。实际上闰年的判断有很多正确的写法，你应该尝试写出自己的版本并确认它的正确性。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3. 没有、一个和多个返回值"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "和参数一样，Python 的函数可以没有返回值，也可以有一个或者多个返回值。\n",
    "\n",
    "上面的 `exit_info` 和 `leap_year` 也是没有返回值的例子，它们的效果都通过 `print` 函数来体现。实际上没有返回语句的函数，等价于在其最后有一句 `return None`，表示函数返回了一个空值 `None`，`None` 在 Python 中是一个合法的值，表示什么都没有，它在逻辑上等价于 `False`："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "False"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "bool(None)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "所以即使没有返回值的函数，也可以用在 `if` 后面做逻辑表达式，不过我们并不推荐这么做，因为可读性很差。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "大部分情况下函数是有返回值的，因为绝大部分情况下函数的作用都是做“数据处理”，从输入出发得到输出。\n",
    "\n",
    "一般情况下函数都只有一个返回值，我们已经见过不少例子；但 Python 也允许多返回值，比如我们想用一个函数来计算两个整数相除的商和余数，可以这么写："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "8 2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def idiv(a, b):\n",
    "    quotient = a // b\n",
    "    remainder = a % b\n",
    "    return quotient, remainder\n",
    "\n",
    "q, r = idiv(50, 6)\n",
    "print(q, r)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "和多参数的情况类似，多返回值的情况下，赋值也是按照顺序匹配的，上面的代码中赋值语句左边的 `q` 匹配到第一个返回值，`r` 匹配第二个。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 4. 函数内与函数外：变量的作用域"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "下面的代码经常会把人搞晕："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2\n",
      "1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def increase_one(n):\n",
    "    n += 1\n",
    "    return n\n",
    "\n",
    "n = 1\n",
    "print(increase_one(n))\n",
    "print(n)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "请你思考一下，为什么这段代码里的两个 `print` 函数输出分别是 2 和 1。\n",
    "\n",
    "这个问题就涉及到变量的**作用域**（*scope*）问题，也就是说在不同地方出现的同名变量和函数，可能是完全不同的两个东西：\n",
    "* 函数定义体中的变量的作用域是该函数内，程序的其他部分不知道其存在，这种变量叫**局部变量**（*local variable*）；函数的输入参数也是局部变量，也只在函数定义体中有效；\n",
    "* 不在任何函数、类定义体中的变量的作用域是全局的，在任何地方都可以访问，这种变量称为**全局变量**（*global variable*）；\n",
    "* 如果局部变量和全局变量同名，函数定义体内会优先局部变量，不会把它当做全局变量。\n",
    "\n",
    "这样我们就能理解上面代码输出的 2 和 1 了：\n",
    "* 第一个 `print()` 打印的是函数调用 `increase_one(n)` 的返回值，这个语句不在任何函数定义体中，所以它里面用到的变量都是全局变量：\n",
    "    * 在调用 `increase_one()` 时参数 `n`，按照作用域原理，是全局变量 `n` 当时的值，也就是 1；\n",
    "    * 在 `increase_one()` 函数定义内，参数 `n` 是输入参数即局部变量，带着传进来的值 1，经过加一之后返回，返回值是 2；\n",
    "    * `print` 打印这个返回值，输出 2；\n",
    "    * 这个过程中处理的都是局部变量，完全不影响全局变量 `n` 的值；\n",
    "* 第二个 `print()` 打印的是全局变量 `n` 的值，输出出 1。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "以上的文字，可能需要反复阅读若干遍；几遍下来，消除了疑惑，以后就彻底没问题了；若是这个疑惑并未消除，或者关键点并未消化，以后则会反复被这个疑惑所坑害，浪费无数时间。\n",
    "\n",
    "顺便说一句，上面这个例子用来说明作用域的概念很有用，但是平时写程序最好别这么写，减少重名的变量可以提升代码的清晰度和可读性。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "与此相关的，我们在介绍列表等数据容器时，会为上面的规则作出重要的补充，这里先留一个伏笔。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 5. 带缺省值的参数"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们其实已经见过带缺省值的参数（*argument with default value*），这里我们更细致的看看这个特性。\n",
    "\n",
    "在函数定义中可以在某个参数后面用等号 `=` 给它一个缺省值，调用时可以省略传入这个参数的值，直接采用缺省值；当然也可以在调用时传入这个参数的值来覆盖掉缺省值。这种特性相当于给了这个函数两个版本，一个带某个参数，一个不带，不带的版本就当该参数是某个缺省值。看看下面的例子："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def greeting(name, msg='Hi'):\n",
