python自动化开发是什么_Python自动化开发

本节内容

一、函数背景介绍

老板让你写一个监控程序，监控服务器的系统状况，当cpu/memory/disk等指标的使用量超过阈值时即发邮件报警，如以下代码

while True:

if cpu利用率 > 90%:

# 发送邮件提醒

连接邮箱服务器

发送邮件

关闭连接

if memory占用 > 80%:

# 发送邮件提醒

连接邮箱服务器

发送邮件

关闭连接

if disk使用空间 > 90%:

# 发送邮件提醒

连接邮箱服务器

发送邮件

关闭连接

以上代码存在两个问题

1、发邮件代码重复过多

2、发邮件代码不利于修改，如加入群发功能，需要所有用到邮件代码的地方都要修改

解决办法：把重复的代码提取出来，放在一个公共的地方，起个名字，以后谁想用这段代码，就通过这个名字调用就行

def 发送邮件(内容):

# 发送邮件提醒

连接邮箱服务器

发送邮件

关闭连接

while True:

if cpu利用率 > 90%:

发送邮件("cpu报警”)

if memory占用 > 80%:

发送邮件("内存报警")

if disk使用空间 > 90%:

发送邮件("硬盘报警")

二、函数是什么

在BASIC中叫做subroutine(子过程或子程序)，在Pascal中叫做procedure(过程)和function，在C中为function，在Java中称作method

定义：函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可

特性：

1、减少重复代码

2、使程序变得可扩展

3、使程序变得易维护

语法定义：

def sayhi(): # 无参函数定义

print("Hello, I'm nobody!")

sayhi() # 无参函数调用

def calc(x, y): # 有参函数定义

res = x ** y

return res # return 返回值

a, b = 5, 8

c = calc(a, b) # 有参函数调用

print(c)

三、参数与局部变量

形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。

因此，新参只在函数内部有效，函数调用结束返回主调函数后则不能再使用该形参变量。

实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，它们必须有确定的值，

以便把这些值传送给形参，因此应预先赋值、输入等办法使参数获得确定值

默认参数

def stu_register(name, age, country, course):

print("------注册学生信息------")

print("姓名", name)

print("年龄", age)

print("国籍", country)

print("课程", course)

stu_register("王大炮", 19, "CN", "Python")

stu_register("李小红", 20, "CN", "Linux")

stu_register("张志成", 18, "CN", "MySQL")

发现country这个参数基本都是"CN"，注册时，如果不写，可以有一个默认值。定义默认参数可以实现该功能

def_register(name, age, course, country="CN")

country这个参数在调用时不指定，默认为"CN"；指定了，就用指定值

注意country变成默认参数后，移到了最后面

关键参数

正常情况下，调用函数传递参数时要按照顺序，若不想按照顺序可以用关键参数实现，只需指定参数名即可。

注意关键参数必须放在位置参数之后

stu_register(age=21, name="alex", course="PyCharm")

非固定参数

若函数在定义时不确定用户传入多少个参数，就可以使用非固定参数

def stu_register(name, age, *args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式

print(name, age, agrs)

stu_register("Alex", 18)

Alex 18 () # 后面() 就是args，没有传值，所以为空

stu_register("Joanthan", 20, "CN", "Python")

Jonathan 20 ('CN', 'Python')

还有一个 **kwargs

def stu_register(name, age, *args, **kwargs): # **kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式

print(name, age, args, kwargs)

stu_register("Alex", 18)

Alex 18

stu_register("Joanthan", 20, "CN", "Python", sex="Male", province="JiangSu")

Jonathan 20 ('CN', 'Python') {'sex': 'Male', 'province': 'JiangSu'}

局部变量

name = "Jonathan"

def change_name(name):

print("before change:", name)

name = "Tom"

print("after change:", name)

change_name(name)

print("观察外面name是否更改:", name)

在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序一开始定义的变量称为全局变量

全局变量作用域为整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序

当局部变量和全局变量同名时：在定义局部变量的子程序内，局部变量有效；其他地方全局变量起作用

四、返回值

想要获取函数的执行结果，就可以用return语句把结果返回

注意：

1、函数在执行的过程中只要遇到return语句，就会停止执行并返回结果，这样可以理解为return语句代表函数的结束

2、如果未在函数中指定return，函数可以执行到函数体最后最后一条语句，且该函数返回值为None

五、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本身，这个函数就是递归函数

def calc(n):

print(n)

if int(n/2) == 0:

return n

return calc(int(n/2))

calc(10)

数据处理过程，如下图所示

递归特性：

1、必须有一个明确的结束条件

2、每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3、递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出

六、匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数

def calc(n):

return n**n

print(calc(10))

# 换成匿名函数

calc = lamda n:n**n

print(calc(n))

# 匿名函数主要和其他函数搭配使用

res = map(lamda x:x**2, [1, 5, 7, 4, 8])

for i in res:

print(i)

七、函数式编程介绍

函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂的任务分解成简单的任务，

这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数，而是指数学中的函数，即自变量的映射。

也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。

比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

八、高阶函数

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数

def add(x, y, f):

return f(x) + f(y)

res = add(3, -6, abs)

print (res)

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