深度之眼（九）——python函数--面向过程的编程

文章目录

• ​​4.1 函数的定义及调用​​

• ​​4.1.1 为什么要调用函数​​
• ​​4.1.2 函数的的定义及调用​​
• ​​4.1.3 参数传递​​
• ​​4.1.4 函数体与变量作用域​​
• ​​4.1.5 返回值​​
• ​​4.1.6 几点建议​​

• ​​4.2 函数式编程实例​​
• ​​4.3 匿名函数​​
• ​​4.4面向过程和面向对象​​
• ​​小结​​

4.1 函数的定义及调用

4.1.1 为什么要调用函数

1、提高代码复用性一抽象出来， 封装为函数
2、将复杂的大问题分解成一-系列小问题，分而治之一模块化设计的思想
3、利于代码的维护和管理

顺序式

抽象成函数

4.1.2 函数的的定义及调用

白箱子:输入–处理-- 输出
三要素:参数.函数体、返回值

1、定义

2、调用
函数名（参数）

4.1.3 参数传递

• 形参(形式参数) :函数定义时的参数，实际上就是变量名
• 实参(实际参数) :函数调用时的参数，实际上就是变量的值

1、位置参数

• 严格按照位置顺序，用实参对形参进行赋值(关联)
• 一般用在参数比较少的时候
• 实参与形参个数必须–对应， -个不能多，-一个不能少

2、关键字参数

• 打破位置限制，直呼其名的进行值的传递(形参=实参)
• 必须遵守实参与形参数量上一对应
• 多用在参数比较多的场合
• 位置参数可以与关键字参数混合使用
• 但是，位置参数必须放在关键字参数前面

• 不能为同一一个形参重复传值

3、默认参数

• 在定义阶段就给形参赋值一该形参的常用值
• 机器学习库中类的方法里非常常见
• 调用函数时，可以不对该形参传值



• 也可以按正常的形参进行传值



• 默认参数应该设置为不可变类型(数字、字符串.元组)



• 让参数变成可选的
• *4、可变长参数 args
• 不知道会传过来多少参数*args
• 该形参必须放在参数列表的最后



• 实参打散



• **5、可变常参数 kwargs



• 字典实参打散

• 可变长参数的组合使用

4.1.4 函数体与变量作用域

• 函数体就是一段只在函数被调用时，才会执行的代码，代码构成与其他代码并无不同
• 局部变量一仅在函数体内定义和发挥作用



• 
  
• 全局变量一外部定义的都是全局变量
• 全局变量可以在函数体内直接被使用

• 通过global在函数体内定义全局变量



• 
  

4.1.5 返回值

1、单个返回值

2、多个返回值——以元组形式

3、可以有多个return语句，一旦其中一个执行，代表了函数运行的结束

4、没有returm语句，返回值为None

4.1.6 几点建议

1.函数及其参数的命名参照变量的命名

• 字母小写及下划线组合
• 有实际意义.

2.应包含简要阐述函数功能的注释，注释紧跟函数定义后面

3、函数定义前后各空两行

问题抽象

1、在小丹Vs小伟的二元比赛系统中，小丹每球获胜概率55%，小伟每球获胜概率45%;
2、每局比赛，先赢21球(21分) 者获胜;
3.假设进行n = 1000场独立的比赛，小丹会获胜多少场? (n 较大的时候，实验结果=真实期望)

问题分解

1、输入原始数据

2、多场比赛模拟

3、结果输出

综上就行

import random

def get_inputs():
    # 获取原始数据
    proh_A = eval（input("请输入运动员A的每球(0~1):"))
    proh_B = round(1-proh_A, 2)
    number_of_games = eval（input("请输入模拟的场次（正整数）："))
    print("模拟比赛总次数：",number_of_games)
    print("A 选手每球获胜的概率：",proh_A)
    print("B 选手每球获胜的概率：",proh_B)
    return proh_A,proh_B,number_of_games


def game_over(score_A, score_B):
    #单场模拟结束条件，一方达到21分，比赛结束
    return score_A == 21 or score_B == 21


def sim_one_game(proh_A, proh_B):
    #模拟一场比赛结果
    score_A, score_B = 0, 0
    while not game_over(score_A, score_B):
        if random.random() < proh_A:   # random.random()产生[0,1）之间的随机小数，均匀分布
            score_A += 1
        else:
            score_B += 1
    return score_A, score_B

# score_A, score_B = sim_one_game(0.7,0.3)
# print(score_A)
# print(score_B)

def sim_n_games(proh_A, proh_B, number_of_games):
    #模拟多场比赛的结果
    win_A, win_B = 0, 0
    for i in range(number_of_games):
        score_A, score_B = sim_n_games(proh_A, proh_B, number_of_games)
        if score_A > score_B:
            win_A += 1
        else:
            win_B += 1
    return win_A, win_B

def print_summer(win_A, win_B, number_of_games):
    # 结果汇总输出
    print("共模拟{}场比赛",format(number_of_games))
    print("\033[31m选手A获胜{0}场",format(win_A,win_A/number_of_games))
    print("选手B获胜{0}场，占比{1:.1%}",format(win_B,win_B/number_of_games))


def main():
    #主要逻辑
    proh_A, proh_B,number_of_games = get_inputs()
    win_A,win_B = sim_n_games(proh_A, proh_B,number_of_games)
    print_summer(win_A, win_B, number_of_games)

main()

1、基本形式

2、常用用法

• 排序sort() sorted()



• max() min()

面向过程——以过程为中心的编程思想， 以“什么正在发生"为主要目标进行编程。冰冷的， 程序化的
面向对象——将现实世 界的事物抽象成对象，更关注谁在受影响”，更加贴近现实。有 血有肉，拟人(物)化的

• 以公共汽车为例
  **“面向过程”
  标签：4.1,函数,python,win,--,score,games,proh,之眼
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