    "    print(f'{msg}, {name}!')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "greeting('Neo')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Good morning, Neo!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "greeting('Neo', 'Good morning')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "一个函数可以有多个带缺省值的参数，但有一个限制：所有这些带缺省值的参数只能堆在参数表的最后，也就是说你定义的参数表里，出现一个带缺省值的参数，则它后面的都必须带缺省值。如果把上面的 `greeting()` 函数的两个参数调换一下，会扔出一个 `SyntaxError: non-default argument follows default argument` 的异常。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 6. 指定参数名来调用函数"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们前面说过，调用函数时传入的参数值会严格按照顺序去匹配参数变量，第一个输入值赋给第一个参数变量，第二个值赋给第二个参数变量，依此类推。因为有了上面说的带缺省值参数，这个规则出现了变通的可能。\n",
    "\n",
    "如果一个函数有多个带缺省值的参数，我们想忽略掉某几个参数（就用其缺省值），但指定后面某一个参数的值（覆盖缺省值），例如下面这个函数："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def greeting(name, msg='Hi', punc='!'):\n",
    "    print(f'{msg}, {name}{punc}')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在这个版本的 `greeting()` 函数中，包含一个普通参数 `name` 和两个带缺省值的参数 `msg` `punc`，如果我们想跳过 `msg` 只传入 `name`（这个是必须的，因为没有缺省值）和 `punc` 的值，那么就可用下面的语法："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "greeting('Neo', punc='.')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里第一个值按照顺序位置匹配到参数变量 `name`，这叫 *positional argument*（即“按照位置顺序匹配的参数”），而按照位置下一个是 `msg`，是我们想跳过的，所以要注明参数变量名，说明下一个传入的值 `'.'` 是给 `punc` 参数变量的，这叫 *keyword argument*（即“按照参数名匹配的参数”）。\n",
    "\n",
    "由于所有带缺省值的参数都在普通参数的后面，所以我们只要记住：\n",
    "* 调用函数时先传入所有不带缺省值的参数的值，严格按照函数定义的位置顺序（*positional*）；\n",
    "* 然后想指定哪些带缺省值参数的值，就用 `变量名=值` 这样的格式在后面列出（*keyword*），未列出的就还用缺省值了。\n",
    "\n",
    "在后半部分，顺序就无所谓了，可以和定义时不一样，反正是用名字指定的（*keyword*），比如我们完全可以这么干："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Good nite, Neo.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "greeting('Neo', punc='.', msg='Good nite')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 7.  变长参数"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "到目前为止，Python 的函数定义还是很简单清晰的，无论参数还是返回值，都没什么难懂的。下面开始就要进入比较混沌的领域了。\n",
    "\n",
    "所谓变长参数就是函数定义时名字前面带个星号 `*` 的参数变量，这表示这个变量其实是一组值，多少个都可以。我们先来看个简单的例子："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def say_hi(*names):\n",
    "    for name in names:\n",
    "        print('Hi,', name)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "say_hi('Neo')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo\n",
      "Hi, Trinity\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "say_hi('Neo', 'Trinity')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo\n",
      "Hi, Trinity\n",
      "Hi, Morpheus\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "say_hi('Neo', 'Trinity', 'Morpheus')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在这个例子里，`*names` 是一个变长参数（*arbitrary argument*），调用时可以传入一个或者多个值，函数会把这些值看做一个列表，赋给局部变量 `names`——后面我们会知道，其实不是**列表**（*list*），而是一个**元组**（*tuple*）——然后我们在函数体中可以用 `for...in` 来对这个 `names` 做循环。\n",
    "\n",
    "> 有些中文书籍把 *arbitrary arguments* 翻译成“可变参数”或者“任意参数”。事实上，在这样的地方，无论怎样的中文翻译都是很难准确表达原意的。这还算好的，甚至还见过翻译成“武断的参数”的——这样的翻译肯定会使读者产生说不明道不白的疑惑。\n",
    ">\n",
    "> 所以，**入门之后就尽量只用英文**是个好策略。虽然刚开始有点吃力，但后面会很省心，很长寿——是呀，少浪费时间、少浪费生命，其实就相当于更长寿了呀！"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在使用 *arbitrary argument* 的场合，有几点需要注意：\n",
    "* 参数变量名最好用复数单词，一看就知道是一组数据；这个变量在函数里通常都会被 `for...in` 循环处理，用复数名词在写类似 `for name in names` 的循环语句时会很舒服、很地道（*idiomatic*），是的，写程序和学外语一样，不写则已，写就要尽量写得“地道”；\n",
    "* 这种参数变量只能有一个，因为从它开始后面的输入值都会被当做它的一部分，多了就不知道怎么分了，显然，如果有这种参数，必须放在参数表的最后。\n",
    "\n",
