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Python入门(7)——函数:选修篇

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admin 发表于 2019-1-20 13:02:04 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 

这一节会讲解一些函数的其他功能,如全局变量、递归函数、匿名函数lambda。他可以很大效率的提升你的工作效率!

一、global声明了一个全局变量
  • 全局变量是位于模块文件内部的顶层的变量名

  • 全局变量如果是在函数内被赋值的话,必须经过声明

  • 全局变量名在函数的内部不经过声明也可以被引用

在JoinQuant平台运行回测时,除了可以使用global定义全局变量,也可以中使用全局对象g。在模拟盘中,如果中途进程中断,我们会使用pickle.dumps序列化所有的g下面的变量内容, 保存到磁盘中,再启动的时候模拟盘就不会有任何数据影响。如果没有用g声明,会出现模拟盘重启后,变量数据丢失的问题。

Python查找名字的规则是LGB规则:

  • 大多数名字引用在三个作用域中查找:先局部(Local),次之全局(Global),再次之内置(Build-in)。

  1. In [1]:
  2. x = 88def func():
  3. global x
  4. x = 99func()print x
  5. 99
  6. In [8]:
  7. y,z = 1,2def all_global():
  8. global x
  9. x = y + zall_global()print x
  10. 3
复制代码
  二、匿名函数 lambda

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

  • lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。

  • lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

  • lambda函数拥有自己的名字空间,且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。

  • 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

  1. In [2]:
  2. import timestart = time.clock()fib=lambda n,x=0,y=1:x if not n else fib(n-1,y,x+y)print fib(20)end = time.clock()print "read: %f s" % (end - start)
  3. 6765
  4. read: 0.000425 s
  5. In [3]:
  6. start = time.clock()fib=lambda n:1 if n<=2 else fib(n-1)+fib(n-2)print fib(20)end = time.clock()print "read: %f s" % (end - start)
  7. 6765
  8. read: 0.004816 s
复制代码
  三、Python函数中的多态

一个操作的意义取决于被操作对象的类型

  1. In [1]:
  2. def times(x,y):
  3. return x*ytimes(2,4)
  4. Out[1]:
  5. 8
  6. In [2]:
  7. # 传递了与上不同的数据类型times('Python',4)
  8. Out[2]:
  9. 'PythonPythonPythonPython'
  10. In [4]:
  11. def intersect(s1,s2):
  12. return [x for x in s1 if x in s2]s1 = 'Python's2 = 'python'intersect(s1,s2)
  13. Out[4]:
  14. ['y', 't', 'h', 'o', 'n']
  15. In [5]:
  16. # 传递了不同的数据类型intersect([1,2,3],(1,4))
  17. Out[5]:
  18. [1]
复制代码
  四、递归

(1)递归就是在过程或函数里调用自身;

(2)在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

递归算法一般用于解决三类问题:

(1)数据的定义是按递归定义的。(比如Fibonacci函数)

(2)问题解法按递归算法实现。(回溯)

(3)数据的结构形式是按递归定义的。(比如树的遍历,图的搜索)   

递归的缺点:递归算法解题的运行效率较低。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。

 

示例:斐波那契数列

斐波那契数列由十三世纪意大利数学家斐波那契发现。数列中的一系列数字常被人们称之为神奇数奇异数。具体数列为:0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233等,从该数列的第三项数字开始,每个数字等于前两个相邻数字之和。而斐波那契数列中相邻两项之商就接近黄金分割数0.618,与这一数字相关的0.191、0.382、0.5和0.809等数字就构成了币市中关于市场时间和空间计算的重要数字。

在金融市场的分析方法中,斐波那契数字频频出现。例如,在波浪理论中,一轮牛市行情可以用1个上升浪来表示,也可以用5个低一个层次的小浪来表示,还可继续细分为21个或89个小浪;在空间分析体系中,反弹行情的高度通常是前方下降趋势幅度的0.382、0.5、0.618;回调行情通常是前方上升趋势的0.382、0.5和0.618。

  1. In [2]:
  2. def fib(num):
  3. result=[0,1]
  4. for i in range(num-2):
  5. result.append(result[-2]+result[-1])
  6. return resultprint fib(15)
  7. [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]
  8. In [4]:
  9. import timestart = time.clock()def fib(n):
  10. if n<=2:return 1
  11. else:
  12. return fib(n-1)+fib(n-2)print fib(20)end = time.clock()print "read: %f s" % (end - start)
  13. 6765
  14. read: 0.005082 s
  15. In [5]:
  16. start = time.clock()def fib(n):
  17. return n<=2 and 1 or fib(n-1)+fib(n-2)print fib(20)end = time.clock()print "read: %f s" % (end - start)
  18. 6765
  19. read: 0.004045 s
  20. In [ ]:
复制代码

 

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