    "上面的第二点，有一个不太常见的例外，那就是一个函数既有 *arbitrary arguments* 又有 *arguments with default values* 的情况，那么可以有两个 *arbitrary arguments*，其中第二个必须带缺省值，然后参数表排列成这样：\n",
    "\n",
    "`def monstrosity(*normal arguments*, *normal arbitrary argument*, *arguments with defaults*, *arbitrary argument with default*)`\n",
    "\n",
    "这样是完全符合语法要求的，调用时传入参数值还是按照前面讲的规则，先按照位置顺序匹配前两部分，多出来的都归 *normal arbitrary argument*；然后按照参数变量名指定对应值，没指定的都用缺省值。不过这实在是太麻烦了，不知道什么情况下才必须用这么可怕的函数，还是祈祷我们不会碰到这样的场景吧！\n",
    "\n",
    "当然，只有上面列出的前三个部分的情况还是有的，比如下面的例子："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def say_hi(*names, msg='Hi', punc='!'):\n",
    "    for name in names:\n",
    "        print(f'{msg}, {name}{punc}')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hi, Neo.\n",
      "Hi, Trinity.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "say_hi('Neo', 'Trinity', punc='.')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 小试身手(1)\n",
    "阅读可变参数的vfunc函数，仿写milti函数实现返回所有参数的乘积。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def vfunc(*b):\n",
    "    a=0\n",
    "    for n in b:\n",
    "        a+=n\n",
    "    return a\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "15"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "vfunc(1,2,3,4,5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 函数别名"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在 Python 中，所有函数也是对象，证据就是它们都有对象 id。Python 会为创建的每一个对象（不管基本数据类型，还是某个 *class* 的实例）指定一个唯一的 id，可以用内置函数 `id()` 来查看，比如："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "n = 42\n",
    "id(n)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "函数也有这个 id，比如："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def _is_leap(year):\n",
    "    return (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or year % 400 == 0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2989669354808"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "id(_is_leap)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "既然函数有 id，是个对象，那是什么类型的对象呢？可以用内置函数 `type` 来看："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "type(_is_leap)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "所以函数是个 `function` 类型的对象。\n",
    "\n",
    "既然是个对象，我们就可以用赋值语句来创建函数的**别名**（*alias*）："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "is_leap = _is_leap"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "id(is_leap)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "可以看到，这两个函数的 id 完全一样，是同一个对象的两个名字而已。我们可以用这两个名字来调用这个函数，完全没区别："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "_is_leap(2018)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "is_leap(2018)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "那么，我们为什么需要给函数取别名呢？\n",
    "\n",
    "很多时候是为了提供更好的代码可读性，比如在特定上下文让某个函数的作用更显而易见，比如以前的例子里，我们曾经在 `Cat` 类里给父类 `Animal` 的 `voice()` 方法定义别名叫 `meow()`。\n",
    "\n",
    "还有一种情况是一个函数需要在运行时动态指向不同的实现版本。这里只简单描述一个典型场景：假定我们要渲染一段视频，如果系统里有兼容的显卡（GPU），就调用显卡来渲染，会更快更省电，如果没有则用 CPU 来渲染，会慢一点和更耗电一点，于是我们把用 GPU 渲染的算法写成函数 `_render_by_gpu()`，用 CPU 渲染的算法写成函数 `_render_by_cpu()`，而检测是否存在可用 GPU 的算法写成函数 `is_gpu_available()`，然后可以用下面的方法来定义一个函数 `render`：\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "if is_gpu_available():\n",
    "    render = _render_by_gpu\n",
    "else:\n",
    "    render = _render_by_cpu\n",
    "```\n",
    "\n",
    "这样 `render()` 就成为一个当前系统中最优化的渲染函数，在程序的其他地方就不用管细节，直接用这个函数就好。这就是动态函数别名的价值。\n",
    "\n",
    "顺便说一句，在任何一个工程里，为函数或者变量取名都是**很简单却不容易**的事情——因为可能会重名（虽然已经尽量用变量的作用域隔离了），可能会因取名含混而令后来者费解，所以，仅仅为了少敲几下键盘而给一个函数取个更短的别名，实际上并不是好主意，更不是好习惯。尤其现在的编辑器都支持自动补全和多光标编辑的功能，变量名长点不是什么大问题。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 匿名函数"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "有的函数需要两个甚至更多名字，有的函数却一个也不要，人生就是这么丰富多彩啊！\n",
    "\n",
    "所谓匿名函数，就是有时候我们需要一个函数，但就在一个地方，用完就扔，再也不会用了，Python 对这种情况提供了一个方便的语法，不需要 `def` 那套严肃完整的语法，一行就可以写完一个函数，这个语法使用关键字 `lambda`。`lambda` 是希腊字母 `λ` 的英语音译，在计算机领域是个来头不小的词儿，代表了一系列高深的理论，[和阿伦佐·丘奇（Alonzo Church）的理论有关](https://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_calculus)，有兴趣的话可以自行研究。\n",
    "\n",
    "不过目前我们不需要管那么多，只要了解怎么快速创建“用过即扔”的小函数就好了。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def add(x, y):\n",
    "    return x + y\n",
    "add(3, 5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "我们可以用 lambda 来改写："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "add = lambda x, y: x + y\n",
    "add(3, 5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "甚至更简单一点，名字也不要了："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "(lambda x, y: x + y)(3, 5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "最后这种形式，就是典型的匿名函数了。简单地说，`lambda` 可以生成一个函数对象，出现在所有需要一个函数的地方，可以将其赋给一个变量（如上面的 `add`），这个变量就称为函数变量（别名），可以当函数用；也可以直接把 `lambda` 语句用括号括起来当一个函数用（上面后一种形式）。\n",
    "\n",
    "在 Python 官方文档中，`lambda` 语句的语法定义是这样的：\n",
    "\n",
    "`lambda_expr ::= \"lambda\" [parameter_list] \":\" expression`\n",
    "\n",
    "这个语法定义采用的是 [巴克斯范式（BNF）](https://en.wikipedia.org/wiki/Backus%E2%80%93Naur_form)标注，现在不明白没关系（虽然对照上面的例子也能猜出个大概吧），以后我们会专门介绍。\n",
    "\n",
    "其实也很简单，就是这个样子：\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "lambda x, y: x + y\n",
    "```\n",
    "\n",
    "先写上 `lambda` 关键字，其后分为两个部分，`:` 之前是参数表，之后是表达式，这个表达式的值，就是这个函数的返回值。**注意**：`lambda` 语句中，`:` 之后有且只能有一个表达式，所以它搞不出很复杂的函数，比较适合一句话的函数。\n",
    "\n",
    "而这个函数呢，没有名字，所以被称为 “匿名函数”。\n",
    "\n",
    "`add = lambda x, y: x + y`\n",
    "\n",
    "就相当于是给一个没有名字的函数取了个名字。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 小试身手（2）"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1.判断奇数  \n",
    "判断奇数的函数lambda函数的定义和使用  \n",
    "（1）使用匿名函数编写一个函数isOdd，能够判断一个整数是否是奇数，返回True或False。\n",
    "isodd = lambda x: x%2 == 1\n",
    "（2）请写出输入一个数x，调用isOdd函数判断x是否是奇数的程序段。  \n",
    "（3）请写出求50-100之间所有奇数的和的程序段，（使用isOdd实现奇数判断）。    \n",
    "（4）请写出求50-100之间所有偶数的和的程序段（使用isOdd实现偶数判断）。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "isodd = lambda x: x%2 == 1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2.构造整数\n",
    "问题描述\n",
    "求由任意个整数上的个位数构造的新整数并输出。\n",
    "具体要求\n",
    "（1）编写lambda函数getLastBit，该函数返回正整数number的个位数，例如正整数1234，则返回4。\n",
    "（2）编写可变参数的函数makeNumber，求任意个整数的个位数构成的一个新整数。\n",
    "（3）输出（45、81、673、938）4个数的个位数构成的新整数，得到的新的整数为：5138。请填空完整程序。\n",
    "\n",
    "新整数是5138"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#定义lambda函数getLastBit返回一个数的个位数\n",
    "getLastBit=                                \n",
    "\n",
    "#定义一个可变参数的函数makeNumber，求任意个整数的个位数构成的一个新整数\n",
    "def makeNumber(a,*b):\n",
    "        s=getLastBit(a)\n",
    "         \n",
    "\n",
    "\n",
    "        return s\n",
    "\n",
    "#输出（45、81、673、938）4个数的个位数构成的新整数。\n",
    "print(f\"新整数是{makeNumber(45,81,673,938)}\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.10"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}